Shiny是什么东东? 官方描述: Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps straight from R. You can host standalone apps on a webpage or embed them in R Markdown documents or build dashboards. You can also extend your Shiny apps with CS…

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr…

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for…

淘淘商城(SpringMVC+Spring+Mybatis)  是传智播客在2015年9月份录制的,几年过去了.由于视频里课上老师敲的代码和项目笔记有些细节上存在出入,只有根据日志报错信息作出适当的调整变更才能跑通项目.为了方便广大自学Java同仁的共同进步,我将持续更新这个网络实战项目练习的内容,着重指出符合当下开发环境下的内容勘误修订. https://pan.baidu.com/s/1bptYGAb#list/path=%2F&parentPath=%2Fsharelink38961987…

本人做过一年的MATLAB编程和简单维护过VB和C++的项目.是跟着网上获得的黑马的Java双元视频课来自学入门Java知识和常用框架的使用. 淘淘商城(SpringMVC+Spring+Mybatis)  是传智播客在2015年9月份录制的,几年过去了.由于视频里课上老师敲的代码和项目笔记有些细节上存在出入,只有根据日志报错信息作出适当的调整变更才能跑通项目.为了方便广大自学Java同仁的共同进步,我将持续更新这个网络实战项目练习的内容,着重指出符合当下开发环境下的内容勘误修订. https:…

反向传播 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili 目录 反向传播 笔记 作业 笔记 在之前课程中介绍的线性模型就是一个最简单的神经网络的结构,其内部参数的更新过程如下: 对于简单的模型来说可以直接使用表达式的方式来更新权重,但是如果网络结构比较复杂(如下图),直接使用解析式的方式来更新显然有些复杂且不太可能实现. 反向传播就是为了解决这种问题.反向传播的基本思想就是将网络看成一张图,在图上传播梯度,从而使用链式传…

多分类问题 目录 多分类问题 Softmax 在Minist数据集上实现多分类问题 作业 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili Softmax 这一讲介绍使用softmax分类器实现多分类问题. 上一节课计算的是二分类问题,也就是输出的label可以分类为0,1两类.只要计算出\(P(y=1)\)的概率,那么\(P(y=0)=1-P(y=1)\):所以只需要计算一种类型的概率即可,也就是只要一个参数. 而在使用…

处理多维特征的输入 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili 这一讲介绍输入为多维数据时的分类. 一个数据集示例如下: 由于使用的是多维的数据,因此模型中的x和y都应该变为向量的形式,变为如下式子: 而下方针对多维数据的式子中的一部分可以使用矩阵相乘的方式表示: \[\hat y^{(i)}=\sigma([x_1^{(i)}...x_8^{(i)}]\begin{bmatrix} w_1\\ .\\ .\\ .\…

开篇介绍 最近由于工作需要,学习研究了一下Nagios的安装.配置.使用,关于Nagios的介绍,可以参考我上篇随笔Nagios学习实践系列——产品介绍篇 实验环境 操作系统:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.0 (Santiago)   64 bit. 注意,Nagios只能安装在Linux或Unix平台,不支持Windows平台,当然,它可以监控Windows平台. 环境准备 Apache 和PHP 不是安装Nagios所必须的,其实也可以说…

其实上篇Nagios学习实践系列——基本安装篇只是安装了Nagios基本组件,虽然能够打开主页,但是如果不配置相关配置文件文件,那么左边菜单很多页面都打不开,相当于只是一个空壳子.接下来,我们来学习研究一下Nagios的配置,了解一下基本的配置和了解各类配置文件. Nagios配置目录 Nagios的配置文件位于etc目录下(/usr/local/nagios/etc)如下图所示: 配置文件简介 配置文件名 功能描述 cgi.cfg 控制CGI访问的配置文件 nagios.cfg 主配置文件:主…