本文介绍了如何使用Python及其相关库（如NumPy、scikit-learn和matplotlib）构建KNN分类器模型。通过详细的数据准备、模型训练及新样本预测的过程，展示KNN算法的实际操作步骤。 ... [详细]

SVM算法（SupportVectorMachine，支持向量机）的核心思想有2点：1、如果数据线性可分，那么基于最大间隔的方式来确定超平面，以确保全局最优， ... [详细]

本文介绍如何使用OpenCV和线性支持向量机（SVM）模型来开发一个简单的人脸识别系统，特别关注在只有一个用户数据集时的处理方法。 ... [详细]

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]

支持向量机（SVM）是一种高效的二分类模型，其核心目标是通过寻找最优超平面来区分不同类别的数据点。在实际应用中，SVM能够有效地处理高维数据，并通过核技巧扩展到非线性分类问题。当新的数据点输入时，SVM会根据其相对于超平面的位置来判定其所属类别。训练过程中，SVM通过最大化间隔来确定最优超平面，从而提高模型的泛化能力。本文总结了SVM在机器学习中的应用及其学习心得，探讨了其在实际问题中的优势和局限性。 ... [详细]

在VMware虚拟机中正确安装和配置VMware Tools是提升系统性能和扩展功能的关键步骤。首先，通过虚拟机菜单选择“VM”选项，然后点击“Install VMware Tools”。接下来，在终端中执行命令 `cd ~` 和 `cp /media/VMware\ Tools/VMwareTools-*.tar.gz .`，解压文件并按照提示完成安装过程。这将确保虚拟机与主机之间的高效交互，提高资源利用率和用户体验。 ... [详细]

探索学习曲线函数的深度解析与应用 ... [详细]

如何选择机器学习方法http:scikit-learn.orgstabletutorialmachine_learning_mapindex.html通用学习模式只需要先定义 ... [详细]

    目标检测是计算机视觉一个非常重要的子任务。目标检测需要发现并准确定位自然图片中的物体。在2012年之前，目标检测主要基于手工设计的特征以及传统分类器。2012年以后，出现了 ... [详细]

Introduction目标函数是深度学习之心，是模型训练的发动机。目标函数(objectfunction)损失函数(lossfunction)代价函数(costfunction) ... [详细]

vmware workstation14嵌套安装kvm ... [详细]

分隔超平面：将数据集分割开来的直线叫做分隔超平面。超平面：如果数据集是N维的，那么就需要N-1维的某对象来对数据进行分割。该对象叫做超平面，也就是分类的决策边界。间隔：一个点 ... [详细]