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Archive for 2012 年 05 月 20 日

非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)

承接支持向量機器 (Support Vector Machine)的介紹之後,我們知道資料通常沒有那麼容易地被完美分類,那問題是不是就無解了呢?其實不然,如果用直線無法區分,那麼就用曲線來區分,然而曲線也會遇到障礙,而不得不讓資料混在錯的類別,如果我們提高層次來看待分類,那麼問題似乎就變得簡單了。

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支持向量機器 (Support Vector Machine)

支持向量機器 (Support vector machine)通常用在機器學習 (Machine learning)。是一種監督式學習 (Supervised Learning)的方法,主要用在分類 (Classification)回歸 (Regression)上。現今多數人多簡稱之為SVM,在此來個SVM概念教學。

註:監督式學習,是一個機器學習中的技巧,可以由訓練資料中學到或建立一個模式(function / learning model),並依此模式推測新的實例 (instances)。訓練資料(training data)是由輸入物件(通常是向量)和預期輸出所組成。函數的輸出可以是一個連續的值(稱為迴歸分析),或是預測一個分類標籤(稱作分類)。

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Precision and Recall

Precision and Recall評估測量 (Evaluation Measurement)的方法之一,特別是在資訊檢索資料探勘這兩個領域,我們想知道下query後系統的效能如何,系統回傳的結果是不是使用者想要的。

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[歌曲] 羅志祥—好朋友

上週回台中過母親節,爸媽都先回房就寢,我一個坐在電視機旁,電視機開著而我看著雜誌。這時候台視播放大社會—台客變潮男羅志祥,印象中好久之前看過一次,雖然有看過但是還想再看一遍,我總希望在我最需要激勵的時候奇蹟自然出現~

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