决定系数(coefficient of determination,R2)是反映模型拟合优度的重要的统计量,为回归平方和与总平方和之比.R2取值在0到1之间,且无单位,其数值大小反映了回归贡献的相对程度,即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比. R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标,R2越大(接近于1),所拟合的回归方程越优.   假设一数据集包括y1,...,yn共n个观察值,相对应的模型预测值分别为f1,...,fn.定义残差ei = yi − fi,平均观察值为 虽然R2可以用

AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下. (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大. (2)训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合.Dropout虽有单独的论文论述,但是AlexNet将其实用化,通过实践

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

https://zhidao.baidu.com/question/565190261749684764.html 回归平方和 ESS,残差平方和 RSS,总体平方和 TSS   总变差          (TSS):被解释变量Y的观测值与其平均值的离差平方和(总平方和)(说明 Y 的总变动程度) 解释了的变差          (ESS):被解释变量Y的估计值与其平均值的离差平方和(回归平方和) 剩余平方和         (RSS):被解释变量观测值与估计值之差的平方和(未解释的平方和) 他

Atitit. 如何判断软件工程师 能力模型 程序员能力模型  项目经理能力模型 这里能力模型的标准化是对工具的使用为基本 工具(ide,语言,类库,框架,软件) 第一步 ::可使用api 类库 框架 工具 级别 普通工程师级别,基本90%的人终生都只能这样的级别  基本三年左右就可以达到此级别 弟二级: 可维修,维护级别 标志::可以搞个插件什么的 ,对框架类库内部实现大概了解了.高级工程师 可以实现非技术高核心的模块 较中高级的模块实现 大约9%的人处于这个级别   约需要5年可达到次级别

R语言利用ROCR评测模型的预测能力 说明 受试者工作特征曲线(ROC),这是一种常用的二元分类系统性能展示图形,在曲线上分别标注了不同切点的真正率与假正率.我们通常会基于ROC曲线计算处于曲线下方的面积AUC(area under curve),并以此峰面积来衡量相应分类模型的性能. 操作 继续使用telecom churn数据集作为样例数据集 library(caret) data(churn) str(churnTrain) churnTrain = churnTrain[,!names(

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(

OSI 七层模型通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯,因此其最基本的功能就是帮助不同类型的主机实现传输数据 . 完毕中继功能的节点通常称为中继系统.在OSI七层模型中,处于不同层的中继系统具有不同的名称. 一个设备工作在哪一层,关键看它工作时利用哪一层的数据头部信息.网桥工作时,是以MAC头部来决定转发port的,因此显然它是数据链路层的设备. 详细说: 物理层:网卡,网线,集线器,中继器,调制解调器 数据链路层:网桥,交换机 网络层:路由器 网关工作在第四层传输层及

本文源自于Kevin Markham 的模型评估:https://github.com/justmarkham/scikit-learn-videos/blob/master/05_model_evaluation.ipynb 应办事项: 我的监督学习应该使用哪一个模型 我的模型中应该选择那些调整参数 如何估计模型在样本数据外的表现 评论: 分类任务:预测未知鸢尾花的种类 用三个分类模型:KNN(K=1),KNN(K=5),逻辑回归 需要一个选择模型的方法:模型评估 1. 训练测试整个数据集 在

一.基础理解 LASSO 回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression)是模型正则化的一定方式: 功能:与岭回归一样,解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题: 二.LASSO 回归 以线性回归为例 1)对于岭回归 任务:让最小化的损失函数对应的 θ 值尽量的小: 操作:在损失函数中添加了一项::希望在最小化损失函数时通过添加的此项代数式来控制参数 θ 的大小,并且为了平衡新的损失函数中的两项代数式对损失函数的影响

一.基础理解 模型正则化(Regularization) # 有多种操作方差,岭回归只是其中一种方式: 功能:通过限制超参数大小,解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题: 影响拟合曲线的两个因子 模型参数 θi (1 ≤ i ≤ n):决定拟合曲线上下抖动的幅度: 模型截距 θ0:决定整体拟合曲线上下位置的高低: 二.岭回归 岭回归(Ridge Regression):模型正则化的一种方式: 解决的问题:模型过拟合: 思路:拟合曲线上下抖动的幅度主要受模型参数的影响,限制参数的大小可以限制

前一阵子參加炼数成金的MapReduce培训,培训中的作业样例比較有代表性,用于解释问题再好只是了. 有一本国外的有关MR的教材,比較有用.点此下载. 一.MapReduce应用场景 MR能解决什么问题?一般来说,用的最多的应该是日志分析,海量数据排序处理.近期一段时间公司用MR来解决大量日志的离线并行分析问题. 二.MapReduce机制 对于不熟悉MR工作原理的同学,推荐大家先去看一篇博文:http://blog.csdn.net/athenaer/article/details/82039

Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词(Word). 引子: 应用于文本的BoW model Wikipedia[1]上给出了如下例子: John likes to watch movies. Mary likes too. John als

一.创建Model模型 Extjs4.10提供了两种方法来创建Model模型,也就是创建类 方法一: Ext.define('person',{              extend:'Ext.data.Model'     //必须继承类           fields:[                     {name:'name',type:'auto'},                       {name:'age',type:'int'},                

所谓的“共面”,即阻抗线和参考层在同一平面,即阻抗线被VCC/GND所包围, 周围的VCC/GND即为参考层. 相较于单端和差分阻抗模型,共面阻抗模型多了一个参数D1,即阻抗线和参 考层VCC/GND之间的间距. 在Palor Si9000中,下面红色标注的工具栏图标为coplanar模型组: 针对共面模型,下面只选几种典型模型来进行说明,更详细全面的内容 请参考同组笔记本下的"常见的阻抗模型---整理版".   另外注意,此组模型都是wavegide模式.   1.  Surface

作者:wjmishuai 出处: http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/50890214 原始数据是28*28 1:数据层: layer { name: "mnist"//数据层的名字是mnist type: "Data"//这个层的类型是data top: "data"//产生两个blob,一个是data blob top: "label"//一个是lable blob

一.R语言的mlr packages install.packages("mlr")之后就可以看到R里面有哪些机器学习算法.在哪个包里面. a<-listLearners() 这个包是听CDA网络课程<R语言与机器学习实战>余文华老师所述,感觉很棒,有待以后深入探讨.以下表格是R语言里面,52个机器学习算法的来源以及一些数据要求. class name short.name package note type installed numerics factors or

参考这篇文章: https://blog.csdn.net/mijiaoxiaosan/article/details/73251443 看了下: 最核心的如下:其最重要的创新应该就是Self-Attention的使用级联的多头attention架构. 两点:multi-head attention 和 self-attention.

先从bootloader開始,由于临时眼下这些都会是裸机程序相关. 本人这里是VMwarm10.0上安装的红帽linux虚拟机.从以下的截图中能够看出 裸机开发流程: 这里先做第三步(第一步第二步已提供好).感受总结一下ARM裸机开发须要哪些工具.用到的时候再具体介绍. 要做第三步,首先要安装交叉编译器! 找到安装包,解压到根文件夹下(解压后边加上 -C  /) 这里交叉工具链会自己主动解压到根文件夹下的 /usr/local/arm/ 文件夹以下 watermark/2/text/aHR0cD

先来看这幅经典的图: https://juejin.im/entry/590801780ce46300617c89b8 renderObject相当于iOS 的view renderlayer完成了一次模拟合成: 将在合成时无需特殊处理几个renderObject整合成一个renderlayer管理的数组,在具体绘制时直接合成即可: 每一个单独的renderlayer和它的父子renderlayer都不能直接合成,需要做特殊的处理: renderlayer管理的一个或多个视图作为一个整体,标志着

Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www