我们在很多Gradient Boost相关的论文及分析文章中都可以看到下面的公式: 但是,对这个公式的理解,我一直也是一知半解,最近,终于下决心对其进行了深入理解. 步骤1:可以看作优化目标的损失函数: 步骤2:代表需要学习1~M个模型: 步骤3:将前m-1个模型的组合F(X)代入损失函数L(y_i, F(X)),并对F(X)求导,求得梯度向量表达式:举例说明,如果损失函数是,则对F(X)求导,得到,当i从1取到N时,得到梯度方向的向量: 步骤4:得到梯度向量之后,我们需要的是梯度向量方向上的新…

前言 先说一下,写这篇博文的动机,原文的博主代码写的十分潇洒,以至于代码说明和注释都没有,最近恰逢看到,所以以此博文来分析其中的算法和流程 参考博文:https://blog.csdn.net/linxinfa/article/details/78816362 github网址:https://github.com/linxinfa/Unity-ArbitraryPolygonMesh 先复习一下线代 向量的混合积的数学意义是:两个向量叉乘的结果是一个新向量,这个新向量垂直于原向量组成的平面,并…

1.优化模型的两种策略: 1)基于残差的方法 残差其实就是真实值和预测值之间的差值,在学习的过程中,首先学习一颗回归树,然后将“真实值-预测值”得到残差,再把残差作为一个学习目标,学习下一棵回归树,依次类推,直到残差小于某个接近0的阀值或回归树数目达到某一阀值.其核心思想是每轮通过拟合残差来降低损失函数. 总的来说,第一棵树是正常的,之后所有的树的决策全是由残差来决定. 2)使用梯度下降算法减小损失函数. 对于一般损失函数,为了使其取得最小值,通过梯度下降算法,每次朝着损失函数的负梯度方向逐步移…

本文通过示例详细分析rsync算法原理和rsync的工作流程,是对rsync官方技术报告和官方推荐文章的解释. 以下是本文的姊妹篇: 1.rsync(一):基本命令和用法 2.rsync(二):inotify+rsync详细说明和sersync 3.rsync技术报告(翻译) 4.rsync工作机制(翻译) 5.man rsync翻译(rsync命令中文手册) 本文目录: 1.1 需要解决的问题 1.2 rsync增量传输算法原理 1.3 通过示例分析rsync算法 1.4 rsync工作流程分…

1.HiBench算法简介 Hibench 包含9个典型的hadoop负载(micro benchmarks,hdfs benchmarks,web search bench marks,machine learning benchmarks和data analytics benchmarks) 具体参考CDH集群安装&测试总结:第三节内容 micro benchmarks Sort:使用hadoop randomtextwriter生成数据,并对数据进行排序. Wordcount:统计输入数据…

本文通过示例详细分析rsync算法原理和rsync的工作流程,是对rsync官方技术报告和官方推荐文章的解释.本文不会介绍如何使用rsync命令(见rsync基本用法),而是详细解释它如何实现高效的增量传输. 以下是rsync系列篇: 1.rsync(一):基本命令和用法 2.rsync(二):inotify+rsync详细说明和sersync 3.rsync算法原理和工作流程分析 4.rsync技术报告(翻译) 5.rsync工作机制(翻译) 6.man rsync翻译(rsync命令中文手册…

* 常见流程分析之一(Tcp异步连接) 我们用一个简单的demo分析Tcp异步连接的流程: #include <iostream> #include <boost/asio.hpp> // 异步连接回调函数 void on_connect(boost::system::error_code ec) { if (ec) // 连接失败, 输出错误码 std::cout << "async connect error:" << ec.mess…

在开始分析算法原理之前,简单说明下rsync的增量传输功能. 假设待传输文件为A,如果目标路径下没有文件A,则rsync会直接传输文件A,如果目标路径下已存在文件A,则发送端视情况决定是否要传输文件A.rsync默认使用"quick check"算法,它会比较源文件和目标文件(如果存在)的文件大小和修改时间mtime,如果两端文件的大小或mtime不同,则发送端会传输该文件,否则将忽略该文件. 如果"quick check"算法决定了要传输文件A,它不会传输整个文件…

Android是架构分为三层: 底层      Linux Kernel 中间层  主要由C++实现 (Android 60%源码都是C++实现) 应用层  主要由JAVA开发的应用程序 应用程序执行过程大致如下: JAVA应用程序产生操作(播放音乐或停止),然后通过JNI调用进入中间层执行C++代码,中间层处理后可能需要硬件产生动作的,会继续将操作传到Linux Kernel,Kernel ,不需要硬件产生操作的可能在中间层做一些处理就直接返回.需要硬件产生操作的动作则需通过Kernel调用相…

1. Boosting提升方法(源自统计学习方法) 提升方法是一种常用的统计学习方法,应用十分广泛且有效.在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能.提升算法基于这样一种思路:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家独断的判断好.实际上,就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理. 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(Strongly learnable)”和“弱可学习(Weekl…