过节福利,我们来深入理解下L1与L2正则化. 1 正则化的概念 正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称.也就是目标函数变成了原始损失函数+额外项,常用的额外项一般有两种,英文称作\(ℓ1-norm\)和\(ℓ2-norm\),中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数(实际是L2范数的平方). L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓惩罚是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线…

近期阿里搞了各LBS+AR实景的红包玩法,小伙伴们在公司里都玩疯了~ 有时候为了抢一个红包,会跑到另一个地方去拍照,虽然略麻烦,但整体的互动还是很有意思的. 不过对于机智的前端童鞋来说,只需要简单的一段代码就能破解AR红包(当然成功率也不是100%). 破解原理见<上线仅一天:支付宝AR红包惨遭技术流破解>,感谢这位设计师童鞋. 我们要做的事情其实很简单 —— 把系统自带的小横条都去掉,去掉的部分取其附近的图片内容来填充,最终得到的效果图有不小的几率会被识别为匹配成功: 对于上图中间那块区域,…

新年抢红包效果(New Year Red Packet) 晓娜的文章(微信公众号:migufe) 2016即将过去,我们将迎来新的一年2017,这里小编提前祝大家新年快乐!万事如意!那我们新年最开心的事是什么呢,没错,我想要说的就是“抢红包”,家人群,朋友群,同事群,新年如果不抢几个红包,那真是好像失去了天大的乐趣. 下面我就分享一个简单的拆红包特效,最终结果就是下图: 代码实现: HTML代码部分 HTML代码比较简单,短短几行代码就全部可以搞定. CSS代码部分 因为本身红包就图个喜庆,颜色…

前面我们学习了L2 Population 的原理,今天讨论如何在 Neutron 中配置和启用此特性. 目前 L2 Population 支持 VXLAN with Linux bridge 和 VXLAN/GRE with OVS. 可以通过以下配置启用 L2 Population. 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 l2population mechanism driver. mechanism_drivers = linuxbridge,…

前面我们学习了 VXLAN,今天讨论跟 VXLAN 紧密相关的 L2 Population. L2 Population 是用来提高 VXLAN 网络 Scalability 的. 通常我们说某个系统的 Scalability 好,其意思是: 当系统的规模变大时,仍然能够高效地工作. L2 Population 到底解决了怎样的 Scalability 问题? 请看下图: 这是一个包含 5 个节点的 VXLAN 网络,每个节点上运行了若干 VM. 现在假设 Host 1 上的 VM A 想与 H…

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

在你的手机更多设置或者高级设置中,我们会发现有个无障碍的功能,很多人不知道这个功能具体是干嘛的,其实这个功能是为了增强用户界面以帮助残障人士,或者可能暂时无法与设备充分交互的人们 它的具体实现是通过AccessibilityService服务运行在后台中,通过AccessibilityEvent接收指定事件的回调.这样的事件表示用户在界面中的一些状态转换,例如:焦点改变了,一个按钮被点击,等等.这样的服务可以选择请求活动窗口的内容的能力.简单的说AccessibilityService就是一个后…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数009,Measure,测量函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjec…

Why do we need it, whatever it is? VM unicast, multicast and broadcast traffic flow is detailed in my previous post: Tunnels in Openstack Neutron TL;DR: Agent OVS flow tables implement learning. That is, any unknown unicast destination (IE: MAC addre…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

L0/L1/L2范数的联系与区别 标签(空格分隔): 机器学习 最近快被各大公司的笔试题淹没了,其中有一道题是从贝叶斯先验,优化等各个方面比较L0.L1.L2范数的联系与区别. L0范数 L0范数表示向量中非零元素的个数: \(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_{i} \neq 0\) 也就是如果我们使用L0范数,即希望w的大部分元素都是0. (w是稀疏的)所以可以用于ML中做稀疏编码,特征选择.通过最小化L0范数,来寻找最少最优的稀疏特征项.但不幸的是,L0范数的最优化…

2015-08-23 php大力力009. php在百度文库的几个基础教程 php大力力 [009节]php在百度文库的几个基础教程 PHP脚本中操作MySQL数据库3-猿代码平台 php基础教程-绝对推荐 PHP从零入门教程 零基础学习PHP-从零开始学习PHP-PHP基础教程-PHP简明教程 PHP+MySql制作个人博客系统-完整教程 还有这个,随意转发一下: 关于自己工作两年多来的迷惑 2015-08-23 php大力力009. php在百度文库的几个基础教程…

Android微信抢红包外挂 源代码 标签: 微信 抢红包 外挂 插件 2015-02-20 22:59 30211人阅读 评论(16) 收藏 举报  分类: Android(58)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   CodeBoy微信抢红包外挂 效果预览 源码下载地址:https://github.com/lendylongli/qianghongbao apk下载地址 : 百度云下载 http://pan.baidu.com/s/1qWBZwU…

*** WARNING L2: REFERENCE MADE TO UNRESOLVED EXTERNAL *** WARNING L1: UNRESOLVED EXTERNAL SYMBOL 解决：包含该函数或变量的文件未添加到工程…

微信红包 前言:最近笔者在研究iOS逆向工程,顺便拿微信来练手,在非越狱手机上实现了微信自动抢红包的功能.   此教程所需要的工具/文件 yololib class-dump dumpdecrypted iOSOpenDev iTools OpenSSH(Cydia) iFile(Cydia) Cycript(Cydia) Command Line Tools Xcode 苹果开发者证书或企业证书 一台越狱的iPhone 是的,想要实现在非越狱iPhone上达到自动抢红包的目的,工具用的可能是有…

[反汇编练习] 160个CrackMe之009. 本系列文章的目的是从一个没有任何经验的新手的角度(其实就是我自己),一步步尝试将160个CrackMe全部破解,如果可以,通过任何方式写出一个类似于注册机的东西. 其中,文章中按照如下逻辑编排(解决如下问题): 1.使用什么环境和工具 2.程序分析 3.思路分析和破解流程 4.注册机的探索 ---------------------------------- 提醒各位看客: 如果文章中的逻辑看不明白,那你一定是没有亲手操刀!OD中的跳转提示很强大…

L0.L1与L2范数.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最…