9a/p2_1.jpg) 1 SVM: A Primal Form  2 Convex Optimization Review 3 The Lagrange Dual Problem of SVM  4 SVM with Kernels 5 Soft-Margin SVM  6 Sequential Minimal _{i}^{*}y^{(i)}x^{(i)} $$ • Given $ \omega^{*} $ , how to calculate the optimal value of b? ## SVM: The Solution • Since α*(y(i)(ω*Tx(i) + b) − 1) = 0, for ∀i, we have $$ y^{(i)}(\omega^{*T}x^{(i)}+b^{*})=1

线性不可分支持向量机 ### 1. 支持向量机概述 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。 与逻辑回归和神经网络 [Image](/uploads/documents/a/5/c/b/a5cbed1a8a324a5da05f3282e4b712c6/p4_1.jpg) ### 1. 支持向量机概述 硬间隔、软间隔和非线性 SVM  线性可分  线性不可分 假如数据是完全的线性可分的，那么学习到的模型可以称为硬间隔支持向量机。换个说法，硬间隔指的就是完全分类准确，不能存在分类错误的情况。软间隔，就是允许一定量的样本分类错误。 ###

2.2 热狗识别 …… 559 13.3 目标检测和边界框 …… 564 13.3.1 边界框 …… 565 13.4 锚框 …… 567 13.4.1 生成多个锚框 …… 567 13.4.2 交并比（IoU） …… 570 13.4.3 在训练数据中标注锚框 …… 571 13.4.4 使用非极大值抑制预测边界框 …… 576 13.5 多尺度目标检测 …… 581 保存交易历史记录并跟踪每个用户的动态；其中，这个应用程序的核心——“业务逻辑”，详细说明了应用程序在各种情况下进行的操作。 为了完善业务逻辑，开发人员必须细致地考虑应用程序所有可能遇到的边界情况，并为这些边界情况设计合适的规则。当买家单击将商品添加到购物车时，应用程序会向购物车数据库表中添加一个条目，将该用户ID与商品ID关联起来。虽然一次编写出完美应用程序的可能性微乎其微，但在大多数情况下，开 的问题：1. 我们只对样本的“硬性”类别感兴趣，即属于哪个类别；2. 我们希望得到“软性”类别，即得到属于每个类别的概率。这两者的界限往往很模糊。其中的一个原因是：即使我们只关心硬类别，我们仍然使用软类别的模型。 #### 3.4.1 分类问题 我们从一个图像分类问题开始。假设每次输入是一个 $ 2 \times 2 $ 的灰度图像。我们可以用一个标量表示每个像素值，每个图像对应四个特征 $ x_{1}

据化运营的人工智能公司 权威认证的人工智能服务，可充分保障客户业务实践与业务安全 获得全球三十大最佳AI企业等荣誉，拥有国家级高新技术企业、CMMI3资质认证、ISO9001质量管理体系认证、双软认证等最全面的企业服务资质。 为数百家中国知名客户提供完善的文本智能处理服务 覆盖金融、制造、法律、电商、传媒等行业，提升企业文档自动化处理能力 ## 达观数据 DATA GRAND  ISO9001质量管理体系认证 双软认证 ## 01 文本智能处理背景简介 ## 达观专注于人工智能中的文本处理细分领域 人工智能 ![Image](/uploads/documents/4/c/9/3/4c93fb737c7b7a 后处理 表示层 不同深度学习模型 情感分析 结果 分词 NER 机器翻译 ## 文本分类 ## 达观数据 DATA GRAND ## 传统机器学习 - 选择分类器（朴素贝叶斯，SVM，KNN，LR，决策树） • 特征工程构造特征 不同领域定制优化成本高 - 常需要分类算法融合提升效果 ## 深度学习（CNN，RNN等） • 端到端，无需大量特征工程 • 框架通用性好，满足多领域需求

### 1. 传统的目标检测框架 （1）候选区域选择（采用不同尺寸、比例的滑动窗口对图像进行遍历）； (2) 对不同的候选区域进行特征提取（SIFT、HOG等）； （3）使用分类器进行分类（SVM、Adaboost等）。 ### 1. 目标检测概述 ### 2. 基于深度学习的Two Stages目标检测框架（准确度有优势） 此类算法将检测问题分为两个阶段， 第一阶段生成大量可能含有目标的候选区域（Region 和 $ c_{3} $ ，然后假设这条线对于 $ 19\times19 $ 的每一个输出，对于361个格子的每个输出，你会得到这样的输出预测，就是格子中有对象的概率 $ (p_{c}) $ ，然后是边界框参数 $ (b_{x} $ 、 $ b_{y} $ 、 $ b_{h} $ 和 $ b_{w}) $ 。如果你只检测一种对象，那么就没有 $ c_{1} $ 、 $ c_{2} $ 和 $ c_{3} 看看一张新的测试图像，这就是运行非极大值抑制的过程。如果你使用两个anchor box，那么对于9个格子中任何一个都会有两个预测的边界框，其中一个的概率 $ p_{c} $ 很低。但9个格子中，每个都有两个预测的边界框，比如说我们得到的边界框是是这样的，注意有一些边界框可以超出所在格子的高度和宽度（编号1所示）。接下来你抛弃概率很低的预测，去掉这些连神经网络都说，这里很可能什么都没有，所以你需要抛弃这些（编号2所示）。

复用，开发，测试，灰度，回滚 管理，监控，文档 ### 3.2 新框架的边界 跟所有新系统的诞生故事一样，老系统一定会出现问题。原有架构在少特征以及小模型下虽有优势，但业务耦合，无法横向扩展，也难以复用。针对需求和老框架的种种问题，我们开始构建了新的高性能分布式模型预估框架 Augur，该框架指导思路是： · 业务解耦，设定框架边界：只做特征抽取和模型预估，对预估结果的处理等业务逻辑交给上层处理。 - 整个系统的可用性，并为后面管理平台的建设打下基础。 Augur 在完成了以上多种能力的建设之后，就可以当做一个功能相对完善且易扩展的在 线预估系统。由于我们在构建 Augur 的时候，设立了明确的边界，故以上能力是独立于业务的，可以方便地进行复用。当然，Augur 的功能管理，更多的业务接入，都需要管理平台的承载。于是，我们就构建了 Poker 平台，其中的在线预估管理模块是服务于 Augur， 手的连接关系。 用户在美团点外卖，为他服务的骑手是谁呢？又是怎么确定的呢？这些是由配送区域边界来决定的。配送区域边界指的是一些商家集合所对应的范围。为什么要划分区域边界呢？从优化的角度来讲，对于一个确定问题来说，约束条件越少，目标函数值更优的可能性就越大。做优化的同学肯定都不喜欢约束条件，但是配送区域边界实际上就是给配送系统强加的约束。 在传统物流中，影响末端配送效率最关键的点，是配送员对他所

.jpg) ## 88 已深度思考（用时 18 秒） 好的，用户让我帮忙构思一道新菜，需要用茄子、青椒和香肠，而且要和现有的菜系不一样。首先，我得先分析这三个主要食材的特点。茄子比较吸味，口感软糯；青椒清脆，带点甜味或辣味；香肠通常是咸香，可能有烟熏味。接下来要考虑如何组合它们，创造出与众不同的风味。 用户提到要和现有菜系不同，所以不能走中式的鱼香茄子或者地三鲜，也不能是西式的焗烤之类。可 意。 调味方面，可以考虑使用非传统的组合，比如用椰奶和咖喱，或者用柠檬草和鱼露，甚至加入一些果酱来平衡咸味。或者用酸奶为基础的酱汁，加入香料，这样既有异域风情，又能融合食材。 还要考虑口感层次，软糯的茄子泥，脆嫩的青椒，香肠的嚼劲，再加上脆脆的坚果或种子。可能需要一些香草来提升清新感，比如薄荷或香菜。 接下来，需要确保这道菜的步骤不会太复杂，但又有创新点。比如，将茄子烤后挖空，混合香肠和香料 准高效限制模型自主优化空间| |需求导向|描述问题背景与目标，由模型规划解决路径|复杂问题、需模型自主推理|“我需要优化用户登录流程，请分析当前瓶颈并提出3种方案。”|激发模型深层推理需清晰定义需求边界| |混合模式|结合需求描述与关键约束条件|平衡灵活性与可控性|“设计一个杭州三日游计划，要求包含西湖和灵隐寺，且预算控制在2000元内。”|兼顾目标与细节需避免过度约束| |启发式提问|通过提问引

A: 取消选择 (替代 PS 的 Ctrl + D 快捷键) 给 GIMP 用户的提示：用 $ Ctrl+C $ 和 $ Ctrl+V $ 粘贴成新图层后，Krita 会自动把图层边界扩展到图像边界并取消图层浮动，无需担心粘贴区域之外无法绘制内容。 备注 相交模式的快捷键 $ \tau $ 目前不能正常工作， $ \tau $ 也是移动工具的快捷键，所以必需使用工具选项中的按钮进行切换。 种快速替代品，它可以把画布尺寸调整为当前活动选区的大小。其中一种用法是在图层列表上右键单击一个图层，选择选择不透明区域，然后在菜单栏选择图像·裁切至选区大小，这样即可按照该选区(也就是所选图层的内容边界)的水平和垂直大小对图像进行裁剪。 菜单栏的图像·裁切至图像大小功能可以按照图像尺寸对所有图层进行裁切，去除图像边框之外的不可见区域的内容，减小文件的体积。 ## 调整画布大小 你还可以通过菜单栏的图像->调整画布大小（或按 左边的是原图，右边的是一个软打样功能启用后的视图。两者的区别相当微妙，这是因为原图并未使用特别明亮的颜色。但我们不难发现在右边的软打样视图里，花朵的白色没有原图那么偏青蓝，而叶子的绿色也没有原图那么鲜艳。 你可以在任意视图里按 Ctrl + Y 切换软打样显示。和其他程序不同的是，在 Krita 里面我们允许为每个视图指定不同的显示模式，因此你可以把原图的视图和软打样状态下的视图并排进行对比。软打样的设置会被保存到

|2|乌黑|蜷缩|沉闷|清晰|凹陷|硬滑|是| |3|乌黑|蜷缩|浊响|清晰|凹陷|硬滑|是| |6|青绿|稍蜷|浊响|清晰|稍凹|软粘|是| |7|乌黑|稍蜷|浊响|稍糊|稍凹|软粘|是| |10|青绿|硬挺|清脆|清晰|平坦|软粘|否| |14|浅白|稍蜷|沉闷|稍糊|凹陷|硬滑|否| |15|乌黑|稍蜷|浊响|清晰|稍凹|软粘|否| |16|浅白|蜷缩|浊响|模糊|平坦|硬滑|否| |17|青绿|蜷缩|沉闷|稍糊|稍凹|硬滑|否| |5|浅白|蜷缩|浊响|清晰|凹陷|硬滑|是| |8|乌黑|稍蜷|浊响|清晰|稍凹|硬滑|是| |9|乌黑|稍蜷|沉闷|稍糊|稍凹|硬滑|否| |11|浅白|硬挺|清脆|模糊|平坦|硬滑|否| |12|浅白|蜷缩|浊响|模糊|平坦|软粘|否| |13|青绿|稍蜷|浊响|稍糊|凹陷|硬滑|否| ### C4.5的剪枝 ![Image](/uploads/documents/b/5/a/c/b5ac9f8196169840e272b1ddd11e1caa/p21_1 |2|乌黑|蜷缩|沉闷|清晰|凹陷|硬滑|是| |3|乌黑|蜷缩|浊响|清晰|凹陷|硬滑|是| |6|青绿|稍蜷|浊响|清晰|稍凹|软粘|是| |7|乌黑|稍蜷|浊响|稍糊|稍凹|软粘|是| |10|青绿|硬挺|清脆|清晰|平坦|软粘|否| |14|浅白|稍蜷|沉闷|稍糊|凹陷|硬滑|否| |15|乌黑|稍蜷|浊响|清晰|稍凹|软粘|否| |16|浅白|蜷缩|浊响|模糊|平坦|硬滑|否| |17|青绿|蜷缩|沉闷|稍糊|稍凹|硬滑|否|