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支持向量机(svm)

去年暑假刷凌青老师的凸优化课(reference 1),做了几个习题之后就没怎么管了,凌青老师在课上说了整个凸优化的核心就是KKT条件,前面也帮老师做了一下支持向量机的ppt,简单地copy了书本的东西,知道svm涉及到凸优化的知识,放寒假了,复习复习知识,所以来仔细看下svm作为凸优化的复习。

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机器学习中所用的概念

空间

Euclidean space(欧式空间): 最基本的空间,具备长度,距离,角度,内积的向量空间

Hilbert space(希尔伯特空间): 来自于泛函分析,是欧式空间的推广,欧式空间是有限维的,希尔伯特空间是无限维的完备内积空间(内积空间的内容是基于线性运算与内积的,再推出其他[……]

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图卷积的pytorch实现

很羡慕嫉妒周围大佬的学习速度,对于图神经网络的学习到应用到发表论文速度之快,表示跟不上。

这段时间忙着弄老师的不平衡数据分类的问题,但是还是在抽时间看图神经网络的论文以及博文。网络上的图卷积文章已经十分多了,推荐可以先看reference 3,比较简单易懂,然后reference 2,总结的内[……]

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