一些在线预测问题可以转化到在线凸优化框架中.下面介绍两种凸化技术: 一些在线预测问题似乎不适合在线凸优化框架.例如,在线分类问题中,预测域(predictions domain)或损失函数不是凸的.我们描述了两种凸化技术,它们允许我们在其他场景中使用在线凸优化框架. 1.Convexification by Randomization 为了演示randomization技术,我们考虑一个专家建议的预测问题:每个在线回合中,学习者必须从d位给定专家的建议中进行选择. 表示选到的专家,然后学习机收到…

最自然的学习规则是使用任何在过去回合中损失最小的向量. 这与Consistent算法的精神相同,它在在线凸优化中通常被称为Follow-The-Leader,最小化累积损失. 对于任何t: 我们谈到了能最小化累计损失不能说明此算法在在线学习场景是有效,我们需要探究算法的 Regret bound: 采用归纳法证明: 例子1:Online Quadratic Optimization 例子2:Online Linear Optimization 未完,待续...... 下一节将讲述FTRL算法…

近年来,许多有效的在线学习算法的设计受到凸优化工具的影响. 此外,据观察,大多数先前提出的有效算法可以基于以下优雅模型联合分析: 凸集的定义: 一个向量 的Regret定义为: 如前所述,算法相对于竞争向量的集合U的Regret被定义为: 备注: 在线凸优化问题中,学习机的预测应该来自集合S,而我们分析关于集合U的Regret.当我们不指定U时,我们默认U=S.另外,S的默认设置将是. 未完,待续...... 接下来,我们从凸化技术开始,展示了如何在非凸问题中利用在线凸优化框架.然后,我们开始描…

紧接上文,我们讲述在线分类问题 令,为0-1损失,我们做出如下的简化假设: 学习者的目标是相对于hypotheses set: H具有low regret,其中H中的每个函数是从到{0,1}的映射,并且regret被定义为: 我们首先证明这是一个不可能完成的任务——如果,没有算法可以获得次线性regret bound.考虑,是一个总是返0的函数,是一个总是返1的函数.通过简单地等待学习者的预测然后提供相反的答案作为真实答案,攻击者可以使任何在线算法的错误数等于T.相反,对于任何真实答案序列,令b…

开启一个在线学习和在线凸优化框架专题学习: 1.首先介绍在线学习的相关概念 在线学习是在一系列连续的回合(rounds)中进行的: 在回合,学习机(learner)被给一个question:(一个向量,即为特征向量),为从instance domain:采样得到的.学习机给出一个预测值:,然后得到正确的答案:,从target domain:采样得到,定义损失函数为.在大多数情况下,在中,但是,允许学习者从更大的集合中选择预测有时很方便,我们用D表示prediction domain.下图展示了在…

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StreamDM:基于Spark Streaming.支持在线学习的流式分析算法引擎 streamDM:Data Mining for Spark Streaming,华为诺亚方舟实验室开源了业界第一个基于 Spark Streaming 的算法引擎StreamDM. 大数据分析按照模型是否在线学习可以分为: 离线学习(Offline Learning): 在线学习(Online Learning)两大方式, 对应的数据处理模式分别为: 批处理(Batch Mode)分析: 流处理(Stream…

Alink漫谈(十三) :在线学习算法FTRL 之 具体实现 目录 Alink漫谈(十三) :在线学习算法FTRL 之 具体实现 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 在线训练 2.1 预置模型 2.1.1 训练模型 2.1.2 加载模型 2.2 分割高维向量 2.3 迭代训练 2.3.1 Flink Stream迭代功能 2.3.2 迭代构建 2.3.2.1 迭代的输入 2.3.2.2 迭代的反馈 2.3.3 迭代体 CalcTask / ReduceTask 2.3.3.1 迭代初始化…

项目:K12(在线学习的平台) 一.背景 目的是做一个在线的学习平台,提高学生的课程完成度 K12:大目标是要取代线下班 - 录制专门的视频 - 导师的监管:如果没有主动和那个学生聊天,就扣钱 - 学生的激励:如果提前学完了,学习能力很强,可以免学费 二.系统架构 - 主站 - rest api - vue - 导师后台 (stark) - django - stark - 管理后台 (stark) - django - stark 三.人员和部门 - 后端开发(5人) - 主站(3) - 导师…

在线学习 online learning Online learning并不是一种模型,而是模型的训练方法.能够根据线上反馈数据,实时快速的进行模型调优,使得模型能够及时反映线上的变化,提高线上预测的准确率. 在线模型的评估之--Mistake Bound 假设有一个模型完全预测正确,Mistake Bound表示的就是找到这个模型最多犯错的次数. 用Halving算法来解决这个问题,算法步骤如下: 所以犯错次数小于等于对模型集合数量求以2为底的对数. 在线模型的评估之--Regret 后悔度…

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应…

转载请注明本文链接:http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的 FTRL(Follow-the-regularized-Leader) 算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控…

参考:https://mp.weixin.qq.com/s/p10_OVVmlcc1dGHNsYMQwA 在线学习只是一个机器学习的范式(paradigm),并不局限于特定的问题,模型或者算法. 架构 如图1所示,流式训练数据生成的环节还会继续保留,原有的流式训练数据生成拓扑后面会直接接一个流式模型更新的拓扑,训练数据不是先落地HDFS然后再从HDFS加载,而是直接用于模型更新.架构中会有一个逻辑上的参数服务器用来存放模型,不同的在线学习模型和算法需要在参数服务器和流式训练拓扑中编写代码来实现特…

Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 目录 Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 0x00 摘要 0x01概念 1.1 逻辑回归 1.1.1 推导过程 1.1.2 求解 1.1.3 随机梯度下降 1.2 LR的并行计算 1.3 传统机器学习 1.4 在线学习 1.5 FTRL 1.5.1 regret & sparsity 1.5.2 FTRL的伪代码 1.5.3 简要理解 0x02 示例代码 0x03 问题 0x04 总体逻辑 0xFF 参考 0…

根据Payscale的调查显示,现在的APP开发人员的年薪达到:$66,851.这也是为什么那么多初学的开发都想跻身到APP开发这行业的主要原因之一.每当你打开App Store时候,看着琳琅满目的APP,你肯定会被它们精致的外观和巧妙的设计吸引住.而作为一个初学开发人员,如何才能系统学习制作一个属于自己的APP,成为一个APP开发?首先我们要清楚APP开发的岗位职责是什么: 1.负责Android/iOS客户端的开发以及维护 2.根据产品需求.开发对应功能 3.完成应用模块的设计.编码.测试…

             Spring+SpringMVC+MyBatis+Bootstrap+Vue开发在线学习系统 本课题的主要内容是开发基于Java EE的在线学习平台,使用MVC经典开发模式.Java EE的框架                       SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)等相关技术开发网站系统. 在线演示 使用的开发环境是以MyEclipse为开发环境,采用Tomcat服务器作为Web应用容器,并应用MySQL为系统的数据库管理. 在MVC模式…

2015年9月,一个叫Livecoding.tv的网站在互联网上引起了编程界的注意.缘于Pingwest品玩的一位编辑在上网时无意中发现了这个网站,并写了一篇文章<一个比直播睡觉更奇怪的网站:直播程序员写代码> 来介绍它. Livecoding.tv是在2015年2月在美国正式上线的.公司的总部位于旧金山,创办人也是一位程序员. 网上直播已经不是新鲜事了,但正儿八经地直播程序员写代码确实少见.难怪品玩的编辑在他的文章中这样写道:"这么逗的一个东西,你跟我说它是一个教育平台?呃,然而好…

2016/1/27 11:55:14 我是怎么开发一个小型java在线学习网站的 一直想做一个自己的网站(非博客),但是又不知道做什么内容的好,又一次看到了w3schools,就萌发了开发一个在线java学习的网站, 最好可以像w3schools网站一样可以在线执行,想法是很好,就是要填的坑有点多. 技术选择 使用过wordpress和jekyll两个工具.wordpress是需要php的支持,由于没有php开发经验的,没有很强烈的使用意愿. jekyll是使用ruby开发的静态博客生成系统,阅…

HTML5初学者福利!11个在线学习网站推荐 HTML5的强大及流行趋势,让更多的人想要系统的对它进行学习.而大多数人获取HTML5知识的重要途径都是网络,不过面对五花八门的搜索结果,是不是觉得摸不着头脑,无法抉择?在这里,文章作者Abhishek Thakur以自己长时间的实践经验,筛选出来11个在线学习HTML5开发的资源网站,让HTML5的学习可以跟随自己的节奏进行,不再那么困难. 学习HTML5的网站和博客 无论学习什么语言,最开始的当然是要从基础学起.如果你是一个对HTML5一无所知的…

由于工作任务重,时间紧,没有太多学习的时间,大致找了些在线学习资料,这里做个整理,希望对同样准备学习的朋友有帮助 在线文档类: Ruby on Rails 实战圣经  使用 Rails 4.2 及 Ruby 2.3(简体中文版) Rails Guides(英文版)                        Rails Guides(简体中文版)                         Ruby on Rails API Ruby 中文社区                       …

一个很好的MySQL在线学习平台 https://www.techonthenet.com/sql/…

你想学习Java吗?来对地方了!这篇文章将会介绍很多高质量的免费资源,包括网页.论坛.电子书和速查表. Java是一种面向对象的编程语言,拥有独立.多线程.安全.动态和健壮的特点.归功于其多功能的特点,Java已经成为最流行的编程语言之一,可以让你开发出健壮的应用程序. Java几乎是所有商务应用程序的核心.它有多种脚本语言和流行的框架,可以开发客户端和服务端.因此,学习Java不仅仅可以提高你的知识储备,也有利于你在事业上的发展. 这篇文章将介绍各种各样的网络资源(不包含必读的Java书籍),…

FastAdmin 推荐 Git 在线学习教程 因为 FastAdmin 推荐使用 Git 管理代码,有很多小伙伴对 Git 不是很熟悉. 也苦于找不到好的教程,我就分享一个 Git 在线学习教程. 一步一步手把手教你使用 Git. https://learngitbranching.js.org/…

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编者按:人工智能的浪潮正如火如荼地袭来,未来人工智能将大有所为,人们的生活轨迹也正在技术不断向前推进的过程中逐渐改变.人工智能不是科研人员或开发人员的专属,微软希望能够将人工智能带给每个人,从开发者到数据科学家,从技术爱好者到学生,从而激发出更前沿更独到的技术,催生出更富有生命力的产品. 为了帮助大家更好地理解人工智能相关的服务.技术和产品,微软最新推出“人工智能大礼包”——在线学习课程:微软人工智能公开课.云技术学校:Azure School.人工智能前沿技术分享:AI讲堂,一网打尽人工智能领…

7个在线学习C++编程的最佳途径 jopen 2012-09-27 15:51:13 • 发布 摘要:C++是一种静态数据类型检查的.支持多重编程范式的通用程序设计语言.它支持过程化程序设计.数据抽象.面向对象程序设计.制作图标等等泛型程序设计等多种程序设计风格.以下介绍在线学习C++的7个国外网站. C++是一种静态数据类型检查的.支持多重编程范式的通用程序设计语言.它支持过程化程序设计.数据抽象.面向对象程序设计.制作图标等等泛型程序设计等多种程序设计风格.以下介绍在线学习C++的7个国外网…

             Spring+SpringMVC+MyBatis+Bootstrap+Vue开发在线学习系统 本课题的主要内容是开发基于Java EE的在线学习平台,使用MVC经典开发模式.Java EE的框架                       SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)等相关技术开发网站系统. 使用的开发环境是以MyEclipse为开发环境,采用Tomcat服务器作为Web应用容器,并应用MySQL为系统的数据库管理. 在MVC模式中,应用程…

深度学习编译与优化Deep Learning Compiler and Optimizer…

W3School在线学习网站 http://www.w3school.com.cn/ W3School是因特网上最大的WEB开发者资源,是完全免费的,是非营利性的, 一直在升级和更新,是W3C中国社区成员,致力于推广W3C标准技术. 在W3School你可以找到你所需要的所有的网站建设教程. 从基础的HTML到CSS,乃至进阶的XML.SQL.JS.PHP 和 ASP.NET.…

<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,优化SMO 薄雾浓云愁永昼,瑞脑销金兽. 愁的很,上次不是更新了一篇关于支持向量机的文章嘛,<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM.虽然效果还算不错,数据集基本都能够分类正确,模型训练效率的话也还说的过去,但这是基于我们训练样本数据集比较少.迭代次数比较少的前提下. 假如说我们数据集比较大,而且还需要迭代不少次数的话,上一篇文章中使用到的SMO算法…