本文介绍了机器学习中基本的优化算法—梯度下降算法和随机梯度下降算法,以及实际应用到线性回归.Logistic回归.矩阵分解推荐算法等ML中. 梯度下降算法基本公式 常见的符号说明和损失函数 X :所有样本的特征向量组成的矩阵 x(i) 是第i个样本包含的所有特征组成的向量x(i)=(x(i)1,x(i)2...,x(i)n) y(i) 第i个样本的label,每个样本只有一个label,y(i)是标量(一个数值) hθ(x(i)) :拟合函数,机器学习中可以用多种类型的拟合函数 θ 是函数变量,

大规模机器学习: 线性回归的梯度下降算法:Batch gradient descent(每次更新使用全部的训练样本) 批量梯度下降算法(Batch gradient descent): 每计算一次梯度会遍历全部的训练样本,如果训练样本的比较多时,内存消耗过大. 随机梯度下降算法: 1. 首先将随机打乱的训练样本数据 2. 外循环:(一般2—10次即可,若内循环中次数100000以上,则一次即可) 内循环:遍历所有的训练样本,每次梯度下降时使用一个样本计算梯度. 与批量梯度像算法相比,其下降曲线不

本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类.其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法. 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2017-05-09 15:03:50 # @Author : whb (whb@bupt.edu.cn) # @Link : ${link} # @Version : $Id$ import numpy a

(手机的颜色,大小,用户体验来加权统计总体的值)极大似然估计MLE 1.Logistic回归 Logistic regression (逻辑回归),是一种分类方法,用于二分类问题(即输出只有两种).如用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,结果是用户要么点击要么不点击. 通常两类使用类别标号0和1表示,0表示不发生,1表示发生. 问题引入 例如:有100个手机,其中有30个是你喜欢的,70个是不喜欢的.现预测你对第101个手机的喜好.这是一

1 FLUENT变量梯度宏 C_R_G C_P_G C_U_G C_V_G C_W_G C_T_G C_H_G C_YI_G C_R_RG C_P_RG C_U_RG C_V_RG C_W_RG C_T_RG C_H_RG C_YI_RG FLUENT计算中单元变量有两种梯度:非限制梯度(后缀_G)和重建梯度(后缀_RG),帮助文档建议如果需要通过单元变量重建计算单元面上的变量则使用重建梯度计算更精确. 说明: 只有当求解器正在求解某一变量时才能读取该变量的梯度.例如,定义一个能量源项时,可以读

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_212 有人说,如果一个人相信运气,那么他一定参透了人生.想象一下,如果你在某款moba游戏中,在装备平平,队友天坑的情况下,却刀刀暴击,在一小波gank中轻松拿下五杀,也许你会感叹自己的神操作和好运气,但其实,还有另外一种神秘的力量在支配着这一切,那就是:随机算法. 伪随机(Pseudo-Randomization) 其实,竞技游戏通常是拒绝随机性干预的,因为它干扰了玩家实际操作水平的考量.但是,应对突发情况也应该是玩家应变能

下载中间件随机IP代理以及随机User_Agent 1.在settings.py中设置开启代理功能 # 设置下载中间件 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { # 随机的 User-Agent 'douban.middlewares.DoubanUserAgent': 100, # 随机的 Proxy 'douban.middlewares.DoubanProxy': 200, } # 代理列表值 # User_Agent 列表 User_Agent_lists = [ 'Mozi

# -*- coding: cp936 -*- import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt # 构造训练数据 x = np.arange(0., 10., 0.2) m = len(x) # 训练数据点数目 x0 = np.full(m, 1.0) input_data = np.vstack([x0, x]).T # 将偏置b作为权向量的第一个分量 target_data = 2 * x

单一标准的决策树:会根每维特征对预测结果的影响程度进行排序,进而决定不同特征从上至下构建分类节点的顺序.Random Forest Classifier:使用相同的训练样本同时搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则做出最终的分类决策.随机选取特征.GBDT:按照一定次序搭建多个分类模型,模型之间存在依赖关系,一般,每一个后续加入的模型都需要对集成模型的综合性能有所贡献,最终期望整合多个弱分类器,搭建出具有更强分类能力的模型. #coding=utf8 # 导入panda

We turn next to the task of finding a weight vector w which minimizes the chosen function E(w). Because there is clearly no hope of finding an anlytical solution to the equation ∂E(w)=0, we resort to iterative numerical procedures. On-line gradient d

"""今天写一个程序,在想既然可以获得随机数,那我可不可以获得任意字符呢,于是在stackoverflow.com 上找到了方法,几乎都是用导入random,然后再用其它方法间接实现随机字符.现在总结如下:""" #获取单个 >>> import random >>> import string >>> random.choice(string.ascii_lowercase) 'b' >

这篇文章仅仅是为了帮助自己理解在分布式环境下是如何进行随机森林模型构建的,文章中记录的内容可能不太准确,仅仅是大致上的一个理解. 1.特征切分点统计 不管是连续取值型特征还是离散取值型特征,分裂树结点时都需要寻找最优特征的最优切分点.离散型特征还好一点,对连续型特征,其取值情况多,若是遍历所有数据样本,寻找特征的所有取值情况,然后找出全部的候选分割点,计算每个候选分割点下分割的效果,这个过程的空间和时间的耗费非常大.spark中采取的策略是,在数据样本集中进行随机采样,获取一定数量的样本,依据这

这是个go项目,其他的可以参考. 首先要有个脚本比如demo #!/bin/bash # # etcd This shell script takes care of starting and stopping Etcd # # chkconfig: # ### BEGIN INIT INFO # Provides: etcd # Required-Start: $network $syslog # Required-Stop: $network $syslog # Default-Start:

# Multi-class (Nonlinear) SVM Example # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel with # multiple classes on the iris dataset. # # Gaussian Kernel: # K(x1, x2) = exp(-gamma * abs(x1 - x2)^2) # # X : (Sepal Length, Petal Wi

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width

import random import string print(string.ascii_letters) # 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' print(string.ascii_lowercase) # 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' print(string.ascii_uppercase) # 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' print(string.di

直接上干活 /** * @version 1.0.0 * @@menu <p> * @date 2020/11/17 16:28 */ public class LoadBlance { static Map<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<>(); static { serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1); serverWeightMap.put(

因为这两天想参加一个比赛,所以就在上网找素材,刚好看到了迷宫生成,就决定拿这个开刀了. 参考的原文地址为(来源页面) 源地址中是使用AS实现的,没学过AS,所以直接不会运行,于是就自己根据原文的概念进行了模(chao)仿(xi). 废话说完了,现在来说一下随机Prim法的原理: 1.建立两个数组,一个是用于存储地图的二维数组α,另一个是用于存储待处理的墙的数组β. 2.将α的所有方格全部初始化为墙. 3.选定起点,并将该位置的墙变为路,将其四周的四块置入β数组中(出界的直接筛掉,就不说了). 4

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一

原文:http://www.jb51.net/article/45006.htm package p2p_web; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Random; /** * 字符随机生成类 * @author ASUS * */ public class PassWord { /** * 密码类型枚举 * @author ASUS */ public static enum TYPE {