一 背景       首先举个例子:                          正样本(90)                       负样本(10)         模型1预测        正(90)                                正(10) 模型2预测        正(70)负(20)                正(5)负(5) 结论:        模型1准确率90%:        模型2 准确率75%              考虑对…

ITU-T 建议书 G.1081 IPTV性能监测点 Performance monitoring points for IPTV Summary Successful deployment of IPTV servicesrequires performance parameters to be monitored at a number of different pointsin the complete end to end chain, including the customer pr…

前期准备: 两台服务器 note01(lvs服务器) note02(real sever) 1 首先在note01配置子网卡: ifconfig eth0: :2意思是eth0的子接口,随便一个数字就可以,/24意为 255.255.255.0的另一种写法 也可以写成netmask 255.255.255.0 2 配置note01 转发方式: echo > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward 默认为0 意思为如果没有对应请求的IP,会将数据包丢弃,1为不会丢弃,而是通过路…

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA…

一.模型可解释性     近年来,机器学习(深度学习)取得了一系列骄人战绩,但是其模型的深度和复杂度远远超出了人类理解的范畴,或者称之为黑盒(机器是否同样不能理解?),当一个机器学习模型泛化性能很好时,我们可以通过交叉验证验证其准确性,并将其应用在生产环境中,但是很难去解释这个模型为什么会做出此种预测,是基于什么样的考虑?作为机器学习从业者很容易想清楚为什么有些模型存在性别歧视.种族歧视和民族仇恨言论(训练样本的问题),但是很多场景下我们需要向模型使用方作出解释,让其清楚模型为什么要做出此种预测…

Adaboost\GBDT\GBRT\组合算法(龙心尘老师上课笔记) 一.Bagging (并行bootstrap)& Boosting(串行) 随机森林实际上是bagging的思路,而GBDT和Adaboost实际上是boosting的思路.而bagging和boosting有什么区别呢?怎样从bagging转到boosting呢? Bagging的假设函数: 如果是二分类问题:,其中T是分类器的总数,g(x)是其中的小分类器的取值(+1或-1),最后根据各个分类器的值求加和,根据和的符号得到…

The major advancements in Deep Learning in 2016 地址:https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/major-advancements-deep-learning-2016/ 主要挑战是unsupervised learning 无监督学习,2016年大量的研究专注于generative models 生成模型.几大巨头谷歌和脸书分别创新于自然语言处理NLP. 无监督学习 无监督学习指的是在没有额外信息的新数据中,提取…

前言: 本次实验包含了2部分:贝叶斯模型参数的学习以及贝叶斯模型结构的学习,在前面的博文PGM练习七:CRF中参数的学习 中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数,那个实验采用的是优化方法,而这里贝叶斯模型参数的学习是先假定样本符合某种分布,然后使用统计的方法去学习这些分布的参数,来达到学习模型参数的目的.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignmnet 8,实验code可参考网友的:code 实验中所用到的bod…

前几天搜狗的一道笔试题,大意是在随机森林上增加一棵树,variance和bias如何变化呢? 参考知乎上的讨论:https://www.zhihu.com/question/27068705 另外可参考林轩田老师在机器学习技法的<Blending and Bagging>中的讲解: 综上,bias反应的是模型在样本上的值与真实值之间的误差,反应的是模型的准确度.对于blending,它反应的是模型越复杂,它的bias就越小: 对于cross-validation,当训练越充分,bias就越小.…

本节内容: 进程与线程区别 线程 a)  语法 b)  join c)  线程锁之Lock\Rlock\信号量 d)  将线程变为守护进程 e)  Event事件 f)   queue队列 g)  生产者消费者模型 3. python GIL全局解释器锁 1. 进程与线程区别 线程:是操作系统能够进行运算和调度的最小单位,是一堆指令的集合.线程被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务.线程就是cpu…