注:最近在工作中,高频率的接触到了SVM模型,而且还有使用SVM模型做回归的情况,即SVR.另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了,从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识,花费了不少时间.因此在这里做个总结,比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别,也纪念一下与SVM相遇的两周年!这篇总结,不会涉及太多公式,只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识. 由于代码比较多,没有放到正文中,所有代码都可以在github中:link 0. 支持向量机(support

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' diabetes = datasets.load_diabetes() #使用 scikit-lea

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今天了解到sklearn这个库,简直太酷炫,一行代码完成机器学习. 贴一个自动生成数据,SVR进行数据拟合的代码,附带网格搜索(GridSearch, 帮助你选择合适的参数)以及模型保存.读取以及结果绘制. from sklearn.svm import SVR from sklearn.externals import joblib from sklearn.model_selection import GridSearchCV import numpy as np import matplo

http://www.uml.org.cn/yunjisuan/201212191.asp Hama中最关键的就是BSP(Bulk Synchronous Parallel-"大型"同步模型)模型, BSP的概念由Valiant(1990)提出的,"块"同步模型,是一种异步MIMD-DM模型,支持消息传递系统,块内异步并行,块间显式同步,该模型基于一个master协调,所有的worker同步(lock-step)执行, 数据从输入的队列中读取, 该模型的架构如图所示

学习资料:http://www.infoq.com/cn/articles/Java-memory-model-1 Java的并发采用的是共享内存模型(而非消息传递模型),线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信.多个线程之间是不能直接传递数据交互的,它们之间的交互只能通过共享变量来实现 同步是显式进行的.程序员必须显式指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥执行. 1.多线程通信 1.1 内存模型 Java线程之间的通信由Java内存模型(JMM)控制,JM

Java的并发采用的是共享内存模型(而非消息传递模型),线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信.多个线程之间是不能直接传递数据交互的,它们之间的交互只能通过共享变量来实现 同步是显式进行的.程序员必须显式指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥执行. 1.多线程通信 1.1 内存模型 Java线程之间的通信由Java内存模型(JMM)控制,JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见. 从抽象的角度来看,JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系:线程

转载地址:http://developer.51cto.com/art/201811/587220.htm [51CTO.com原创稿件]这篇文章主要介绍模型产生的问题背景,解决的问题,处理思路,相关实现规则,环环相扣,希望读者看完这篇文章后能对 Java 内存模型体系产生一个相对清晰的理解,知其然知其所以然. 内存模型产生背景 在介绍 Java 内存模型之前,我们先了解一下物理计算机中的并发问题,理解这些问题可以搞清楚内存模型产生的背景. 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

上一篇总结了潜在语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA),LSA主要使用了线性代数中奇异值分解的方法,但是并没有严格的概率推导,由于文本文档的维度往往很高,如果在主题聚类中单纯的使用奇异值分解计算复杂度会很高,使用概率推导可以使用一些优化迭代算法来求解. Thomas Hofmann 于1998年根据似然原理定义了生成模型并由此提出了概率潜在语义分析模型(Probabilistic Latent Semantic Analysis),简称PLSA. PLSA属于概率

import pandas as pd # 导入第三方模块from sklearn import svmfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn import metrics # 读取外部数据letters = pd.read_csv(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\13\\letterdata.csv')print(letters.shape)# 数据前5行print(letters.head(

[51CTO.com原创稿件]这篇文章主要介绍模型产生的问题背景,解决的问题,处理思路,相关实现规则,环环相扣,希望读者看完这篇文章后能对 Java 内存模型体系产生一个相对清晰的理解,知其然知其所以然. 内存模型产生背景 在介绍 Java 内存模型之前,我们先了解一下物理计算机中的并发问题,理解这些问题可以搞清楚内存模型产生的背景. 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,物理机的解决方案对虚拟机的实现有相当的参考意义. 物理机的并发问题 硬件的效率问题 计算机处理器处理绝大多数运

学界| UC Berkeley提出新型分布式框架Ray:实时动态学习的开端 from:https://baijia.baidu.com/s?id=1587367874517247282&wfr=pc&fr=_lst 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求,近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray,主要针对当前集群计算框架无法满足高吞吐量和低延迟需求的问题,以及很多模拟框架局限于静态计算图的缺点,并指出强化学习范式可以自然地结合该框架. 人工智能在一些现实

1.word2vec 耳熟能详的NLP向量化模型. Paper: https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf Java: http://deeplearning4j.org/word2vec C++: https://github.com/jdeng/word2vec Python: https://radimre

转载自:CSDN Nine-days   近日,Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经网络的内存占用.加快推断速度及节省能耗.Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法,例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等. 项目地址:https://github.com/NervanaSystems/distiller/ 文档地址:https://nervanasystems.github.io/distiller/

目录 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph Attention Network Tips Deep Generative Models for Graphs GraphRNN: a Auto-Regressive Models Tractability 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106160122 Graph Neural N

对抗性鲁棒性与模型压缩:ICCV2019论文解析 Adversarial Robustness vs. Model Compression, or Both? 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ye_Adversarial_Robustness_vs._Model_Compression_or_Both_ICCV_2019_paper.pdf Code is available at https://githu

个人创作公约:本人声明创作的所有文章皆为自己原创,如果有参考任何文章的地方,会标注出来,如果有疏漏,欢迎大家批判.如果大家发现网上有抄袭本文章的,欢迎举报,并且积极向这个 github 仓库 提交 issue,谢谢支持~ 本篇文章参考了大量文章,文档以及论文,但是这块东西真的很繁杂,我的水平有限,可能理解的也不到位,如有异议欢迎留言提出.本系列会不断更新,结合大家的问题以及这里的错误和疏漏,欢迎大家留言 JMM 相关文档: Java Language Specification Chapter

JMM 相关文档: Java Language Specification Chapter 17 The JSR-133 Cookbook for Compiler Writers - Doug Lea's Using JDK 9 Memory Order Modes - Doug Lea's 内存屏障,CPU 与内存模型相关: Weak vs. Strong Memory Models Memory Barriers: a Hardware View for Software Hackers

PGL图学习之图神经网络ERNIESage.UniMP进阶模型[系列八] 原项目链接:fork一下即可:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5096910?contributionType=1 相关项目参考:(其余图神经网络相关项目见主页) 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?cont

看到一个很有意思的算法,而且腾讯朋友圈lookalike一文中也有提及到,于是蹭一波热点,学习一下.论文是也发KDD2016 . . 一.主要论文:node2vec: Scalable Feature Learning for Networks 本节引用自 a.微博洪亮劼 :[论文每日读]node2vec: Scalable Feature Learning for Networks b.简书:node2vec: Scalable Feature Learning for Networks 本文