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优化半监督学习 该matlab代码提供了已开发和分发的原始版本的计算优化版本。 提供了一个matlab代码来近似拉普拉斯特征向量。 他计算了Laplace Beltrami算子的本征函数，然后对其进行插值以计算laplacian本征向量。 该matlab代码提供了用于计算近似拉普拉斯特征向量的优化过程。 下图显示了使用三种不同过程计算拉普拉斯平滑度的时间分析。 使用精确的拉普拉斯特征向量（EigVector） 使用Laplace Beltrami算子本征函数（Eigfunctions-Fergus） 对Laplace Beltrami算子本征函数使用优化方法（Eigfunctions-Taha） ＃＃动机 我们将交互式图像分割问题转换为半监督学习问题。 我们使用了 matlab代码来测试我们想法的有效性。 尽管结果令人鼓舞，但为小图像计算拉普拉斯平滑度所需的时间太大。 因此，我们优

为 Apache Spark 训练的 Word2Vec 使用 UMBC Webbase 语料库 [1] 作为训练数据，基于 Apache Spark 实用程序训练 Word2Vec 100 维单词相似度向量的简单项目。 目前存在 3 种大小的向量： XS：在 10% 的网络语料库上训练 S : 在 25% 的网络语料库上训练 M：在 50% 的 webbase 语料库上训练 所使用的预处理可以分为两个不同的组。 对于这两个组，webbase 语料库的一段被视为单个文档 Unstemed 标记化预处理：简单地使用斯坦福核心 NLP 标记器 [2] 来标记给定的文本 词干标记化处理：使用与上述相同的标记化。 但是使用在 apache lucene 中实现的 porter stemmer 来阻止令牌 [3] 此外，还集成了余弦相似度方法以计算两个给定词向量之间的相似度。 用法参见用法部分

描述了基于RBF核函数的支持向量机参数选择问题，供大家确定支持向量机参数时参考

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利用词袋模型和SVM进行图片分类代码

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(8条消息) 基于51单片机的超声波避障小车设计（含Proteus仿真）_鲁棒最小二乘支持向量机-.htm

关于线性判别分类器的SVM的ppt,对想了解svm的人有一定的帮助。看完后会对SVM有充分的了解