车辆运动学模型的线性化和离散化目录1 线性化1.1 泰勒展开1.2 线性化2 离散化2.1 欧拉法和积分中值定理（仅供查看公式）2.2 离散化由于车辆的运动学模型是非线性的，所以在设计控制器之前需要进行模型线性化，而车辆的动力学模型本身就是线性化模型，所以不需要进行线性化。（所谓线性化，就是把不能写成X_dot=AX+Bu形式的非线性方程组，写成这种形式）由于计算机能够处理的数据都是离散化的，所以
模型选择的目的是使学到的模型对已知数据和未知数据都有较好的预测能力，同时又要避免过拟合。所考察的指标主要是模型的训练误差及测试误差，模型的复杂度越高，训练误差越小，但测试误差先减小后增大。训练误差和测试误差随模型复杂度变化趋势 过拟合是指模型的复杂度比真模型更高，模型选择就是选择测试误差最小的适当复杂度的模型，即复杂度要求最接近真模型。但往往并不知道真模型的复杂度，这时可以采用奥卡姆
模型治理是指组织如何控制其模型开发和部署工作流的总体框架，包括生产环境中的机器学习模型相关的规则、协议和控制。
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2022-10-17 14:17:13
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线性模型(Linear Model)对于给定样本x⃗ ，假定其有n维特征，则，x⃗ =(x1,x2,x3,…,xn)T。线性模型可以表示为： f^(x⃗ )=w⃗ Tx⃗ +b 其中
w⃗ =(w1,w2,w3,…,wn)T是权重参数，表征了
x⃗ 中每个维度特征的重要性；
b是偏置项；f^(x⃗ )
线性模型在分类中的应用前面一共介绍了三种线性模型：线性分类，线性回归，逻辑回归 。三种模型有一个共同特点都需要计算一个得分：，线性分类对得出分数进行取正负号操作；线性回归直接输出得分结果；逻辑回归通过sigmoid函数映射得出概率。 其中线性分类的误差是一个NP-hard问题，目前没有好的方法进行求解，那么能不能用逻辑回归或者线性回归来帮助线性分类解决这个问题呢？先来回顾一下三种模型的误差计算方式
Hadoop现在已是互联网公司的标配，用于离线的数据存储与分析。如果是一个初创型的小团队，或者是一个业务量不大的产品，是否有必要使用Hadoop呢？先举几个仅靠传统关系型数据库很难解决的问题1. “大”数据问题这里的大，纯粹就是指数据量的大小。当有几千万甚至上亿条数据时，在关系型数据库里做group by、order by等聚合操作就会非常慢，数据库的日常维护也会是DBA的噩梦。而这正是Hadoo
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2023-07-06 18:39:30
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参考：看了这个解释，终于明白线性回归模型了逻辑回归到底是线性的还是非线性的？
原创
2022-07-18 10:57:41
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目前流行的的管理模型都是以过程为为核心的，为什么呢？请看如下的实际案例。 A 科技经常给客户 EMS 寄送合同等其他资料，最初总是由 B 公司承运，B 公司的邮资比较便宜。 有一次从北京寄送资料到深圳客户 F，深圳大雨，恰好客户的办公环境手机信号不好，B 公司以联系不到客户为由，
原创
2022-09-08 23:39:26
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Linux操作系统作为一种开源的操作系统，广泛应用于服务器端、嵌入式设备以及个人计算机等领域。而在Linux系统中，shell作为用户与内核之间的接口，扮演着至关重要的角色。在Linux系统中，最为常见且广泛使用的shell即为bash（Bourne Again Shell），其功能强大且灵活，可以通过命令行与系统进行交互操作。那么，为什么说Linux shell如此重要呢？
首先，Linux
# 为什么业务架构重要
在当今快速发展的数字化时代，企业面临着日益复杂和多样化的挑战。为了更好地应对这些挑战，建立一个清晰而有效的业务架构是至关重要的。业务架构不仅有助于组织清晰地了解自身的运营模式和流程，还可以帮助企业更好地规划未来的发展方向，提高运营效率，并降低成本。本文将介绍业务架构的重要性，并通过代码示例和图表来说明其作用。
## 1. 提高组织运营效率
一个清晰的业务架构可以帮助企业
通过前面几篇的学习，我们了解了线性模型、逻辑回归、决策树的知识。下面就它们的应用领域和使用技巧进行说明。线性模型： 一般应用于回归问题上，适用于因变量和自变量之间有线性关系。在小数据集上用正规方程求解简单、快速，在大数据集上可用梯度下降法求解。逻辑回归：一般应用于二分类问题。分类器模型较简单，不能形成边界复杂的模型。决策树：决策树的最大缺点是原理中的贪心算法，因此它所做的选择只能是某种意
降低模型的过拟合的好方法就是正则化这个模型（即限制它）：模型有越少的自由度，就越难拟合数据。例如，正则化一个多项式模型，一个简单的方法就是减少多项式的阶数。
对于线性模型，正则化的典型实现就是约束模型中参数的权重。这里介绍三种不同约束权重的方法：Ridge回归，Lasso回归和Elastic Net。但介绍之前，先了解下结构风险最小化和参数缩减（参考：，）结构风险最小化是一种模型选择策略。模型选择
社区内有人发起了一个讨论，关于JVM是否一定需要GC？他们认为应用程序的回收目标是构建一个仅用来处理内存分配，而不执行任何真正的内存回收操作的 GC。即仅当可用的 Java 堆耗尽的时候，才进行顺序的 JVM 停顿操作。\\ 首先需要理解为什么需要GC。随着应用程序所应对的业务越来越庞大、复杂，用户越来越多，没有GC就不能保证应用程序正常进行。而经常造成STW的GC又跟不上实际的需求，所以才会不
1 什么是线性回归 线性回归算是机器学习中最基础的一个内容。虽然说基础，但是其背后蕴含的数学原理还是值得细细揣摩的。我们首先来看一下什么是线性回归。 给定一组数据集 ，其中 ，我们可以理解为特征，y假设为一维的。以房价预测为例，x就是一些影响房子价格的因素，比如面积，位置等，y就表示这套房子的价格。 线性回归的目的就是根据这个数据集，寻找一个最优的线性
混沌理论应该是科学理论中，最让人讨厌的理论之一了，因为该理论告诉我们，精确预言事物的长期发展是几乎做不到的事。但我们可以把设计与预言混合起来，形成一种新式的非线性与线性的融合（心理与物理的融合），这也是人机融合智能的难点之一吧。非线性是自然界复杂性的典型性质之一，那么你对非线性了解多少呢?以下可见一斑： 什么是非线性数学关系，不是直线而是曲线
大数据的价值不仅在于大，更在于精 大数据作为新时代的重要生产要素，有助于推动我国经济转型发展、重塑国家竞争优势。虽然党和国家高度重视大数据，但在实际工作中，我们发现依然存在一些问题，如我国大数据应用发展不均衡，行业应用广度和深度明显不足，与金融、实体经济融合不够。 以普惠金融为例。相关业务主要由20万元以下的小额贷组成，怎么能做到“小额、高频、信用贷”，涉及客户挖掘、客户画像、特征检验和分
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原创
2022-07-15 21:31:45
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1.1、线性规划问题 在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G.B.Dantzig提出求解线性规划的单纯形方法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中日益广泛与深入。
MirageOS是啥东东?为什么它很重要?在云端运行的应用程序大多数并不是针对在云端运行而经过优化的。它们本身假设需要依附底层操作系统，其中包括安全漏洞和臃肿软件。将大型服务器分隔成一个个小型虚拟机让许多新的公司得以成功创办起来、实现规模化。这对新服务来说是好事，可是那些虚拟机有许多是单一用途的，不过含有基本上整个操作系统，这种操作系统本身像Web服务器那样运行应用程序。这就意味着，占用的一大部分
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2017-03-27 15:27:11
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线性模型小结 线性模型，顾名思义，就是使用将特征的线性组合得到的超平面划分特征空间的方法。简单的在二维空间中，线性模型就是一条直线，而在三维空间中，线性模型就是一个平面，它们都可以将所在空间划分为两部分。当有多个超平面的时候可以将空间划分为多个区域。怎么得到线性模型？在PRML中将主要的方法划分为三种方式1：discriminant function即判别函数法
