机器学习十讲--第七讲-最优化 原创 MoooJL 2021-07-20 09:20:59 博主文章分类:机器学习 ©著作权 文章标签 机器学习 文章分类 机器学习 人工智能 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者MoooJL的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:机器学习十讲--第八讲-维度灾难 下一篇:机器学习十讲--第六讲-降维 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 Linux常用命令精讲 1.Linux命令概述shell程序b.shell是Linux中用户与内核之间的翻译官,当用户登录Linux时,Linux会自动加载一个shell程序,在Linux中shell程序对应的文件在/bin/bash2.Linux命令的分类内部命令:是集成于Shell解释器程序(如Bash)内部的一些特殊指令,也称为内建(Built-in)指令。内部命令属于shell的一部分,所以没有单独对应的系统文件 常用命令 【SSM-BOOT】七、MyBatis-Plus高级用法:最优化持久层开发 七、MyBatis-Plus高级用法:最优化持久层开发目录一、MyBatis-Plus快速入门1.1 简介1.2 快速入门二、MyBatis-Plus核心功能2.1 基于Mapper接口CRUDInsert方法Delete方法Update方法Select方法自定义和多表映射2.2 基于Service接口CRUD对比Mapper接口CRUD区别:使用Is spring java 数据库 【CSS】第九讲:CSS基本选择器(1) 本文讲了部分CSS选择器 选择器 属性值 基本语法 《机器学习十讲》学习报告七 机器学习的优化目标 一,梯度下降法 batch梯度下降法: 随机梯度下降SGD 线性衰减然后保持为常数 梯度爆炸和悬崖 解决方法:梯度阶段 启发式梯度截断干涉以减少步长 二,动量法 在参数更新时考虑历史梯度信息 Nesterov动量法 机器学习 机器学习十讲-第二讲回归 回归 回归三大模型 线性回归 岭回归 LASSO回归 使用回归模型预测鲍鱼年龄 一、导入数据,进行分析 可以看出鲍鱼有9个特征 每个特征所对应的数据代表的含义是: 数据集一共有 4177 个样本,每个样本有 9 个特征。其中 rings 为鲍鱼环数,能够代表鲍鱼年龄,是预测变量。除了 sex 为离散 机器学习 岭回归 线性回归 数据集 机器学习十讲-第一讲 有监督学习 含义 数据集中的样本 机器学习 数据 聚类 数据集 机器学习十讲--第八讲-维度灾难 机器学习 《机器学习十讲》学习报告十 强化学习: 智慧决策的过程,通过过程模拟和观察来不断学习,提高决策能力 策略:在特定状态下应该怎么采取行动 目的:找到最佳策略,即能够获得最大奖励的策略 数学模型: 策略和目标: 在马尔科夫决策过程中,最终需要求解一个策略,他是行动和状态之间的映射 分为确定性策略和随机性策略 目标:最大化累计奖励的 机器学习 机器学习十讲--第六讲-降维 机器学习 机器学习十讲-第三讲分类 感知机 原理 下面用一个 perception 函数实现上述算法。为了深入观察算法运行过程, 机器学习 数据 迭代 误分类 机器学习十讲--第五讲-聚类 机器学习 Java语言十五讲(第七讲 InnerClass) 我们平时写的程序是由一个个类构成的,这些类之间是相互独立的关系。我们说过,这种思路源自对现实世界的模拟,拉近了“问题空间”和“解决空间”。因此简化了系统的设计。而Inner class 内部类是指一个类是另一个类的内部成员,定义在某个类的内部的,对外可能可见也可能不可见。 Java 《机器学习十讲》学习报告九 深度学习应用领域全面突破:机器翻译 语音识别等 神经元与感知机 多层感知机 多个神经元以全连接层次相连 网络称为前馈神经网络 也称多层感知机 多层感知机能够逼近任何函数 误差函数 梯度计算:后向传播BP: 前向传播计算误差,后向传播计算梯度 机器学习与深度学习之间差别 机器学习 《机器学习十讲》学习报告八 维度灾难: 随着维度的增多,问题的复杂性(或计算代价)呈指数型增长的现象 基于距离的机器学习模型 稀疏度与过度拟合 过度拟合:模型对已知数据拟合较好,新的数据拟合较差 高维空间中样本变得极度稀疏,容易造成过度拟合问题 计算复杂度:决策树 随着维数的增加。计算复杂度指数增长 只能求近似解得到局部最优解 机器学习 《机器学习十讲》学习报告四 一,模型提升方法 模型误差来源: 逼近误差 估计误差:训练到的函数与模型空间最好的函数的距离 线性到非线性模型: 线性回归:多项式回归 支持向量机 决策树:空间划分的思想来处理非线性数据 决策树的生成: 从根节点开始,选择对应特征 选择节点特征分割点 二,节点特征和分割点的选择 不纯度:表示落在当前 机器学习 shell编程第七讲 例子: 系统 RHCE 第七讲 进程 PTS 伪终端 pseudoterminal 图形界面下,没有数量限制。 pts/X 用SSH远程登录会生成一个伪终端。 ps auxrestart进程重启,需要停止 reload进程重载进程不停止 -15时候 oom_ linux 职场 进程 休闲 《机器学习十讲》学习报告六 数据维度灾难需要降维 实际数据会有很多的维度,但对数据处理时,不能将所有数据的维度都当做一个参数,那样就会导致我们口中的维度灾难 那么,维度灾难该怎么处理呢 1主要成分分析 基本思想:构造原始特征的一系列线性组合形成的线性无关低纬特征,以去除数据的相关性,并使降维后的数据最大程度的保持原始高维数据的 机器学习 《机器学习十讲》学习报告三 点到平面距离: 梯度下降法: 最大似然法: 如何做分类? 感知机: 找到一条直线将两类数据分开 支持向量机: 找到一条直线将两类数据分开,还要使数据离直线尽可能的远 逻辑回归: 使观察到训练集的“可能性”最大 分类问题的评价指标: 机器学习 《机器学习十讲》学习报告五 数学基础:凸函数与Jensen不等式 凸函数:弦在弧上 聚类:样本没有类别标签,一种典型的无监督学习方法 相同类的样本之间距离较近 不同类的样本之间距离较远 K-means模型 模型求解: 交替迭代法: 固定c优化r, 固定r优化c, 固定c,优化r 固定r,优化c K-Means算法流程 1,随机 机器学习 skywalking 实时监控 (以下内容来自2008 SKYLINE 华东区用户大会上的ppt文件)Skyline系列软件是基于GIS、RS、GPS和虚拟现实技术的三维可视化地理信息系统。能够利用数字正射影像、数字高程模型、矢量数据、3D模型和非空间属性数据等信息源,创建交互式的三维可视化场景;能够迅速创建、编辑、浏览、处理和分析广域范围的真实三维地表景观、建筑物景观等,并且支持大型数据库和实时信息通讯技术,从而满足国防军事、 skywalking 实时监控 产品 数据库 internet 服务器 目前SpringBoot用什么版本比较多 springboot整合之logback日志配置springboot整合pagehelper分页springboot整合本地缓存springboot整合redis + redissonspringboot整合elasticsearchspringboot整合rabbitMqspringboot整合canalspringboot整合springSecurity(前后端不分离版本) &nbs spring boot java 数据库 spring maven Java 手动关闭线程id 线程,相比进程更加轻量级,系统开销更小,但过多的线程因系统资源占用多,导致系统性能下降,因此有关线程的管理不得不去做。在java中如何创建线程呢?相比这样的文章都已多如牛毛,笔者在这里只简单的重述一下。常见的有两种方式:1.继承Thread类并重写run方法2.实现Runnable接口,通过 new Thread(runnableImpl)方式第2中方式显得更加的灵活,也是经常被采用的方式,第一种 Java 手动关闭线程id java 线程 线程中断 开发者 实例分割精度最高的算法 如题:给定一个长度为n英寸的钢条和一个价格表pi(i = 1,2,...n),求分割钢条方案。使得销售收益最大。对以上的价格表例子。进行模拟分割:r1 = 1,分割方案1 = 1(无分割) r2 = 5,分割方案2 = 2(无分割) r3 = 8, 分割方案3 = 3(无分割) r4 = 10, 分割方案4 = 2 + 2 r5 = 13, 分割方案5 = 2 + 3 r6 = 17, 分割方案6 实例分割精度最高的算法 数据结构与算法 测试 ci i++ java 哪些是有序的list Java 集合框架早在Java 2中之前,Java就提供了特设类。比如:Dictionary, Vector, Stack, 和Properties这些类用来存储和操作对象组。虽然这些类都非常有用,但是它们缺少一个核心的,统一的主题。由于这个原因,使用Vector类的方式和使用Properties类的方式有着很大不同。集合框架被设计成要满足以下几个目标:该框架必须是高性能的。基本集合(动态数组,链 java 哪些是有序的list java 有序map 集合框架 List