1、函数的功能：
（1）代码的一种组织形式；
（2）一个函数一般完成一项特定的功能。
转载
2023-05-24 16:02:57
162阅读
出发点 如果我的数据有足够多的可利用的信息，那么我可以直接做我喜欢的事了。但是现在如果没有那么多的信息，我可不可以在数学上进行一些投机呢? 低维（比如我只知道一个人的年龄，性别，那我能对她多了解吗? ) 高维（比如我知道他从出生开始，做过哪些事，赚过哪些钱等) 如果我们对数据更好的了解（是机
转载
2023-12-01 09:59:36
93阅读
转载
2021-08-30 13:32:23
2475阅读
## Python调用CUDA函数核函数
在深度学习和科学计算中，使用图形处理器（GPU）进行加速是一个常见的做法。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达公司提供的用于GPU编程的平台和编程模型。通过使用CUDA，我们可以在Python中调用CUDA函数核函数，实现对GPU的利用，提高程序的执行效率。
### CUDA简介
CUDA是一种并
原创
2024-01-24 06:26:53
448阅读
# Python如何调用RQ核函数
RQ是一个Python库，用于在后台处理长时间运行的任务。它使用Redis作为消息代理，可以轻松地将任务分发给多个工作进程并对其进行调度。本文将介绍如何使用Python调用RQ核函数。
## 安装RQ
在开始之前，我们需要先安装RQ库。可以使用以下命令来安装RQ：
```markdown
pip install rq
```
## 创建RQ任务
RQ
原创
2024-01-29 04:05:53
131阅读
#include <stdio.h> __global__ void childKernel(int i) { int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; printf("parent:%d,child:%d\n",i,tid); for(int j=i
转载
2017-05-26 11:31:00
297阅读
2评论
#include __global__ void childKernel(int i){ int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; printf("parent:%d,child:%d\n",i,tid); for(int j=i;j>>(tid);}...
转载
2014-08-09 18:56:00
416阅读
Python.SVM(三)核方法1什么是核方法往简单里说，核方法是将一个低维的线性不可分的数据映射到一个高维的空间、并期望映射后的数据在高维空间里是线性可分的。我们以异或数据集为例：在二维空间中、异或数据集是线性不可分的；但是通过将其映射到三维空间、我们可以非常简单地让其在三维空间中变得线性可分。比如定义映射：该映射的效果如下图所示：可以看到，虽然左图的数据集线性不可分、但显然右图的数据集是线性可
转载
2023-12-27 15:25:38
33阅读
深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（Kernel Function，或者Kernel Trick）呢？它有什么用呢。支持向量机通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在低维输入空间又存在某个函数 K(x, x′) ，它恰好等于在高维空间中这个内积，即K( x, x′) =
转载
2024-02-27 09:47:27
76阅读
核函数核函数目的：把原坐标系里线性不可分的数据用 Kernel 投影到另一个空间，尽量使得数据在新的空间里线性可分。核函数方法的广泛应用,与其特点是分不开的： 1）核函数的引入避免了“维数灾难”,大大减小了计算量。而输入空间的维数 n 对核函数矩阵无影响，因此，核函数方法可以有效处理高维输入。 2）无需知道非线性变换函数Φ的形式和参数. 3）核函数的形式和参数的变化会隐式地改变从输入空间到特征空间
转载
2024-01-03 16:13:10
136阅读
# Python实现高斯核函数及其应用分析
## 引言
高斯核函数（Gaussian Kernel Function）在机器学习中是常用的核函数之一，尤其是在支持向量机（SVM）和其他核方法中。它的主要优点在于，可以将低维数据映射到高维空间，在高维空间中更容易实现线性可分。本文将通过一个实际的机器学习问题来展示如何在Python中实现高斯核函数，并分析结果。
## 高斯核函数简介
高斯核函
原创
2024-09-19 06:15:17
71阅读
为何需要核函数：
http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html
建议他的文章都仔细看一下 核函数的类型： 常用的四种核函数对应的公式如下： 先粘贴一下，以后有经验了再自己总结。如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了.如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线
转载
2023-11-03 12:40:37
56阅读
（1）核函数发展历史 早在1964年Aizermann等在势函数方法的研究中就将该技术引入到机器学习领域，但是直到1992年Vapnik等利用该技术成功地将线性SVMs推广到非线性SVMs时其潜力才得以充分挖掘。而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert Space, R
转载
2024-03-26 12:01:49
81阅读
# 如何实现 Python 核函数
## 简介
Python 核函数是一种在 AWS Lambda 上运行的无服务器计算服务，可以帮助开发者构建和运行无服务器应用程序。在本文中，我将向你介绍如何实现 Python 核函数的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 实现步骤
下面是实现 Python 核函数的步骤，我们可以使用表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ |
原创
2023-09-14 15:38:34
50阅读
一.核函数 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望以某个概率满足一定上界。假设X是输入空间，H是特
转载
2023-11-27 19:41:20
213阅读
一直都觉得核函数是一个很难理解东西，在知乎上看到了一个解答，感觉不错。 观点：核函数和映射没有关系，核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法。一般英文文献对Kernel有两种提法，一是Kernel Function，二是Kernel Trick。从Trick一词中就可以看出，
核函数方法简介(1)核函数发展历史 早在1964年Aizermann等在势函数方法的研究中就将该技术引入到机器学习领域，但是直到1992年Vapnik等利用该技术成功地将线性SVMs推广到非线性SVMs时其潜力才得以充分挖掘。而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert S
转载
2023-09-23 11:55:57
124阅读
在上个版本的基础上修订,改正了一些错误，优化了一些代码结构，修改了一些注释。不厌其烦的详细注释，对入门来说还是挺友好的哈，欢迎指正！测试数据是吴恩达机器学习课程svm章节的作业。分别用高斯核函数与线性核函数进行测试，可以发现高斯核函数的稳定性和准确率明显较线性核函数好。import numpy as np
from sklearn import datasets
class SVM:
转载
2023-12-07 07:05:53
66阅读
程序、线程、进程程序跑起来变成了进程，进程里面又有若干个线程 main（）函数就是主线程程序：program 静态的代码。进程：process 跑起来的代码（运行起来的程序）是动态的。线程：thread 一个进程里面有若干个线程，独立的代码执行路径一个进程里面至少有两个线程main（）——主线程gc（）——垃圾回收器线程 main线程结束gc线程也就结束了核心概念线程是独立的执行路径程序运行即使没
转载
2024-09-27 09:21:41
65阅读
网络udpsocket的作用进程指的是：运行的程序以及运行时用到的资源这个整体称之为进程socket(简称 套接字) 是最通用的进程间通信的一种方式创建socket import socket
socket.socket(AddressFamily, Type) 函数 socket.socket 创建一个 socket，该函数带有两个参数：Address Family：可以选择 AF_INET
