大纲: 算法分类有监督学习与无监督学习分类问题与回归问题生成模型与判别模型强化学习评价指标准确率与回归误差ROC曲线交叉验证模型选择过拟合与欠拟合偏差与方差正则化 半监督学习归类到有监督学习中去. 有监督学习大部分问题都是分类问题,有监督中的分类问题分为生成式模型和判别模型. 分类问题常用的评价指标是准确率,对于回归问题常用的评价指标是回归误差均方误差. 二分类问题中常为它做ROC曲线. 过拟合通用的解决手段是正则化. 算法分类: 监督信号,就是样本的标签值,根据知否有标签值将机器学习分类为有监…

讲授高斯混合模型的基本概念,训练算法面临的问题,EM算法的核心思想,算法的实现,实际应用. 大纲: 高斯混合模型简介实际例子训练算法面临的困难EM算法应用-视频背景建模总结 高斯混合模型简写GMM,期望最大化算法EM.概率分布要确定里边的参数有两种手段,即据估计.最大似然估计. 高斯混合模型简介: 高斯分布也叫正态分布,在机器学习的一些书和论文里边,一般把它称为高斯分布,尤其是老外习惯这样写. 高斯混合模型是多个高斯分布的一个叠加,它的概率密度函数可以写成: 其中x肯定是一个连续性的随机变量,一…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用. 大纲: 广义加法模型指数损失函数AdaBoost训练算法的推导实现细节问题弱分类器的选择弱分类器的数量样本权重削减 上节课我们介绍了AdaBoost算法的训练算法和预测算法,其中训练算法还是一个很精密的过程,这个算法是怎么想出来的有没有什么依据?包括弱分类器的权重为什么是1/2log(1-et)/et?样本…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用 AdaBoost算法将用三节课来讲,ANN.SVM.AdaBoost这三种算法都是用三节课来讲,因为这三种算法都非常重要,都有一些成功的应用.AdaBoost和SVM一样整个理论的根基是非常完善的,而且他们都是从1995年左右开始出现,在出现的十几年里边他们都得到了成功的应用. 随即森林它是一种称为Baggi…

讲授logistic回归的基本思想,预测算法,训练算法,softmax回归,线性支持向量机,实际应用 大纲: 再论线性模型logistic回归的基本思想预测函数训练目标函数梯度下降法求解另一种版本的对数似然函数L2正则化logistic回归L1正则化logistic回归liblinear简介实验环节softmax回归实际应用 线性模型分两类,一类是逻辑斯蒂回归,另一种是线性的SVM. liblinear和libSVM是兄弟库,同一波人开发的. logistic本来是二分类器,扩展一下成为soft…

讲授机器学习相关的高等数学.线性代数.概率论知识 大纲: 最优化中的基本概念梯度下降法牛顿法坐标下降法数值优化算法面临的问题拉格朗日乘数法凸优化问题凸集凸函数凸优化拉格朗日对偶KKT条件 最优化中的基本概念: 最优化问题就是求一个函数的极大值或极大值问题,一般f(x)是一个多元函数,x∈Rn,一般把最优化问题表述为求极小值问题. x称为优化变量,f(x)称为目标函数. 可能对x还有约束条件,一个或多个,等式约束或不等式约束,可能有的既有等式约束又有不等式约束,这样就比较复杂了. 满足约束条件且在…

讲授数据降维原理,PCA的核心思想,计算投影矩阵,投影算法的完整流程,非线性降维技术,流行学习的概念,局部线性嵌入,拉普拉斯特征映射,局部保持投影,等距映射,实际应用 大纲: 数据降维问题PCA的思想最佳投影矩阵向量降维向量重构实验环节实际应用 数据降维问题: 为什么需要数据降维?①高维数据不易处理,机器学习和模式识别中高维数据不太好处理,如人脸图像32*32,1024维向量,维度太高效率低.影响精度.②不能可视化,1024维是无法可视化的.③维数灾难问题,开始增加维度算法预测精度会提升,但再继…

讲授决策树的基本概念,分类与回归树的原理,决策树的表示能力,决策树的训练算法,寻找最佳分裂的原理,叶子节点值的标记,属性缺失与替 代分裂,决策树的剪枝算法,决策树应用. 非常直观和易于理解的机器学习算法,最符合人的直观思维,因为生活中很多时候做决策就是用这种树状结构做决定的. 大纲: 基本概念分类与回归树训练算法寻找最佳分裂属性缺失与替代分裂过拟合与剪枝实验环节实际应用 基本概念: ①树是一种分层的数据结构,家谱.书的目录就是一棵树的结构. ②树是一个递归的结构,树的每个子节点,以它为根同样是一…

讲授LDA基本思想,寻找最佳投影矩阵,PCA与LDA的比较,LDA的实际应用 前边讲的数据降维算法PCA.流行学习都是无监督学习,计算过程中没有利用样本的标签值.对于分类问题,我们要达到的目标是提取或计算出来的特征对不同的类有很好的区分度,由于没有用样本的标签值,会导致一个问题,不同的两类样本,如A和B类投影之后交杂在一起无法区分开来,所以这种投影结果对于分类是不利的.线性判别分析LDA是以分类为目的的降维投影技术,把向量X变换为Y,Y的维数更低 ,Y要对分类比较有利能把不同的类有效的区分开来.…

讲授K近邻思想,kNN的预测算法,距离函数,距离度量学习,kNN算法的实际应用. KNN是有监督机器学习算法,K-means是一个聚类算法,都依赖于距离函数.没有训练过程,只有预测过程. 大纲: k近邻思想预测算法距离函数距离度量学习实验环节实际应用 k近邻思想: KNN基于模板匹配的思想,如要确定一个水果的类别,可以拿各种水果出来,看它和哪种水果长得像,就判定为哪种水果,这就是模板匹配思想.要拿一些实际的例子来,这些例子就相当于一些标准的模板,要预测样本属于哪个类型,就和这些例子比一遍,看和哪…

讲授贝叶斯公式.朴素贝叶斯分类器.正态贝叶斯分类器的原理.实现以及实际应用 大纲: 贝叶斯公式(直接用贝叶斯公式完成分类,计算一个样本的特征向量X属于每个类c的概率,这个计算是通过贝叶斯公式来完成的.) 朴素贝叶斯分类器(预测算法.训练算法) 正态贝叶斯分类器(预测算法.训练算法) 实验环节 实际应用 贝叶斯公式: 澄明了两个相关的(有因果关系的)随机事件以及随机变量之间的概率关系的. 随机事件a.b,假设b是因a是果: 推广到随机变量的情况: ①根据这个公式就可以完成分类了,给定任意一个样本的…

集群概念介绍(一)) 白宁超 2015年7月16日 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…

ORACLE集群概念和原理(二) 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…

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…

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…

  阅读目录 目录 Oracle集群概念和原理 RAC概述 RAC 集成集群件管理 RAC 的体系结构 RAC 的结构组成和机制 RAC 后台进程 RAC 共享存储 RAC 数据库和单实例数据库的区别 参考文献 相关文章 ORACLE集群概念和原理(二) 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 RA…

原文地址:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/orc1.html 阅读目录 目录 集群概念介绍 什么是集群 为什么搭建数据库集群 数据库集群的分类 可扩展的分布式数据库架构 参考文献 相关文章 集群概念介绍(一)) 白宁超 2015年7月16日 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…

Linux 集群概念 , wsgi , Nginx负载均衡实验 , 部署CRM(Django+uwsgi+nginx), 部署学城项目(vue+uwsgi+nginx) 一丶集群和Nginx反向代理 集群的概念: 集群的特性: Nginx的反向代理 # 反向代理 # 通过访问Nginx的web服务,由Nginx 对 '有效的请求' 进行一个请求转发,请求到真正的web服务后台数据.返回给用户. # 正向代理 # vpn . 访问外国的网站,需要把你的请求进行伪装/代理进行转发 ### 如下图~~…

前面的话 webpack是当下最热门的前端资源模块化管理和打包工具.它可以将许多松散的模块按照依赖和规则打包成符合生产环境部署的前端资源.当webpack处理应用程序时,它会递归地构建一个依赖关系图表(dependency graph),其中包含应用程序需要的每个模块,然后将所有这些模块打包成少量的bundle(通常只有一个),由浏览器加载.它是高度可配置的,在开始前需要先理解四个核心概念:入口(entry).输出(output).加载器(loader).插件(plugins).本文将详细介绍w…

前言 webpack 是一个当下最流行的前端资源的模块打包器.当 webpack 处理应用程序时,它会递归地构建一个依赖关系图(dependency graph),其中包含应用程序需要的每个模块,然后将所有这些模块打包成少量的bundle - 通常只有一个,由浏览器加载. 它是高度可配置的,我们先理解四个核心概念:入口(entry).输出(output).loader.插件(plugins) 入口(entry) webpack 创建应用程序所有依赖的关系图.图的起点被称之为入口起点(entry…

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以…

JVM 内部原理(四)- 基本概念之 JVM 结构 介绍 版本:Java SE 7 每位使用 Java 的程序员都知道 Java 字节码在 Java 运行时(JRE - Java Runtime Environment)里运行.Java 虚拟机(JVM - Java Virtual Machine)是 Java 运行时(JRE)的重要组成部分,它可以分析和执行 Java 字节码.Java 程序员不需要知道 JVM 是如何工作的.有很多应用程序和应用程序库都已开发完成,但是它们并不需要开发者对 J…

孤傲苍狼只为成功找方法,不为失败找借口! Maven学习总结(四)——Maven核心概念 一.Maven坐标 1.1.什么是坐标? 在平面几何中坐标(x,y)可以标识平面中唯一的一点. 1.2.Maven坐标主要组成 groupId:组织标识(包名) artifactId:项目名称 version:项目的当前版本 packaging:项目的打包方式,最为常见的jar和war两种 样例:…

在学习web应用进行部署的时候,遇到一个名词java集群,(事实上遇到非常多名词╭(╯^╰)╮~~~).不懂意思就查一查! 在这里做个笔记! 没有什么高深见解,就搞明确几个概念,java集群的特点 .还有什么时候使用.这几个问题. 基本术语 假设查java集群概念同一时候又会得到非常多术语,最基本的两个概念是:负载均衡和失效转移.字面意思各自是将请求进行分散和失效的方法或事务进行转移. 越来越多的企业关键应用都必须採用集群技术,实现负载均衡(Load Balancing).容错(Fault To…

webpack 是一个现代的 JavaScript 应用程序的模块打包器(module bundler) 四个核心概念: ------------------------------------------------------------------------------------------------ 入口(Entry): webpack 将创建所有应用程序的依赖关系图表(dependency graph).图表的起点被称之为入口起点(entry point). 入口起点告诉 web…

网络安全中机器学习大合集 from:https://github.com/jivoi/awesome-ml-for-cybersecurity/blob/master/README_ch.md#-datasets 历年来那些与网络安全中机器学习相关最好的工具与资源 目录 数据集 论文 书籍 演讲 教程 课程 杂项 ↑ 贡献 如果你想要添加工具或资源请参阅 CONTRIBUTING ↑ 数据集 安全相关数据样本集 DARPA 入侵检测数据集 Stratosphere IPS 数据集 开放数据集 N…

处理代码 file = "a.srt" fi = open(file, mode='r') a = fi.readline() i = 1 while len(str(a)) != 0: if i%5 == 3: print(a) a = fi.readline() i += 1 ZIMA·BLUE中文字幕 爱死亡机器人 第十四集 ZIMA BLUE (女记者 克莱尔) 如其他数百万人一样 我听说ZIMA宣布将揭晓他的最后一件作品 这些年来 我多次请求采访他 却总被拒绝 现在 不知出于…

第四集,聚集城市 TimeLimit:1000MS  MemoryLimit:128MB 64-bit integer IO format:%lld   Problem Description 在小A解读完手机信息后,得到了特工们的位置情报以及他们最近将会又一次聚会(除了谈论了关于抓捕小A和小C的事情外,主要谈论了关于走私事情…) 因为小C原本是他们的内部人员,所以她知道这个组织有一个习惯,即特工们每次选择聚会的城市,他们都会选择使所有组员所在市距离聚会城市的路程的和最小的城市,而且每个城市最多…

webpack 是当下最热门的前端资源模块化和打包工具.它可以将许多松散的模块(如 CommonJs 模块. AMD 模块. ES6 模块.CSS.图片. JSON.Coffeescript. LESS 等)按照依赖和规则打包成符合生产环境部署的前端资源.当 webpack 处理应用程序时,它会递归地构建一个依赖关系图表,其中包含应用程序需要的每个模块,然后将这些模块打包成一个或多个 bundler,由浏览器加载 在了解 webpack 使用配置时,我们必须首先要熟悉下面四个核心概念: entr…

SpringBoot第四集:静态资源与首页定(2020最新最易懂) 问题 SpringBoot构建的项目结构如下:没有webapp目录,没有WEB-INF等目录,那么如果开发web项目,项目资源放在那里呢? WEB项目资源:静态资源/动态资源.例如:css,图片,jsp,模板引擎等. 一.SpringBoot工程静态资源处理 实际上,我们新建的SpringBoot工程默认提供的两个目录就是存放静态资源的 src/main/resources/static:静态资源默认存放目录(img,css,j…