支持向量机(SVM)算法详解

支持向量机(SVM)算法 支持向量机(support vector machine)是一种分类算法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统...

支持向量机(SVM)的实现详解

#!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- #支持向量积的使用,建立超平面 from sklearn import svm x=[[2,0],[1,1],[2,3]] y=[0,0,...

神经网络NN算法详解

 1. 背景:      1.1 以人脑中的神经网络为启发,历史上出现过很多不同版本      1.2 最著名的算法是1980年的 backpro...

神经网络算法实现详解

1. 关于非线性转化方程(non-linear transformation function) sigmoid函数(S 曲线)用来作为activation function:    ...

神经网络算法的实例详解

1.简单非线性关系数据集测试(XOR) X:                  Y 0 0     &nb...

支持向量机(SVM)算法详解

1. 背景:      1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出    ...

线性回归模型详解

1. 简单线性回归模型举例: 汽车卖家做电视广告数量与卖出的汽车数量: 1.1 如何练出适合简单线性回归模型的最佳回归线/ 使sum of squares最小 1.1.2 计算...

Linux查看CPU和内存使用情况详解

参考 http://www.cnblogs.com/xd502djj/archive/2011/03/01/1968041.html Linux查看CPU和内存使用情况 在系统维护的过程中,随时可能有需要查看...

python Execept处理方式详解

如果你在写python程序时遇到异常后想进行如下处理的话,一般用try来处理异常,假设有下面的一段程序: try: do something except ..: deal exception 总结了一下3个方法...

高偏差、高方差、低精确率与低召回率、混淆矩阵详解

本文是个人理解 1.高偏差(high bias)与方差(high variance)     偏差,可以理解为样本与模型预测结果的差距,可以使用平方差计算     方差是样本y值与模型期望的...