相关文章
开源项目学习——vnote
一、介绍
vnote是一款免费且开源的markdown编辑器，用C开发，基于Qt框架，windows/linux/mac都能用。
二、编译
$ git clone --recursive https://github.com/vnotex/vnote.git
$ cd vnote && mkdir build
$ cd build
$ cmake ../
$ …
开源免费的markdown笔记工具——VNote
简介
VNote是一个基于 Qt 的免费开源笔记应用程序，现在专注于 Markdown。VNote 旨在提供一个愉快的笔记平台和出色的编辑体验。
VNote不仅仅是一个简单的 Markdown 编辑器。通过提供笔记管理，VNote 让 Markdown 中的笔记变得更简单。未来，V…
SVM支持向量机算法介绍
如果你是一名模式识别专业的研究生，又或者你是机器学习爱好者，SVM是一个你避不开的问题。如果你只是有一堆数据需要SVM帮你处理一下，那么无论是Matlab的SVM工具箱，LIBSVM还是python框架下的SciKit Learn都可以提供方便快捷的解决方…
SVM 原理详细推导
SVM 原理详细推导 1 硬间隔最大化1.1 函数间隔与几何间隔1.2 间隔最大化1.3 凸二次规划问题求解1.4 一个求解例子 2 软间隔最大化3 线性不可分问题参考 SVM 是一个分类模型，如果训练数据可以完全用一个超平面分开，则称数据集为完全线性可分的，…
经典分类算法——SVM算法
文章目录 经典分类算法——SVM算法1 SVM算法：背景2 SVM算法思想3. Hard-SVM算法4. Soft-Margin SVM算法5. Kernel SVM算法6. SVM小结 经典分类算法——SVM算法
1 SVM算法：背景
二维分类问题是一个经典的机器学习问题，其中的关键在于找到合适…
sklearn SVM函数
sklearn SVM函数 属性和参数参数 示例poly degreerbf gammasigmoid gamma coef 属性和参数
参数 C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低ÿ…
SVM实现鸢尾花分类
目录 一、数据准备二、模型搭建三、模型训练四、模型评估五、数据可视化六、完整代码 这次我们尝试用支持向量机（SVM）来完成对鸢尾花的分类任务。 对于啥时SVM，我们可以看看一个短视频大概有个了解：【五分钟机器学习】向量支持机S…
sklearn SVM使用
SVM分类
线性SVM分类
SVM是二分类器，线性SVM分类是画出一条决策边界，使得到两个类样本的最短距离最大。主要有hard margin classification与soft margin classification，可以通过调节超参数来调节marginSVM直接输出样本的列别，而…
基于SVM的人脸识别
数据说明 LFW全称为Labeled Faces in the Wild, 是一个应用于人脸识别问题的数据库，更多内容查看官方网站：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw LFW语料图片，每张图片都有人名Label标记。每个人可能有多张不同情况下情景下的图片。如George W Bush 有530张图片，而有一些人名对…
作业5：SVM实现鸢尾花分类
作业5：SVM实现鸢尾花分类
1. SVM 介绍
支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。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&#…
支持向量机SVM简介
1. 定义及原理 SVM是一种二分类模型，是定义在特征空间上的间隔最大化(分离超平面)的线性分类器，（间隔最大使它有别于感知机）。
1.1 SVM适合处理什么样的数据？
适合小样本(非线性、高维模式)学习。高维稀疏、样本少&a…
