Ridge回归 由于直接套用线性回归可能产生过拟合,我们需要加入正则化项,如果加入的是L2正则化项,就是Ridge回归,有时也翻译为岭回归.它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项,和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α.损失函数表达式如下: J(θ)=1/2(Xθ−Y)T(Xθ−Y)+1/2α||θ||22 其中α为常数系数,需要进行调优.||θ||2为L2范数.Ridge回归的解法和一般线性回归大同小异.如果采用梯度下降法,则每一轮θ迭代的表达式是: θ=θ−(βXT

记一次latency问题排查:谈Go的公平调度的缺陷 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1587897390639953806&wfr=spider&for=pc

模型泛化与岭回归与LASSO 模型正则化 模型正则化,简单来说就是限制参数大小 模型正则化是用什么思路来解决先前过拟合的由于过于拟合导致的曲线抖动(线性方程前的系数都很大) 线性回归的目标就是求一个最优解,让损失函数尽可能的小也就是使求出来的均方误差尽可能的小 如果过拟合的话,就会让theta系数过大,那么怎么限制呢,可以改变损失函数,加入模型正则化,将其加上所有thetai的平方和乘上一个常数(这个阿尔法是个新的超参数,代表着后面的式子在整个式子中的重要程度(占比)),变为 让式子中的thet

Ref: http://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51596877 Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw Ref: nullege.com/codes Lasso Regression |-- Coordinate descent |-- Least Angle Regression |-- ElasticNet |-- Compressive sensing Lasso回归模型 是一个用

一.岭回归和 LASSO 回归的推导过程 1)岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题 具体操作:在原始的损失函数后添加正则项,来尽量的减小模型学习到的 θ 的大小,使得模型的泛化能力更强: 2)比较 Ridge 和 LASSO 名词 Ridge.LASSO:衡量模型正则化: MSE.MAE:衡量回归结果的好坏: 欧拉距离.曼哈顿距离:衡量两点之间距离的大小: 理解 Ridge.LASSO:在损失函数后添加的正则项不同: MSE.MAE:两种误差的表现形式与对应的 Ridge 和

一.什么是BSP模型 概述 BSP(Bulk Synchronous Parallel,整体同步并行计算模型)是一种并行计算模型,由英国计算机科学家Viliant在上世纪80年代提出.Google发布的一篇论文(<Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing>)使得这一概念被更多人所认识,据说在Google 80%的程序运行在MapReduce上,20%的程序运行在Pregel上.和MapReduce一样,Google并没有开源Pregel

      多元线性回归模型 的最小二乘估计结果为 如果存在较强的共线性,即 中各列向量之间存在较强的相关性,会导致的从而引起对角线上的 值很大 并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大.即参数估计量的方差也增大,对参数的估计会不准确. 因此,是否可以删除掉一些相关性较强的变量呢?如果p个变量之间具有较强的相关性,那么又应当删除哪几个是比较好的呢? 本文介绍两种方法能够判断如何对具有多重共线性的模型进行变量剔除.即岭回归和LASSO(注:LASSO是在岭回归的基础上发展的)     思想:

一． 重叠I/O的概念当调用ReadFile和WriteFile时,如果最后一个参数lpOverlapped设置为NULL,那么线程就阻塞在这里,直到读写完指定的数据后,它们才返回.这样在读写大文件的时候,很多时间都浪费在等待ReadFile和WriteFile的返回上面.如果ReadFile和WriteFile是往管道里读写数据,那么有可能阻塞得更久,导致程序性能下降.为了解决这个问题,windows引进了重叠I/O的概念,它能够同时以多个线程处理多个I/O.其实你自己开多个线程也可以处理多个

5种基本的I/O模型:1)阻塞I/O ;2)非阻塞I/O; 3)I/O复用(select和poll);4)信号驱动I/O(SIGIO);5)异步I/O(POSIX.1的aio_系列函数). 操作系统中一个输入操作一般有两个不同的阶段: 第一:等待数据准备好.第二:从内核到进程拷贝数据.对于一个sockt上的输入操作,第一步一般是等待数据到达网络,当分组到达时,它被拷贝到内核中的某个缓冲区,第二步是将数据从内核缓冲区拷贝到应用程序缓冲区. 一.阻塞I/O模型 请求无法立即完成则保持阻塞. 整个过程

原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899 SIFT算法的应用 -目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像 作者:wawayu,July.编程艺术室出品. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 引言 本blog之前已经写了四篇关于SIFT的文章,请参考九.图像特征提取与匹配之SIFT算法,九(续).sift算法的编译与实现,九(再续).教你一步一步用c语言实现sift算法.上,及九(

我们讲过Magento有两种模型,简单模型和EAV(Entity Attribute Value)模型.上一章我们讲过所有的Magento模型都是继承自Mage_Core_Model_Abstract / Varien_Object.简单模型和EAV模型的区别在于资源模型(Model Resource).虽然所有的资源模型都最终继承"Mage_Core_Model_Resrouce_Abstract",但是简单模型是直接继承"Mage_Core_Model_Mysql4_Ab

0,前言 在css2.1 之前,我们都熟知的两种盒模型,一种是w3c标准盒模型,另外一种是怪异模式下的盒模型.在css3之前我们一直使用的是标准盒模型,但是标准盒模型的宽度总是需要小心的去使用,稍有不甚,有会带来混乱.css3让我们之前了解的怪异模式能够很好的在页面中使用,下面来了解下上面提到的w3c标准盒模型和怪异模式下的盒模型. div { width: 200px; height: 100px; padding: 20px; border:30px solid blue; margin:

原文来自:http://www.yuanyong.org/blog/cv/bow-mode 重复造轮子并不是完全没有意义的. 这几天忙里偷闲看了一些关于BOW模型的知识,虽然自己做图像检索到目前为止并没有用到过BOW模型,不过了解一下BOW并不是一件毫无意义的事情.网上关于理解BOW模型也很多,而且也很详细,再写一点关于BOW模型的理解,无异于重新造一次轮子,不过我一直坚信重复造轮子并不是完全没有意义的,重要的是你能够从中学到很多的知识,如果可能,你甚而再这个重复造轮子的过程中发现新问题,并进行

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

http://blog.csdn.net/tianmohust/article/details/6677985 一).Epoll 介绍 Epoll 可是当前在 Linux 下开发大规模并发网络程序的热门人选, Epoll 在 Linux2.6 内核中正式引入,和 select 相似,其实都 I/O 多路复用技术而已 ,并没有什么神秘的.其实在 Linux 下设计并发网络程序,向来不缺少方法,比如典型的 Apache 模型( Process Per Connection ,简称 PPC ), TP

简介: RDF 越来越被认为是表示和处理半结构化数据的一种极好选择.本文中,Web 开发人员 Philip McCarthy 向您展示了如何使用 Jena Semantic Web Toolkit,以便在 Java 应用程序中使用 RDF 数据模型. “资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)”最近成为 W3C 推荐标准,与 XML 和 SOAP 等 Web 标准并排.RDF 可以应用于处理特殊输入数据(如 CRM)的领域,已经广泛用于社会网络和自助出

更多内容参见<并发与同步>系列 一.引子 二.JMM 三.Java中的线程 四.线程安全 五.锁优化       一.引子 运算能力 摩尔定律:晶体管数量,代表的CPU的频率 Amdahl定律:并行化与串行化的比重,代表的是多核心并行处理   物理机 物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处,物理机对并发的处理方案对于虚拟机的实现也有相当大的参考意义. 高速缓存:处理器和内存存取速度差异大,高速缓存做缓冲. 高速缓存的问题:缓存一致性:因为每个处理器都有自己的高速缓存,而它们又共享同

其实关于这方面的知识,我阅读的是<UNIX网络编程:卷一>,书里是以UNIX为中心展开描述的,根据这部分知识,在网上参考了部分资料.以Linux为中心整理了这篇博客. Linux的I/O模型 和Unix的I/O模型基本一致,Linux下一共有5种I/O模型[1] 阻塞式I/O模型: 非阻塞式I/O模型: I/O复用式模型: 信号驱动动式I/O模型 异步I/O模型 上面这个列表,算是绝大部分关于Linux I/O模型博客中都会贴出来的. 在上述5种I/O模型中,前4种,其实都可以划分为同步I/O

特别声明本随笔copy于egon(林海峰). 一 IO模型介绍 为了更好地了解IO模型,我们需要事先回顾下:同步.异步.阻塞.非阻塞 同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同,比如wiki,就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西.这其实是因为不同的人的知识背景不同,并且在讨论这个问题

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谈到Java多线程就涉及到多线程的模型及Java线程与底层操作系统之间的关系.正如我们熟知,现代机器可以分为硬件和软件两大块,如图2-5-1-1,硬件是基础,软件提供实现不同功能的手段.而且软件可以分为操作系统和应用程序,操作系统专注于对硬件的交互管理并提供一个运行环境给应用程序使用,应用程序则是能实现若干功能的并且运行在操作系统环境中的软件.同样,线程按照操作系统和应用程序两层次可以分为内核线程(Kernel Thread)和用户线程(User Thread).   图2-5-1-1 所谓内核