这28张图绝非超现实,都是在真实世界中存在的

2018 年 11 月 1 日 算法与数学之美

世界有多么神奇?很多时候,我们都低估了。

石英表面犹如彩虹般绚丽

岩层犹如完美的海浪

苍蝇没想到它会被卡住

犹如倒置问号的树木

岛屿与云相遇的地方一定是神奇的

海滩看起来像是星星的海洋

树木过度整齐,也让你感觉不舒服

两条河虽然同流,却并不合污

遇到两个随机却又相似的人类几率是多少?

当大自然向你表达爱慕时

叶子看上去犹如某种特殊的魔法用品

如此整齐的蜘蛛网,犹如人造

在阿根廷,生活在白垩纪上半期的恐龙留下的痕迹

天线宝宝的里面是....

毛毛虫的背上有许多企鹅(腾讯毛毛虫?)

一半一半的玫瑰,另类的美感

蜘蛛在水池中的影子,看起来很奇特

这是...被抛光了的陨石

世界上最古老的脊椎动物格陵兰鲨,这条已经512岁

冰箱上的这块磁铁一直在收集空气中的铁

血管造影显示溜溜球高手的食指血管组织损伤和减少

原来仙人掌可以如此多姿多彩

不是PS,这是一种真正的玉米品种

用于拍摄指环王里“魔戒”特写镜头的道具

草莓内的白线实际上将每个种子连接到核心

十二月仍然挂在树上的苹果

蚓蜥,顾名思义,既像蚯蚓又像蜥蜴(但它本质是蜥蜴)

谁说动物只顾自己?这只海鸥就企图拯救它的同伴!

∑编辑 | Gemini

来源 | 科普中国

SDS超级漫画

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在机器学习中,支持向量机(SVM,也称为支持向量网络)是带有相关学习算法的监督学习模型,该算法分析用于分类和回归分析的数据。支持向量机(SVM)算法是一种流行的机器学习工具,可为分类和回归问题提供解决方案。给定一组训练示例,每个训练示例都标记为属于两个类别中的一个或另一个,则SVM训练算法会构建一个模型,该模型将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二进制线性分类器(尽管方法存在诸如Platt缩放的问题,以便在概率分类设置中使用SVM)。SVM模型是将示例表示为空间中的点,并进行了映射,以使各个类别的示例被尽可能宽的明显间隙分开。然后,将新示例映射到相同的空间,并根据它们落入的间隙的侧面来预测属于一个类别。

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