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MyBatis的基本使用及常见问题

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#mybatis
机器学习-6 支持向量机

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的监督学习方法。支持向量机在各个领域内的模式识别问题中都有广泛应用,包括人脸识别、文本分类、笔迹识别等。当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性可分支持向量机;当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,学习一个线性支持向量机;当训练数据不可分时,通过使用核技巧以及软间隔最大化,学习一个非线性支持向量机。

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#机器学习#支持向量机#算法
机器学习-10 聚类算法

可以看出训练样本是有明确的标签的,数据点是有已知结果的,而聚类不同,聚类算法本身训练的样本就是无标签的,你不知道它属于哪一类,而把具有空间相近性、性质相似性的数据点归为一类,这就是聚类算法要做的事情。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小,夹角余弦越大表示两个向量的夹角越大。目前,相似性距离的计算都是基于向量的,也就是计算两个向量的距离,距离相近则相似度越大。评估两个不同样本之间的“相似性”,通常使用

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#聚类#算法#机器学习
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