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RSS订阅原创 小姚的艰辛求职路---SVM支持向量机(2)
深入理解SVM支持向量机第二，深入理解SVM2.1根据上一篇博客，我们得到了一个目标函数：也就等价于求||w||的最小值，也就相当于求1/2 w**2的最小值，也就将问题等价于：因为现在的目标函数是二次的，而约束条件是线性的，故该问题是一个凸二次规划问题。这个问题可以使用QP(Quadratic Programming)优化进行求解。一言以蔽之：在一定约束条件下，目标最优，损失最小。此外，由于这个问题的特殊结构（上课时候老师也是没有说为什么，只是直接告诉我们使用拉格朗日对偶），使用拉格朗日对
2020-07-04 21:32:29
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原创 小姚的艰辛求职路---SVM支持向量机(1)
Support Vector Machine支持向量机整个过程看懂了，理解了，决定写这一篇博客来记录下。第一，何为SVM支持向量机，网上有许多博客都写的非常完善，我的理解就是SVM就是一个二类分类器。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略是间隔最大化，最终可以转化为一个凸二次规划问题。我个人理解就是将两个不同类的点，划分开，找到最佳的分类边界，即最大间隔。1.1逻辑回归要想理解SVM，则必须弄明白什么是逻辑回归。根据线性回归相关概念，假如有一些数据点，它们属于两个不同的类，
2020-06-25 05:55:52
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原创 小姚的艰辛求职路---线性回归
线性回归已知一个很多数据点的集合，求一个函数f使对任意x都有一个对应的y且较为符合这种函数关系。f(x) = w * x + b根据线性代数，也可以写成：f(x) = W * X.T其中W是参数矩阵，X为原x加一列1，以作b消除加法这里损失函数使用MSELoss：Loss = 1/2 （ypredict - y)**2pytorch实现https://zhuanlan.zhihu.com/p/86982616 参考该链接自己创建数据点，并且加入了误差使用Anaconda Jupyter
2020-06-21 10:26:26
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原创 阿里校招暑假实习4.20笔试第一题
我是个臭弟弟，只做了第一题还没有全过。。。第一次写CSDN，给后来人留点东西。。。言归正传。第一题题目：勇士打怪假设勇士能力值为a每个怪兽也有能力b如果勇士的能力值大于等于怪兽得能力值，则勇士可以消灭怪兽获得1金币勇士随时可以花费1金币使自己的能力值提高1输入如下：a,nA[i]1 31 2 2含义：勇士能力值a为1，有3个怪兽，每个怪兽的能力存在A[i]中求勇士能...
2020-04-20 20:35:50
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空空如也
PTA 乙类 1028 测试点3格式错误？？？
2018-11-14
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