分钩器哪个好，请教什么样的绑钩器好用

1，请教什么样的绑钩器好用

钓鱼是个乐趣绑鱼钩是钓鱼内容的一部分尤其当你又学会一种新的绑钩的方法时那也是一种乐还是手工绑钩好啊

手绑最好了我原来也用绑钩器绑出来的钩总是心里没底还是学习手绑钩比机器绑的结实还漂亮

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2，分频器什么牌子的好

优秀分频器品牌有睿欧、apobico、罗格朗、世擎、大哈、影奇、aten、迈拓维矩数码、科唯奇和HAMEI等。

音箱分频器的品牌很多，但是好不好还是要看分频器的参数，低通的频率和高通的截止频率。一般大品牌的，标示的参数可以在实际电路中充分可以体现其效果，比如低音下潜的频率和高音的频率，低音不发闷，高音不刺耳，这些都是和电路设计与元件的性能有关系。所以，分频器好不好，一是要看其参数，二还是要实际使用才能知道。

不知道

分频器需要根据喇叭单元的特性设计，各个频段才会比较平衡。坚持二十多年的佳讯，应该还可以。

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3，分类器的选择

如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要优于低偏差/高方差分类器（如k近邻分类器），因为后者容易过拟合。然而，随着训练集的增大，低偏差/高方差分类器将开始胜出（它们具有较低的渐近误差），因为高偏差分类器不足以提供准确的模型。　　你也可以认为这是生成模型与判别模型的区别。　　一些特定算法的优点　　朴素贝叶斯的优点：超级简单，你只是在做一串计算。如果朴素贝叶斯（NB）条件独立性假设成立，相比于逻辑回归这类的判别模型，朴素贝叶斯分类器将收敛得更快，所以你只需要较小的训练集。而且，e799bee5baa6e58685e5aeb931333365656661即使NB假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践方面仍然表现很好。如果想得到简单快捷的执行效果，这将是个好的选择。它的主要缺点是，不能学习特征之间的相互作用（比如，它不能学习出：虽然你喜欢布拉德·皮特和汤姆·克鲁斯的电影，但却不喜欢他们一起合作的电影）。　　逻辑回归的优点：有许多正则化模型的方法，你不需要像在朴素贝叶斯分类器中那样担心特征间的相互关联性。与决策树和支撑向量机不同，你还可以有一个很好的概率解释，并能容易地更新模型来吸收新数据（使用一个在线梯度下降方法）。如果你想要一个概率框架（比如，简单地调整分类阈值，说出什么时候是不太确定的，或者获得置信区间），或你期望未来接收更多想要快速并入模型中的训练数据，就选择逻辑回归。　　决策树的优点：易于说明和解释（对某些人来说—我不确定自己是否属于这个阵营）。它们可以很容易地处理特征间的相互作用，并且是非参数化的，所以你不用担心异常值或者数据是否线性可分（比如，决策树可以很容易地某特征x的低端是类A，中间是类B，然后高端又是类A的情况）。一个缺点是，不支持在线学习，所以当有新样本时，你将不得不重建决策树。另一个缺点是，容易过拟合，但这也正是诸如随机森林（或提高树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林往往是很多分类问题的赢家（我相信通常略优于支持向量机），它们快速并且可扩展，同时你不须担心要像支持向量机那样调一堆参数，所以它们最近似乎相当受欢迎。　　SVMs的优点：高准确率，为过拟合提供了好的理论保证，并且即使你的数据在基础特征空间线性不可分，只要选定一个恰当的核函数，它们仍然能够取得很好的分类效果。它们在超高维空间是常态的文本分类问题中尤其受欢迎。然而，它们内存消耗大，难于解释，运行和调参也有些烦人，因此，我认为随机森林正渐渐开始偷走它的“王冠”。　　然而…　　尽管如此，回忆一下，更好的数据往往打败更好的算法，设计好的特征大有裨益。并且，如果你有一个庞大数据集，这时你使用哪种分类算法在分类性能方面可能并不要紧（所以，要基于速度和易用性选择算法）。　　重申我上面说的,如果你真的关心准确率,一定要尝试各种各样的分类器,并通过交叉验证选择最好的一个。或者，从Netflix Prize(和Middle Earth)中吸取教训,只使用了一个集成方法进行选择。

自从90年代初经典SVM的提出，由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果，在机器学习领域受到了广泛的重视。其理论和应用在横向和纵向上都有了发展。理论上：1.模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别的影响是不同的，这种理论的应用提高了SVM的抗噪声的能力，尤其适合在未能完全揭示输入样本特性的情况下。 2．最小二乘支持向量机。这种方法是在1999年提出，经过这几年的发展，已经应用要很多相关的领域。研究的问题已经推广到：对于大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题；训练和仿真。 3．加权支持向量机（有偏样本的加权，有偏风险加权）。 4．主动学习的支持向量机。主动学习在学习过程中可以根据学习进程，选择最有利于分类器性能的样本来进一步训练分类器，特能有效地减少评价样本的数量。也就是通过某种标准对样本对分类的有效性进行排序，然后选择有效样本来训练支持向量机。 5．粗糙集与支持向量机的结合。首先利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，能在某种程度上减少支持向量机求解计算量。 6．基于决策树的支持向量机。对于多类问题，采用二岔树将要分类的样本集构造出一系列的两类问题，每个两类构造一个SVM。 7．分级聚类的支持向量机。基于分级聚类和决策树思想构建多类svm，使用分级聚类的方法，可以先把n-1个距离较近的类别结合起来，暂时看作一类，把剩下的一类作为单独的一类，用svm分类，分类后的下一步不再考虑这单独的一类，而只研究所合并的n-1类，再依次下去。 8．算法上的提高。 l Vapnik在95年提出了一种称为”chunking”的块算法，即如果删除矩阵中对应Lagrange乘数为0的行和列，将不会影响最终结果。 l Osuna提出了一种分解算法，应用于人脸识别领域。 l Joachims在1998年将Osuna提出的分解策略推广到解决大型SVM学习的算法 l Platt于1998年提出了序贯最小优化（Sequential Minimal Optimization）每次的工作集中只有2个样本。 9．核函数的构造和参数的选择理论研究。基于各个不同的应用领域，可以构造不同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼近、贝叶斯分类器、径向基函数、多层感知器。参数的选择现在利用交叉验证的方法来确认。 10．支持向量机从两类问题向多类问题的推广： n Weston在1998年提出的多类算法为代表。在经典svm理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类模型，建立k分类支持向量机。通过sv方法对新模型的目标函数进行优化，实现多值分类。这类算法选择的目标函数十分复杂，变量数目过多，计算复杂度也非常高，实现困难，所以只在小型问题的求解中才能使用。Weston,Multi-class support vector machines n 一对多（one-against-rest）----- Vapnik提出的,k类---k个分类器，第m个分类器将第m类与其余的类分开，也就是说将第m类重新标号为1，其他类标号为-1。完成这个过程需要计算k个二次规划，根据标号将每个样本分开，最后输出的是两类分类器输出为最大的那一类。不足：容易产生属于多类别的点（多个1）和没有被分类的点（标号均为-1）--不对，训练样本数据大，训练困难，推广误差无界. n 一对一（one-against-one）---Kressel 对于任意两个分类，构造一个分类器，仅识别这两个分类，完成这个过程需要k(k-1)/2个分类器，计算量是非常庞大的。对于每一个样本，根据每一个分类器的e799bee5baa6e58685e5aeb931333238643035分类结果，看属于哪个类别的次数多，最终就属于哪一类(组合这些两类分类器并使用投票法，得票最多的类为样本点所属的类)。不足：如果单个两类分类器不规范化，则整个N类分类器将趋向于过学习；推广误差无界；分类器的数目K随类数急剧增加，导致在决策时速度很慢。 n 层（数分类方法），是对一对一方法的改进，将k个分类合并为两个大类，每个大类里面再分成两个子类，如此下去，直到最基本的k个分类，这样形成不同的层次，每个层次都用svm来进行分类------1对r-1法，构建k-1个分类器，不存在拒绝分类区。应用上：人脸检测，汽轮发电机组的故障诊断，分类，回归，聚类，时间序列预测，系统辨识，金融工程，生物医药信号处理，数据挖掘，生物信息，文本挖掘，自适应信号处理，剪接位点识别，基于支持向量机的数据库学习算法，手写体相似字识别，支持向量机函数拟合在分形插值中的应用，基于支持向量机的惯导初始对准系统，岩爆预测的支持向量机，缺陷识别，计算机键盘用户身份验证，视频字幕自动定位于提取，说话人的确认，等等。主要研究热点从上面的发展中，我们可以总结出，目前支持向量机有着几方面的研究热点：核函数的构造和参数的选择；支持向量机从两类问题向多类问题的推广；更多的应用领域的推广；与目前其它机器学习方法的融合；与数据预处理（样本的重要度，属性的重要度，特征选择等）方面方法的结合，将数据中脱离领域知识的信息，即数据本身的性质融入支持向量机的算法中从而产生新的算法；支持向量机训练算法的探索。

可以选择svm分类器，

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