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摘要: In machine learning, is more data always better than better algorithms?No. There are times when more data helps, there are times when it doesn't.Proba... 阅读全文
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posted @ 2015-06-20 12:06 菜鸡一枚 阅读(232) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2015-06-20 10:57 菜鸡一枚 阅读(281) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: libSVM 参数选择[预测标签,准确率,决策值]=svmpredict(测试标签,测试数据,训练的模型);原文参考:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6539192关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]:http... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 20:24 菜鸡一枚 阅读(2551) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 对SVM的个人理解之前以为SVM很强大很神秘,自己了解了之后发现原理并不难,不过,“大师的功力在于将idea使用数学定义它,使用物理描述它”,这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了,最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子、对偶问题等等被搞的焦头烂额。在培乐园听了讲课之后才算比较清晰的了解了... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 20:23 菜鸡一枚 阅读(651) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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