闪电gogogo的专栏

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《统计学习方法》笔记七(1) 支持向量机——线性可分支持向量机

应用拉格朗日对偶性,通过求解对偶问题得到原始问题的最优解,一是因为对偶问题往往更容易求解,二是自然引入核函数,进而推广到非线性分类的问题。

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《统计学习方法》笔记五 决策树

分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型:内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类。

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《统计学习方法》笔记六(1) 逻辑斯谛回归

上式表示事件结果y=1的概率取值。x∈Rn+1,y∈{1,0}。θ∈Rn+1是权值向量,其中ω中包含偏置项,即ω=(ω0,ω1,...,ωn),x = (1,x...

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《统计学习方法》笔记六(2) 最大熵模型

首先考虑模型应满足的条件,给定训练数据集,可确定联合分布P(X,Y)的经验分布和边缘分布P(X)的经验分布

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《统计学习方法》笔记四 朴素贝叶斯法

朴素贝叶斯(navie Bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;...

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[转]深复制与浅复制

转自文章  http://iaman.actor/blog/2016/04/17/copy-in-python

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《统计学习方法》笔记三 k近邻法

k近邻是一种基本分类与回归方法,书中只讨论分类情况。输入为实例的特征向量,输出为实例的类别。k值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素。

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《统计学习方法》笔记二 感知机

感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取±1。感知机对应与输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属...

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《统计学习方法》笔记七(2) 支持向量机——线性支持向量机

线性不可分的通常情况是训练数据中有一些特异点,将这些点去除后,剩下的大部分样本点组成的结合是线性可分的。即某些样本点不能满足函数间隔≥1的约束条件,据此,对每个...

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《统计学习方法》笔记一 统计学习方法概论

  输入与输出所有可能取值的集合成为输入空间与输出空间。每个具体的输入是一个实例,通常由特征向量表示,所有特征向量存在的空间成为特征空间。

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【数据结构(C语言版)系列四】 串

串(或字符串)是由零个或多个字符组成的有限序列,一般记为 s = 'a1a2...an',s为串名。子串在主串中的位置以子串的第一个字符在主串中的位置来表示。

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【数据结构(C语言版)系列二】 栈

栈和队列是两种重要的线性结构。从数据结构角度看,栈和队列也是线性表,但它们是操作受限的线性表,因此,可称为限定性的数据结构。但从数据类型角度看,它们是和线性表大...

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使用Ctex中遇到的一些问题

一般下载好Ctex,我是使用Latex+dvi2pdf完成编译的,但是发现推荐的使用为: 1)运行CCT & Latex命令生成两次dvi和ps文件

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[转]Adaboost 算法的原理与推导

看了很多篇解释关于Adaboost的博文,觉得这篇写得很好,因此转载来自己的博客中,以便学习和查阅。

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【数据结构(C语言版)系列一】 线性表

数据是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。

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LBP特征

LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是...

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【数据结构(C语言版)系列三】 队列

队列是一种先进先出的线性表,它只允许在表的一端进行插入,而在另一端删除元素。这和我们日常生活中的排队是一致的,最早进入队列的元素最早离开。在队列中,允许插入的一...

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[转]Boosting

Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。Boosting是一种提高...

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吴恩达机器学习笔记

(1)Field of study that gives computers the ability to learn without being explic...

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C语言之图像旋转

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