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摘要： 最近相信很多同学都处在找工作的焦虑与恐慌之中，当然我也不例外。当然这段时间除了准备找工作的事情外，也给了我一些更多的时间能整理一下研究生期间做过的一些工作，同样也能够有时间去思考一些问题。晚上坐在实验室里突然想到一个问题就是：什么是维持我们坚持下去的源动力？ 好像回答了这个问题就回答了我们怎样能够拥 阅读全文

摘要： Lasso线性回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化：其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值，要想让模型的拟合效果比较好，就要使损失函数尽可能的小，因此这样 阅读全文

摘要： K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调： 一是K值的大小，K一 阅读全文

摘要： 决策树（Decision Tree），又称判断树，它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知实例，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代 阅读全文

摘要： 机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat 阅读全文

摘要： 一、简介 眼动追踪是测量眼睛运行的过程。眼动追踪研究的最关注的事件是确定人类或者动物看的地方（比如：“注视点”或“凝视点”）。更准确来说是通过仪器设备进行图像处理技术，定位瞳孔位置，获取坐标，并通过一定的算法，计算眼睛注视或者凝视的点，让计算机知道你正在看哪里，何时看的，为什么看的？ EyeLink 阅读全文