作者:黄永刚 Practical machine learning tricks from the KDD 2011 best industry paper 原文链接:http://blog.david-andrzejewski.com/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd-2011-best-industry-paper/ 研究机器学习的论文通常倾向于提出一种新理论或算法,对于问题背景.数据表示.特征工程…

网络安全中机器学习大合集 from:https://github.com/jivoi/awesome-ml-for-cybersecurity/blob/master/README_ch.md#-datasets 历年来那些与网络安全中机器学习相关最好的工具与资源 目录 数据集 论文 书籍 演讲 教程 课程 杂项 ↑ 贡献 如果你想要添加工具或资源请参阅 CONTRIBUTING ↑ 数据集 安全相关数据样本集 DARPA 入侵检测数据集 Stratosphere IPS 数据集 开放数据集 N…

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu…

一.VM操作系统实例化 1.建立虚拟磁盘镜像 虚拟磁盘镜像在逻辑上是提供给虚拟机使用的硬盘, 在物理上可以是 L inux系 统内一普通镜像文件, 也可以是真实的物理磁盘或分区. 本方案设计中将虚拟机集中存储在 SAN存储阵列中, 采用文件方式, 用 dd命令创建如下 dd if= /dev/ zero of= hdisk.img bs= 1G count= 10,dd命令创建一个名为hdisk.img的容量为10G的虚拟磁盘.虚拟磁盘并不会立即分配全部空间, 而是根据使用情况在不超过 10G范…

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

本篇文章,介绍Microsoft Dynamics CRM 2011的组织服务中的RetrieveMultiple方法. RetreiveMultiple方法,用于获取实体的多个实例,该方法的签名如下: 1 public virtual EntityCollection RetrieveMultiple (2 QueryBase query3 ) RetreiveMultiple方法的输入参数是QueryBase类的对象.QueryBase是一个基类,有多个子类,其类树如下图所示: 由上图可见,…

Google关于Spanner的论文中分布式事务的实现 Google在Spanner相关的论文中详细的解释了Percolator分布式事务的实现方式, 而且用简洁的伪代码示例怎么实现分布式事务; Percolator算法在分布式数据库中运用广泛, 国内著名的开源分布式数据库TiDB的事务实现来源于Percolator, 腾讯TBase的分布式事务实现也来自于Percolator; 在讲Percolator之前, 我们先看几个问题: 1, 假设一个事务开始的时间戳是 T2 , 这个事务读取数据的原…

CIFAR和SVHN结果 加粗表示原论文中该网络的最优结果. 可以看出DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet. ResNeXt-29,8x64d表示29层,ResNeXt分支数为8,每个分支的bottleneck宽度为64. 这里记录的结果是使用了标准数据增强的test error. 因为有些论文会拿前人工作的次优结果对比,所以这些结果可能会和一些论文的实验数据有所出入. 网络 网络参数 CIFAR10…

<Python 机器学习及实践–从零开始通往kaggle竞赛之路>很基础 主要介绍了Scikit-learn,顺带介绍了pandas.numpy.matplotlib.scipy. 本书代码基于python2.x.不过大部分可以通过修改print()来适应python3.5.x. 提供的代码默认使用 Jupyter Notebook,建议安装Anaconda3. 最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下. 监督学习: 2.1.1分类学习(Cla…