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
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2023-11-27 19:41:20
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2021-08-30 13:32:23
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## 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
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核映射与核函数通过核函数，支持向量机可以将特征向量映射到更高维的空间中，使得原本线性不可分的数据在映射之后的空间中变得线性可分。假设原始向量为x，映射之后的向量为z，这个映射为：在实现时不需要直接对特征向量做这个映射，而是用核函数对两个特征向量的内积进行变换，这样做等价于先对向量进行映射然后再做内积：在这里K为核函数。常用的非线性核函数有多项式核，高斯核（也叫径向基函数核，RBF）。下表列出了各种
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2024-01-02 13:40:20
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核函数K（kernel function）就是指K(x, y) = <f(x), f(y)>，其中x和y是n维的输入值，f(·) 是从n维到m维的映射（通常，m>>n）。<x, y>是x和y的内积（inner product）(也称点积（dot product）)。
1. Linear Kernel
线性核是最简
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2024-04-14 00:05:01
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引言：对于SVM的核函数，许多初学者可能在一开始都不明白核函数到底是怎么做到从二维空间映射到三维空间（这里我们特征空间以二维为例），因此本文主要讲解其中一种核函数-------高斯核函数作为介绍，另外感谢Andrew Ng在网易云课堂深入浅出的讲解，不但加深了我的理解，也为我写这篇博客提供了不少素材。代价函数： 相比于Logistic Regression的代价函数： + SVM的代价函数只是
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2024-01-28 17:14:27
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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。
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2023-05-24 16:02:57
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1. c ： float参数，默认值为1.0错误项的惩罚系数。c越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小c的话，允许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪声的情况，一般采用减小c的方法，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声2.2. kernel ： str参数，默认为‘rbf’算法中提供的核
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2024-01-29 06:58:39
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摘要 论文中遇到很重要的一个元素就是高斯核函数，但是必须要分析出高斯函数的各种潜在属性，本文首先参考相关材料给出高斯核函数的基础，然后使用matlab自动保存不同参数下的高斯核函数的变化gif动图，同时分享出源代码，这样也便于后续的论文写作。高斯函数的基础2.1 一维高斯函数高斯函数，Gaussian Function， 也简称为Gaussian，一维形式如
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2024-01-06 20:08:17
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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
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2023-12-01 09:59:36
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# 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
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2024-01-29 04:05:53
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Kernels本节内容： 核函数(Kernel)是一类计算变量间相似度的函数，它可用于构造新的特征变量，帮助SVM解决复杂的非线性分类问题。相关机器学习概念： 相似度函数(Similarity Function) 高斯核函数(Gaussian Kernel)1. Kernels对于下图中的非线性分类问题，常用的思路是构造多项式特征变量，如果，预测，反之预测0.然而，将所有高阶项纳入特征变量会导致运
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′) =
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2024-02-27 09:47:27
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前言上文中简单总结了对于线性可分数据的SVM的算法原理，本文对于非线性可分以及有噪声存在的时候我们需要对基本SVM算法的改进进行下总结其中包括:核函数在SVM算法中的使用引入松弛变量和惩罚函数的软间隔分类器SVM对偶问题这里稍微回顾下SVM最终的对偶优化问题，因为后面的改进都是在对偶问题的形式上衍生的。标准形式subject to对偶形式subject to , 其中 和 的关系: SVM预测S
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2024-04-23 14:18:39
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return:结束函数并返回值没有return时：返回None返回值数=1时：返回具体值返回值是数字+字符串+列表等：返回一个元组需要return是需要函数完整调用def test1():
print('in the test1')
def test2():
print('in the test2')
return 0 #结束函数并返回0
def test3():
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2023-06-23 10:31:09
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径向基核函数 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*σ
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2023-12-13 20:22:18
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写在前面之前只停留在理论上，没有实际沉下心去调参，实际去做了后，发现调参是个大工程（玄学）。于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验。方便以后查询和回忆。常用核函数1.linear核函数: K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj 2.polynomial核函数: K(xi,xj)=(γxTixj+r)d,d>1K(xi,xj)=(γxiTxj+r
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2024-08-12 14:43:37
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#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
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2017-05-26 11:31:00
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#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);}...
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2014-08-09 18:56:00
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1.函数定义函数就是完成特定功能的一个语句组,这组语句可以作为一个单位使用，并且给它取一个名字 ,可以通过函数名在程序的不同地方多次执行(这通常叫函数调用)预定义函数(可以直接使用)自定义函数(自己编写)为什么使用函数？降低编程难度，通常将一个复杂的大问题分解成一系列的小问题，然后将小问题划分成更小的问题，当问题细化为足够简单时，我们就可以分而治之，各个小问题解决了，大问题就迎刃而解了。代码重用，
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2023-05-31 19:36:44
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