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【毕设进行时-工业大数据,数据挖掘】第一天收获

正文之前

课设昨天终于答辩完毕,比较完美。美滋滋!上学前浪了一学期,这学期赶紧把毕设怼了。免得自己后面毕业都毕不了那就GG了。而且我的这个课题,学院不管,导师不管,完全自学啊!!简直心酸!哎,赶紧做完滚到计算机去吧。这种姥姥不疼,奶奶不爱的日子太难受了!

正文

初步设想是用数据驱动的方式吧。至于基于知识工程的话,那就能做就做吧!估计做不了!

借鉴的来源:

类似的需要实现的功能:

数据驱动的基于工业大数据的形式:

基于数据驱动的算法初步:

可以用BP神经网络,也可以用决策树。

支持向量机的流程框图:

【个人看法】 支持向量机的核心与决策树类似。但是还是有不同之处,现在多学习下支持向量机,后面用自己的算法也行。或者给出多个版本的话,可以作为几个方案去解释!

超平面的概念:

我想做的就是决策树的这种:

求援方向,资料搜集:

毕设数据来源:

这也许是我的主要工作??

线性可分:

呵呵,线性可分是模式识别里的概念阿。简单的说就是如果用一个线性函数可以将两类样本完全分开,就称这些样本是“线性可分”的。

英文叫做linearly separable。

这里不方便写公式,你可以直观想象二维空间划一条直线把两类样本隔开,这两类就称为线性可分样本。

如果两类样本象下面这么分布:

o.........x

.

.

x.........o

就找不到一条直线能把o和x分开了,这时候就称为线性不可分。

超平面本质:

支持向量包含着重构分割超平面所需要的全部信息!

正文之后

今天又划水了!不过建了个个人博客,欢迎大家前往! HUSTWOLF 开启WordPress时代的博客

本文分享自微信公众号 - 工科狗和生物喵(gh_3507b116a1f8),作者:HustWolf

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原始发表时间:2018-05-10

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