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
Kernel Regression 核回归 详细讲解 目录Kernel Regression 核回归 详细讲解一、首先介绍一下核函数二、核估计举个例子三、核回归举个例子四、带宽的影响 传统的线性回归只能拟合一条直线，核回归作为拟合非线性模型的一种方法，本质是利用核函数作为权重函数来建立非线性回归模型的。 先总结一下核回归的结论： 利用核函数计算出在处的权重为：(观测数据点，也就是我们的数据集中的点
转载
2023-10-17 19:45:06
295阅读
本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.g
转载
2023-07-28 15:50:26
377阅读
三、核函数引出1、为什么要用核函数？ 我们上面其实通过解w和b已经得到了一个线性可分的分类器了，而且已经提到之所以用对偶形式求解就是因为 对偶形式可以引入核函数解决线性不可分的情况。 核函数解决线性不可分问题的原理就是将数据映射到高维的空间去，解决原始空间的线性不可分问题。 举个例子： 比如我们有一个一维的数据分布是如下图的样子，你想把它用一个直线来分开，你发现是不可能的，因为他们是间 隔的。所
转载
2024-01-04 13:22:34
65阅读
在geotrellis环境下成功运行了helloworld之后，我第一个尝试的核密度计算~整个过程还是挺艰难的。。。因为对scala非常地不熟，基本属于边写边学的状态T^T嗯。。首先 核密度分析是什么？？？官方文档里对核密度分析有一段这样的介绍： Kernel density is one way to convert a set of poin
转载
2024-06-12 14:18:34
202阅读
核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目标函数族中寻找特定的解，即确定回归模型中的未知参数。
# 作者: Gael Varoquaux# 许可证: BSD 3-Clause or CC-0import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.cluster import AgglomerativeClusteringfrom sklearn.metrics import pairwise_distancesnp.rand
转载
2024-06-11 03:30:17
216阅读
一、源由我们的程序逻辑经常遇到这样的操作序列：1、读一个位于memory中的变量的值到寄存器中2、修改该变量的值（也就是修改寄存器中的值）3、将寄存器中的数值写回memory中的变量值如果这个操作序列是串行化的操作（在一个thread中串行执行），那么一切OK，然而，世界总是不能如你所愿。在多CPU体系结构中，运行在两个CPU上的两个内核控制路径同时并行执行上面操作序列，有可能发生下面的场景：CP
转载
2023-09-21 18:34:05
0阅读
# 核方法——从特征空间到核空间
## 引言
在机器学习领域，我们常常面临着非线性问题。传统的线性模型无法解决这些问题，因为它们只能处理线性可分的数据。为了解决这个问题，一种重要的方法被提出，那就是核方法。核方法是一种将非线性问题转化为线性问题来解决的技术。本文将详细介绍核方法的概念、原理和应用，并通过Python代码来展示核方法的实际应用。
## 核方法的概念
核方法是一种通过将原始数据
原创
2024-01-25 13:37:07
70阅读
1.多输入通道 卷积核的通道数要和输入通道数一样才能进行互相关运算。逐通道计算完结果再相加即得到输出。 图5.4中阴影部分为第一个输出元素及其计算所使用的输入和核数组元素： (1×1+2×2+4×3+5×4)+(0×0+1×1+3×2+4×3)=56 。 多个通道的互相关运算代码实现：from d2l import torch as d2l
import torch
def corr2d_mul
Python I/O模型同步IO和异步IO，阻塞IO和非阻塞IO分别是什么，到底有什么区别？不同的人在不同的上下文下给出的答案是不同的。所以先限定一下本文的上下文。概念说明在进行解释之前，首先要说明几个概念：用户空间和内核空间进程切换进程的阻塞文件描述符缓存 I/O用户空间与内核空间现在操作系统都是采用虚拟存储器，那么对32位操作系统而言，它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方)。操作系
# Python锁定核
## 简介
在并发编程中，多个线程或进程同时访问共享资源可能会导致数据不一致或其他问题。为了解决这个问题，Python提供了锁定机制。锁定核是Python标准库中实现锁定机制的部分，它提供了多种类型的锁定以满足不同场景的需求。本文将介绍Python锁定核的基本概念和常用锁定类型，并通过代码示例进行演示。
## 基本概念
### 互斥锁（Lock）
互斥锁是最基本的
原创
2023-10-25 09:00:25
19阅读
# Python高斯核：理解高斯核及其在机器学习中的应用
在机器学习领域，高斯核（Gaussian Kernel）是一种常用的核函数，用于将数据映射到高维空间中以进行非线性分类或回归。本文将介绍高斯核的概念及其在Python中的实现和应用。
## 什么是高斯核？
高斯核是一种常用的径向基函数（Radial Basis Function, RBF），它基于高斯分布函数，能够将数据映射到更高维的
原创
2024-03-21 07:54:50
172阅读
# Python绑核的实现步骤
## 1. 了解Python绑核的概念
在开始讲解Python绑核的实现步骤之前，首先需要明确绑核（Binding）的概念。绑核是指将Python与其他编程语言（如C/C++）结合起来，使得Python可以调用其他语言编写的函数和库。通过绑核，我们可以利用其他语言的高效性能和底层功能来提升Python的执行效率和功能扩展性。
## 2. Python绑核实现步骤
原创
2023-07-22 05:33:41
285阅读
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。 Seaborn的安装 >>>pip install seaborn 安装完Seaborn包后，我们就
转载
2023-08-22 15:34:20
530阅读
在介绍核密度评估Kernel Density Estimation(KDE)之前，先介绍下密度估计的问题。由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目标函数族中寻找特定的解，即确定回归模型中的
Python3入门机器学习9.3 核函数首先回顾一下SVM算法的本质，就是求解以下最优化问题：在求解这个最优化问题的过程中，我们需要将其变形，变成在数学上更好解的形式（不进行推导过程的介绍）： 在我们转变的这个式子中，对于样本数据集任意的两个向量都要进行向量间的点乘。如果我们想使用多项式特征的话，方块中的式子就变为如下： 而核函数是这样的思想：有没有可能不将这两个样本点xi和xj先分别转换成xi‘
转载
2023-10-11 08:45:49
157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
# Python 核方法：了解 Python 中的魔术方法
Python 是一种高级编程语言，广泛用于数据科学、人工智能、Web 开发等领域。Python 中的魔术方法（magic methods）是一种特殊的方法，可以让我们在类中实现一些特定的功能，比如构造函数、析构函数、运算符重载等。通过学习和使用这些魔术方法，我们可以更好地理解 Python 的内部机制，提升编程效率和代码质量。
##
原创
2024-06-21 04:15:14
13阅读
# 高斯核及其在Python中的实现
## 什么是高斯核？
高斯核（Gaussian Kernel）是一种用于机器学习和统计中的核函数，广泛用于支持向量机（SVM）、高斯过程回归等模型。高斯核通过将输入空间映射到高维特征空间，增强了模型的非线性表达能力。
高斯核的数学定义为：
$$
K(x, y) = \exp\left(-\frac{\|x - y\|^2}{2\sigma^2}\rig
原创
2024-09-04 04:32:18
113阅读
