优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同. 优化方法目标:训练集损失函数值 深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性) %matplotlib inline import sys import d2lzh1981 as d2l from mpl_toolkits import mplot3d # 三维画图 import numpy as np def f(x): return x * np.cos(np.pi *…

http://blog.csdn.net/l281865263/article/details/50278745 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.内容大多来自Standford公开课machine lear…

讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用 大纲: 支持向量机简介线性分类器分类间隔线性可分问题线性可分的对偶问题线性不可分问题线性不可分的对偶问题核映射与核函数 支持向量机简介: SVM是所有机器学习算法里边,对数学要求比较高的一种算法,主要难在拉格朗日对偶和KKT条件. 由Vapnik等人1995年提出,在出现后的20多年里它是最有影响力的机器学习算法之一,直到2012年它才…

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/142.html 一.特殊编码: 自从Redis 2.2之后,很多数据类型都可以通过特殊编码的方式来进行存储空间的优化.其中,Hash.List和由Integer组成的Sets都可以通过该方式来优化存储结构,以便占用更少的空间,在有些情况下,可以省去9/10的空间.    这些特殊编码对于Redis的使用而言是完全透明的,事实上,它只是CPU和内存之间的一个交易而言.如果内…

讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用. 大纲: 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简介Jensen不等式EM算法的原理推导收敛性证明 聚类算法是无监督学习的典型代表,前边讲过的数据降维算法是无监督学习的另外一种典型代表. 聚类问题简介: 聚类算法的概念第四讲机器学习的基本概念里边已经…

如果按JMeter默认设置,生成报告如下: 从上图可以看出,结果信息比较简单,对于运行成功的case,还可以将就用着.但对于跑失败的case,就只有一行assert错误信息.(信息量太少了,比较难找到失败原因) 优化大致过程: 1.下载style文件:jmeter.results.shanhe.me.xsl 2.把下载的文件放到jmeter的extras目录下. 3.修改jmeter.properties文件如下部分,我这里都修改成true,这样执行完脚本后就会保存这些结果到.jtl文件里面:…

参考文献:https://www.jianshu.com/p/5314834f9f8e # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jun 11 10:52:14 2018 @author: Administrator """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets iris = dat…

EM算法 作者:樱花猪   摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十次次课在线笔记.EM算法全称为Expectation Maximization Algorithm,既最大期望算法.它是一种迭代的算法,用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计和极大后验概率估计.EM算法经常用于机器学习和机器视觉的聚类领域,是一个非常重要的算法.而EM算法本身从使用上来讲并不算难,但是如果需要真正的理解则需要许多知识的相互串联. 引言:      EM算法是机器学习十大经典算法之一.…

分享一篇来自机器之心的文章.关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的.原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源.你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了.本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和…