统计学习方法—SVM推导

目录 SVM 1. 定义 1.1 函数间隔和几何间隔 1.2 间隔最大化 2. 线性可分SVM 2.1 对偶问题 2.2 序列最小最优算法(SMO) 3. 线性不可分SVM 3.1 松弛变量 3.2 求解对偶问题 3.3 支持向量求解参数\(w,b\) 4. 非线性SVM 5. Reference: SVM   支持向量机是一种二分类模型,它以间隔最大作为优化目标,因此它比感知机仅仅以误分类推动的模型要优胜不少。数据线性可分时,SVM直接以间隔最大训练出一个线性分类模型。当数据线性不可分时,S
分类: 企业开发 发布时间: 08-11 17:54 阅读次数: 0

8.11欢乐赛

8.11欢乐赛 A.AK的距离 AK的距离 时间限制 : - MS 空间限制 : - KB 评测说明 : 1s,128m 问题描述 同学们总想AK。 于是何老板给出一个由大写字母构成的字符串,他想你帮忙找出其中距离最远的一对'A'和'K'。 比如下列字符串: BKABGKWAXKA 距离最远一对'A'和'K'的间距为6,它们之间间隔了6个字符。 输入格式 一行,一个由大写字母构成的字符串 输出格式 一个整数,表示A和K最远的间距。要求A必须在K的左侧,如果不存在,输出-1 样例输入 1 BKA
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树(4):并查集,堆,哈夫曼树

并查集 1107 Social Clusters (30 分) When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A social cluster is a set of people who have some of their hobbies in comm
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LCD编程_LCD控制器

CLKVAL : VCLK = HCLK / [(CLKVAL+1) x 2]--------> CLKVAL = HCLK/VCLK/2-1 在这个地方HCLK=100M,那么VLCK等于多少呢?需要打开lcd的芯片手册 从中可以看出,5<= vclk<=12,正常情况是取9. 当VCLK =9 时,CLKVAL = 4.5 。取一个整数为5。当CLKVAL取为5时,再判断一下,VCLK是否在5到12之间。 PNRMODE:取11 = TFT LCD panel BPPMODE :只支持8b
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Oracle Sql考核

一.数据库初始化脚本: Create TABLE HAND_CUSTOMERS ( CUSTOMERS_NO Varchar2(10), CUSTOMERS_NAME Varchar2(30), CUSTOMERS_GENDER Varchar2(3), CUSTOMERS_BIRTH_DATE Date ); comment on TABLE HAND_CUSTOMERS is '顾客表'; comment on COLUMN HAND_CUSTOMERS.CUSTO
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Day03-jS

javaScript概述 什么是javaScript:javaScript是一种直译式脚本语言。直接解释执行的语言。 什么是脚本语言? . java源代码--->编译成.class文件 --->java虚拟机中才能执行 . 脚本语言:源码 ---->解释执行 . js由我们的浏览器解释执行 HTML:决定了页面的框架 CSS:用来美化我们的页面 JS:提供用户的交互,是灵魂 JS的组成: ECMAScript : 核心部分 ,定义js的语法规范 DOM: document Object Mod
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运行npm run eject报错解决方法

主要问题是脚手架添加.gitgnore文件,但是却没有本地仓库,按照以下顺序就可以正常使用 create-react-app test cd test git init git add . git commit -m 'Saving before ejecting' npm run eject  
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Redis Desktop Manager 0.9.3 版本下载

因为Redis Desktop Manager作者在 0.9.4 版本之后选择对所有的安装包收费,不再提供安装包下载,但是源码依旧公开。 链接:https://pan.baidu.com/s/1SXsym8jY4pnPTHSlANjU2g 提取码:3yxs github 上有 redis destop manager 的源码,但是需要自行编译。github 地址:https://github.com/uglide/RedisDesktopManager 编译方法可以参考: https://gi
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关于 序列化模块 json 的小问题和小理解!!!

问题引出1: 自定义 txt格式的文件data,数据内容过如下: 执行代码如下: import json with open('data','r',encoding='utf-8') as f: data = f.read() print(type(data)) t_d = json.loads(data) 报错信息如下: 错误原因:   数据格式错误!写入数据的字典格式错误,字典内key value 值如果是字符串的话必须用 双引号才可以 被反序列化! 为
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OIER开博啦!

2019.8.11开博
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洛谷P3810 陌上花开(CDQ分治)

洛谷P3810 陌上花开 传送门 题解: CDQ分治模板题。 一维排序,二维归并,三维树状数组。 核心思想是分治,即计算左边区间对右边区间的影响。 代码如下: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int N = 200005; int n, k, m; struct node{ int x, y, z, id, w; bool operator < (const no
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配置springboot项目使用外部tomcat

配置springboot项目使用外部tomcat 1.在pom文件中添加依赖 <!--使用自带的tomcat--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId> <scope>provided</scope> </dependency> 2.在Springboot自带的Application启动类所在
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大一第六周学习体会

在活动图中,除了活动以外的其他活动信息称为活动节点。活动节点主要分为三大类:参数节点、对象节点和控制节点。 参数节点表示一个参数进入一个活动或者一个参数从一个活动中输出。 对象节点为UML活动图表达一个复杂的数据试图通过一个活动时,这个穿越活动的数据包。 控制节点是用于表示活动中的控制判断、同步运算、路径分叉、路径合并等特殊节点。控制节点主要包括起始节点、判断节点、汇合节点、分叉节点、结合节点以及终点节点。 起始节点:活动开始。 判断节点:通过布尔值的选择给出不同的输出流的控制节点。 汇合节点
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灵魂拷问--你是什么垃圾?垃圾分类找人工智障!!!让你再也不拍大妈的灵魂拷问

一、“灵魂拷问”六连击: 1.配钥匙师傅:你配吗? 2.算命先生:你算什么东西? 3.食堂阿姨:你要饭吗? 4.快递小哥:你是什么东西? 5.滴滴司机:你搞得清楚自己的定位吗? 6.上海垃圾分拣阿姨:你是什么垃圾? 二、史上最严垃圾分类 从今天7月1日开始“垃圾分类”就在上海被纳入法制框架。如果个人混合投放垃圾,最高可200元。如果单位混装混运,最高可罚5万元。堪称“史上最严垃圾分类措辞”。别笑!马上轮到北京,天津等46个城市。到2020年底,先行先试的46个重点城市,要基本建成垃圾分类处理系
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基于springboot的websocket聊天室

WebSocket入门 1.概述 1.1 Http #http简介 HTTP是一个应用层协议,无状态的,端口号为80。主要的版本有1.0/1.1/2.0. #http1.0/1.1/2.0 1.HTTP/1.* 一次请求-响应,建立一个连接,用完关闭; 2.HTTP/1.1 串行化单线程处理,可以同时在同一个tcp链接上发送多个请求,但是只有响应是有顺序的,只有上一个请求完成后,下一个才能响应。一旦有任务处理超时等,后续任务只能被阻塞(线头阻塞); 3.HTTP/2 并行执行。某任务耗时严重
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一级缓存、二级缓存、三级缓存

缓冲/存储技术 +关注 大家都知道CPU缓存很重要,但对于缓存的具体细分却知之甚少,本文只要是关于CPU缓存的介绍,并着重描述了一级缓存、二级缓存、三级缓存区别方法。 CPU缓存 CPU缓存(Cache Memory)是位于CPU与内存之间的临时存储器,它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。高速缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾,因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多,这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。在缓存中的数据是内存中的一
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Django基于正则表达式的url

在Django2.x中,如果想在url中引入正则表达式 1.首先导入django.urls的re_path模块   2.path改为re_path  
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2019.08.11考试报告

这次考试在策略上出了问题,主要还是因为不够强。先打了T1T2的暴力,感觉T1似乎不可做,各种数据结构都用不来,T2部分分是个小胖守皇宫,但现在回忆有些难,之后尝试了点分治,打完过了样例但是不久就被手模的样例卡掉了,最后想出了正解的贪心,然而却因为大意手模错了样例(其实还是思路不够明确),所以只好把它稍作变形于是时间复杂度变成了$ O(n^2) $。最终WA45,(假的点分治WA40),之后便陷入T3的泥潭DFS+骗分拿到大众分12分。 原来的考试T3打DFS都可以骗很多分,但是最近几场考试DF
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抠头发2

1.打开素材: 2.ctrl + l 色阶,增加对比度 3.切换到通道,选择对比大的通道,然后复制。 4.反相 Ctrl + I, 打开色阶调整一下,增加对比度。然后将人物的区域部分全涂成白色。 5.按住ctrl, 选择缩略图, 出现蚂蚁线,此时选择rgb通道,返回图层面板。 6.打开色阶继续调整,将人物的明暗度调合适。 7.ctrl + J ,剪切新图层,然后将旧的图层随便填充个什么颜色,此时可以看到我们的人物有百边,选择人物的图层,然后右击 图层--》修边--》清除百边。大功告成。
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并发编程-Java内存模型 Java内存模型的深入理解

将之前看过的关于并发编程的东西总结记录一下,本文简单记录Java内存模型的相关知识。 1. 并发编程两个关键问题 并发编程中,需要处理两个关键问题:线程之间如何通信及线程之间如何同步。 (1)在命令式编程(命令式编程侧重于告诉计算机先做什么后做什么,与声明式只告诉做什么,不告诉怎么做不同)中,线程间的通信机制有两种:共享内存和消息传递。   ① 在共享内存的并发模型中,线程之间共享程序的公共状态,通过读写内存的公共状态进行隐式通信;   ② 在消息传递的并发模型中,线程间没有公共状态,其通过发
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