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RSS订阅原创 支持向量机算法（SVM）
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
2024-12-09 08:46:15
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原创 如何使用scipy完成参数估计与假设检验
用于比较观察频数和期望频数之间的差异，适用于分类数据的拟合度检验。用于检验单个样本的均值是否显著不同于已知的总体均值。用于检验两个独立样本的均值是否有显著差异。
2024-11-20 23:20:26
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原创 矩阵乘法的介绍
矩阵乘法是线性代数中的一个基本运算，它定义了两个矩阵之间如何相乘。给定两个矩阵A和B，如果A的列数等于B的行数，那么这两个矩阵就可以相乘。结果矩阵C的元素由A的第i行和B的第 j列的对应元素的点积（内积）计算得出。
2024-10-10 19:43:55
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原创 Python中PIL库的介绍
PIL（Python Imaging Library）是专为Python语言设计的图像处理库。它涵盖了广泛的图像处理功能，如图像的加载、保存、编辑，以及执行多样化的图像处理任务。通过PIL，用户能够轻松处理和保存多种图像文件格式，例如普遍的JPEG、PNG、GIF等。此外，它还支持对图像进行基础编辑操作，包括尺寸调整、旋转、裁切和色彩变换等。PIL的一个显著优势是其API接口的简洁性和易用性，使得用户能够通过简单的函数调用来实现复杂的图像处理效果。
2024-09-21 22:37:10
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原创 Python中scipy模块的介绍
scipy是一个构建于Python之上的开源科学计算库，为处理各类科学和工程问题提供了广泛的数学函数、算法及工具。作为Python科学计算生态系统中的基石，scipy依托于NumPy，进一步扩展了其在矩阵运算、信号处理、图像分析、优化算法、统计学和特殊函数等领域的功能。利用scipy，用户能够高效、精确地执行数值积分、求解微分方程、进行信号处理、图像分析等任务，显著提升了科学研究和工程计算的工作效率。
2024-09-21 21:43:06
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空空如也
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