关于支持向量机里面讲核函数的,介绍了线性核函数、高斯核函数、及多项式核函数等。
还介绍了核函数的判定以及Mercer定理
2023/7/21 17:27:50 130KB 核函数 支持向量机 维数灾难
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六边形信号星座图的基向量线性组合调制方法。
2023/7/20 7:03:45 203KB 研究论文
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问题发现:本次案例为工作中遇到的实际问题,在语音识别中的语料准备部分,需要从网络中爬取相当数量的相关文本,其中发现爬取到了一些不相关的内容,如何把这些不相关的内容剔除掉成为笔者需要思考的问题。
初步思考:遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化,使用聚类看一下分布情况,然而发现在不同训练集中,训练样本变化时,向量随之变化,在测试集中表现一般,在实测中几乎无用。
于是想到向量化的方法问题,使用sklearnCountVectorizer方法进行向量化,仅仅是将所有词频无序的向量化,看到另外博文时,发现应该先将目标主题的文本进行词频统计,将统计结果当做向量化模板,实测发现效果不错,现将此方法分享给大家
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该代码可用于进行最小二乘支持向量机的训练数据,分类,有demo数据,可直接运行
2023/7/17 4:36:46 218KB LS-SVM
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本报告包括详尽完整的文本分类处理过程,包括语料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建(CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值)。
并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中的SVM进行了文本效果的检测,通过混淆矩阵和roc曲线展现了实现效果。
实验报告写的很详细,不懂的地方可以看报告以及看博客中的部分细节讲解。
2023/7/15 21:32:55 4.05MB 数据挖掘 文本分类
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matlab开发-使用svmrfe选择功能。
支持向量机递归特征消除(SVM-RFE),减少相关偏差
2023/7/15 15:13:07 6KB 未分类
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机器学习数据资源可用于朴素贝叶斯垃圾邮件过滤器中的一些训练文本数据集。
使用朴素贝叶斯解决一些现实生活的问题时,需要先从文本内容得到字符串列表,然后生成词向量。
其中朴素贝叶斯的一个最著名的应用:电子邮件垃圾过滤。
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delphi调用原型:FunctionAESCBC(kb:integer;resStr:PChar;inKey:PChar;initVector:PChar;error:Pchar):PChar;cdecl;external'AES.dll';kb:128,192,256,resStr:源字符串inKey:密匙initVector:初始向量返回值为base64编码串
2023/7/14 12:52:44 581KB AES CBC DLL
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施密特的matlab代码实现。
利用Gram-Schmidt正交化方法(GSO)对两个独立向量进行正交归一化
2023/7/14 1:36:12 2KB 施密特
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建模分析师(数据分析师、数据挖掘工程师)理论基础:统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘(DM)软件要求:Excel、SQL(必要)&SPSSModeler、R、Python、SAS、Weka等(可选)分析方法要求:除掌握基本数据处理及分析方法以外,还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法(多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等)和可视化技术。
业务分析能力:可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构,熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体,可以熟练的进行维度分析,能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法,结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力:报告体现数据挖掘的整体流程,层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读,对行业进行评估,优化和决策。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡