negative log likelihood文章目录negative log likelihood似然函数(likelihood function)OverviewDefinition离散型概率分布(Discrete probability distributions)连续型概率分布(Continuous probability distributions)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)对数似然(log likelihood)负对数似然(ne

教学目标:1.使学生了解JAVA课程的性质.定位.作用:为什么要学习JAVA?让学生知道如何学好JAVA: 教学内容: 一.        问几个问题 1.             你们到这里来干什么的? 来学习JAVA程序设计 为什么要来学习JAVA呢? 找个好工作,拿到高薪水 2.             怎么样才能达到你们的目标呢? 有的同学说学好JAVA就可以了,但是如何才能学好呢? 学好JAVA的几个关键 1.             认认真真上课 2.             按时按

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha

0.随机森林的思考 随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯

二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数:整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来,再除以2求一下均值. 为简单起见,先看下 一个样本 的情况,此时二次代价函数为:$C = \frac{(y-a)^2} {2}$ $a=\sigma(z), z=\sum w_j*x_j +b$  ,其中a就代表激活函数的输出值,这个符号$\sigm

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

背景 在网站开发中,文件上传是很常见的一个功能.相信很多人都会遇到这种情况,想传一个文件上去,然后网页提示"该文件过大".因为一般情况下,我们都需要对上传的文件大小做限制,防止出现意外的情况. 但是在有些业务场景中,大文件上传又是必须的,比如邮箱附件,或者内部OA等等. 问题 服务端为什么不能直接传大文件?跟php.ini里面的几个配置有关 upload_max_filesize = 2M //PHP最大能接受的文件大小 post_max_size = 8M //PHP能收到的最大PO

准备来一波新技术,待续.... Old: 联系源码:https://github.com/dunitian/LoTHTML5 文档下载:https://github.com/dunitian/LoTDotNet/ 思维导图(不断更新): 图片:http://dnt.dkill.net/DNT/HTML5/index.jpg 源码:http://dnt.dkill.net/DNT/HTML5/h5.zip 在线文档:http://dnt.dkill.net/DNT/HTML5 00.Web大前端时

Web大前端时代之:HTML5+CSS3入门系列:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5121725.html 源码:https://github.com/dunitian/LoTHTML5/tree/master/LoTHTML5/4.HTML5定位 定位类型 IP 定位 优点 任何位置都可用 在服务器端处理 缺点 不精确,一般精确到城市 运算代价大,可能出错 代理的时候就可能定位出错了 GPS定位 优点 定位精准 缺点 定位时间长,耗电量大 室内效果不好 需要

TPCx-BB是大数据基准测试工具,它通过模拟零售商的30个应用场景,执行30个查询来衡量基于Hadoop的大数据系统的包括硬件和软件的性能.其中一些场景还用到了机器学习算法(聚类.线性回归等).为了更好地了解被测试的系统的性能,需要对TPCx-BB整个测试流程深入了解.本文详细分析了整个TPCx-BB测试工具的源码,希望能够对大家理解TPCx-BB有所帮助. 代码结构 主目录($BENCH_MARK_HOME)下有: bin conf data-generator engines tools

string 与 String,大 S 与小 S 之间没有什么不可言说的秘密 目录 小写 string 与大写 String 声明与初始化 string string 的不可变性 正则 string 与原义 string string 的转义序列 格式化字符串 操作子字符串 字符串的 null 与 ""(空) 可提高性能的 StringBuilder 序 字符串是 String 类型的对象,它的值是文本. 在内部,文本被存储为 Char 对象的顺序只读集合. C# 字符串末尾没有以 n

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

                                    行为类模式大PK 行为类模式包括责任链模式.命令模式.解释器模式.迭代器模式.中介者模式.备忘录模式.观察者模式.状态模式.策略模式.模板方法模式.访问者模式.该组设计模式众多,如下我们着重介绍一下命令模式VS策略模式.状态模式VS策略模式.观察者模式VS责任链模式. 命令模式VS策略模式 命令模式和策略模式类图很相似,只是命令模式多了一个接收者(Receiver)角色,通过确切的Command类调用Receiver类,实现

                                  结构类模式大PK 结构类模式包括适配器模式.桥梁模式.组合模式.装饰模式.门面模式.享元模式和代理模式.之所以称其为结构类模式,是因为他们都是通过组合类或对象产生更大结构以适应更高成层次的逻辑需求.我们来分析一下装饰模式和代理模式.装饰模式和适配器模式. 装饰模式VS代理模式 首先要说明的是装饰模式是代理模式的特殊应用,两者的共同点是有相同的接口,不同点事代理模式着重对代理过程的控制,而装饰模式则是对类的功能进行加强或减弱,着重

                                    创建类模式大PK 创建类模式包括工厂方法模式.建造者模式.抽象工厂模式.单例模式和原型模式,他们能够提供对象的创建和管理职责.其中单例模式和原型模式模式非常容易理解,单例模式是要保持在内存中只有一个对象,原型模式是通过复制的方式产生一个新的对象.而工厂方法模式.抽象工厂模式和建造者模式,这三者之间有较大的相似性. 工厂方法模式VS建造者模式 工厂方法模式注重的是整体对象的创建方法,而建造者模式注重的是部件构建的过程,旨在通过

刘海峰:国内知名微软开源技术网站51Aspx 创始人,十年以上的Asp.net从业经验,微软MSDN特约讲师.Teched讲师.ImagineCup大赛评委.人大出版社研修班特约讲师,曾多次受邀访问美国西雅图的微软总部,2009年与业内知名MVP组建易纵互联(北京)科技有限公司并任运营总监.现专注于微软Azure技术领域,在Azure平台进行功能实践和传统Web平台迁移方面有诸多实战经验.陈锐:2002-2008 Visual Basic MVP魏滔序:2009-2011微软MVP,2007 C

首先需要声明的是"语法糖"这个词绝非贬义词,它可以给我带来方便,是一种便捷的写法,编译器会帮我们做转换:而且可以提高开发编码的效率,在性能上也不会带来损失.这让java开发人员羡慕不已,呵呵. 1．  经过简化的Property 早些时候我们这样声明Property 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 private string _myName;   public string MyName   {       get { return _myName; }       

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结

Atitit.你这些项目不都是模板吗?不是原创  集成和整合的方式大总结 1.1. 乔布斯的名言:创新即整合(Creativity is just connecting things).1 1.2. 腾讯的微创新1 2. 那么软件系统集成和整合的方式常见的有哪些呢? 1 2.1. 一.软件系统功能完全融合在一个系统中2 2.2. 软件系统间以接口方式相互调用2 2.3. 直接访问数据库不是最好的解决方案2 2.4. Gui2 2.5. cli2 2.6. Sso单点登录2 企业在信息化的过程中会

Atiti.大企业病与小企业病 大公司病与小公司病 1. 大企业病,一般会符合机构臃肿 .多重领导 .人才流失的特点.1 2. 大企业病避免方法1 3. 小企业病 1 3.1.1. 表现1 4. 如何改善小企业病2 1. 大企业病,一般会符合机构臃肿 .多重领导 .人才流失的特点. 机构臃肿是“大企业病”的基本特征.本来一个人能够处理的事务却安排一个小组,一个小组能处理的事务安排大队人马. 一般都会有许许多多的中层领导.高层领导.负责人,遇到利益有一堆人竞争,到了关键时刻互相推诿责任,使下属不知