Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel). 函数图像为: 通过sigma函数计算出最终结果,以0.5为分界线,最终结果大于0.5则属于正类(类别值为1),反之属于负类(类别值为0). 如果将上面的函数扩展到多维空间,并且加上参数,则函数变成: 接下来问题来了,如何得到合适的参数向量θ呢? 由于sigma函数的特性,我们可作出如下的假设: 上式即为在已知样本X和参数θ的情况下,样本X属性正类(y=1)和负类(y=0)的条件概率. 将两个公式合并成…

LR中日志参数的设置 1.Run-Time Setting日志参数的设置 在loadrunner的vuser菜单下的Run-Time Setting的General的LOG选项中可以对在执行脚本时Loadrunner对日志的操作行为进行定义,下面逐一介绍: 日志是否启用 1) Enable logging 启用日志记录.如果选中该选项Loadrunner在执行脚本时,进行日志的记录,否则不记录日志 日志发送时机 2) Send messages only when an error occurs…

ng机器学习视频笔记(一) --线性回归.代价函数.梯度下降基础 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是变量(假定一个结果只由一个变量影响),纵轴是结果. 线性回归得到的方程,称为假设函数(Hypothesis Function).当假设函数是线性函数时,其公式为: 二.代价函数 代价函数是用于评价线性回归,其公式为: 计算方式是计算每一个点在当前假设函数情况下,偏差的平方和,再取平均数.m即表示一共…

Loadrunner中脚本的迭代次数和场景运行时间的关系 LR 的Vugen和controller中迭代是这样的: 当场景的持续时间为“运行至结束”时,以Vugen中设置的迭代次数为准 当场景的持续时间为“具体的几分钟”时,忽略Vugen中的迭代次数,脚步的action重复迭代,直到时间结束为止,按退出策略,执行退出操作…

本课内容: 1.线性回归 2.梯度下降 3.正规方程组   监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案   1.线性回归 问题引入:假设有一房屋销售的数据如下: 引入通用符号: m =训练样本数 x =输入变量(特征) y =输出变量(目标变量) (x,y)—一个样本 ith—第i个训练样本=(x(i),y(i)) 本例中:m:数据个数,x:房屋大小,y:价格   监督学习过程: 1) 将训练样本提供给学习算法 2) 算法生成一个输出函数(一般用h表示,成为假…

LR中日志参数的设置与使用 1.Run-Time Setting日志参数的设置 在loadrunner的vuser菜单下的Run-Time Setting的General的LOG选项中可以对在执行脚本时Loadrunner对日志的操作行为进行定义,下面逐一介绍: 1) Enable logging 启用日志记录.如果选中该选项Loadrunner在执行脚本时,进行日志的记录,否则不记录日志 2) Send messages only when an error occurs 仅在出错时发送消息.…

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频,我是刚刚接触机器学习,对此比较感兴趣:准备将我的学习笔记写下来, 作为我每天学习的签到吧,也希望和各位朋友交流学习. 这一系列的博客,我会不定期的更新,希望大家多多批评指正. Supervised Learning(监督学习) 在监督学习中,我们的数据集包括了算法的输出结果,比如具体的类别(分类问题)或数值(回归问题),输入和输出存在某种对应关系. 监督学习大致可分为回归(classification)和分类(regression). 回归:对…

反向传播和梯度下降这两个词,第一眼看上去似懂非懂,不明觉厉.这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分,是和误差函数/损失函数的概念分不开的. 神经网络训练的最基本的思想就是:先“蒙”一个结果,我们叫预测结果a,看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距,然后调整策略,再试一次,这一次就不是“蒙”了,而是有依据地向正确的方向靠近.如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即|a-y|->0,就结束训练. 在神经网络训练中,我们把“蒙”叫做初始化,可以随机,也可以根据以…

这篇博客针对的AndrewNg在公开课中未讲到的,线性回归梯度下降的学习率进行讨论,并且结合例子讨论梯度下降初值的问题. 线性回归梯度下降中的学习率 上一篇博客中我们推导了线性回归,并且用梯度下降来求解线性回归中的参数.但是我们并没有考虑到学习率的问题. 我们还是沿用之前对于线性回归形象的理解:你站在山顶,环顾四周,寻找一个下山最快的方向走一小步,然后再次环顾四周寻找一个下山最快的方向走一小步,在多次迭代之后就会走到最低点.那么在这个理解中,学习率其实是什么呢?学习率就是你走的步子有多长. 所以…

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo…

之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子,但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想,面试的时候基本用不上,那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识,希望能够对面试有一定的帮助. 1.逻辑斯谛分布 介绍逻辑斯谛回归模型之前,首先看一个并不常见的概率分布,即逻辑斯谛分布.设X是连续随机变量,X服从逻辑斯谛分布是指X具有如下的累积分布函数和概率密度函数: 式中,μ为位置参数,γ>0为形状参数.逻辑斯谛的分布的密度函数f(x)和分布函数F(x)的图形如下图所示.其中分布函数属于逻辑斯谛函数,其图形为一条S形曲线.…

首先,逻辑回归是一个概率模型,不管x取什么值,最后模型的输出也是固定在(0,1)之间,这样就可以代表x取某个值时y是1的概率 这里边的参数就是θ,我们估计参数的时候常用的就是极大似然估计,为什么呢?可以这么考虑 比如有n个x,xi对应yi=1的概率是pi,yi=0的概率是1-pi,当参数θ取什么值最合适呢,可以考虑 n个x中对应k个1,和(n-k)个0(这里k个取1的样本是确定的,这里就假设前k个是1,后边的是0.平时训练模型拿到的样本也是确定的,如果不确定还要排列组合) 则(p1*p2*...…

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las…

LR的参数的取值,和select next row和update value on的设置都有密不可分的关系.下表给出了select next row和update value on不同的设置,对于LR的参数取值的结果将不同,给出了详细的描述. Select next row Update Value on 实际运行结果 sequential each iteration 在某次循环中所有用户取值相同.所有用户第一次循环取第一行值,第二次循环取第二行值 each occurrence 在某次循环中…

以前真没注意过后面看某个群有人说到这个函数一查,还真有,那么处理时间戳就简单很多了,我们经常在各种网站上看到类似于这样的时间戳 51Testing软件测试网"d bLq!uR&am 做时间戳的目的是为了JS缓存和防止CSRF,在LR中可以简单的使用下面这个函数 web_save_timestamp_param 来生成时间戳   web_save_timestamp_param("tStamp", LAST); lr_output_message("%s&qu…

写一个 程序名为    test.sh    可带参数为 start 和 stop 执行  test.sh start执行  start 内容的代码 执行 test.sh stop 执行 stop 内容的代码 #!/bin/bashif [ $1 == "start" ]  then     echo "do start"  command groups  elif [ $1 == "stop" ]  then  echo "do st…

[转载]LoadRunner字符集与检查点的探讨 很多人在loadrunner测试脚本中加入中文检查点的时候会出现检查失败的情况,究竟是为什么呢?其实是被测试系统与loadrunner字符集之间的转换出现了问题.下面我们来一一解释.我们知道loadrunner在录制选项中有一个字符集的设置:Recording Options>>Advanced>>Support charset,在这里可以设置loadrunner支持的字符集.那么被测试系统的字符集与loadrunner字符集会有什…

版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni…

在LoadRunner脚本开发中,经常会遇到参数与变量相互转换的情况,本文对常见的转换情形进行了方法总结. 1.变量的赋值 //将字符串赋值给变量 ]; strcpy(strTemp, "Hello World!!"); //错误的字符串赋值方式 strTemp = "Hello World!!"; /* 注: * 在LR中若直接将字符串赋值给变量,编译时将会报错 * 报错信息:operands of = have illegal types `char' and…

mybatis中String参数的传递 Keywords selectKeywords(@Param("key") String key); 可以在mapper方法的参数钱添加 @Param("key") 注意括号中相当于别名 mybatis中传递数组 转自:https://blog.csdn.net/s592652578/article/details/52871884/ 1.foreach简单介绍: foreach的主要用在构建in条件中,它可以在SQL语句中进…

原文地址:http://blog.csdn.net/aya19880214/article/details/41961235 foreach的主要用在构建in条件中,它可以在SQL语句中进行迭代一个集合.foreach元素的属性主要有item,index,collection,open,separator,close.item表示集合中每一个元素进行迭代时的别名,index指定一个名字,用于表示在迭代过程中,每次迭代到的位置,open表示该语句以什么开始,separator表示在每次进行迭代之间…

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后…

Flask–路由 添加路由的两种方式 第一种 @app.route("/my_de") def detail() 第二种(了解即可) app.add_url_rule("/my_de",view_func=detail) 一. @app.route()中的参数 1.methods = [ ]: 当前url地址,允许访问的请求方式 类型为可迭代对象,允许八种http请求方式 @app.route("/info", methods=["GE…

LoadRunner中Action的迭代次数的设置和运行场景中设置 LoadRunner是怎么重复迭代和怎么增加并发运行的呢? 另外,在参数化时,对于一次压力测试中均只能用一次的资源应该怎么参数化呢?就是说这些资源用了一次就不能在用了的. --参数化时,在select  next row选择unique,update value on选择 each occurence, 1. 迭代跟虚拟用户数没什么必然联系 迭代是这样的: 迭代1次   迭代2次  迭代3次 用户1     X1        …

LR脚本实践:关于lr中exit(-1)和return 0的区别 exit(-1):从当前action里面exit(-1)所在行,当前迭代里面直接退出来,终止运行: return 0:忽略当前action里面return 0后面的脚本,直接运行下一个action,以及下一个迭代: 比如做了个测试: Action6() { int count = 0; if (count ==0) { lr_output_message("%d",count); exit(-1); } lr_outpu…

最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所有训练图片的一个批次(batch),批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数.在我使用的 .cfg 文件中 batch =…

原英文地址: https://timebutt.github.io/static/understanding-yolov2-training-output/ 最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所…

LoadRunner中的参数与变量-产生20位的随机数 在LoadRunner脚本开发中,经常会遇到参数与变量相互转换的情况,本文对常见的转换情形进行了方法总结. 1.变量的赋值 //将字符串赋值给变量 char strTemp[30]; strcpy(strTemp, "Hello World!!"); //错误的字符串赋值方式 strTemp = "Hello World!!"; /* 注: * 在LR中若直接将字符串赋值给变量,编译时将会报错 * 报错信息:o…

  我们为什么需要在LR中设置检查点?? 我们在录制编写脚本后,通常会进行回放,如果回放通过没有错误.我们就认为脚本是正确的.那么LR怎么区分脚本是否回放正确:基本上所有脚本回放错误都是因为 404错误,也就是页面无法找到,而只要页面返回了,LR都不会提示任何错误.LR判断脚本是否执行成功是根据服务器返回的状态来确定的.如果服务器返回状态是200 ok 那么LR就认为脚本正确的运行了,并且脚本是运行通过的.而我们大多数系统出错的时候会返回错误页面吗?不会.我们会返回一个消息提示框,来提升用户感受…