对于多分类问题以及核函数的选取,以下经验规则可以借鉴: 如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了. 如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项 原文: http://orangeprince.info/2014/11/23/libsvm-liblinear-2/ http://orangeprin

1.k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法,它含有训练基础数据集,但是是一种没有模型的算法,为了将其和其他算法进行统一,我们把它的训练数据集当做它的模型本身.2.在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下(利用实际例子举例如下):#1导入相应的数据可视化模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #2输入训练的数据集x_train.y_trainraw_data_X=[[3.393533211,2.331273

1. Rosenbrock 函数 在数学最优化中,Rosenbrock 函数是一个用来测试最优化算法性能的非凸函数,由Howard Harry Rosenbrock 在 1960 年提出 .也称为 Rosenbrock 山谷或 Rosenbrock 香蕉函数,也简称为香蕉函数. Rosenbrock 函数的定义如下: f(x)=100(y−x2)2+(1−x)2 Rosenbrock 函数的每个等高线大致呈抛物线形,其全域最小值也位在抛物线形的山谷中(香蕉型山谷).很容易找到这个山谷,但由于山谷

JSON最佳实践 | kimmking's blog http://kimmking.github.io/2017/06/06/json-best-practice/ Fastjson内幕 Java综合  JSON协议使用方便,越来越流行.JSON的处理器有很多,为什么需要再写一个呢?因为我们需要一个性能很好的JSON Parser,希望JSON Parser的性能有二进制协议一样好,比如和protobuf一样,这可不容易,但确实做到了.有人认为这从原理上就是不可能的,但是计算机乃实践科学,看实

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温

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1 最优化概论 (1) 最优化的目标 最优化问题指的是找出实数函数的极大值或极小值,该函数称为目标函数.由于定位\(f(x)\)的极大值与找出\(-f(x)\)的极小值等价,在推导计算方式时仅考虑最小化问题就足够了.极少的优化问题,比如最小二乘法,可以给出封闭的解析解(由正规方程得到).然而,大多数优化问题,只能给出数值解,需要通过数值迭代算法一步一步地得到. (2) 有约束和无约束优化 一些优化问题在要求目标函数最小化的同时还要求满足一些等式或者不等式的约束.比如SVM模型的求解就是有约束优化

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m

算法库:Matlab与C++混合编程 最近做光流算法预演过程中,下载的源码中涉及到了Matlab和C++的混合编程.在同事Matlab2014的环境下,程序到是一下就运行通过了.但在我这Matlab2010的环境下,就怎么也运行不通过.你说让我下载个Matlab2014安装吧,真不想.第一,安装包大.第二,安装占空间也大.第三,我的Matlab2010是绿色版的.习惯绿色版的盆友们,应该能理解我的感受吧.尤其是像这种大软件,放在U盘里,哪里都能办公,多爽. Matlab与C++混合编程包括:在M

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machi

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

Question? Adam 算法是什么,它为优化深度学习模型带来了哪些优势? Adam 算法的原理机制是怎么样的,它与相关的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么区别. Adam 算法应该如何调参,它常用的配置参数是怎么样的. Adam 的实现优化的过程和权重更新规则 Adam 的初始化偏差修正的推导 Adam 的扩展形式:AdaMax 1.什么是Adam优化算法? Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是

之前一直用Python来写优化算法,为了增强 JS 的熟练程度,开始将原有的代码改写成 JS.采用的工具包括 node.js + Grunt + nodeunit + github + npm + travis-ci. 最初的版本采用过程式的方式实现,没有采用面向对象或事件驱动的模式. #!/usr/bin/env node --harmony // Random Search "use strict"; var util = require("util"); fu

在编辑文章中,很多时候都需要自动根据文章内容获取关键字的功能,因此,本文主要是说明如何在yii中使用织梦开源的分词算法编写一个独立的扩展,可以在不同的模块中使用,步骤如下: 1 到这里下载其他朋友整理的织梦分词算法库; 2 解压下载的分词库并放到yii extensions/fenci目录下面; 3 在extensions/fenci添加FenciConnectorAction.php和GetTagsInput.php; 4 在对应的module中添加ConnectorController.ph

std::sort      对vector成员进行排序; std::sort(v.begin(),v.end(),compare);   std::lower_bound 在排序的vector中进行二分查找,查找第一大于等于: std::lower_bound(v.begin(),v.end(),v.element_type_obj,compare);   std::upper_bound 在排序的vector中进行二分查找,查找第一个大于: std::upper_bound(v.begin(

补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmsprop.sgd,效果最好的组合是:prelu+rmsprop.我的代码如下: # Simple example using recurrent neural network to predict time series values from __future__ import division, p

原文:图像滤镜艺术---ZPhotoEngine超级算法库 一直以来,都有个想法,想要做一个属于自己的图像算法库,这个想法,在经过了几个月的努力之后,终于诞生了,这就是ZPhotoEngine算法库. 这个算法库目前包含两个模块:基础图像算法模块+滤镜模块,使用C语言实现,现在免费分享给大家,可以适用于PC/Android/Ios三大平台. 1,基础图像算法模块 这个模块,本人以Photoshop基础算法为原形,模拟出了PS大部分的基础算法. 为什么选择Photoshop算法?这个也是我的算法库

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x). 比如说,权重(W)和偏差(b)就是这样的内部参数,一般用于计算输出值,在训练

提示:国外官网,谷歌浏览器右键可以翻译成中文. 1.math.js 官网:https://mathjs.org/index.html 其它简介:https://www.jianshu.com/p/4f63f0003a56 它的下载也有些拓展介绍: 2.  numbers.js numbers.js提供了大量的.可用于服务器端的数学功能,你可以用它来执行下面这些任务: 基本计算(如两数相加) 复数 微积分 数字信号处理(DSP) 矩阵运算 素数计算 统计 迭代计算(如斐波那契数列) 要使用numb

C++ algorithm算法库 Xun 标准模板库(STL)中定义了很多的常用算法,这些算法主要定义在<algorithm>中.编程时,只需要在文件中加入#include<algorithm>即可方便地使用这些算法.若要用好这些函数,你必须了解以下几个概念: 容器 容器是用来存放各种数据的一个东西,<algorithm>中的算法是针对容器设计的.因此,不论数据是一些int,char还是自定义的class,<algorithm>中的函数都可以正确应对.vec