SVM
SVM算法描述 支持向量机是监督机器学习方法的一种,属于线性分类器一种。在数据线性可分的状况下,SVM在保证训练数据上分类正确的情况下,最大化分类间隔,使得模型的泛化能力更强,但数据无法线性可分时,模型为每个样本增加一个变量作为违背间隔的损失,最小化所有样本上的损失和最大化软间隔
SVM算法描述 支持向量机是监督机器学习方法的一种,属于线性分类器一种。在数据线性可分的状况下,SVM在保证训练数据上分类正确的情况下,最大化分类间隔,使得模型的泛化能力更强,但数据无法线性可分时,模型为每个样本增加一个变量作为违背间隔的损失,最小化所有样本上的损失和最大化软间隔
陆陆续续闲来无事做了几个小比赛,成绩一般,记录在这儿仅防止遗忘。 新浪微博预测 赛题内容:赛题分为两个阶段,提供用户粉丝信息,历史微博记录:博文内容,发表时间,评论数赞数转发数,第一阶段预测博文在发表一天后的转发、评论、赞数,第二阶段预测转发评论赞总数,官方对总数分档,不同档加
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Apriori,关联规则挖掘算法,即找出来经常一起购买的商品。   其中涉及两个概念:支持度和置信度。支持度support=P(AB),指AB同时发生的概率,置信度confidence=P(AB)/P(AB)/P(A),指A发生的基础上B发生的概率,当两者都
问题描述 输入是具有n个浮点数的向量,输出是输入向量的任何连续子向量中的最大和。最简单的方法是对所有满足i,j在0到n的的整数进行迭代,对每个整数对,程序计算data[i…j]的和,并检验总和是否大于迄今为止最大的总和。这种方法的复杂度为o(n^3),当n为100000时,要运行