Task5 svm

最新推荐文章于 2025-12-02 20:26:37 发布
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#机器学习

个人感觉这三篇文章写的非常好，svm的学习可以参考：

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/36332083
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/36379394
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/36535299
SVM对偶问题
Sodas的博客
02-18 1395
𝛤(𝜇，𝜆)为拉格朗日函数𝐿(𝑤,𝑏,𝛼)关于 𝑥 的下确界。⑤𝑠𝑢𝑝{𝑥∈ℝ| 0＜𝑥＜10}=10：集合 {𝑥∈ℝ| 0＜𝑥＜10} 的上确界是 10，因为 10 是大于集合中所有元素的最小值，但 10 不在集合中。②𝑖𝑛𝑓{𝑥∈ℝ| 0＜ 𝑥＜10}=0：集合 {𝑥∈ℝ|0＜𝑥＜10} 的下确界是 0，因为 0 是小于集合中所有元素的最大值，但 0 不在集合中。PS2-4：这里的"∇𝑥"就是对变量x的梯度，其实就是对x求导，其中不等式的约束的乘子必须是大于
李航机器学习方法3之感知机
joejoeqian的博客
03-07 382
浅谈感知机的公式推导。
MTLS-SVM.rar_SVM_mtls_svm 预测_svm预测
09-23
在标题"MTLS-SVM.rar_SVM_mtls_svm 预测_svm预测"中，我们可以推断这个压缩包可能包含了一个实现多任务学习（Multi-task Learning, MTLS）与SVM结合的预测模型。多任务学习是机器学习领域的一个分支，其目标是通过...
semeval - 2016- task-5 data.rar
06-11
《SemEval 2016 Task 5 数据集：情感分析与方面级评价》 SemEval（Semantic Evaluation）是一项年度国际自然语言处理研讨会，旨在推动情感分析和语义理解技术的发展。2016年的SemEval任务5专注于情感分析，特别是...
基于规则提取特征并和 SVM 和随机森林在 SemEval-2015-Task-31i数据集上进行分类.完整代码+报告
01-12
本实验在 SemEval_2015_Task_31i数据集上使用规则提取特征并使用 SVM 和随机森林两种方法在提取特征的基础上进行分类。本实验参照ii文中的思路提取特征。 在 A 任务中，每个 question-comment pair 有 100 维特征。...
semeval-2016-task-5-eda (1).zip
01-16
《自然语言处理：深入探索SemEval-2016 Task 5 EDA》 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，它致力于理解和生成人类语言，以此来帮助计算机更好地与人类进行交互...
集成学习之Adaboost
joejoeqian的博客
03-31 3014
集成学习Adaboost
UNet网络解读
joejoeqian的博客
11-22 1960
UNet是一个对称的网络结构，左侧为下采样，右侧为上采样；下采样为encoder，上采样为decoder;四条灰色的平行线，就是在上采样的过程中，融合下采样过程的特征图的通道，Concat原理就是：一本大小为10cm10cm的书，厚度为3cm的书本（10103）的A书，和一本大小为10cm10cm，厚度为4cm的B书（10103）将A书和B书，边缘对齐的摞在一起，这样就可以得到一个大小10107的一摞书了所以对feature map,一个大小为256*256*64。
TASK1 线性回归-Linear_regression
joejoeqian的博客
04-21 924
线性回归的概念 1、线性回归的原理 2、线性回归损失函数、代价函数、目标函数 3、优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等) 4、线性回归的评估指标 5、sklearn参数详解 1、线性回归的原理 进入一家房产网，可以看到房价、面积、厅室呈现以下数据： 面积($x_1$) 厅室数量($x_2)$ 价格(万元)(y) ...
手推BP算法
joejoeqian的博客
04-12 616
激活函数，BP算法
数学基础复习
joejoeqian的博客
11-29 341
数学
李航机器学习方法之朴素贝叶斯
joejoeqian的博客
03-11 282
朴素贝叶斯
Task2 bayes_plus（贝叶斯）
joejoeqian的博客
04-23 275
生成模型是所有变量的全概率模型: 全概率公式: 举例：一个村子，有三个小偷，A1=A_1=A1​=小张，A2=A_2=A2​=小政，A1=A_1=A1​=小英，两两互斥，求P(B)=P{失窃}P(B)=P\{失窃\}P(B)=P{失窃} 分析：给出A1,A2,A3A_1,A_2,A_3A1​,A2​,A3​，若A1∪A2∪A3A_1\cup A_2\cup A_3A1​∪A2​∪A3​和AiAj=...
人工智能基础数学之矩阵求导快速入门
joejoeqian的博客
03-03 254
矩阵求导
Task04条件随机场
joejoeqian的博客
04-29 190
条件随机场 条件随机场是一种判别式无向图模型。条件随机场试图对多个变量在给定观测值后的条件概率进行建模。 给定X=(x1,x2,…,xn),Y=(y1,y2,…,yn)X=(x_1,x_2,\dots,x_n),Y=(y_1,y_2,\dots,y_n)X=(x1​,x2​,…,xn​),Y=(y1​,y2​,…,yn​)均为线性链表示的随机变量序列，若在给随机变量序列 XXX 的条件下，随机变量...
TASK3 EM
joejoeqian的博客
04-26 177
对概率论一些表示符号的解释 P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ)和P(x;θ)P(x;\theta)P(x;θ)的比较 P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ)表示条件概率 当P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ)不代表条件概率时与P(x;θ)P(x;\theta)P(x;θ)等价，此时θ\thetaθ不是一个随机变量，而是一个代估参数（θ\thetaθ是固定的，只是当...
【模式识别与机器学习（18）】关联规则深入浅出教程
最新发布
hiliang521的博客
12-02 421
【模式识别与机器学习基础（18）】关联规则深入浅出教程
【模式识别与机器学习（16）】聚类分析【1】：基础概念与常见方法
hiliang521的博客
12-02 789
【模式识别与机器学习（16）】聚类分析【1】：基础概念与常见方法
MATLAB实现SVM分类算法：从实验到评估
在提供的文件中，可以看到一些以`.m`为后缀的MATLAB源代码文件，如`task1&2_soft_p.m`、`task1&2_hard_p.m`、`svm_main.m`等，它们应该包含了使用SVM进行分类的实验过程。 ### 数据集和评估 在实验包中提到了`...
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