SVM NG课件1

SVMNG课件概览
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#数据结构与算法

SVM NG课件1

2014年9月28日

16:39


一个二维空间点的示例

   

已使用 Microsoft OneNote 2013 创建。

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Coursera NG 机器学习 第六周 SVM分类 Spam Classifier Python 实现
csdn_inside的博客
11-16 703
SVM 分类 ex6.py import numpy as np from scipy.io import loadmat from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt from ex6modules import * #Exmaple 1 data=loadmat('ex6data1.mat') X=data['...
Andrew Ng 机器学习课件
03-31
在监督学习中，课件可能会涉及线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树以及各种集成方法，如随机森林和梯度提升机。这些模型广泛应用于预测分析和分类任务。例如，线性回归用于连续变量预测，而逻辑回归则...
支持向量机(SVM)PPT
weixin_34358092的博客
11-28 3014
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SVM 最大间隔目标优化函数(NG课件2)
weixin_34186128的博客
11-07 144
   目标是优化几何边距， 通过函数边距来表示需要限制||w|| = 1    还是优化几何边距，St去掉||w||=1限制转为普通函数边距     更进一步的，可以固定函数边距为1，调节||w||即可              ...
Andrew Ng机器学习课程资源：课件与实践代码详解
weixin_29940495的博客
07-11 356
机器学习是人工智能的一个分支，它通过计算机算法从数据中学习并做出预测或决策。随着数据量的爆炸性增长，机器学习的重要性日益凸显，它使计算机能够通过数据来不断自我改进，解决复杂问题。为了深入理解机器学习模型的应用，让我们选择一个具有实际意义的案例，并使用真实的数据集进行分析。在此我们将使用著名的鸢尾花数据集（Iris Dataset）来探讨分类问题。鸢尾花数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
SVM——支持向量机简析与应用指导
Pinkgranite86的博客
10-24 1036
本篇文章基于对Andrew Ng课程内容的总结以及我个人的理解，希望有帮助 SVM属于supervised learning算法，鉴于目前无论是在工业界还是学术界都有着极其广泛的使用，可以说SVM是必须要了解甚至掌握的机器学习算法之一，接下来将从以下几个方面进行介绍。 目 录1 SVM的优化目标 1 SVM的优化目标 说到SVM，我们首先需要了解它的前身Logistic Regression（逻辑回归），逻辑回归来自于对线性回归的改良： 通过在线性回归后加入一个sigmoid过滤器得到属于[0,1]的结果
SVM学习资料
weixin_30786617的博客
06-05 59
　SVM(support vector machine)，被认为是“off-the-shelf”最好的监督机器学习算法之一，甚至很多人认为可以把“之一”去掉。SVM有着天然的intuition，大量的数学推导和优雅的解形式(有了大量的数学推导，自然就容易发paper啦)。实际上SVM在工业界也有着广泛的应用如，文本分类、图像分类、生物医学诊断和手写字符识别等。有关SVM资源非常之多，本文尝试总结一...
【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 7 习题—支持向量机SVM
weixin_38166557的博客
12-22 189
【1】 【2】 Answer: B。 即 x1=3这条垂直线。 【3】 Answer： B 因为要尽可能小。对B，右侧红叉，有1/2 * 2 = 1 ≥ 1，左侧圆圈，有1/2 * -2 = -1≤ -1。 A太小不满足不等式 【4】 参考课件： 测验 Answer:B。 Answer: B Answer：CD ...
SVM核技巧之终极分析
weixin_30307921的博客
10-14 123
参考文献： http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/01/257237.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988406.html NG的SVM课件 台湾大学林轩田老师的视频课程 注意1：本文自然过渡并引出核函数的概念，比课件和其他教程上的说...
Andrew NG 斯坦福机器学习完整课件
在深入探讨"Andrew NG 机器学习课件"所涵盖的知识点之前，首先需要明确机器学习的基本概念以及它在当前技术发展中的重要地位。机器学习是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机系统能够利用经验自动改进自身的性能，...
Andrew Ng主讲斯坦福机器学习公开课课件
斯坦福大学公开课：机器学习课程课件是由Andrew Ng主讲的在线开放课程，旨在向学习者介绍机器学习的基本理论和实践应用。Andrew Ng是机器学习和人工智能领域的顶级专家之一，他将复杂的机器学习概念以通俗易懂的方式...
探索Andrew Ng在Coursera的机器学习课件精粹
1. 课程提供者 - Andrew Ng： Andrew Ng 是一位在机器学习领域具有重要影响力的研究者和教育家。他是斯坦福大学的教授，并且是Coursera的联合创始人。Andrew Ng 在机器学习、人工智能、深度学习等领域的贡献不容...
二叉树的前中后序遍历(迭代法)
mrjieke6的博客
09-07 1389
本文系统介绍了二叉树前序、中序和后序遍历的迭代实现方法。前序遍历采用栈结构，按;根→右→左 ;顺序入栈；中序遍历先全部左子树入栈再访问节点；后序遍历则通过修改前序遍历顺序为"根→右→左 ;后反转结果。三种遍历时间复杂度均为O(n)，空间复杂度最坏O(n)。与递归实现相比，迭代方法避免了栈溢出风险，处理大型树更稳定。每种遍历方式都配有详细代码解析、执行示例和复杂度分析，并讨论了实际应用场景，为掌握树结构操作提供了系统指导。
leetcode380：RandomizedSet - O(1)时间插入删除和获取随机元素（数组+哈希表的巧妙结合）
lyh2004_08的博客
09-11 563
本文介绍了如何设计一个支持O(1)时间插入、删除和获取随机元素的数据结构。关键在于巧妙结合数组和哈希表的优势：数组提供O(1)随机访问，哈希表实现O(1)查找。核心技巧是删除操作时采用"末尾替换法"，将被删除元素与数组末尾交换后删除，避免移动元素。文章详细分析了算法原理、代码实现、复杂度以及边界条件，并探讨了允许重复元素的变种问题。该方案体现了组合数据结构和空间换时间的设计思想，完美满足了题目要求的所有O(1)操作。
每日算法刷题Day67:9.9:leetcode bfs10道题，用时2h30min
2301_80044595的博客
09-09 802
2.与[[十.图论算法-基础遍历#3. 1162. 地图分析(中等,学习)]]一模一样，找每个1到各自最近的0的最短距离，即多源最短路径距离，所以将所有0入队列，向四周扩散，告诉1已经扩散的层数，即距离。所以要反过来，将所有满足条件的点当做多个源点，向外扩散，从而告诉待求点当前扩散的层数，即最短距离。，是Dijkstra算法，但因为边权只有0和1，所以用0-1BFS来优化Dijkstra，双端队列队首入0，队尾入1，保证每次队首都是边权(代价)最小的。的视频包含所有你好友的好友观看过的视频，以此类推。
LeetCode 1658. 将x减到0的最小操作数
qq_57349657的博客
09-11 242
不定长滑动窗口：将x减到0的最小操作数
【无标题】
Leeyy
09-10 627
过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。
leetcode274.H指数
最新发布
amdkk的博客
09-11 880
给你一个整数数组 citations ，其中 citations[i] 表示研究者的第 i 篇论文被引用的次数。计算并返回该研究者的 h 指数。根据维基百科上 h 指数的定义：h 代表“高引用次数” ，一名科研人员的 h 指数 是指他（她）至少发表了 h 篇论文，并且 至少 有 h 篇论文被引用次数大于等于 h。如果 h 有多种可能的值，h 指数 是其中最大的那个。
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