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RSS订阅原创 支持向量机分类算法
支持向量机（简称SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。 SVM的核心思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面，这个超平面能够使得不同类别的数据点尽可能地分开，即最大化两个类别之间的间隔。这个间隔被称为“间隔边界”，而最靠近这个边界的数据点被称为“支持向量”。 以一个二维平面为例，判定边界是一个超平面（在本图中其实是一条线，但是可以将它想象为一个平面乃至更高维形式在二维平面的映射），它是由支持向量所确定的（支持向量是离判定边界最近的样本点，它们决定了判定边界的位置）。
2024-12-08 21:05:15
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原创 矩阵的样本方差、协方差、标准差
样本方差是衡量一组数据点偏离其平均值的程度。协方差是衡量两个变量之间线性关系强度的统计量。标准差是方差的平方根，用于衡量一组数据的离散程度。协方差矩阵是对称的，并且对角线上的元素是各个变量的方差。标准差通常表示为一个向量，其中每个元素对应于矩阵中每一列的标准差。代表一个观测值，样本方差通常沿着列计算。标准差是方差的平方根。代表一个变量，每一行。中的每个变量，标准差。
2024-09-29 23:07:46
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原创 Numpy数组运算与矩阵运算
列表是Python中的一种内置数据结构，它是一个有序的集合，可以包含任意类型的元素，包括数字、字符串、甚至其他列表。列表是可变的，这意味着你可以修改列表的内容，比如添加、删除或更改元素。切片（Slicing）是一种强大的数据结构访问技术，允许你从列表、数组和其他序列类型中提取子集。集合是一种基本的数据结构，用于存储一组不重复的元素。模块提供的数组是用于存储数值类型数据的序列，它们是固定长度的，并且所有元素必须是相同的数据类型。在Python中，没有内置的“数组”类型，但可以通过。在这里正0和负0表示方向。
2024-09-03 22:17:11
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空空如也
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