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2012：吉祥的年头，混乱的时代，扁平的地球
最新推荐文章于 2024-01-07 18:55:10 发布
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ISLR统计学习导论之R语言应用（九）：R语言实现支持向量机（SVM）
阿里云专家博主、数据科学领域优质创作者、统计er在读
03-29 1万+
高校统计学硕士在读💌如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、👍、✌、👍订阅专栏✨本文收录于本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括：R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。
=我需要很多的CCCC 欢迎大家支持
haolinpiao1929的博客
04-12 173
=我需要很多的CCCC
欢迎大家指教！
u010407436的博客
07-01 133
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Web开发的编码规范（欢迎大家补充）
fashion_luo的专栏
10-22 792
摘要：编码规范是一套规章制度，用来为某一特定的编程语言推荐编程风格、方法和实践。这些规范覆盖方方面面，包括注释、文件夹、文件组织、行首缩进、书面声明、空格、命名规格、编程实践和原则、构建最佳实践等等。 编码时间长的人总会遇到编码格式标准化的问题，但是不同的项目里需要使用不同的规则和风格来解决问题，甚至有的时候林林总总的繁杂事情会让人头脑发涨，那为什么不考虑一下标准化编码呢？换句话说，编码规范是一
The Maven Integration requires that Eclipse be running in a JDK
CloudCode
11-05 2001
在eclipse中安装了m2eclipse（maven插件）在安装后，出现下列警告：The Maven Integration requires that Eclipse be running in a JDK 详见： http://cloudcode.tk/2011/11/the-maven-integration-requires-that-eclipse-be-running-in-
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低调小熊猫 www.ilovey.live
01-14 5345
置顶：https://github.com/java-aodeng/hope 老铁，来个star 本人创建了一个分享IT学习资料的公众号，欢迎大家关注，支持
b250支持服务器cpu,b250m主板应该上什么cpu
weixin_31234793的博客
07-30 1万+
b250m主板上什么cpu？如果您使用这款主板不妨看一下下面为您带来的相关介绍。1、这款主板使用的是LGA1151接口，因此只要是支持该接口的CPU都是能够使用的，而B250M是针对mATX小板型设计的主板，而B250的定位是主要针对于中低端的市场，建议可以搭配奔腾G4560、G4600、i37100、i5 7400、i5 7500；预算允许也可以使用i7 7700；2、200系列是Intel20...
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
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结构之法 算法之道
06-01 153万+
动笔写这个支持向量机是费了不少劲和困难的，原因很简单一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接)，但在描述数学公式的时候还是显得不够。得益于同学白石的数学证明，我还是想尝试写一下，希望本文在兼顾通俗易懂的基础上，真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文章本文在写的过程中，参考了不少资料，包括《支持向量机导论》、《统计学习方法》及网友pluskid的支持向量机系列等等，于此，还是一篇。
基于支持向量机的图像分类系统（MATLAB GUI界面版）
思绪无限的博客
02-22 3万+
摘要：本文详细介绍基于支持向量机的图像分类系统，给出MATLAB的算法介绍及界面设计过程。在界面中可点击选择图片或带图片的文件夹，系统自动对所涉及图片进行识别分类，可选择自己训练的模型进行分类；另外系统设计了模型训练功能，可在界面上选择训练数据集的文件夹和少量选择设置，系统便可以自动进行模型训练，适合不同的自定义数据集；算法部分的特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的核支持向量机（SVM）算法。系统界面清新美观，文中包含完整的代码文件及数据集，开箱即用，适合新手朋友学习参考。
数独答案生成器 一周完成，有答案都能出
03-11
欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家支持欢迎大家...
【数据挖掘基础】——支持向量机(SVM)+代码实现（8）
lingxw的博客
11-01 4940
支持向量机算法分类和回归方法的中都支持线性性和非线性类型的数据类型。非线性类型通常是二维平面不可分，为了使数据可分，需要通过一个函数将原始数据映射到高维空间，从而使得数据在高维空间很容易可分，需要通过一个函数将原始数据映射到高维空间，从而使得数据在高维空间很容易区分，这样就达到数据分类或回归的目的，而实现这一目标的函数称为核函数。
支持向量机SVM在回归问题中的应用：支持向量回归SVR（python代码实现）
weixin_62457573的博客
01-07 3886
支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是支持向量机（SVM）在回归问题上的应用。SVR用于预测一个连续的输出变量，相比于分类任务的SVM，其主要区别在于构造的不再是一个最大间隔的超平面，而是构造一个与目标函数值间隔在一定范围内（ε-insensitive）的最小超平面。与SVM一样，SVR也可以通过引入核函数来解决非线性问题。通过核技巧，SVR能将原始特征空间映射为更高维的特征空间，以便找到在更高维空间中的线性回归模型。直观理解，SVR的目标是找到一个函数。
基于AlexNet的Python手写数字识别系统实现与实验分析
最新发布
11-27
本资源提供了一套运用AlexNet架构进行手写数字识别的完整解决方案，包含Python程序与详细实验文档。代码部分附有清晰的注释说明，便于初学者理解与掌握。该方案在学术评审中获得了优异的评价，特别适合作为毕业设计、课程终期作业或学术项目的实践案例。 资源内容组织严谨，结构清晰，使用者可通过简单的配置步骤快速部署运行。实验报告系统地阐述了理论基础、方法实现与结果分析，为深度学习在图像识别领域的应用提供了规范的实践参考。整套材料注重逻辑性与可操作性，能够有效辅助学习者掌握卷积神经网络的核心原理及实际应用。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
雅砻江.zip
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