多元线性回归模型中,如果所有特征一起上,容易造成过拟合使测试数据误差方差过大:因此减少不必要的特征,简化模型是减小方差的一个重要步骤.除了直接对特征筛选,来也可以进行特征压缩,减少某些不重要的特征系数,系数压缩趋近于0就可以认为舍弃该特征. 岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归是在普通最小二乘线性回归的基础上加上正则项以对参数进行压缩惩罚. 首先,对于普通的最小二乘线性回归,它的代价函数是: 通过拟合系数β来使RSS最小.方法很简单,求偏导利用线性代数解方程组即可. 根据线

最近好奇“复杂系统”,收集了点资料,本文关于Cynefin模型和Stacey模型.图文转自互联网后稍做修改. Cynefin模型提供一个从因果关系复杂情度来分析当前情况而作决定的框架,提出有五个领域: 当因果关系显然而见时,是简单的情况(simple),处理手法为"感受-归类-反应" (Sense-Categorise-Respond) 当需要专家作出分析的情况(complicated),处理手法为"感受-分析-反应" (Sense-Analyze-Respond)

文本信息检索--布尔模型和TF-IDF模型 1. 布尔模型 ​ 如要检索"布尔检索"或"概率检索"但不包括"向量检索"方面的文档,其相应的查询表达式为:Q=检索 and (布尔or 概率 not向量),那么Q可以在其相应的(检索,布尔,概率,向量)标引词向量上取(1,1,0,0)(1,0,1,0)(1,1,1,0),那么文档Dj的向量如果与这中间一个相等,那么即可认为他们之间存在相似关系,而这种相互关系也是布尔值,即sim(Q,Dj)只能为0或1

贫血模型和DDD模型 1.贫血模型 1.1 概念 常见的mvc三层架构 简单.没有行为 2.领域驱动设计 2.1 概念(2004年提出的) Domain Driven Design 简称 DDD DDD是一种以领域为核心的设计和开发理念.DDD通过维护一个深度反应领域概念的模型,以及提供了可行的经过实践校验的大量模式来应对领域的复杂性 2.2 领域模型的特点 对业务领域做了建模 -- 细粒度的类,易于扩展,容易复用 -- 可以应对复杂的业务逻辑 -- 需要经验掌握 简单的领域模型 -- 几乎和数

https://mp.weixin.qq.com/s/emB99CtEVXS4p6tRjJ2xww 并发编程:Actors 模型和 CSP 模型 ImportNew 2017-04-27    

回顾一下前文<三分钟掌握共享内存模型和 Actor模型> Actor vs CSP模型 传统多线程的的共享内存(ShareMemory)模型使用lock,condition等同步原语来强行规定进程的执行顺序. Actor模型,是基于消息传递的并发模型,强调的是Actor这个工作实体,每个Actor自行决定消息传递的方向(要传递的ActorB),通过消息传递形成流水线. 本文现在要记录的是另一种基于消息传递的并发模型: CSP(communicating sequential process顺序

Inception模型和Residual残差模型是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作. 一.  Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核,将多个卷积核的运算结果进行连接,充分利用多尺度信息,这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Convolutions.更加深的卷积操作. 废话不多说,上图 注意输入层在底部,输出层在顶部.废话不多说,上keras代码. from keras.layers import Conv2D, Ma

引用至:http://www.jdon.com/concurrent/actor-csp.html Akka/Erlang的actor模型与Go语言的协程Goroutine与通道Channel代表的CSP(Communicating Sequential Processes)模型有什么区别呢? 首先这两者都是并发模型的解决方案,我们看看Actor和Channel这两个方案的不同: Actor模型 在Actor模型中,主角是Actor,类似一种worker,Actor彼此之间直接发送消息,不需要经

回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法,具有广泛的应用. Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始,线性回归是最基本的回归模型,它使用线性函数描述两个变量之间的关系,将连续或离散的自变量映射到连续的实数域. 模型数学形式: 引入损失函数(loss function,也称为错误函数)描述模型拟合程度: 使J(w)最小,求解优化问题得到最佳参数. Logistic回归 logistic回归(Logistic regression 或 logit regression)有时也被

参考:tensorflow_manual_cn.pdf     Page83 例子(数据集): the quick brown fox jumped over the lazy dog. (1)CBOW模型: (2)Skip-Gram模型:

一. select 模型(apache的常用) 1. 最大并发数限制,因为一个进程所打开的 FD (文件描述符)是有限制的,由 FD_SETSIZE 设置,默认值是 1024/2048 ,因此 Select 模型的最大并发数就被相应限制了.自己改改这个 FD_SETSIZE ?想法虽好,可是先看看下面吧 … 2. 效率问题, select 每次调用都会线性扫描全部的 FD 集合,这样效率就会呈现线性下降,把 FD_SETSIZE 改大的后果就是,大家都慢慢来,什么?都超时了. 3. 内核 / 用

一:前言 写这个程序主要是用来理解生产者消费者模型,以及通过这个Demo来理解Redis的单线程取原子任务是怎么实现的和巩固一下并发相关的知识:这个虽然是个Demo,但是只要稍加改下Appender部分也是可以用于项目中的,假设项目里确实不需要log4j/logback之类的日志组件的时候: 二:实现方式 1.利用LinkedList作为MQ(还可以用jdk自带的LinkedBlockingQueue,不过这个Demo主要是为了更好的理解原理因此写的比较底层): 2.利用一个Daemon线程作为

一.概述 并发的网络编程中不管是阻塞式IO还是非阻塞式IO,都不能很好的解决同时处理多个socket的问题.操作系统提供了复用IO模型:select和poll,帮助我们解决了这个问题.这两个函数都能够允许进程指示内核等待多个事件中的任何一个发生,并只在有一个或多个事件发生或者经历一段指定的时间后才唤醒它. 二.select模型 1.函数定义 2.函数解析 (1)maxfd1参数指定待测试的描述符的个数,它的值是所有待测试描述符中最大者加1,描述符0,1,2,...一直到maxfd1-1均被测试.

MVC 大部分开发平台都需要搭建的后台框架,Java和PHP最为喜爱 M:model.     模型.      主要用于对数据库层的封装 V:view.        视图.      用于对用户展示网页的效果 C:controller.控制器.  核心,用于处理用户的请求,获取数据,返回结果 MVC的目的: 解耦合.Iphone手机的耦合性非常高,随便坏一个零件都要整台手机换 台式机的耦合性比较低.换个内容.硬盘.CPU都不影响正常工作. MVC模型中会发生的地方:数据库.网页css样式.用

首先,我们准备了0~9的训练集和测试集,这些手写体全部经过像素转换,用0,1表示,有颜色的区域为0,没有颜色的区域为1.实现代码如下: # 图片处理 # 先将所有图片转为固定宽高,比如32*,然后再进行处理 from PIL import Image as img f = open('f:/result/weixin.txt', 'a') im = img.open('f:/data/weixin.jpg') # im.save('f:/data/weixin.bmp') length = im

为什么要测试?1.软件非正常运行或自身缺陷会引发问题2.代码和文档是人写的,难免会出错3.环境原因影响软件(内存不足,存储,数据库溢出等)4.软件测试活动是保证软件质量的关键之一 什么是测试?软件行业:1.验证软件的正确性2.发现软件中的缺陷(bug) 如何做一个成功测试?能发现前所未有的错误的测 试 软件生命周期? 指软件从产生到报废的整个过程,是一种时间概念. 通常软件生命周期包括哪些阶段?1)客户问题引入或定义 ? 2)可行性分析(涉及经济(商业论证),政治, 法律,技术等) ? 3)项目

V模型 :后测试 优点: 1.每一阶段都清晰明了,便于把控开发的每一个过程. 2.既包含了单元测试又包含了系统测试 缺点: 1.测试介入的比较晚,所以开发前期的缺陷无从修改. 2.开发和测试串行. W模型:开发与测试是同时进行的 优点: 1.测试伴随着整个软件的生命周期 2.测试和开发是并行独立的. 缺点: 1.有些项目,没有需求文档,就不能使用W模式. 2.W模式对需求和设计的测试要求比较高,所以实践起来很困难.

ipvsadm ipvsadm命令是lvs集群在应用层的管理工具,我们可以通过此ipvsadm来管理lvs的配置,其实现了集群服务管理:增.删.改,集群服务的RS管理:增.删.改以及查看集群状态. 管理集群服务:增.改.删: 增(A).改(E): ipvsadm -A|E -t|u|f service-address [-s scheduler] [-p [timeout]] 删: ipvsadm -D -t|u|f service-address -t|u|f service-address:

一.分层思想 二.OSI参考模型 三.TCP/IP协议族 四.数据封装和解封装过程 五.层间通讯过程 六.3GPP规范及5G协议栈 一.分层思想 享用牛奶的人未必了解其生产过程 使用网络的人未必知道数据的传输过程 将复杂的流程分解为几个相对单一的子过程 整个流程更加清晰,复杂问题简单化,这样更容易发现问题并针对性的解决问题 二.OSI参考模型 国际标准化组织(ISO).1984年颁布了开放系统互联(OSI)参考模型: 一个开放式体系结构,将网络分为七层 物理层 如何使用物理信号来表示数据1和0?

回归和分类是机器学习算法所要解决的两个主要问题.分类大家都知道,模型的输出值是离散值,对应着相应的类别,通常的简单分类问题模型输出值是二值的,也就是二分类问题.但是回归就稍微复杂一些,回归模型的输出值是连续的,也就是说,回归模型更像是一个函数,该函数通过不同的输入,得到不同的输出. 那么,什么是线性回归,什么是非线性回归呢? 线性回归与非线性回归 前面说了,我们的回归模型是一个函数是吧,那么线性回归就是模型函数是由若干个基本函数线性加权得到的函数.也就是每一个基本函数前面都有一个权值来调和自己对

前言: 场景感知其实不分三维场景和二维场景,可以使用通用的方法,不同之处在于数据的形式,以及导致前期特征提取及后期在线场景分割过程.场景感知即是场景语义分析问题,即分析场景中物体的特征组合与相应场景的关系,可以理解为一个通常的模式识别问题. 论文系列对稀疏编码介绍比较详细...本文经过少量修改和注释,如有不适,请移步原文 code下载:http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ScSPM.htm 如有评论,请拜访原文.原文链接:http://blog.csdn.n