mysql高级语句（函数）数据库函数数学函数聚合函数字符串函数日期时间函数 数据库函数1、MySQL提供了实现各种功能的函数 2、常用的函数分类 数学函数 聚合函数 字符串函数· 日期时间函数数学函数1、常用的数学函数 abs(x)返回x的绝对值 rand()返回0到1的随机数 mod(x,y)返回x除以y以后的余数 power(x,y)返回x的y次方 round(x)返回离x最近的整数 rou
模型种类模型图示补充线性模型一般线性模型: , x为向量向量时: 多维基函数构造: 1.乘法模型: 2.加法模型: 二者对比:乘法模型表现力丰富,但易引入维数灾难;加法模型参数个线性增长,但表现力不足:核模型一般核模型:高斯核函数:一维高斯核模型: 二维高斯核模型: 带宽为h, 均值为c的高斯核: 1)参数个数不依赖x的维度,由
01 核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性，因此被认为是监督学习中最好的定式算法；支持向量机通过求解一个二次优化问题来最大化分类间隔，在过去，训练SVM常采用非常复杂且低效的二次规划求解方法；1998年，Platt提出SMO算法，通过每
核支持向量机不会吧！支持向量机还有内容？是的，本篇文章将讲解支持向量机的一个重要内容–核技巧1. 动机回顾上一篇文章，我们说到，为了能够使计算上移除掉对特征维度d的依赖，我们引入了对偶支持向量机。它将Z空间的问题（求w,b）转换到了N空间(求an)，好像从表面上移除掉了对特征维度的依赖。但是真的完全避免了吗？我们来看看：在对偶问题中，当我们在解决二次规划问题时，需要计算Q矩阵，从图中可以看出，在计
当我们遇到数据线性不可分时，就要用到核函数，将数据从低维的特征空间映射到高维。好处是：低维需要解决非线性问题，到了高维就变成了线性问题。最流行的核函数：径向基函数(radial basis function)（rbf）1. 加载数据集from numpy import *
import matplotlib.pyplot as pltdef loadDataSet(fileName):
"
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2024-07-24 05:37:03
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目录1.支持向量机和感知机2.线性可分SVM之硬间隔最大化(1)函数间隔和几何间隔(2)目标函数推导(3)目标函数优化(4)目标函数求解(5)硬间隔最大化的支持向量2.线性SVM之软间隔最大化(1)软间隔最大化(2)目标函数优化(3)目标函数求解(4)软间隔最大化的支持向量(5)合页损失函数3.非线性SVM之核函数(1)从低维到高维(2)核函数的引入(3)常用核函数(4)SVM算法流程4.SOM
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2024-09-23 11:05:59
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对于金融类客户业务来说，经常会出现类似基于某些条件排他的查找，例如：基于客户ID、客户ID和业务ID的组合，查找不在某个特征范围内的用户集合等等。此类查询特定记录的使用场景，可以使用NOT IN的语法来实现。NOT IN场景在分析型数据库中被广泛使用，例如：GaussDB(DWS)的大客户：工商银行、招商银行、光大银行在业务场景中都有数量众多的NOT IN语句。这类语句一般在进行集合排他比较时使用
1函数的基本概念 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为 空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*
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2024-03-21 11:21:12
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正态分布是高斯概率分布。高斯概率分布是反映中心极限定理原理的函数，该定理指出当随机样本足够大时，总体样本将趋向于期望值并且远离期望值的值将不太频繁地出现。高斯积分是高斯函数在整条实数线上的定积分。这三个主题，高斯函数、高斯积分和高斯概率分布是这样交织在一起的，所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题（但是我错了，这是本篇文章的不同主题）。本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么，然后将看一下高
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2024-01-20 01:14:31
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一、基础部分 μ指的是期望，决定了正态分布的中心对称轴 σ指的是方差决定了正态分布的胖瘦，方差越大，正态分布相对的胖而矮 方差：（x指的是平均数） &nbs
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2023-10-23 09:02:51
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上一篇介绍了线性可分的数据如何利用支持向量机做超平面，如果非线性的数据能否利用支持向量机来划分？结果是肯定的，需要引入核函数。 核函数：在当前空间无法做线性划分时往往会映射到一个更高维的空间，在新的高维度空间中可以线性的概率将大大增加。这种从某个特征空间到另一个特征空间的映射是通过核函数来实现的。核函数可以被理解为这种转化的封装和解封装的过程，它能把数据从很难处理的方式转化成容易被处理的
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2024-05-09 11:04:33
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1. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）： 一种知名的二元线性/非线性分类方法，由俄罗斯的统计学家Vapnik等人所提出。它使用一个非线性转换(Nonlinear Transformation)将原始数据映像(Mapping)至较高维度的特征空间 (Feature Space) 中， 然后在高维度特征空间中，它找出一个最佳的线性分割超平面(Linear
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2024-07-15 06:44:52
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本文共6262字，建议阅读8分钟。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 de
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2024-04-16 21:55:28
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目录1、高斯函数与正态分布1.1 一维高斯函数1.2 正态分布1.3 二维高斯函数2、高斯模糊原理2.1 二维高斯函数求权重2.2 权重矩阵2.3 计算高斯模糊3、高斯核函数3.2 径向基函数RBF3.3 高斯函数性质4、高斯噪声4.1 噪声4.2 高斯噪声 高斯函数广泛应用于统计学领域，用于表述正态分布，在信号处理领域，用于定义高斯滤波器，在图像处理领域，二维高斯核函数常用于
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2023-09-03 10:58:24
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高斯模糊是一种图像模糊滤波器，它用正态分布计算图像中每一个像素的变换。N 维空间正态分布方程为
在二维空间定义为
当中 r 是模糊半径 (r2 = u2 + v2)，σ 是正态分布的
标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心開始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每一个像素的值都是周围相
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2014-08-09 20:06:00
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高斯模糊是一种图像模糊滤波器，它用正态分布计算图像中每个像素的变换。N 维空间正态分布方程为在二维空间定义为其中 r 是模糊半径 (r2 = u2 + v2)，σ 是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个
一、方差与标准差方差：描述一个变量离其期望值的距离；将各个误差的平方累加，再除以总数。标准差：描述一组数值内个体间的离散程度；方差的算数平方根。连续随机变量和离散随机变量下的方差：如上图通过标准差，可以直观得到距离平均值μ到μ+σ之间的概率。 二、高斯函数以上就是关于高斯函数的理解，后面有时间再基于该函数实现一些效果出来。
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2020-08-05 14:57:00
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基于前三篇博文，对MySQL已经有了较深的理解。本博文将讲解SQL的内建函数，SQL的内建函数很多课用于计数和计算。另外还会讲解SQL的事务，了解什么事务以及事务的重要性。在简单的软件开发中可能不会涉及那么高级的用法，但是这也是数据库的基本特性，需要掌握。SQL Aggregate 函数SQL Aggregate
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2024-10-20 18:01:04
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目录一、数据库函数1.数学函数2.聚合函数3.字符串函数4.日期时间函数二、存储过程1.存储过程的简介2.存储过程的优点3.语法结构三、连接查询1.内连接2.左连接3.右连接一、数据库函数1.数学函数数据库内存储的记录，经常要进行一系列的算术操作，所以 MySQL 支持很多数学函数。各函数的含义数学函数 描述
abs(x) 返回 x 的绝对值
rand
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2024-10-18 21:58:18
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向量是线性代数最基础、最基本的概念之一，要深入理解线性代数的本质，首先就要搞清楚向量到底是什么？向量之所以让人迷糊，是因为我们在物理、数学，以及计算机等许多地方都见过它，但又没有彻底弄懂，以至于似是而非。1. 物理学中的向量物理学中的向量：空间中的箭头，由长度和它所指的方向决定而且，在物理学中，你可以在空间中自由地移动向量，只要保持向量的长度和所指的方向不变，向量便保持不变，即移动前后的向量是同一
