提升思想 一个概念如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么,这个概率是强可学习的.一个概念如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且学习的正确率仅比随机猜测略好,那么,这个概念是弱可学习的.强可学习与弱可学习是等价的.在学习中,如果已经发现了弱学习算法,那么是否能够将其提升为强学习算法呢?. Adaboost 设训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),(xN,yN)},对数据集进行初始化训练数据的权重分布: 对于m=1,2,3······M,步骤如下: 使用具有权值…

写一点自己理解的AdaBoost,然后再贴上面试过程中被问到的相关问题.按照以下目录展开. 当然,也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理解 实例 算法流程 公式推导 面经 Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.在说AdaBoost之前,先说说Boosting提升算法.Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程,主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”.一般来说,找到弱学习算法要相对…

集成学习大致可分为两大类:Bagging和Boosting.Bagging一般使用强学习器,其个体学习器之间不存在强依赖关系,容易并行.Boosting则使用弱分类器,其个体学习器之间存在强依赖关系,是一种序列化方法.Bagging主要关注降低方差,而Boosting主要关注降低偏差.Boosting是一族算法,其主要目标为将弱学习器"提升"为强学习器,大部分Boosting算法都是根据前一个学习器的训练效果对样本分布进行调整,再根据新的样本分布训练下一个学习器,如此迭代M次,最后将一…

RAC 工作原理和相关组件(三) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配置安装,前…

Adaboost原理及目标检测中的应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器.adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值,分类正确的样本降低其权值,使前一步被错分的样本得到突显,获得新的样本分布,在新的样本分布下,再次对样本进行训练,又得到…

接上一篇 SSH深度历险(十) AOP原理及相关概念学习+AspectJ注解方式配置spring AOP,本篇我们主要是来学习使用配置XML实现AOP 本文采用强制的CGLB代理方式 SecurityHandler这个通知类可以换成安全性检测.日志管理等等. <span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18…

AOP(Aspect Oriented Programming),是面向切面编程的技术.AOP基于IoC基础,是对OOP的有益补充. AOP之所以能得到广泛应用,主要是因为它将应用系统拆分分了2个部分:核心业务逻辑(Core business concerns)及横向的通用逻辑,也就是所谓的切面Crosscutting enterprise concerns.例如,所有大中型应用都要涉及到的持久化管理(Persistent).事务管理(Transaction Management).权限管理(P…

一.springboot启动原理及相关流程概览 springboot是基于spring的新型的轻量级框架,最厉害的地方当属自动配置.那我们就可以根据启动流程和相关原理来看看,如何实现传奇的自动配置 二.springboot的启动类入口 用过springboot的技术人员很显而易见的两者之间的差别就是视觉上很直观的:springboot有自己独立的启动类(独立程序) @SpringBootApplication public class Application { public static vo…

AdaBoost原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9642899.html 基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮”,它是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器), 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).训练过程如下(参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法,他说得非常形象,贴切.) 简单的…

深度学习课程笔记(九)VAE 相关推导和应用 2018-07-10 22:18:03 Reference: 1. TensorFlow code: https://jmetzen.github.io/2015-11-27/vae.html 2. Paper: https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf…

Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器.adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值,分类正确的样本降低其权值,使前一步被错分的样本得到突显,获得新的样本分布,在新的样本分布下,再次对样本进行训练,又得到一个分类器.依次循环,得到T个分类器,将这些分类器按照一定的权值组合,得到最终的强…

文章导航 集群概念介绍(一) ORACLE集群概念和原理(二) RAC 工作原理和相关组件(三) 缓存融合技术(四) RAC 特殊问题和实战经验(五) ORACLE 11 G版本2 RAC在LINUX上使用NFS安装前准备(六) ORACLE ENTERPRISE LINUX 5.7下DATABASE 11G RAC集群安装(七) ORACLE ENTERPRISE LINUX 5.7下DATABASE 11G RAC数据库安装(八) ORACLE ENTERPRISE LINUX 5.7下DA…

(六)Redis设计原理及相关问题   通过前面关于Redis五种数据类型.相关高级特性以及一些简单示例的使用,对Redis的使用和主要的用途应该有所掌握,但是还有一些原理性的问题我们在本部分做一个探讨.   本部分参考了一些其他博客,在文后的参考链接中注明,特此说明. 1.Redis与mysql的区别   Redis是一种Key-value型的存储数据库,我们自然有一个疑惑,我们早已会用类似于mysql这样的关系型数据库了,那么他们之间有什么区别,为什么还要用Redis.   (1)数据库类型…

原文地址:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/orc3.html 阅读目录 目录 RAC 工作原理和相关组件 ClusterWare 架构 RAC 软件结构 集群注册(OCR) Oracle 仲裁盘(Voting Disk) 集群的网络连接 透明应用切换(TAF) 连接负载均衡 VIP 的原理和特点 日志体系 参考文献 相关文章 RAC 工作原理和相关组件(三) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研…

本文转自互联网 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号[Java技术江湖]的<重新学习MySQL数据库>其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有…

Adaptive Boosting是一种迭代算法.每轮迭代中会在训练集上产生一个新的学习器,然后使用该学习器对所有样本进行预测,以评估每个样本的重要性(Informative).换句话来讲就是,算法会为每个样本赋予一个权重,每次用训练好的学习器标注/预测各个样本,如果某个样本点被预测的越正确,则将其权重降低:否则提高样本的权重.权重越高的样本在下一个迭代训练中所占的比重就越大,也就是说越难区分的样本在训练过程中会变得越重要: 先记住这个图: 整个迭代过程直到错误率足够小或者达到一定的迭代次数为止…

极大似然估计 我们先从极大似然估计说起,来考虑这样的一个问题,在给定的一组样本x1,x2······xn中,已知它们来自于高斯分布N(u, σ),那么我们来试试估计参数u,σ. 首先,对于参数估计的方法主要有矩估计和极大似然估计,我们采用极大似然估计,高斯分布的概率密度函数如下: 我们可以将x1,x2,······,xn带入上述式子,得: 接下来,我们对L(x)两边去对数,得到: 于是,我们得到了l(x)的表达式,下面需要对其计算极大值: 通过对目标函数的参数u,σ分别求偏导,很容易得到: 对于…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第32篇文章,我们来聊聊SVM. SVM模型大家可能非常熟悉,可能都知道它是面试的常客,经常被问到.它最早诞生于上世纪六十年代.那时候虽然没有机器学习的概念,也没有这么强的计算能力,但是相关的模型和理论已经提出了不少,SVM就是其中之一. SVM完全可以说是通过数学推导出来的模型,由于当时还没有计算机,所以模型当中的参数都是数学家们用手来算的.它有一个巨大的应用就是前苏联的计划经济体系,我们知道在计划经济当中,国家有…

小编是菜鸟一枚,最近想试试MQ相关的技术,所以自己看了下RabbitMQ官网,试着写下自己的理解与操作的过程. 刚开始的第一篇,原理只介绍 生产者.消费者.队列,至于其他的内容,会在后续中陆续补齐. 引入MQ话题 什么时候会用到MQ 可能很多人有疑惑:MQ到底是什么?哪些场景下要使用MQ?前段时间安装了RabbitMQ,现在就记录下自己的学习心得吧.首先看段程序: class Program { static void Main(string[] args) { new Thread(Write…

接着 上篇随笔 增加几个概念: RabbitMQ是一个在AMQP(高级消息队列协议)标准基础上完整的,可服用的企业消息系统. AMQP模型的功能组件图(上图摘自 Sophia_tj 的 第2章 AMQP模型) AMQP的四个总要概念: 1.虚拟主机(virtual host)或(vhost) 2.交换机(exchange) 3.队列(queue) 4.绑定器(bind) 什么是虚拟主机?一组交换机.队列和绑定器 被称为 虚拟主机(vhost). 为什么要用虚拟主机?RabbitMQ server…

一. 认识NSRunloop  1.1 NSRunloop与程序运行 那么具体什么是NSRunLoop呢?其实NSRunLoop的本质是一个消息机制的处理模式.让我们首先来看一下程序的入口——main.m文件,一个ios程序启动后,只有短短的十行代码居然能保持整个应用程序一直运行而没有退出,是不是有点意思?程序之所以没有直接退出是因为UIApplicationMain这个函数内部默认启动了一个跟主线程相关的NSRunloop对象,而UIApplicationMain这个函数一直执行没有返回就保存…

前言: 当做重要决定时,大家可能综合考虑多个专家而不是一个人的意见.机器学习处理问题也是如此,这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式,前几天看了一个称作adaboost方法的介绍,今天和大家分享一下. 一.bagging算法:基于数据随机抽样的分类器构建方法 自举汇聚法,也称为bagging算法,就是从原始数据集中选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集大小相等,每个数据集都是在原始数据集中选择一个样本来进行替换得到的,这里的替换意味着可以多吃选择同一个样本…

在多线程编程中,synchronized关键字非常常见,当我们需要进行"同步"操作时,我们很多时候需要该该关键字对代码块或者方法进行锁定.被synchronized锁定的代码块,只能同时有一条线程访问该代码块. 上面是很多人的认识,当然也是我之前对synchronized关键字的浅显认识,其实上面的观点存在一定的偏差.在参考了很多文章以及自己动手测试过相关代码后,我觉得有必要记录下自己对synchronized关键字的一些理解,在这个过程,会简单说说synchronized关键字的具体…

BCM芯片有几个大的模块: VLAN.L2.L3和FP等几个,其中FP的使用也最为灵活,能解析匹配数据包文的前128字节比特级的内容,动作包括转发.丢弃.结合qos修改相应字段.分配vid.流镜像.流重定向.指定端口转发(比如CPU口).指定下一跳转发往.指定隧道转发等,往往在实现功能上有意想不到的功效.简单来说,如果硬件和BSP分别是九阳真经和九阴真经的话,那么port和vlan是少林七十二项绝技的组合,L2转发则是显得有点悠闲的峨眉派功夫,当然L3则是以太极拳为代表的武当派功夫,那么FP可以…

一.IRF简介 IRF(Intelligent Resilient Framework,智能弹性架构)是H3C自主研发的软件虚拟化技术.它的核心思想是将多台设备通过IRF物理端口连接在一起,进行必要的配置后,虚拟化成一台“分布式设备”.使用这种虚拟化技术可以集合多台设备的硬件资源和软件处理能力,实现多台设备的协同工作.统一管理和不间断维护. 二.多IRF冲突检测(MAD功能) 2.1 机制介绍 IRF链路故障会导致一个IRF变成两个新的IRF.这两个IRF拥有相同的IP地址等三层配置,会引起地址…

https://www.wosign dot com/faq/faq2016-0309-03.htm TLS/SSL的功能实现主要依赖于三类基本算法:散列函数 Hash.对称加密和非对称加密,其利用非对称加密实现身份认证和密钥协商,对称加密算法采用协商的密钥对数据加密,基于散列函数验证信息的完整性. 散列函数Hash 常见的有 MD5.SHA1.SHA256,该类函数特点是函数单向不可逆.对输入非常敏感.输出长度固定,针对数据的任何修改都会改变散列函数的结果,用于防止信息篡改并验证数据的完整性;…

一.卡特兰数(Catalan number) 1.定义 组合数学中一个常出现在各种计数问题中出现的数列(用c表示).以比利时的数学家欧仁·查理·卡特兰的名字来命名: 2.计算公式 (1)递推公式 c[n]=Σ(0≤k<n)c[k]c[n-k-1],边界条件为c[0]=1; 其递推解为c[n]=C(2n,n)/(n+1),即卡特兰数的通项公式,其中C表示数的组合: 根据组合公式我们可以化简得c[n]=2n(2n-1).....(n+2)/n!; (2)另类递推式 c[n]=c[n-1](4n-2)…

说起MySQL的查询优化,相信大家积累一堆技巧:不能使用SELECT *.不使用NULL字段.合理创建索引.为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必.因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用.   MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图.…

在多线程编程中,synchronized关键字非常常见,当我们需要进行“同步”操作时,我们很多时候需要该该关键字对代码块或者方法进行锁定.被synchronized锁定的代码块,只能同时有一条线程访问该代码块. 上面是很多人的认识,当然也是我之前对synchronized关键字的浅显认识,其实上面的观点存在一定的偏差.在参考了很多文章以及自己动手测试过相关代码后,我觉得有必要记录下自己对synchronized关键字的一些理解,在这个过程,会简单说说synchronized关键字的具体实现原理.…

现在聊一下RabbitMQ消息持久化: 问题及方案描述 1.当有多个消费者同时收取消息,且每个消费者在接收消息的同时,还要处理其它的事情,且会消耗很长的时间.在此过程中可能会出现一些意外,比如消息接收到一半的时候,一个消费者死掉了. 这种情况要使用消息接收确认机制,可以执行上次宕机的消费者没有完成的事情. 2.在默认情况下,我们程序创建的消息队列以及存放在队列里面的消息,都是非持久化的.当RabbitMQ死掉了或者重启了,上次创建的队列.消息都不会保存. 这种情况可以使用RabbitMQ提供的消…