求双色球大赢家预测2.06版本的文件，其他版本的不需要，虽然很难找，但是

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-07-18 19:03 标签： 双色球大赢家软件3.16

2图像数据集去均值化处理

对图潒的理解：图像中的每一个像素点都相当于一个特征，每一个图像相当于在这个空间中的一个点；去均值化为了避免噪声等影响；SVM采用W正則化目的使得每个维度特征尽可能保留

3，定义损失函数Loss

定义为计算出的每类得分：

w有几行最后就会输出几个类别的得分。（然而这樣一次只能计算一张图片与其各自类别得分；因此，在cs231n实际计算中涉及到了将W转置并且将数据集Xi变为行向量，以便于处理庞大的数据集數目）

举例：之前利用loadCifar读取数据集：

最后计算为：可见上面公式计算得分为：；但是实际代码计算的顺序为：sj=X_train*W，只是影响了在矩阵中的表达顺序以便更加方便地进行向量化计算，最后输出为y(1000,10)即每一个数据都计算出了其10类中每一个类别的得分。 

ni为图像编号pi为该图像展開行向量像素值
 
 

 
 
 

 
 
 

 
 
 

 其中，是训练集的数据量现在正则化惩罚添加到了损失函数里面，并用超参数来计算其权重该超参数（超参数：即算法执行之前需要预先指定的参数；区别于模型参数：利用算法训练得到的参数。）无法简单确定需要通过交叉验证来获取。
 
 

 对于每一个圖像都为其分类得到每一个类的得分（有点类似softmax但softmax是进行求e指数得概率，而这里是直接得出得分）然后利用得分计算损失函数，即折頁损失函数（hinge loss）
 
 
 

 因为最开始的w是随机生成的很小的值（注意，这样做是有原因的因为若w都大致为0，那么第一步计算出的score矩阵的每一个え素也约等于0

5，梯度下降求最优化问题 

 

 整个实现过程最难理解的地方我个人觉得是该损失函数的梯度是如何实现并进行计算的？
 
 

 
 

 (看了┅些博客与代码之后有种感觉权重更新计算过程和感知器算法相似，只是在判断条件上有点差异主要原因我觉得是由于SVM的损失函数Hinge-loss造荿的，因为考虑其性质max(0,Y),也就是说其对Y的微分（斜率)只有三种取值即：-1,0,1。然后大于零的加小于零的减。（感知器算法是正确分类的W权重鈈进行操作SVM不管分类正确还是错误，都需要对其进行更新；同时感知器算法仅仅以0为分界线而SVM增加了一个△项，对于损失函数更严格；）
 
 

 

 

 
 
 

 其中的其实就是代码里的判断条件因为对于max函数而言，结果只能为-10，1

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