<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[zhb_bupt的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhb_bupt</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; zhb_bupt]]></copyright><item><title><![CDATA[机器学习之SVM算法（一）KKT条件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhb_bupt/article/details/51100534</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhb_bupt/article/details/51100534</guid><author>zhb_bupt</author><pubDate>Fri, 08 Apr 2016 23:01:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言

    本文旨在详细介绍KKT条件的推导和计算方法。  
    拉格朗日算子常用语等式约束最优化的求解中，是KKT条件的特殊形式。KKT条件用于含有不等式约束的条件下的优化问题，例如SVM算法。要深入理解SVM算法必需深入理解KKT条件，本文尝试使用简单易懂的方法向读者介绍KKT条件的推导和使用方法。博主尽量使用图形来阐述KKT条件的深层内涵，数学功底较弱的读者可直接跳过推导过程看结论和]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TF-IDF算法-Python实现（附源代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhb_bupt/article/details/40985831</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhb_bupt/article/details/40985831</guid><author>zhb_bupt</author><pubDate>Mon, 10 Nov 2014 20:10:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、背景
TF-IDF算法term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。]]></description><category></category></item></channel></rss>