SVM是一个强有力的机器学习算法，很多算法（比如RCNN）的分类器也使用SVM作为分类器，帮助我获得了博弈杯准确率排行榜的第二名（我使用的是VGG+Quasi-SVM。 但困难的是，如何把SVM和神经网络合并起来，且共同训练。于是有了近似SVM，我们可以使用hingeloss。 更幸运的是，keras提供了另一种方法，Random Fourier Features。

很高兴你能来到这里。　　今天正好是博客诞生的1000天。（其实是把最早有准确时间记录的日子作为初始日，创立博客可能可以追溯到18年五月甚至更前）。很高兴你与我能共同见证这一时刻。

此为陕西师范大学公开课——哲学革命的理论总结——《费尔巴哈和德国古典哲学的终结》的笔记。

众所周知，线性模型是

以下numpy-100题中涉及的一些知识点。 numpy-100涉及知识点广泛，适合复习和查漏补缺。

题源：自动内卷人（来自Q群-卷明白） 证明: $\int_{0}^{1} \frac{\ln (1+x)}{x} d x=\frac{\pi^{2}}{12}$, 并由此计算 $\int_{0}^{+\infty} \arctan x \cdot \ln \left(1+\frac{1}{x^{2}}\right) d x$.

辛普森公式（Simpson‘s rule）公式是牛顿-科特斯公式当n=2时的情形。 $\int_{a}^{b} f(x) d x \approx \frac{b-a}{6}\left[f(a)+4 f\left(\frac{a+b}{2}\right)+f(b)\right]$

机器学习的建议面对模型的下一步操作： 我们可以 获得更多的训练样本——通常是有效的，但代价较大，下面的方法也可能有效，可考虑先采用下面的几种方法。 尝试减少特征的数量 尝试获得更多的特征 尝试增加多项式特征 尝试减少正则化程度$\lambda$ 尝试增加正则化程度$\lambda$