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SVM支持向量机详解

​ ​支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,理解SVM背后丰富算法知识,对以后研究其他算法大有裨益;在实现SVM过程中,会综合利用之前介绍的一维搜索、KKT条件、惩罚函数等相关知识。本篇首先通过详解SVM原理,后介绍如何利用python从零实现SVM算法。 为便于理解,假设样本有两个属性,可以把属性值分别对应到二维空间轴的x,y轴上,如下图所示: 实例中样本明显的分为两类,黑色实心点不妨为类别一,空心圆点可命名为类别二,在实际应用中会把类别数值化,比如类别一用1表示,类别二用-1表示,称数值化后的类别为标签。每个类别分别对应于标签1、还是-1表示没有硬性规定,可以根据自己喜好即可,需要注意的是,由于SVM算法标签也会参与数学运算,这里不能把类别标签设为0。 还是对应于上图,如果能需要找到一条直线,将上述的实心点与空心点分为两个部分,当下次还有其他样本点时,将其属性值作为坐标绘制到坐标轴上后,根据...

Sass 颜色函数

本节我们来看一下 Sass 中的颜色函数,颜色函数可以分为三部分,分别是颜色设置、颜色获取以及颜色操作。Sass 中的颜色函数有很多,下面我们来看一些 Sass 中常用的颜色函数: 函数 描述 rgb() 创建一个 Red-Green-Blue(RGB) 色 rgba() 创建一个带有透明度值的颜色 hsl() 通过色相、饱和度和亮度的值创建一个颜色 hsla() 通过色相、饱和度、亮度和透明的值创建一个颜色 red() 从一个颜色中获取其中红色值 lightness 获取一个颜色的亮度值(0% - 100%) alpha 将颜色的 alpha 通道返回为介于 0 和 1 之间的数字 opacity 获取颜色透明度值(0-1) mix() 把两种颜色混合起来 fade-in() 降低颜色的透明度,取值在 0-1 之。 fade-out() 提升颜色的透明度,取值在 0-1 之间。 rgb()函数 rgb() 函数创建一个 Red-Green-Blue(RGB) 色,其中 R 表示红色,G表示绿色,B表示蓝色。RGB的取值范围在 0 到 255 之间。 示例: 这个函数我们应该比较熟悉了...

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