一、梯度下降法: 学习率1、批量梯度下降法每次更新需要在整个数据集上求出优点：如果loss是个凸函数，则批量梯度下降会在全局最小值处收敛；若loss非凸，则会收敛于局部最小值缺点：1）更新速度慢 2）不能在线训练模型 3）如果数
优化超参数子集以实现目标。Intuition优化是在实验中微调超参数以优化特定目标的过程。它可能是一个涉及计算的过程，具体取决于参数的数量、搜索空间和模型架构。超参数不仅包括模型的参数，还包括来自预处理、分割等的参数（选择）。当查看所有可以调整的不同参数时，它很快就变成了一个非常大的搜索空间。然而，仅仅因为某些东西是超参数并不意味着需要调整它。lower=True修复一些超参数（例如在预处理期间）
OpenCV中的SVM参数优化 分类：机器学习（11） opencv（18） 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 SVM（支持向量机）是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最常用的是用于分类，不过SVM也可以用于回归，我的实验中就是用SVM来实现SVR（支持向量回归）。
网格搜索对给定参数进行组合，用某标准进行评价，只适合小数据集 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, verbose=0,
pre_dispatc
nginx配置参数优化nginx作为高性能web服务器，即使不特意调整配置参数也可以处理大量的并发请求。以下的配置参数是借鉴网上的一些调优参数，仅作为参考，不见得适于你的线上业务。worker进程worker_processes**：**该参数表示启动几个工作进程，建议和本机CPU核数保持一致，每一核CPU处理一个进程。worker_rlimit_nofile**：**它表示Nginx最大可用的文
原创
2021-02-27 19:23:38
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优化问题:给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小1.Vanilla updatetensorflow实现optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=self.learning_rate)直接进行优化train_op = optimizer.minimize(loss)x += - learnin
MySQL 配置参数优化1.修改back_log参数值:由默认的50修改为500 back_log=500back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。也就是说，如果MySql的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某⼀一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，
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2023-07-03 11:12:51
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innodb_data_file_path：指定表数据和索引存储的空间，可以是一个或者多个文件。最后一个数据文件必须是自动扩充的，也只有最后一个文件允许自动扩充。这样，当空间用完后，自动扩充数据文件就会自动增长（以8MB为单位）以容纳额外的数据。例如： innodb_data_file_path=/disk1/ibdata1:900M;/disk2/ibdata2:50M:autoextend两个
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2023-08-09 19:54:47
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Nginx参数优化worker_processes这里的数值不能超过CPU的总核数，因为在单个核上部署超过1个Nginx服务进程并不能起到提高性能的作用。worker_rlimit_nofileNginx最大可用文件描述符数量，同时需要配置操作系统的"ulimit-n200000",或者在/etc/security/limits.conf中配置worker_connection
原创
2018-07-12 18:15:52
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拿到一个新的linux系统需要做的安全和内核优化，主要是为了提升系统安全和提升性能，满足后续的应用需要。这里简单记录一下拿到一个新的系统需要做的一些事情，仅此抛砖引玉，具体可根据自己实际情况进行设置。一，入口安全优化。毫无疑问，我们拿到以后登录做的第一件事便于入口的安全优化，相信做运维的基本都可以理解：最小的权限就是最大的安全。主要优化ssh入口。比如：（1）ssh配置优化。修改之前，需要将/et
机器学习实验报告实验题目： 优化算法一、实验目的：1 掌握迭代优化算法的基本框架 2 掌握随机梯度下降和坐标轴下降算法二、实验步骤：1.随机梯度下降： ①岭回归 动量法 学习率自适应 ②Logistic回归（L2正则） 两类分类 多类分类 2.坐标轴下降： Lasso回归三、实验结果：1.岭回归：实验代码：①观察w的初始值，以及每个epoch结束后g和w值的变化：权重w是从正态分布中随机
Stochastic Gradient Descent (SGD)SGD的参数 在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:Learning Rate 学习率Weight Decay 权值衰减Momentum 动量Learning Rate Decay 学习率衰减 再此之中只有第一的参数（Learning Rate）是必须的，其余部分都是为了提高自适应性的参数，也
我们知道KNN是基于距离的一个简单分类算法，熟悉KNN的都知道，我们要不断计算两个样本点之间的距离，但是，试想一下，如果数据量特别大的时候，我们要每个都计算一下，那样计算量是非常大的，所以提出了一种优化KNN的算法-----kd-tree.实现k近邻法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要。k近邻法最简单的实现是线性扫描（穷举搜索），即
本章继续沿用Fernando Doglio写的《Python性能分析与优化》的知识体系，主要是根据细节优化方面再结合自身的实际应用进行介绍，其重点为ctypes的使用。 文章目录函数返回值缓存/函数查询表默认参数的用法列表综合表达式生成器ctypesctypes的使用字符串连接列表内字符串合并变量内插法其他Python优化技巧去掉不必要的程序 函数返回值缓存/函数查询表默认参数的用法默认参数（de
一、操作符优化1、IN 操作符用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转
1. 写在前面之前零散的写了一些spark在某一块的性能优化，比如sparkstreaming的性能优化，参数优化，sparkSQL的优化。本篇博文针对spark一些基本的核心优化做一个介绍分享，当然这里的介绍适合rdd,sparkstreaming,sparkSQL等。当然个人认为不管什么样的优化方案和方式都只是为了提供一个优化参考。具体实际的业务中，优化还是得看具体的实际的情况。还是引用某位大
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2023-06-19 12:49:09
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此教程中关于Hive的优化，皆是基于Hive2.x的版本，对于Hive1.x旧版本的优化机制不再复述（新版本已改善或变更）。另外新版本中默认为开启状态的优化配置项，在工作中无需修改，也不再复述。一、HDFS副本数配置项：dfs.replication （ HDFS）介绍：文件副本数，通常设为3，不推荐修改。二、CPU配置查看CPU线程数grep 'processor' /proc/cpuinfo
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2023-06-19 15:52:21
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原标题：ESI PAM-OPT多学科优化设计软件介绍ESI PAM-OPT多学科优化设计软件概述：优化软件将昂贵的、耗时的尝试和纠错的过程自动化来实现设计和制造的优化。采用传统的方法时，工程师重复使用模拟或分析软件来检验设计性能。一旦完成，他们继续分析结果、做决策、修改模型并重新检验新设计知道找到优化的方案。PAM-OPT将这一循环自动化，在计算机网络上处理决策相关的设计更改和作业提交过程。PAM
1. 分类梯度法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法，蒙特卡洛法、Steepest Descent（SD）、L-BFGS等参数优化方法。参数优化目标 在机器学习中，在定义好损失函数好，希望通过参数优化，使得损失函数最小。2. 梯度下降法（最速下降法）沿着梯度向量的方向，更加容易找到函数的最大值。反过来说，沿着梯度向量相反的方向（去负号），则就是更加容易找到函数的最小值。 里边的是步长，常见是指定一个固定
