Machines) 第8页

Multimodal Learing with Deep Boltzmann Machines

原文链接：http://papers.nips.cc/paper/4683-multimodal-learning-with-deep-boltzmann-machines.pdf这篇文章描述了一种深度玻尔兹曼机

Dorothy_Xue·2019-01-22 14:53

Napster的P2P系统

Napsterstructureclientmachines之所以叫peers是因为对于server来说这些machines是平等对待的当你upload一首歌曲如PennyLane.mp3时，它不会上传到别的地方而是存在你的

大囚长·2019-01-09 16:02

《Predicting Computer System Failures Using Support Vector Machines》论文笔记

文章目录摘要论文链接：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=A46C83887093BD13F2A5886D20F15480?doi=10.1.1.145.5106&rep=rep1&type=pdf摘要如果提供准确的故障预测，减轻计算机故障的影响是可能的。对于预测的故障，资源、应用和服务能提前做计划并减轻这个影响。对于多

Thomas_Cai·2019-01-07 15:14

FFM:Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction简介

摘要FM被广泛应用在CTR，但是FFM在一些世界范围的CTR竞赛表现好于目前存在的模型。作者实现了相关代码，并与一些竞争模型进行了全面的分析。实验证明FFM在某些分类问题上非常有用。介绍FFM对于这个例子来说，FM的隐向量表示应该为：在FM中，每个特征只有一个隐向量来学习隐性的影响。拿ESPN来做例子，wESPNw_{ESPN}wESPN被用来学习隐性的与Nike和Male的影响，但是因为Nike

loserChen.·2018-12-31 14:13

CTR预估论文精读(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

AbstractClick-throughrate(CTR)predictionplaysanimportantroleincomputationaladvertising.Modelsbasedondegree-2polynomialmappingsandfactorizationmachines(FMs)arewidelyusedforthistask.Recently,avariantofF

dby_freedom·2018-12-08 21:32

Machine-learning-ex6(Support Vector Machines)

本博客记录吴恩达的《深度学习专项系列课程（DeepLearningSpecialization）编程作业：SupportVectorMachines1gaussianKernel函数functionsim=gaussianKernel(x1,x2,sigma)%RBFKERNELreturnsaradialbasisfunctionkernelbetweenx1andx2%sim=gaussian

njit_77·2018-12-08 20:11

CTR预估论文精读(三)--Factorization Machines

AbstractInthispaper,weintroduceFactorizationMachines(FM)whichareanewmodelclassthatcombinestheadvantagesofSupportVectorMachines(SVM)withfactorizationmodels.LikeSVMs,FMsareageneralpredictorworkingwithan

dby_freedom·2018-12-04 09:04

Support Vector Machines(支持向量机)

前言这一章内容还是紧接着上一章的内容，在前面我们给大家介绍了线性回归，逻辑回归，神经网络算法，也对在设计学习系统之前该做什么准备和发现问题后该如何改进都做了详细的分析，在这一章将又给大家介绍一个新的算法，SupportVectorMachines(支持向量机)，我们也常简称为SVM，为什么要给大家介绍这个，首先这个算法在目前实际问题中运用很广泛，特别是在对复杂的非线性问题上有很好的运用，在这一章将

烊萌·2018-11-20 17:01

SVM(support vector machines)

写在开头最近在学习一些关于机器学习的基础算法，结合学习PeterHarrington的《机器学习实战》和李航老师的《统计学习方法》两本书以及网上前辈的笔记，写下了以下的学习过程。代码环境：Pytharm/Python3.7内容有参考也有自己的想法，由于自己的理解不足，文章肯定存在很多错误，还恳请各位批评指正。个人理解的回归就是发现变量之间的关系，也就是求回归系数，经常用回归来预测目标值。回归和分类

Lucius_Keep_Going!·2018-11-12 11:56

从头学习大数据 spark 基于内存的分布式计算框架（一）spark 介绍、RDD 原理、spark 开发环境搭建

从头学习大数据spark基于内存的分布式计算框架（一）spark介绍、RDD原理、spark开发环境搭建1.什么SparkSpark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines

大数据01·2018-11-02 21:26

Coursera-吴恩达-机器学习-第七周-编程作业: Support Vector Machines

本次文章内容：Coursera吴恩达机器学习课程，第七周编程作业。编程语言是Matlab。本文只是从代码结构上做的小笔记，更复杂的推导不在这里。算法分两部分进行理解，第一部分是根据code对算法进行综述，第二部分是代码。本次作业分两个part，第一个是usingSVM，第二个部分是usingSVMtobuildaspamclassier.1SupportVectorMachinesPart0Ini

帅金毛·2018-10-18 11:57

NVIDIA JETSON - 适用于嵌入式 AI 计算的 SDK

NVIDIAJETSON-适用于嵌入式AI计算的SDKhttps://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems-dev-kits-modules

ForeverStrong·2018-10-09 15:20

吴恩达机器学习13--支持向量机(Support Vector Machines)

第13章支持向量机(SupportVectorMachines)一，优化目标(Optimizationobjective)SVM也是广泛的应用于工业界和学术界的监督学习算法。类似于logistic的代价函数，SVM的代价函数如图是斜直线加上平直线。所以是类似的，在之后的优化问题中，这会变得更坚定，并且为支持向量机，带来计算上的优势。例如，更容易计算股票交易的问题等等。二，直观上对大间距的理解人们有

Margo_Zhang·2018-09-20 20:28

Spark介绍（一）简介

一、Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines,andPeopleLab）开发的通用内存并行计算框架Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象

kxiaozhuk·2018-09-14 10:50

在集群上并行运行OpenFOAM

使用cavity算例举例，在集群上运行的命令如下：mpirun--hostfilemachines-np40icoFoam-parallel>log&其中machines文件中指定了计算的节点，假设集群上有三个节点

_黄岛主_·2018-08-11 12:06

Spark及其生态圈

其生态系统也称为BDAS，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）和人（People）三者之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个开源平台。

Anbang713·2018-08-11 11:13

Spark

1、Spark起源：Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines,andPeopleLab）开发通用内存并行计算框架。

BOUBOU1·2018-06-08 21:39

Deep Learning using Linear Support Vector Machines的简单实现

Bill_zhang5·2018-05-24 11:18

SVM(Support Vector Machines)学习笔记

笔名：阿墨日期：2018-05-09说实话，曾几次拿起书看过SVM,但是都半途戛然而止。此次由于要帮导师做ppt，自己便重拾书本认认真真地从头到尾看了一番，才知道SVM从线性可分到近似线性可分到线性不可分这个逐步递进的建模过程，从简单的最大硬间隔分类器到最大软间隔分类器再到（…还没看，下次再补）。虽然相关知识都来自于西瓜书或者统计学习方法，而不是来自于论文研读（以后有时间最好还是读paper比较好

静墨_婷婷·2018-05-09 15:44

matlab svm

https://cn.mathworks.com/help/stats/support-vector-machines-for-binary-classification.html#bsr5ovw-1使用支持向量机与任何监督式学习模型一样

ihor·2018-04-10 16:16

机器学习之支持向量机（Support Vector Machines）模型

机器学习之支持向量机模型1、支持向量机模型介绍2、支持向量机数学原理3、算法及Python4、小结1、支持向量机模型介绍支持向量机（SVM）是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，支持向量机的学习算法是求解凸二次

CV探索者·2018-03-21 18:29

漫谈支持向量机（support vector machines，SVM ）

第一部分、概述支持向量机（supportvectormachines，SVM）一种二分类分类模型。基本模型：定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器学习算法：求解凸二次规划的最优算法。学习策略：间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划（convexquadraticprogramming）的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。支持向量机的方法线性可分支持向量机（linearsupport

Linn01·2018-03-20 23:47

support vector machines

支持向量机支持向量机最简单的理解：支持向量机可以用于对数据进行分类也可以用于回归。其本质是要在两类数据特征向量之间寻找一个分隔超平面，用于将两类样本分离。其主要特征在于，要寻找的超平面是可以将两类数据特征向量到超平面的距离最远；也就是不仅仅要找到一条超平面用于分隔两类数据，而且还要使得边界距离最大化。在支持向量机中还有两个概念：函数距离：也就是样本点到超平面的距离w*x+b几何距离：也就是使得||

lotuswhl·2018-03-12 19:37

Factorization Machines——因式分解机

早就想总结一下这篇2010年的论文《FactorizationMachines》，与其说这篇论文提出了一种新的模型不如说这篇论文提出了一种新的建模思想，适用于所有形式类似于Y=T(W1∗X+Wij∗Xi∗Xj+Wijk∗Xi∗Xj∗XK+....)Y=T(W1∗X+Wij∗Xi∗Xj+Wijk∗Xi∗Xj∗XK+....)的机器学习模型（X是特征，Xi∗XjXi∗Xj值的是二阶的特征交互，Wi∗X

guoyuhaoaaa·2018-03-08 21:57

TLP 帮助我们的 Linux 机器节能省电 | Linux 中国

--Linuxandubuntu本文导航◈结论73%编译自|http://www.linuxandubuntu.com/home/save-some-battery-on-our-linux-machines-with-tlp

技术无边·2018-02-15 00:00

Semi-Supervised Support Vector Machines(S3VMs)

对于Semi-SupervisedSupportVectorMachines(S3VMs)，即半监督支持向量机的直观理解是很简单的，如下图所示。在左图中，所有的数据都是有标签数据，所以可以使用SVM的最大化间隔来确定分离超平面。如果存在大量无标记的点，如右图所示，该如何确定分离超平面呢？如果还是采用左图所示的分离超平面，则分离超平面会将稠密的无标记数据切分成两个不同的类。但是根据图上的数据分布来看

extremebingo·2018-01-10 10:36

1707.Deep Learning for Person Reidentification Using Support Vector Machines 论文笔记

作者文章参考自：S.-Z.Chen,C.-C.Guo,andJ.-H.Lai,“Deeprankingforpersonre-identifcationviajointrepresentationlearning,”IEEETransactionsonImageProcessing,vol.25,no.5,pp.2353–2367,2016.其顶层采用的是rankinglayer，作者采用了其样本

xuluohongshang·2018-01-05 21:55

Linux 容器 vs 虚拟机 —— 谁更胜一筹

来自：开源中国社区编译链接：www.oschina.net/news/90833/linux-containers-vs-virtual-machines原文：www.datamation.com/open-source

运维派V·2017-11-28 00:00

RBM算法模型应用在推荐系统 Python代码实现

原文链接：http://blog.echen.me/2011/07/18/introduction-to-restricted-boltzmann-machines/原作者代码地址：https://github.com

十枚硬币·2017-11-23 20:39

大数据系统基础导论

大数据系统基础导论1、从数据到大数据当输入数据x大到超出了一定的计算能力c或可容忍的时间t，即成为大数据问题amplab最火的实验室在大数据的背景下，紧密结合算法(Algorithms)、分布式系统(Machines

Cristina__jing·2017-10-28 23:56

OpenCV3.3中支持向量机(Support Vector Machines, SVM)实现简介及使用

OpenCV3.3中给出了支持向量机(SupportVectorMachines)的实现，即cv::ml::SVM类，此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中，实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中，它既支持两分类，也支持多分类，还支持回归等，OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中：(1)、cv::ml::SVM类：继承自cv::ml::Stat

fengbingchun·2017-10-26 14:34

Andrew NG 机器学习笔记-week7-支持向量机（Support Vector Machines）

一、优化目标（OptimizationObjective）支持向量机(SupportVectorMachine)广泛应用于工业界和学术界。与逻辑回归和神经网络相比，SVM在学习复杂的非线性方程时，提供了一种更为清晰，更加强大的方式。是有监督算法。从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机。逻辑回归中的假设函数，右边S型激励函数。用z表示θTx逻辑回归的代价函数：J(θ)=1m∑

商角徵羽宫·2017-10-23 10:21

Super Washing Machines（超级洗衣机）

问题描述Youhavensuperwashingmachinesonaline.Initially,eachwashingmachinehassomedressesorisempty.Foreachmove,youcouldchooseanym(1≤m≤n)washingmachines,andpassonedressofeachwashingmachinetooneofitsadjacentwa

lihuixuaaa·2017-10-05 12:21

支持向量机support vector machines

本文是《统计学习方法》李航著学习笔记。为了叙述方便，将supportvectormachines简称SVM。SVM是一种二类分类模型，利用SVM对预测实例点进行分类就是根据决策函数的符号划归正负类，下面论述过程主要是有关SVM的模型学习过程。通常针对三种情况构建SVM学习模型：1.）对线性可分数据集，构建硬间隔最大化的线性可分支持向量机2.）对存在一些特异点的近似线性可分数据集，构建软间隔最大化的

Young_win·2017-10-04 20:19

1 - Factorization Machines ( Steffen Rendle, 2010 )

ABSTRACTInthispaper,weintroduceFactorizationMachines(FM)whichareanewmodelclassthatcombinestheadvantagesofSupportVectorMachines(SVM)withfactorizationmodels.由上可知，FM模型是一种新的模型，其综合了SVM模型与factorization模型的优点

-大道至简-·2017-07-05 14:27

理解LIBSVM: A Library for Support Vector Machines

为了更好的利用由Chih-ChungChangandChih-JenLin提供的libsvm库，该博文主要理解其提供的《LIBSVM:ALibraryforSupportVectorMachines》文档。在理解该文档之前，简单梳理支持向量机（SupportVectorMachines：SVM）1.SVM基础知识1.1基础的SVM是用来处理二分类问题，分类器的目标是找到一个超平面wTx+b=0其中

chensheng312·2017-06-15 18:01

七牛云主机宝塔运行环境配置

七牛的云主机后台地址https://evm-staging.qiniu.com/machines/和七牛的portal后台账号密码一致，登录后可以看到主机的公网ip，用来ssh登录使用。

过儿9973·2017-06-03 11:11

虚拟机与Docker有何不同

http://www.techug.com/post/comparing-virtual-machines-vs-docker-containers.html译者按:各种虚拟机技术开启了云计算时代；而Docker

小楼一夜听春雨·2017-06-02 14:00

TF/04_Support_Vector_Machines/04_Working_with_Kernels

WorkingwithKernelsLinearSVMsareverypowerful.Butsometimesthedataarenotverylinear.Tothisend,wecanusethe‘kerneltrick’tomapourdataintoahigherdimensionalspace,whereitmaybelinearlyseparable.Doingthisallowsu

darren2015zdc·2017-05-26 11:37

支持向量机（Support Vector machines）

本节主要是观看AndrewNg的斯坦福大学系列视频CS299第6讲、第7讲等后，加上个人理解，对支持向量机部分做的一个笔记整理。本文顺序是：综述各个部分关系最大间隔分类器软、硬间隔分类核函数2最大间隔分类器首先，我们应该知道求超平面与分类问题的正确性是与样本点到超平面对的距离有直接关系的。吴恩达是用Logistic回归的例子来讲述的这个问题：比如说θTx>>0时，我们可以非常自信的y=1（虽然还有

咸鱼小二·2017-05-10 17:17

如何使用XenDesktop的PowerShell來做Update Machines--限定Pool

最近某個客戶為了能夠在更新Windows7母版之後，在不動到Studio的狀況下，每月能夠自動更新，因此為了這個需求寫了一個Powershell，並套進在Windows2012的工作排成之中。先說明基本環境Hypervisor：XenServer6.5OS：Windows2012R2虛擬桌面版本：Xendesktop7.6.3$Today=Get-Date-UFormat%Y%m%d_%H%M%S

小亨利·2017-03-06 20:12

Python机器学习： Support Vector Machines 01 sklearn_note_26.1_26.2

Ref:ScikitLearn26.1SupportVectorRegression(SVR)usinglinearandnon-linearkernels"""===================================================================SupportVectorRegression(SVR)usinglinearandnon-linear

hustliu2018·2017-02-17 18:48

The jobs we'll lose to machines -- and the ones we won't

Machinelearningisn'tjustforsimpletaskslikeassessingcreditriskandsortingmailanymore--today,it'scapableoffarmorecomplexapplications,likegradingessaysanddiagnosingdiseases.Withtheseadvancescomesanuneasyq

AIAR学堂·2017-02-06 13:19

VMWare虚拟机非正常关闭后无法启动的解决方案

机器重启后，虚拟机系统总是无法正常启动，弹出类似下面的错误：Cannotopenthedisk‘C:\VM-machines\WindowsXP-001\WindowsXPP

chinazhangzhong123·2017-01-10 09:10

RBM(Restricted Bolzmann Machines)原理

玻尔兹曼机是一种随机网络，它基于能量模型进行建模。能量模型我们一般认为物体的能量越高越不稳定，能量越低越趋于稳定。比如说，斜坡上的一个箱子，它位于越高的位置，则拥有更高的重力势能。能量模型把箱子停在哪个位置定义为一种状态，每个状态对应着一个能量。这个能量由能量函数来定义，箱子位于某个位置(某个位置)的概率。比如箱子位于斜坡1/2高度上的概率为p，它可以用E表示成p=f(E)。能量概率模型定义通过能

TonLP·2017-01-04 21:43

测试【Machine Learning week7】Support Vector Machines

对于本章的课程，感觉自己没有完全学懂，这里也只能半知半解地做题，还好边看题边看课件还是能够解决问题的，但是对于SVM的原理还是没有完全掌握。分析：明显从图中可见是underfit，对于课件进行总结，可以得到下面这张表。根据这张表可知，应当选择较大的C和较小的σ2σ2。σ2答案：1σ2分析：对于这题，直接看课件上的案例就知道答案了，不过按照上面总结的那个表格也是可以推出答案的。因为σ2取值小了，所以

纸上飞114·2016-12-25 09:50

[机器学习] Coursera笔记 - Support Vector Machines

序言机器学习栏目记录我在学习MachineLearning过程的一些心得笔记，包括在线课程或Tutorial的学习笔记，论文资料的阅读笔记，算法代码的调试心得，前沿理论的思考等等，针对不同的内容会开设不同的专栏系列。机器学习是一个令人激动令人着迷的研究领域，既有美妙的理论公式，又有实用的工程技术，在不断学习和应用机器学习算法的过程中，我愈发的被这个领域所吸引，只恨自己没有早点接触到这个神奇伟大的领

WangBo_NLPR·2016-12-09 18:59

Coursera Machine Learning 第七周 quiz Programming Exercise 6: Support Vector Machines

gaussianKernel.mfunctionsim=gaussianKernel(x1,x2,sigma)%RBFKERNELreturnsaradialbasisfunctionkernelbetweenx1andx2%sim=gaussianKernel(x1,x2)returnsagaussiankernelbetweenx1andx2%andreturnsthevalueinsim%E

OovEver·2016-11-12 17:56

Factorization Machines with libFM

摘要FM是一种通用的方法，它能通过特征工程的方式模仿大部分分解模型。这样的话，FM就能在预测大型领域的两个实体变量之间的交互时结合特征工程的一般性和分解模型的优越性。LIBFM是FM的软件实现，实现了随机梯度下降（SGD），交替最小二乘（ALS）和使用MCMC进行贝叶斯推断的方法（MCMC）。本文从建模和学习两个角度总结了FM最近的研究进展，对ALS和MCMC算法进行了拓展；并对LIBFM工具进行

CalumChambers·2016-10-08 21:08

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