项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(五)

文章目录 一、学生管理模块功能实现 1、添加学生功能实现 1.1 页面设计 1.2 前端功能实现 1.3 后端

【Python爬虫实战】XPath与lxml实现高效XML/HTML数据解析

🌈个人主页：https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog 🔥 系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/categ

深度学习+pytorch自学笔记（八）——二维卷积层、填充和步幅、多输入和多输出通道、池化层和卷积神经网络（LeNet）

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为： https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-l

支持向量机——核函数介绍

https://wizardforcel.gitbooks.io/dm-algo-top10/content/svm-4.html

[机器学习] - 支持向量机（四）：核函数

我们之前讨论的情况分两种，在样例线性可分的假设上，介绍了SVM的硬间隔，当样例线性不可分时，介绍了SVM软间隔，引入松弛变量，将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面。 上

吴恩达机器学习系列课程笔记——第八章：神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

8.1 非线性假设 https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=43 我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计

支持向量机(SVM)之核函数

0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。 0x01 问题 在学习核函数的时候，我

《简述一下SVM支持向量机的常用的核函数以及其产生的意义|CSDN创作打卡》

在我发的前一篇博客中，我利用支持向量机实现了一个简单的二分类问题，具体的程序可以查阅我之前发的一个博客，但是如果只用支持向量机来实现一个线性分类，就像一句俗话所说，杀鸡焉用牛刀。也可以说核函数才是支持

文本向量学习笔记

文本向量其实是文本的一个数字化表达，以利于计算机理解文本，文本向量表达文本的好坏就决定了计算能否准确文本的意思。 文本向量分为词向量，文档向量，句向量。 文本向量算法学习笔记 ： 词袋模型：简单的统计

机器学习-支持向量机核函数

核函数 核函数的目的：改造支持向量机来处理非线性问题 如何选择高阶的特征值，哪些高阶的特征值是我们真正需要的 为了方便可视化，我们假定只有两个特征x1,x2 我们手动选择3个点l1,l2,l3 我们

支持向量机(核函数)----机器学习

核函数 我已经直观的解释了核函数是做什么的，可以看看https://blog.csdn.net/kidchildcsdn/article/details/104773694。这里我们会引入公式帮助理

机器学习之核函数支持向量机（机器学习技法）

为什么要有个核函数 在对偶支持向量机中我们谈到要避开特征转换后高VC维度空间给我们带来的计算复杂度的影响。但是单单的对偶问题没有实现这一点，对偶问题只是让计算看起来避开了VC维度带来的影响，但是这个

[网络安全自学篇] 十.论文之基于机器学习算法的主机恶意代码

这是作者的系列网络安全自学教程，主要是关于网安工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友共勉，希望您们喜欢，一起进步。前文分享了Web漏洞及端口扫描之Nmap、ThreatScan和DirBuster

支持向量机系列---为什么要引入核函数

前面的算法是针对线性可分的情况，当我们的样本线性不可分的时候怎么办呢？如果我们可以把线性不可分的问题转变成线性可分的问题该有多好！生活就是这么的美妙，我们可以将样本通过一个映射函数把它从原始空间投射到

四种支持向量机工具箱使用概念

类器对测试样本进行识别，比较测试样本的实际所属类别与分类器输出的类别，进而统计正确识别率。 正确识别率是反映分类器性能的主要指标。 分类器的设计虽然是模式识别重要一环，但是样本的特征提取才是模式识