- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏KI的算法杂记
SVM系列（三）：手推SVM
：核方法概述---正定核以及核技巧 References 机器学习之SVM(Hinge Loss+Kernel Trick)原理推导与解析 SVM系列（一）：强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明 手推序列最小优化
1K10编辑于 2022-07-29 - 来自专栏算法一只狗
矩阵的特征分解（推导+手算+python计算+对称矩阵的特征分解性质）
前言要学会矩阵的特征分解，可以提前看矩阵的一些基础知识：https://blog.csdn.net/qq_30232405/article/details/1045882932.矩阵的进阶知识2.1 特征分解 （谱分解）=>只可以用在方阵上2.1.1 特征分解的原理如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将一定可以表示成下面的形式：这种形式在数学上的含义：描述的是矩阵A对向量v的变换效果只有拉伸，没有旋转。 总结：特征分解，可以得到m个特征向量和特征值，利用这m个特征（代表这个矩阵最重要的特征），就可以近似这个矩阵。 （1）手算求矩阵A的特征值和特征向量：可以得到结果：当\lambda=6时，(6I-A)v=0:result: v_1 = 5, v_2=3, v_3=7当\lambda=2时，(2I-A)v=0:result V = np.linalg.eig(A)if np.equal(np.dot(A, V), np.dot(V, np.diag(D))): print(True)结果为：发现python计算的和手算的特征向量值不同
69820编辑于 2024-12-08 - 来自专栏人工智能LeadAI
机器学习面试之有必要手推SVM吗？
最近和许多朋友交流，发现当前机器学习应聘时，手推SVM这道题已经越来越像快速排序一样，成为必点菜了。 那么，手推SVM是不是必要的呢？ 正反双方各执一词，正方说，手推SVM才能看出应聘者的理论基础，反方说，现实中，SVM限于性能，应用面很小，尤其是现在xgboost, lightGBM等高性能的boosting框架的盛行，更让SVM成为了好看不好用的东西 能说清楚基础原理就可以了，没必要手推。 我的观点是：如果你是应聘者，不要思考这个问题，赶紧多推几遍SVM，争取达到闭眼也能推出来的地步，因为你没有选择，假如你跟面试官说，这个没必要推，实际中用的不多，估计你的面试也玄了，因为面试官不知道你是说真的还是在为自己不会找理由
1.7K50发布于 2018-03-09 - 来自专栏光城(guangcity)
手推Assignment2中BN反向传播
手推Assignment2中BN反向传播 0.说在前面 或许有些人对于上一节说的BN推导没有深入理解，那么本节则从一篇非常好的论文中来实践带大家手推一遍，与此同时，完成Week6的作业！ 下面第二篇是我总结的numpy在cs231n中使用及一些常见用法，建议手敲！ 对于本节内容，请各位拿出纸与笔，下面一起来实战吧！ 1.Paper 这里推荐一篇论文，非常值得看！ 或者直接搜：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 2.手推 这里直接放出论文中的相关公式，以及自己的手推BN反向传播！ 【BN实现】 有关BN的手推上面给出了图片解释，这里只需要完成相应代码即可！ 实现在layers.py找到下面方法完善即可！
1.2K20发布于 2019-09-20 - 来自专栏CSDN旧文
P1465 序言页码 Preface Numbering (手推）
输入输出样例 输入样例#1： 5 输出样例#1： I 7 V 2 说明 翻译来自NOCOW USACO 2.2 这个题他们使用DP做的，我看了看一开始也想DP后来发现，他们有规律，就手推前一部分
56410发布于 2020-10-28 - 来自专栏算法码上来
手推公式之“层归一化”梯度
昨天推导了一下交叉熵的反向传播梯度，今天再来推导一下层归一化（LayerNorm），这是一种常见的归一化方法。
68920编辑于 2022-06-13 - 来自专栏KI的算法杂记
SVM系列（四）：手推序列最小优化算法
写在前面 在SVM系列（三）：手推SVM中，无论是求解硬间隔问题： 还是求解软间隔问题： 我们都有意无意跳过了拉格朗日乘子 的求解，今天我们就来求一求。 如此，SMO算法将原问题不断分解为子问题并对子问题求解，进而达到求解原问题的目的。 整个SMO算法包含两个部分：求解两个变量二次规划的解析方法和选择变量的启发式算法。下面将依次介绍。 在SVM系列（三）：手推SVM中，求解软间隔问题的2.2.6中，我们说过： 前面求导时我们已经得到了： ，求解 的思路跟前面一样，任取一个支持向量 ，我们知道支持向量满足： 但是这里面有一个不确定量 往期文章推荐 ☞SVM系列（一）：强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明 ☞SVM系列（二）：核方法概述---正定核以及核技巧 ☞SVM系列（三）：手推SVM KI的算法杂记 CSDN博客 @Cyril_KI
1.1K20编辑于 2022-07-29 - 来自专栏用户1692782的专栏
手撕Rtmp协议细节（8）——publish推流
publish 对于推流端，经过releaseStream，createStream消息之后，得到了_result消息之后，接下来客户端就可以发起publish消息。 推流端使用publish消息向rtmp服务器端发布一个命名的流，发布之后，任意客户端都可以以该名称请求视频、音频和数据。我们首先来看一下publish消息的组织结构： ? ，现在可以推流了。 SetDataFrame/OnMetaData 一般在客户端收到服务端返回的针对publish的onStatus消息之后，如果没有异常，推流端还会向服务器发送一条SetDataFrame的消息，其中包含 onMetaData消息，这一条消息的主要作用是告诉服务端，推流段关于音视频的处理采用的一些参数，比如音频的采样率，通道数，帧率，视频的宽，高等信息。
4.2K30发布于 2020-05-26 - 来自专栏趣Python
机器学习（5）手推线性回归模型（多变量）
在单变量的情况下，我们要求的参数只有2个，在多变量的情况下，我们要求的参数会有多个，单变量可以看成是多变量的特例。
75630发布于 2020-06-02 - 来自专栏人工智能LeadAI
二、机器学习面试之有必要手推SVM吗?
上篇文章中，我们介绍了SVM的基本思想，并将其推导成了一个数学问题，今天的任务，就是解决如何求解这个数学问题，同时，回答上篇文章中提出的第二个问题： 如果将正负样本分开的超平面不存在，那么如何找一个尽
1.1K60发布于 2018-03-09 - 来自专栏具身小站
从零学习随机森林算法并手推示例
手推个栗子（判断是否适合跑步） 5.1 问题定义与数据集 使用一个非常经典的微型数据集，根据天气状况决定是否进行户外跑步。 5.7 总结与关键点 通过这个手推示例，我们可以清晰地看到随机森林的工作原理： 有放回抽样：为每棵树创建略有差异的训练集，保证树的多样性。 这个手算过程虽然繁琐，但彻底揭示了其内部机制。在实际应用中，计算机构建拥有几百棵树的森林也只是瞬间之事。
40810编辑于 2025-10-31 - 来自专栏趣Python
机器学习（6）手推线性回归模型（梯度下降法）
程序计算的迭代数据如下所示，跟手推的一样： ? GD对学习率比较敏感，取值过小，迭代极慢；取值过大，可能跑过了，震荡较大，甚至无法收敛。 业界的说法，一般学习率取0.01比较合适。
1.3K20发布于 2020-06-02 - 来自专栏DeepHub IMBA
手推公式：LSTM单元梯度的详细的数学推导
介绍 上面是单个LSTM单元的图表。我知道它看起来可怕?,但我们会通过一个接一个的文章,希望它会很清楚。 解释 基本上一个LSTM单元有4个不同的组件。忘记门、输入门、输出门和单元状态。我们将首先简
1.7K20发布于 2020-07-02 - 来自专栏深度学习自然语言处理
Tokenizer的系统梳理，并手推每个方法的具体实现
本文将对分词器进行系统梳理，包括分词模型的演化路径，可用的工具，并手推每个tokenizer的具体实现。
4.6K34编辑于 2023-09-11 - 来自专栏趣Python
机器学习（4）手推线性回归模型（单变量 求导法）
机器学习系列： 机器学习（1） - 人工智能起源 机器学习（2）细说监督学习 机器学习（3）再说监督学习的套路 ---- 前面说到了机器学习的套路，今天我们来手推下线性回归模型（单变量）的参数推导 今天我们给出的是通过数学求导的方式来计算参数，这种方式解释性好，但是需要求导数，计算量比较大，后面我们还会给出梯度下降法的手推过程。
1.2K10发布于 2020-06-02 - 来自专栏NaiTMao_机器学习
机器学习笔记(一)——两种方式手推KNN算法
k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据(距离最近)的分类标签。
1.6K10发布于 2020-06-26 - 来自专栏bit哲学院
一文入门：XGBoost与手推二阶导
一文搞懂：Adaboost及手推算法案例 一文读懂：GBDT梯度提升 树模型概述 XGB就是Extreme Gradient Boosting极限梯度提升模型。
68140发布于 2021-01-29 - 来自专栏量子位
拯救灵魂画手！Google新推AutoDraw，用机器学习帮你画画
以致于很多有着天马行空想法的文艺青少年/中老年，都变成了灵魂画手。
1.2K70发布于 2018-03-28 - 来自专栏机器学习炼丹术
AI面试题之XGBoost与手推二阶导
在2020年还在整理XGB的算法，其实已经有点过时了。不过，主要是为了扩大知识面和应付面试嘛。现在的大数据竞赛，XGB基本上已经全面被LGB模型取代了，这里主要是学习一下Boost算法。之前已经在其他博文中介绍了Adaboost算法和Gradient-boost算法，这篇文章讲解一下XGBoost。
1.8K51发布于 2020-07-14 - 来自专栏BestSDK
Testin推免费手游内测分发工具Pre.im
目前为止，Testin已经测试移动应用及手游达1亿次之多，平台服务开发者(移动应用开发者及手游开发商)近50万，是全球最大的移动应用及手机游戏测试服务专业机构。 正当众多国内手游开发者以为可以更好地享受测试服务时，却发现其缓慢的访问速度、复杂的使用流程以及不确定的审核等，让人对它再也喜欢不起来。 目前Pre支持的是Android及iOS开发的手机游戏，手游开发者只需简单的2步，就可以轻松的启动一个用于内测的分发工作。预计年内，Pre也将支持Windows Phone手游的内测分发托管。 Pre的主要特性有： 简单：上传手游应用，用户扫描二维码下载，分发就两步，iOS手游也不例外，UDID傻瓜式获取。 高效：告别应用商店漫长无比的审核等待，让手游闪电到达内测用户手中。 快速：无需购买服务器、带宽快速托管手游，上下传速度较TestFlight快许多。
2K90发布于 2018-02-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号