.net ML机器学习中遇见错误记录】的更多相关文章

避免入坑: 1.错误提示 numClasses must be at least   2 大概是训练模型的数据分类必须是两种,如下错误: 正确数据集如下:…
coursera上吴恩达的机器学习课程使用Octave/Matlab实现算法,有必要知道Octave简单的语句.最重要的:在遇到不会的语句,使用'''help '''或者'''doc '''查看官方文档. 基本操作 help/显示命令的简要帮助信息 doc/显示命令的详细帮助文档 length/应用到到矩阵时返回较高的一维的dimension save/保存数据,如保存变量到.mat文件:save hello.mat b 以二进制压缩保存数据 mean/矩阵每列求平均,如x为33矩阵,mean(…
1.异常了类型: 1.1.1.1 异常错误信息:An error occurred while updating the entries. See the inner exception for details.1.1.1.2 异常错误解决:出现此错误信息一般是由于更新对象时字段值不一致或字段为非空时传入了null…
[记录错误(生产环境)] php.ini: ① 开启 / 关闭 错误日志功能 log_errors = On ② 设置 log_errors 的最大字节数 log_errors_max_len = 其他: 选项 描述 log_errors 设置是否将错误信息记录到日志或者 error_log 中 error_log 设置脚本错误将记录到的文件 log_errors_max_len 设置 log_errors 的最大字节数 ignore_repeated_errors 是否忽略重复的错误信息 ig…
首先建议把广泛使用的"主动错误"和"被动错误"概念换成"主动报错"和"被动报错". 1. 主动报错站点 只要检查到错误,它立即"主动地"发出错标识.所谓"出错标识",它本身就是一个"错误的位序列"(连续的6个显性位,不满足 CAN 协议的"最多5个连续的同性位"要求),目的是"主动地"告诉大家:即使你们没有发现"刚才我…
在机器学习中,选择合适的算法固然重要,但是数据的处理也同样重要.通过对数据的处理,能提高计算效率,提高预测识别精确度等等 以下记录下一些数据处理的方法 一.处理缺失值 对于数据集中有缺失值的,粗暴的方法是直接删除该行或者该列的数据,但是这样不可取.可以通过计算每一列或者每一行的平均值来替代该值. from sklearn.preprocessing import Imputer import pandas as pd df = pd.read_csv(data_dir) imr = Impute…
WebSphere中数据源连接池太小导致的连接超时错误记录. 应用连接超时错误信息: [// ::: CST] webapp E com.ibm.ws.webcontainer.webapp.WebApp logServletError SRVE0293E: [Servlet Error]-[ServletNameNotFound]: org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException: Hibernate operation: Cannot o…
机器学习算法 原理.实现与实践 —— 距离的度量 声明:本篇文章内容大部分转载于July于CSDN的文章:从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法,对内容格式与公式进行了重新整理.同时,文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充,不代表原文章作者的意图. 1. 欧氏距离 欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里得空间中,如点 $x = (x_1,\cdots,x_n)$ 和$y = (y_2,\cdots,y_n)$之间的距离为: $$…
机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择.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. 三.核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和,英文称呼叫Nuclear Norm.这个相对于上面火热的L1和L2来说,可能大家就会陌生点.那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(…
目录: 一.L0,L1范数 二.L2范数 三.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…