X1s算法里的计算参数怎么设置，具体每个数值对应输出文件的哪里？

点击联系发帖人 时间：2022-06-21 18:42

表达式10mod3的值多少

本文是吴恩达老师的机器学习课程^[1]和《统计学习方法》^[2]的笔记和代码复现部分（支持向量机）。

备注：笔记和作业（含数据、原始作业文件）、视频都在 github 中下载。

我将陆续将课程笔记和课程代码发布在公众号“机器学习初学者”，敬请关注。这个是第三部分：支持向量机，是原教程的第七周，包含了笔记和作业代码（原课程作业是 OCTAVE 的，这里是复现的 python 代码）

在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM）来构建垃圾邮件分类器。我们将从一些简单的 2D 数据集开始使用 SVM 来查看它们的工作原理。然后，我们将对一组原始电子邮件进行一些预处理工作，并使用 SVM 在处理的电子邮件上构建分类器，以确定它们是否为垃圾邮件。

我们要做的第一件事是看一个简单的二维数据集，看看线性 SVM 如何对数据集进行不同的 C 值（类似于线性/逻辑回归中的正则化项）。

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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub

　　下面我们用一个实例学习SVM RBF分类调参（此例子是刘建平老师的博客内容，链接在文后）。

　　首先，我们生成一些随机数据，为了让数据难一点，我们加入了一些噪音，代码如下：

10，SVM调参实例3（非线性支持向量机）

　　非线性的话，我们一方面可以利用核函数构造出非线性，一方面我们可以自己构造非线性。下面首先学习自己构造非线性。

}

波束形成技术在最近几年有着日新月异的发展，

它的研究方向在于寻找最快

在减少由阵列数据规模的增加而带来的计算量的同时，

是一种预多波束形成系统，

向同性、均匀分布的噪声场时，可能具有相当好的检测能力。但是，一旦出现近

场干扰或者背景噪声有着某种不平稳性，则通信系统的检测能力就会迅速下降，

因而出现了自适应波束形成技术。所谓自适应波束形成（

能够根据环境噪声场的变化，

不断的自动调节本身的参数以适应周围环境，

衡量一个波束形成算法的优劣主要看算法的收敛速度、

定性以及对误差的正确判断性等。前四项指标是最常见的衡量算法性能的指标，

而最后一项在智能天线应用领域有特别的意义。

规模等实际条件的限制以及移动无线信道复杂情况的影响，

因此对于采用基于波达方向估计的波束形成算法，

差的敏感就显得十分重要了，尤其是在下行链路中，一旦发生较大的指向偏差，

不仅会使得目标用户无法获得一定质量的信号，还可能会带来对其它用户的干

扰，从而导致系统性能的急剧下降。

自适应波束形成技术经过了几十年的发展，

多文献专著专门来介绍波束形成的基本原理和概念，

基本的波束形成准则和算法。

自适应处理器可以根据许多不同的准则选择

。一般来说，这些准则包括：最大信噪比（

准则是在有限数目的时间采样上使阵列输出和期望响应间的差值最小。

在该方案中，收集数据向量

设要求根据一组输入信号矢量：

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