摘要:2019-5-8 今天由于斷電導致電腦異常關機,就出現了開機后屏幕是黑的,只顯示鼠標,然后會有警告:explorer.exe目錄或文件已損壞。 網上也有各種解決辦法,但是都沒有清楚,導致搗鼓了半天,首先就說下解決辦法: 1. 找一個U盤制作成開機U盤(具體怎么設置開機U盤啟動,每個型號的筆記本不同, 閱讀全文
posted @ 2019-05-08 18:59 西西嘛呦 閱讀 (1580) 評論 (0) 編輯
摘要:什么是樸素貝葉斯? 樸素貝葉斯是jiyu貝葉斯定理和特征條件獨立假設的分類方法。即對于給定訓練數據集,首先基于特征條件獨立假設學習輸入\輸出的聯合概率分布,然后基于此模型,對于給定的輸入x,利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出y。 什么是貝葉斯法則? 在貝葉斯法則中,每個名詞都有約定俗成的名稱:Pr 閱讀全文
posted @ 2020-05-06 13:53 西西嘛呦 閱讀 (12) 評論 (0) 編輯
摘要:什么是最近鄰? 最近鄰可以用于分類和回歸,這里以分類為例。給定一個訓練集,對新輸入的實例,在訓練數據集中找到與該實例最接近的k個實例,這k個實例的多數屬于某個類,就把該輸入實例分為這個類 最近鄰模型的三個基本要素? 距離度量、K值的選擇和分類決策規則。 距離度量:一般是歐式距離,也可以是Lp距離和曼 閱讀全文
posted @ 2020-05-04 19:32 西西嘛呦 閱讀 (12) 評論 (0) 編輯
摘要:截圖自:http://www.527101.buzz/ooon/p/5723725.html 閱讀全文
posted @ 2020-05-03 20:15 西西嘛呦 閱讀 (7) 評論 (0) 編輯
摘要:本篇文章將詳解帶有約束條件的最優化問題,約束條件分為等式約束與不等式約束,對于等式約束的優化問題,可以直接應用拉格朗日乘子法去求取最優值;對于含有不等式約束的優化問題,可以轉化為在滿足 KKT 約束條件下應用拉格朗日乘子法求解。拉格朗日求得的并不一定是最優解,只有在凸優化的情況下,才能保證得到的是最 閱讀全文
posted @ 2020-05-03 15:27 西西嘛呦 閱讀 (10) 評論 (0) 編輯
摘要:代碼來源: https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 支持向量機代碼: from __future__ import division, print_function import numpy as np import cvxopt fro 閱讀全文
posted @ 2020-05-03 11:30 西西嘛呦 閱讀 (8) 評論 (0) 編輯
摘要:比如說圖7-7,左圖中的數據是線性不可分的,利用非線性變換將其轉換為右圖中的數據分布,再利用線性支持向量機就可以解決了。 核函數是什么? 核函數和映射函數之間的關系? 核函數在支持向量機中是怎么使用的? 正定核的充分必要條件? 常用的核函數? 什么是非線性支持向量機? 也就是將支持向量機中的對偶形式 閱讀全文
posted @ 2020-05-02 15:51 西西嘛呦 閱讀 (5) 評論 (0) 編輯
摘要:摘自統計學習方法,僅供自己復習所用。 閱讀全文
posted @ 2020-05-02 10:06 西西嘛呦 閱讀 (7) 評論 (0) 編輯
摘要:上一節所講的支持向量機是在數據線性可分的情況下的,當數據線性不可分時,也就是并不是所有數據都滿足: 可以為每個樣本點引入一個松弛變量ξ,使得函數間隔加上松弛變量大于等于1,這樣約束條件就變為: 同時對于每一個松弛變量ξ1,支付一個代價ξ1,因此目標函數變為: C>0稱為懲罰系數,一般由應用問題所決定 閱讀全文
posted @ 2020-05-02 09:55 西西嘛呦 閱讀 (8) 評論 (0) 編輯
摘要:上節講到了支持向量機轉換為以下問題了: 在線性可分的情況下,將距離分離超平面最近的樣本點的實例稱為支持向量,支持向量是使yi(wxi+b) -1=0的點。對于yi=+1的正例點,支持向量在超平面wx+b=1上,對于yi=-1的負例點,支持向量在wx+b=-1上,如圖所示: 舉個例子: 使用對偶算法求 閱讀全文
posted @ 2020-05-01 20:31 西西嘛呦 閱讀 (7) 評論 (0) 編輯
摘要:SVM是什么? 支持向量機(support vector machines, SVM)是一種二分類模型,它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器,間隔最大使它有別于感知機;SVM還包括核技巧,這使它成為實質上的非線性分類器。SVM的的學習策略就是間隔最大化,可形式化為一個求解凸二次規劃的 閱讀全文
posted @ 2020-05-01 19:56 西西嘛呦 閱讀 (6) 評論 (0) 編輯
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