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SMO理论基础
SMO优化算法(Sequential minimal optimization)由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。在支持向量机中,我们需要优化的参数是若干个α和一个偏移量b,SMO的基本思想是每次取两个α进行优化,剩余的α固定不变…
SVM理论基础
一、SVM(support vector machines) 支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二分类模型,它将实例的特征向量映射为空间中的一些点,SVM 的目的就是想要画出一条线,以 “最好地” 区分这两类点,以至如果以后有了新的点,这条线也能做出很好的分类。 注意SVM是一个二分类模型,理论上来说是不支持…
PCA理论基础
一、什么是PCA PCA即Principal Components Analysis,是一种常用的降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。为了更加直观的理解,下文中以二维数据来对PCA的原理进行解释。 PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交…
pycharm连接远程服务器
背景    跑深度学习的model需要用到GPU加速,而自己电脑却是核显,无法使用GPU加速运算,需要连接到学校的服务器上运行代码。    pycharm专业版才支持服务器的连接,社区版不提供这个功能。假定已经安装了专业版的pycharm,而且服务器上的anaconda环境已经搭建完成。 一、新建SFTP   在专业版pycharm中:Tools …
ubuntu服务器安装anaconda并配置pytorch环境
前言   做深度学习难免会用到实验室服务器上的GPU来跑数据,这时需要安装anaconda,创建虚拟环境并安装相应的深度学习框架(本文用到的是pytorch)。anaconda安装踩的坑比较少,每次都比较顺利,但是下载pytorch时有一些注意的事项。 一、安装Anaconda并创建虚拟环境   在Anaconda官网下载linux版本:   下载…