版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_21904665/article/details/52315642 ElasticNet 是一种使用L1和L2先验作为正则化矩阵的线性回归模型.这种组合用于只有很少的权重非零的稀疏模型,比如:class:Lasso, 但是又能保持:class:Ridge 的正则化属性.我们可以使用 l1_ratio 参数来调节L1和L2的凸组合(一类特殊的线性组合). 当多个特征和另一个特征相关的时候弹性网络

L1,L2,以及弹性网络 前情提要: 模型泛化与岭回归与LASSO 正则 ridge和lasso的后面添加的式子的格式上其实和MSE,MAE,以及欧拉距离和曼哈顿距离是非常像的 虽然应用场景不同,但是其表示出来的数学思想是非常相近的 对明科夫斯基距离进行泛化可以得到 对于任何向量x,都可以求其第i个维度的p次方的和在开p次方根,在数学上通常称其为Lp范数 (明科夫斯基距离:) 对于ridge来说,写成这种样式,一般称其为L2正则项 对于LASSO来说,写成这种样式,一般称其为L1正则项 这样就可

一.决策树(类型.节点特征选择的算法原理.优缺点.随机森林算法产生的背景) 1.分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的:目标变量是离散的,选择分类树:反之(目标变量是连续的,但自变量可以是分类的或数值的),选择回归树: 树的类型不同,节点分裂的算法和预测的算法也不一样: 分类树会使用基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点,然后用每个节点的类别情况投票决定预测样本的分类:回归树会使用最大均方误差来划分节点,然后用每个节点中样本的均值作为测试样本的预测值: 2.决策树的算法:ID3

0901-生成对抗网络GAN的原理简介 目录 一.GAN 概述 二.GAN 的网络结构 三.通过一个举例具体化 GAN 四.GAN 的设计细节 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.GAN 概述 GAN(生成对抗网络,Generative Adversarial Networks) 的产生来源于一个灵机一动的想法:What I cannot create, I do not understand.(

嵌入式操作系统VxWorks中网络协议存储池原理及实现 周卫东 蔺妍 刘利强 (哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江 哈尔滨,150001) 摘  要  本文讨论了网络协议存储池的基本原理和在嵌入式操作系统中的实现方法.为在嵌入式系统中实现TCP/IP协议栈,提供了一种有效.简洁.可靠的缓冲区管理. 关键词  VxWorks; mBlk; clBlk; 网络协议存储池 VxWorks操作系统是美国WindRiver公司于1983年设计开发的一种嵌入式实时操作系统(RTOS).它以良好的持续发展能力.

  1.mystery引入 1)网络嗅探属于网络攻防类的安全软件,其基于原始套接字技术开发的 2)原始套接字是一种套接字底层技术,它工作在网络层 3)谈到网络安全,刚好本学期学过这门课程,这里mystery总结下基于原始套接字技术开发的网络安全软件类型:    木马中的通信模块:为了躲避杀毒软件的检测,有一些木马程序采用原始套接字技术进行通信,例如,开启本地嗅探,对特定格式的ICMP报文进行响应触发.对外传输数据时采用自定义的报文格式,比如伪造成80端口中的请求或响应数据以逃过防火墙的阻断.  

特征提取: 特征降维的手段 抛弃对结果没有联系的特征 抛弃对结果联系较少的特征 以这种方式,降低维度 数据集的特征过多,有些对结果没有任何关系,这个时候,将没有关系的特征删除,反而能获得更好的预测结果 下面使用决策树,预测泰坦尼克号幸存情况,对不同百分比的筛选特征,进行学习和预测,比较准确率 python3学习使用api 使用到联网的数据集,我已经下载到本地,可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码:

php特级课---5.网络数据转发原理 一.总结 一句话总结: OSI七层模型 路由器 交换机 ARP 代理ARP 1.OSI7层模型? 电缆 MAC地址 ip 端口 应用 1层 通信电缆 2层 原MAC地址和要到达的MAC地址 3层 原ip和目的ip:同ip可能有多台电脑,对应多个MAC地址,所以需要找到真正需要的那个 4层 原端口号目的端口号 567层 人与应用软件完成(比如qq) 两台电脑通讯时,一台电脑通过7层模型组装数据,另一个通过7层模型解析数据 osi(Open System In

网络https工作原理 待办 https://www.runoob.com/w3cnote/https-ssl-intro.html

常见的GAN网络的相关原理及推导 在上一篇中我们给大家介绍了GAN的相关原理和推导,GAN是VAE的后一半,再加上一个鉴别网络.这样而导致了完全不同的训练方式. GAN,生成对抗网络,主要有两部分构成:生成器,判别器. 生成器网络的主要工作是负责生成样本数据,输入的是高斯白噪声z,输出的是样本数据向量x: 判别器网络的主要工作是负责检测样本的数据增加,输入真实或者生成的样本数据,输出样本的标签: 由于生成器和判别器都是需要经过网络进行训练的,所以两者都要能够微分. 生成对抗网络的工作方式是让第一

Caffe Python特征抽取 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段,如果是做实际的工程,那么C++接口用得会相对比较多.但是Caffe是支持Python和Matlab接口的,所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便 这里我主要是结合了Caffe官网的

1. 前言 Internet的高速发展,给人们的工作和生活带来了极大的便利,对Internet的服务品质和访问速度要求越来越高,虽然带宽不断增加, 用户数量也在不断增加,受Web服务器的负荷和传输距离等因数的影响,响应速度慢还是经常抱怨和困扰.解决方案就是在网络传输上利用缓存技术使得Web服 务数据流能就近访问,是优化网络数据传输非常有效的技术,从而获得高速的体验和品质保证. 网络缓存技术,其目的就是减少网络中冗余数据的重复传输,使之最小化,将广域传输转为本地或就近访问.互联网上传递的内容,大部

摘要:在实际工作中,我们经常会遇到这样的情况:想要安装Linux但是计算机不带光驱或软驱,或者是笔记本配置的非标准的软驱和光驱,如1394接口,USB接口等,在Linux安装时所引导的Linux内核一般都不会带这些接口的驱动,所以也无法通过本地安装Linux,此外,在一些场合,如机房,IT实验室,工厂生产线,有大量的计算机需要同时安装Linux,如果通过光驱的方式一个个安装,不仅效率低,也不利于维护.这是时候你就需要PXE的强大功能了.本文将就PXE的基本原理和工作方式进行简要介绍.具体的时间过

本文首发于我的公众号 Linux云计算网络(id: cloud_dev),专注于干货分享,号内有 10T 书籍和视频资源,后台回复「1024」即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫. 知其然而不知其所以然,不知也.老古人说得多好,学知识不懂得知识背后的原理,等于白学. 通过前面两篇文章,我们知道了容器的单主机网络和多主机网络,对于这么多网络方案,我们看到对 Docker 的整体网络结构好像没有改动,都是水平扩展的,那 Docker 网络究竟是怎么集成这么多网络方案而不改变自身原有的结构呢?本文

1.基于WPA2的加密标准还是能够被破解,一个弊端是他无法避开时候双方验证的模式来认证取得合法性的连接,当我们抓取足够多得双反认证的数据包之后就可以破解密码.之前很多片的博客写了如何破解这种加密的秘钥, 原理并没有说明通透,今天趁着学习之余,将这个原理阐述清楚. 2.渗透测试之前的嗅探是 非常重要的,越是深入的在渗透测试这个知识点深入越是感觉这样,可以很说,一次渗透测试能否取得实质性的成功,跟嗅探的程度占很大的原因. 常使用的嗅探无线网络频率带宽,以及强度的工具,Windows系统上我常使用Wi

1. 前言 Internet的高速发展,给人们的工作和生活带来了极大的便利,对Internet的服务品质和访问速度要求越来越高,虽然带宽不断增加, 用户数量也在不断增加,受Web服务器的负荷和传输距离等因数的影响,响应速度慢还是经常抱怨和困扰.解决方案就是在网络传输上利用缓存技术使得Web服 务数据流能就近访问,是优化网络数据传输非常有效的技术,从而获得高速的体验和品质保证. 网络缓存技术,其目的就是减少网络中冗余数据的重复传输,使之最小化,将广域传输转为本地或就近访问.互联网上传递的内容,大部

Neutron 对虚拟三层网络的实现是通过其 L3 Agent (neutron-l3-agent).该 Agent 利用 Linux IP 栈.route 和 iptables 来实现内网内不同网络内的虚机之间的网络流量,以及虚机和外网之间网络流量的路由和转发.为了在同一个Linux 系统上支持可能的 IP 地址空间重叠,它使用了 Linux network namespace 来提供隔离的转发上下文. NameSpace技术 ​ 在二层网络上,VLAN 可以将一个物理交换机分割成几个独立的虚

网络 ​ 网络(network)是一个隔离的二层网段,类似于物理网络世界中的虚拟 LAN (VLAN).更具体来讲,它是为创建它的租户而保留的一个广播域,或者被显式配置为共享网段.端口和子网始终被分配给某个特定的网络.根据网络的类型,Neutron network 可以分为: VLAN network(虚拟局域网) :基于物理 VLAN 网络实现的虚拟网络.共享同一个物理网络的多个 VLAN 网络是相互隔离的,甚至可以使用重叠的 IP 地址空间.每个支持 VLAN network 的物理网络可以

ifstat查看网卡流量的原理:读的是哪个/proc/ 接口啊 同diskIO一样,网络的IO也同样有统计计数的,是/proc/net/dev一个典型的输出就是这个样子的: root@station6:/proc# cat /proc/net/dev Inter-| Receive | Transmit face |bytes packets errs drop fifo frame compressed multicast|bytes packets errs drop fifo colls

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