你将了解基本三角函数及其应用之间的关系,比如著名的毕达哥拉斯定理。你将练习向量微积分,并通过在 Python 中进行向量代数来了解它的适用性。最后,你会感到高兴,因为复数并不比其他类型的数字差;它们与三角学密切相关,并且对现实世界的应用很有用。 介绍 在上一章中,我们用 Python 介绍了函数和代数,从基本函数开始...
一、引入 支持向量机(SupportVector Machines),这个名字可是响当当的,在机器学习或者模式识别领域可是无人不知,无人不晓啊。八九十年代的时候,和神经网络一决雌雄,独领风骚,并吸引了大批为之狂热和追随的粉丝。虽然几十年过去了,但风采不减当年,在模式识别领域依然占据着大遍江山。王位稳固了几十年。当然了,它也...
self.build_model()defbuild_model(self):self.feat_index=tf.placeholder(tf.int32,shape=[None,None],name='feature_index')self.feat_value=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,None],name='feature_value')self.label=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,None],name='label')# One-hot编码后的...
from typing import NamedTuple class Point(NamedTuple): x: float y: float class Vector(NamedTuple): start: Point end: Point A Point has the x and y coordinates, while a Vector connects two points. You might remember cmath.phase(), which calculates the angular distance of a complex number...
import numpy as np x = np.array([1, 2]) # Let numpy choose the datatype print(x.dtype) # Prints "int64" x = np.array([1.0, 2.0]) # Let numpy choose the datatype print(x.dtype) # Prints "float64" x = np.array([1, 2], dtype=np.int64) # Force a particular datatype pr...
(m): fXi = float(multiply(alphas,labelMat).T*(dataMatrix*dataMatrix[i,:].T)) + b # 预测的类别 Ei = fXi - float(labelMat[i])#if checks if an example violates KKT conditions 计算基于当前样本对应的alpha[i]的误差 if ((labelMat[i]*Ei < -toler) and (alphas[i] < C)) or ((...
支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)是一种单值分类算法,能够实现目标样本和非目标样本的区分,通常应用于异常检测和故障检测等领域。SVDD算法的具体描述可以参考以下文献: (1)Tax D M J, Duin R P W. Support vector domain description[J]. Pattern recognition letters, 1999, 20(11-13):...
fXi = float(multiply(alphas,labelMat).T*(dataMatrix*dataMatrix[i,:].T)) + b Ei = fXi - float(labelMat[i])#if checks if an example violates KKT conditions if ((labelMat[i]*Ei toler) and (alphas[i] > 0)): j = selectJrand(i,m) ...
SVM的英文全称是Support Vector Machines,我们叫它支持向量机。支持向量机是我们用于分类的一种算法。让我们以一个小故事的形式,开启我们的SVM之旅吧。 在很久以前的情人节,一位大侠要去救他的爱人,但天空中的魔鬼和他玩了一个游戏。 魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球,说:”你用一根棍分开它们?要求:尽量...
在第一部分中,我们将开始与 AI,ML 和深度学习相关的基本概念和术语,然后是深度学习架构的深入细节。 本章为读者提供了有关 ML 基本概念的快速入门,然后在后续各章中开始进行深度学习。 本章涵盖以下方面: ML 简介 机器学习方法 CRISP-DM - 机器学习项目的工作流程 ML 流水线 探索性数据分析 特征提取与工程 ...