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查询Tags标签： 高维，共有 8条记录-
数据挖掘学习笔记5-支持向量机SVM
支持向量机主要原理是在分类器可以将两类样本分开的基础上，通过最大化两类样本之间的间隔来选取分类器。距离算法如下 对于线性有重叠的样本，可采用软间隔，即放宽y（wx+b）≥1的条件，增加一个宽限值，使一些重叠样本也能被分类器分开。 对于线性不可分问题，SVM会先将…
2022/2/9 6:15:02 人评论 次浏览 -
高维前缀和与差分
二维的容斥的规律： b[x1][y1]+=c; b[x2+1][y1]-=c; b[x1][y2+1]-=c; b[x2+1][y2+1]+=c; 一个[]变化则符号变化，两个又不变 同理三维 一个[]变化则符号变化，两个不变，三个又变
2022/1/24 23:35:01 人评论 次浏览 -
cdq 分治、整体二分、二进制分组以及高维数点问题总结
小螺号呀滴滴地吹，ycx 呀 xjb 写。 数据结构非经典算法 cdq 分治 传统分治算法是当前区间分成两个区间递归下去各解决各自的。cdq 分治是不仅把两部分的子问题都解决了，还让左部分对右部分进行贡献（右对左也行？）。如果左对右贡献的时间复杂度仅与当前处理区间长度 \(…
2021/8/30 23:08:07 人评论 次浏览 -
cdq 分治、整体二分、二进制分组以及高维数点问题总结
小螺号呀滴滴地吹，ycx 呀 xjb 写。 数据结构非经典算法 cdq 分治 传统分治算法是当前区间分成两个区间递归下去各解决各自的。cdq 分治是不仅把两部分的子问题都解决了，还让左部分对右部分进行贡献（右对左也行？）。如果左对右贡献的时间复杂度仅与当前处理区间长度 \(…
2021/8/30 23:08:07 人评论 次浏览 -
权重法-KPCA
KPCA：将低维数据 通过核函数 映射至高维空间，而不需要知道具体的转变函数，使原本线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分，可以继续使用PCA来进行降维； 明确地说核函数就是计算高维线性可分空间中数据内积的方法，而内积是衡量距离的重要指标，因此通过核函数来描述…
2021/8/6 6:06:35 人评论 次浏览 -
权重法-KPCA
KPCA：将低维数据 通过核函数 映射至高维空间，而不需要知道具体的转变函数，使原本线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分，可以继续使用PCA来进行降维； 明确地说核函数就是计算高维线性可分空间中数据内积的方法，而内积是衡量距离的重要指标，因此通过核函数来描述…
2021/8/6 6:06:35 人评论 次浏览 -
ML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题
ML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题目录 特征工程之高维组合特征的处理思路 1、原始数据：语⾔言和类型两种离散特征 2、为了提高拟合能力，语言和类型可以组成二阶特征 3、以逻辑回归算法为例例 4、所有的特…
2021/6/15 20:33:29 人评论 次浏览 -
numpy中的高维数组转置实例
下面小编就为大家分享一篇numpy中的高维数组转置实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2019/7/15 0:55:09 人评论 次浏览
