ML-对偶(Duality)问题初识

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ML-对偶(Duality)问题初识

Primal vs Dual 为什么要把原始问题(primal) 转为对偶问题(dual), 主要原因在于, 求解方便吧大概. 对偶问题原始问题和其对偶问题, 都是对看待同一个问题的,从不同角度, 例如求解一个最小化问题, 然后通过对偶形式求解最大化问题等. 原问题不好求解, 转为对偶问题, 有一种类似逼近的思想, 比如拉格朗日或是泰勒级数展开既然是对于同一个问题的不同角度来看, 假设就两个角度: primal 和 dual. 假设, 在primal 即原始问题下的最优解为 \(p*\…

【机器学习】从SVM到SVR

注:最近在工作中,高频率的接触到了SVM模型,而且还有使用SVM模型做回归的情况,即SVR.另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了,从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识,花费了不少时间.因此在这里做个总结,比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别,也纪念一下与SVM相遇的两周年!这篇总结,不会涉及太多公式,只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识. 由于代码比较多,没有放到正文中,所有代码都可以在github中:link 0. 支持向量机(support…

SVM-SVR

高频率的接触到了SVM模型,而且还有使用SVM模型做回归的情况,即SVR.另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了,从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识,花费了不少时间.因此在这里做个总结,比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别,也纪念一下与SVM相遇的两周年!这篇总结,不会涉及太多公式,只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识. 由于代码比较多,没有放到正文中,所有代码都可以在github中:https://github.com/OnlyBelter/…

Apache-Flink深度解析-JOIN 算子

什么是JOIN 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象.JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行.比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数.如下为啥需要JOIN JOIN的本质是数据拼接,那么如果我们将所有数据列存储在一张大表中,是不…

Apache Flink 漫谈系列 - JOIN 算子

聊什么在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F…

Category Theory: 01 One Structured Family of Structures

Category Theory: 01 One Structured Family of Structures 这次看来要放弃了.看了大概三分之一.似乎不能够让注意力集中了.先更新吧. 群的定义 \(G = \{ G, +, e \}\),一个数据集\(G\),一个二元操作符\(+\),和一个幺元\(e\). 满足结合律:\((a + b) + c = a + (b + c)\) 满足封闭性. 存在单位元:\(e + a = a = a + e\) 存在逆元:对于每一个a,存在一个逆元a': \…