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RSS订阅转载 KKT条件和拉格朗日乘子法
在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却
2016-09-14 11:16:50
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原创 集成学习的方法及功能
1、计算feature 在随机树林分类中的重要性forest = ExtraTreesClassifier(n_estimators=250,random_state=0)forest.fit(X, y)importances = forest.feature_importances_2、循环的运用for idx, clf, tt in zip(produc
2016-09-07 14:54:28
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原创 SVM学习笔记
1、Y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0) 生成bool变量序列2、xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 500), np.linspace(-3, 3, 500)) 生成网格型数据3、Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
2016-09-05 15:42:19
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原创 Restricted Boltzmann Machine features for digit classification
"""==============================================================Restricted Boltzmann Machine features for digit classification==============================================================
2016-09-01 16:37:02
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转载 Adaboost 算法的原理与推导
Adaboost 算法的原理与推导0 引言 一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单“听取多人意见，最后综合决策”，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。昨日11月1日下午，邹博在我组织的机器学习班第8次课上讲决策树与Adaboost，其中，Adaboost讲得酣畅淋漓，讲完后，我知道，可以写本篇博客了。 无
2016-05-19 16:36:56
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空空如也
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