支持向量機

• 人面猴

  序言：七十年代末，一起剝皮案震驚了整個濱河市芋浮，隨后出現(xiàn)的幾起案子，更是在濱河造成了極大的恐慌壳快，老刑警劉巖纸巷，帶你破解...

  沈念sama閱讀 207,113評論 6贊 481
• 死咒

  序言：濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件镇草，死亡現(xiàn)場離奇詭異，居然都是意外死亡瘤旨，警方通過查閱死者的電腦和手機梯啤，發(fā)現(xiàn)死者居然都...

  沈念sama閱讀 88,644評論 2贊 381
• 救了他兩次的神仙讓他今天三更去死

  文/潘曉璐 我一進店門，熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來裆站，“玉大人条辟，你說我怎么就攤上這事『昕瑁” “怎么了羽嫡？”我有些...

  開封第一講書人閱讀 153,340評論 0贊 344
• 道士緝兇錄：失蹤的賣姜人

  文/不壞的土叔 我叫張陵，是天一觀的道長肩袍。 經(jīng)常有香客問我杭棵，道長，這世上最難降的妖魔是什么氛赐？ 我笑而不...

  開封第一講書人閱讀 55,449評論 1贊 279
• ?港島之戀（遺憾婚禮）

  正文 為了忘掉前任魂爪，我火速辦了婚禮，結(jié)果婚禮上艰管，老公的妹妹穿的比我還像新娘滓侍。我一直安慰自己，他們只是感情好牲芋，可當(dāng)我...

  茶點故事閱讀 64,445評論 5贊 374
• 惡毒庶女頂嫁案：這布局不是一般人想出來的

  文/花漫 我一把揭開白布撩笆。 她就那樣靜靜地躺著，像睡著了一般缸浦。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪夕冲。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上，一...

  開封第一講書人閱讀 49,166評論 1贊 284
• 城市分裂傳說

  那天裂逐，我揣著相機與錄音歹鱼，去河邊找鬼。 笑死卜高，一個胖子當(dāng)著我的面吹牛弥姻，可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播掺涛，決...

  沈念sama閱讀 38,442評論 3贊 401
• 雙鴛鴦連環(huán)套：你想象不到人心有多黑

  文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼庭敦，長吁一口氣：“原來是場噩夢啊……” “哼！你這毒婦竟也來了鸽照？” 一聲冷哼從身側(cè)響起，我...

  開封第一講書人閱讀 37,105評論 0贊 261
• 萬榮殺人案實錄

  序言：老撾萬榮一對情侶失蹤颠悬，失蹤者是張志新（化名）和其女友劉穎矮燎，沒想到半個月后定血，有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體，經(jīng)...

  沈念sama閱讀 43,601評論 1贊 300
• ?護林員之死

  正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡诞外，尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...

  茶點故事閱讀 36,066評論 2贊 325
• ?白月光啟示錄

  正文 我和宋清朗相戀三年澜沟，在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片峡谊。...

  茶點故事閱讀 38,161評論 1贊 334
• 活死人

  序言：一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡茫虽，死狀恐怖，靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出既们，到底是詐尸還是另有隱情濒析，我是刑警寧澤，帶...

  沈念sama閱讀 33,792評論 4贊 323
• ?日本核電站爆炸內(nèi)幕

  正文 年R本政府宣布啥纸，位于F島的核電站号杏，受9級特大地震影響，放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏斯棒。R本人自食惡果不足惜盾致，卻給世界環(huán)境...

  茶點故事閱讀 39,351評論 3贊 307
• 男人毒藥：我在死后第九天來索命

  文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望荣暮。 院中可真熱鬧庭惜，春花似錦、人聲如沸穗酥。這莊子的主人今日做“春日...

  開封第一講書人閱讀 30,352評論 0贊 19
• 一樁弒父案，背后竟有這般陰謀

  文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽迷扇。三九已至百揭，卻和暖如春，著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間蜓席，已是汗流浹背器一。 一陣腳步聲響...

  開封第一講書人閱讀 31,584評論 1贊 261
• 情欲美人皮

  我被黑心中介騙來泰國打工， 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留厨内，地道東北人祈秕。 一個月前我還...

  沈念sama閱讀 45,618評論 2贊 355
• 代替公主和親

  正文 我出身青樓，卻偏偏與公主長得像雏胃，于是被迫代替她去往敵國和親请毛。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子，可洞房花燭夜當(dāng)晚...

  茶點故事閱讀 42,916評論 2贊 344

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

• 統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法之支持向量機

  【概述】 SVM訓(xùn)練分類器的方法是尋找到超平面瞭亮，使正負(fù)樣本在超平面的兩側(cè)（分類正確性即“分得開”）方仿，且樣本到超平面...

  sealaes閱讀 11,005評論 0贊 7
• 支持向量機（SVM）--3

  上次說到支持向量機處理線性可分的情況，這次讓我們一起學(xué)習(xí)一下支持向量機處理非線性的情況，通過引進核函數(shù)將輸入空間映...

  011b8ee4cba4閱讀 634評論 0贊 0
• SVM支持向量機（一）

  轉(zhuǎn)自微信公眾號：機器學(xué)習(xí)算法與Python學(xué)習(xí) 統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法 & 小象學(xué)院 SVM算法優(yōu)點： 可用于線性/非線性分...

  士多啤梨蘋果橙_cc15閱讀 969評論 0贊 2
• SupportVectorMachine支持向量機

  Welcome To My Blog支持向量機(support vector machine,SVM)是一種二分類...

  LittleSasuke閱讀 1,051評論 0贊 0
• 支持向量機(Support Vector Machines-SVM)算法筆記(一)-Python

  本文主要是學(xué)習(xí)支持向量機的算法原理仙蚜，并且用Python來實現(xiàn)相關(guān)算法此洲。內(nèi)容包括：SVM概述、線性可分支持向量機委粉、線...

  keepStriving閱讀 16,710評論 6贊 57