转载请务必经过我的同意 非线性分类器 支持向量机（SVM，support vector machine）boosting算法 支持向量机 简介 支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。由
Support Vector Machine 终于，我们来到了SVM。SVM是我个人感觉机器学习中最优美的算法，这次我们要来非常细致地介绍。SVM是一类有监督的分类算法，它的大致思想是：假设样本空间上有两类点，我们希望找到一个划分超平面，将这两类样本分开，而划分超平面应该选择泛化能力最好的，也就是能使
2021 年 12 月云锵投资团队月报： 摘要 云锵团队合伙投资，2021年度收益汇总：+19.62%，优； 本月量化基金策略业绩：中； 本月量化股票策略业绩：优； 602 套利策略出现 Alpha 回落；稳定性存疑，进入观察期； （优良中差，表明全国排名四位分） 云锵投资概述 云锵量化投资包含量化投基、量化选股。 量化投基
目录 一、简介 1.概述 2.基于最大间隔分割数据 3.最大间隔 二、实验操作 1.简化版SMO算法 2.Platt SMO 算法 三、总结 一、简介 1.概述 支持向量机（SVM，也称为支持向量网络），支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，监督式学习 (Supervised Learning)的方法，主要用在统计
拟牛顿法（Python实现） 使用拟牛顿法（BFGS和DFP），分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf def gfun(x): # 梯度 # x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32) # with
共轭梯度法法（Python实现） 使用共轭梯度法，分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf def gfun(x): # 梯度 # x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32) # with tf.
（每个人错误情况可能不一样，仅供参考。以复现一篇含自定义激活函数论文为例。） 1：拟设计激活函数： 2：代码编辑： class log_act(nn.Module): def __init__(self, alpha, beta, positive_flag=True): super(log_act, self).__init__() self.positive_flag = posi
Selenium4实践1——对比Selenium3更新了什么内容 目录 Selenium4实践1——对比Selenium3更新了什么内容 v4.0.0.0-alpha-1 v4.0.0.0-alpha-2 v4.0.0.0-alpha-3 v4.0.0.0-alpha-4 v4.0.0.0-alpha-5 v4.0.0.0-alpha-6 v4.0.0.0-alpha-1 Many deprecated methods and class
什么是wireshark？ wiresharekAlpha-1.pcapng数据包分析数据包已上传资源，有问题请私信博主 wiresharek Wireshark（前称Ethereal）是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是检索取网络封包，并同时显示出最详细的网络封包数据。Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡
文章目录 一、导语二、距离与数据定义三、目标函数四、拉格朗日求解法1.建立拉格朗日函数等式约束2. 推广到不等式约束3.最大间隔问题的拉格朗日乘法4.求解SVM例题 五、软间隔优化六、核函数1、核技巧2、核技巧的实现 七、实验：线性SVM八、实验：优化算法1、启发选择方式2、
文章目录 经典线性二分类算法:支持向量机(SVM)1. SVM进行二分类的基本思想从感知机的缺陷引出SVM最大化分类间隔：SVM提高泛化性的insightSVM的数学本质:带不等式约束的最优化问题化繁为简：化简优化函数的一些tricks练手 2. 将SVM优化函数进行转化2.1 转化为拉格朗日函数2.1.1
2021SC@SDUSC 目录 一.概述二.回顾1.Ebiten综述2.游戏窗口大小调整即游戏运行3.RunGame包含的三个主要方法4.DrawImage核心方法分析5.DrawTrangiles方法分析6.Graphics图像操作方法分析7.文本系统的渲染分析8.图像绘制的合成模式分析9.时钟系统即过滤器Filter的分析10.pack
接下来几篇文章我们将稍微简单的探索下PS中多种图层混合模式的算法内部原理，因为毕竟没有这方面的官方资料，所以很多方面也只是本人自己的探索和实践，有可能和实际的情况有着较大的差异。 在PS的实践中，图层样式的存在使得一个简单的图形蜕变为一个丰富的样式成为可
梯度下降算法 repeat until convergence { \(\theta_j := \theta_j - \alpha \frac{\partial}{\partial \theta_j} J(\theta_0,\theta_1)\) (for \(j = 1\) and \(j = 0\)) } 线性回归模型 \[h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1x \]\[J(\theta_0,\theta_1)=\fr
repeat until convergence { \(\theta_j := \theta_j - \alpha\frac{\partial}{\partial \theta_j}J(\theta_0,\theta_1)\) \((for\ j = 0\ and\ j = 1\)) } \(\alpha\): 学习率 如果学习率太小，梯度下降将很慢 如果学习率很大，梯度下降会越过最小值。可能不会收敛，甚至发散 就
做了什么 完成了目标检测部分 这一周，我们完成了目标识别模型的训练，至此，已完成所有工作了，得到检测模型和识别模型 下一步做什么 完善一些细节问题，GUI应用使用体验优化 每个人的工作 姓名 工作 叶文凯 搜寻数据集，记录文档 周震 预训练模型加载，设备征用 江民宇 标注更多数
Volume Rendering 感性理解 感性理解：三维空间划分成很多体素，每个体素有RGBA四种信息，表示颜色（RGB）和透明度（A） 要渲染二维表示，我们选定坐标原点，以它为球心发出很多射线 每条射线会穿过一些体素，我们沿着光线的路径进行颜色的加权统计（权重为不透明度） 每个体素对最终颜色会造成\((1-\alph
MotionEffect MotionEffect是2.1中的一个新的MotionHelper，可以让你根据视图的整体运动方向，自动为其引用的视图添加关键帧。它可以简化很多过渡动画的创作。 为了更好地理解它的作用，请看下面的例子。这个例子只使用了MotionLayout的start和end功能，它自动创建了两种场景下的
MotionEffect MotionEffect是2.1中的一个新的MotionHelper，可以让你根据视图的整体运动方向，自动为其引用的视图添加关键帧。它可以简化很多过渡动画的创作。 为了更好地理解它的作用，请看下面的例子。这个例子只使用了MotionLayout的start和end功能，它自动创建了两种场景下的过
在OpenGL中绘制的时候，有时候想使新画的颜色和已经有的颜色按照一定的方式进行混合。例如：想使物体拥有半透明的效果，或者绘制叠加光亮的效果，这时候就需要用到OpenGLES混合。 如上图所示，为石头墙、绿色矩形、蓝色云彩 三个矩形混合后的展示效果。三个矩形（Z轴深度由深到浅）分别为，石头
Alpha阶段项目复审 团队名称 项目链接 优点 缺点和bug报告 最终名次 为了第一行代码 音乐网站 界面精美，各页面之间衔接顺畅 作为音乐网站功能尚缺 1 蚌埠住队 日常任务看板效率工具 界面简洁清晰，用起来很舒服 有一些功能未实现; 2 菜鸟互助合作社 校园交流社区 选题项
Alpha阶段项目复审 小组名 项目名和链接 优点 缺点 最终名次 6Dr_EaMs 图书信息管理系统 功能实用，界面美观，易于操作，可以看出很用心地在做 功能稍显单调，界面还可以美化 1 蚌埠住队 日常任务看板效率工具 界面美观且简洁，技术栈的结构清晰，项目实用性高 有一些功能未实现 2
说明：每一个团队的项目都很优秀，难分伯仲，再经过长时间的复审和艰难的比较后，以细微的差别分出了最终名次。 小组名字和连接 优点 缺点，bug报告 最终名次 海克斯科技 功能完善，产品界面清晰，燃尽图能够很好地反映项目进展。 使用过程中并未发现有bug存在，但是产品的界面还有提升空
Alpha阶段项目复审 小组的名字和链接 优点 缺点，bug报告 最终名次 蚌埠住队 日常任务看板效率工具 实用，用户体验非常好；代码清晰明了；每日敏捷冲刺有切实反映每日问题。 在标题内容更改上每次都有是否确定选项，很繁琐；没有保存功能；基本池子无法删除；任务拖动的时候很难拖动到目标
