一些在线预测问题可以转化到在线凸优化框架中.下面介绍两种凸化技术: 一些在线预测问题似乎不适合在线凸优化框架.例如,在线分类问题中,预测域(predictions domain)或损失函数不是凸的.我们描述了两种凸化技术,它们允许我们在其他场景中使用在线凸优化框架. 1.Convexification by Randomization 为了演示randomization技术,我们考虑一个专家建议的预测问题:每个在线回合中,学习者必须从d位给定专家的建议中进行选择. 表示选到的专家,然后学习机收到

tomcat常用配置详解和优化方法 参考: http://blog.csdn.net/zj52hm/article/details/51980194 http://blog.csdn.net/wuliu_forever/article/details/52607177 https://www.cnblogs.com/dengyungao/p/7542604.html https://www.cnblogs.com/ysocean/p/6893446.html#_label1 常用配置详解 1 目

常用配置详解 1 目录结构 /bin:脚本文件目录. /common/lib:存放所有web项目都可以访问的公共jar包(使用Common类加载器加载). /conf:存放配置文件,最重要的是server.xml. /logs:存放日志文件. /server/webapps:来管理Tomcat-web服务用的.仅对TOMCAT可见,对所有的WEB APP都不可见(使用Catalina类加载器加载). /shared/lib:仅对所有WEB APP可见,对TOMCAT不可见(使用Shared类加载

一提到图片,我们就不得不从位图开始说起,位图图像(bitmap),也称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的.这些点可以进行不同的排列和染色以构成一副图片.当放大位图时,可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块. 我们常见的图片格式中JPG.PNG.GIF亦属于位图,所以它们的数据结构大致相同,只是每一种图片格式都有不同的压缩算法,不同的扫描方式,但是优化的方法都有一个共同点,都是围绕着每个像素颜色值来下手,那么我们具体该如何进行优化呢?下面我就借助马海祥博客的平台来给大家介

紧接上文,我们讲述在线分类问题 令,为0-1损失,我们做出如下的简化假设: 学习者的目标是相对于hypotheses set: H具有low regret,其中H中的每个函数是从到{0,1}的映射,并且regret被定义为: 我们首先证明这是一个不可能完成的任务——如果,没有算法可以获得次线性regret bound.考虑,是一个总是返0的函数,是一个总是返1的函数.通过简单地等待学习者的预测然后提供相反的答案作为真实答案,攻击者可以使任何在线算法的错误数等于T.相反,对于任何真实答案序列,令b

数据库访问性能优化 数据库的连接和关闭 访问数据库资源需要创建连接.打开连接和关闭连接几个操作.这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源. ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响.系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求.连接池的大小是有限的,如果在连接池达到最大限度后仍要求创建连接,必然大大影响性能.因此,在建立数据库连接后只有在真正需要操作时才打开连接,使用完毕后马上

数据库访问性能优化 数据库的连接和关闭 访问数据库资源需要创建连接.打开连接和关闭连接几个操作.这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源. ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响.系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求.连接池的大小是有限的,如果在连接池达到最大限度后仍要求创建连接,必然大大影响性能.因此,在建立数据库连接后只有在真正需要操作时才打开连接,使用完毕后马上

最自然的学习规则是使用任何在过去回合中损失最小的向量. 这与Consistent算法的精神相同,它在在线凸优化中通常被称为Follow-The-Leader,最小化累积损失. 对于任何t: 我们谈到了能最小化累计损失不能说明此算法在在线学习场景是有效,我们需要探究算法的 Regret bound: 采用归纳法证明: 例子1:Online Quadratic Optimization 例子2:Online Linear Optimization 未完,待续...... 下一节将讲述FTRL算法

近年来,许多有效的在线学习算法的设计受到凸优化工具的影响. 此外,据观察,大多数先前提出的有效算法可以基于以下优雅模型联合分析: 凸集的定义: 一个向量 的Regret定义为: 如前所述,算法相对于竞争向量的集合U的Regret被定义为: 备注: 在线凸优化问题中,学习机的预测应该来自集合S,而我们分析关于集合U的Regret.当我们不指定U时,我们默认U=S.另外,S的默认设置将是. 未完,待续...... 接下来,我们从凸化技术开始,展示了如何在非凸问题中利用在线凸优化框架.然后,我们开始描

开启一个在线学习和在线凸优化框架专题学习: 1.首先介绍在线学习的相关概念 在线学习是在一系列连续的回合(rounds)中进行的: 在回合,学习机(learner)被给一个question:(一个向量,即为特征向量),为从instance domain:采样得到的.学习机给出一个预测值:,然后得到正确的答案:,从target domain:采样得到,定义损失函数为.在大多数情况下,在中,但是,允许学习者从更大的集合中选择预测有时很方便,我们用D表示prediction domain.下图展示了在

1. 前言 关于webpack,相信现在的前端开发人员一定不会陌生,因为它已经成为前端开发人员必不可少的一项技能,它的官方介绍如下: webpack 是一个模块打包器.webpack的主要目标是将 JavaScript 文件打包在一起,打包后的文件用于在浏览器中使用,但它也能够胜任转换(transform).打包(bundle)或包裹(package)任何资源(resource or asset). 在日常开发工作中,我们除了会使用webpack以及会编写它的配置文件之外,我们还需要了解一些关于

本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,共19条,具体如下:1.EXPLAIN命令做MySQL优化,我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划.下面来个简单的示例,标注(1.2.3.4.5)我们要重点关注的数据: type列,连接类型.一个好的SQL语句至少要达到range级别.杜绝出现all级别. key列,使用到的索引名.如果没有选择索引,值是NULL.可以采取强制索引方式. key_len列,索引长度. rows列,扫描行数.该值是个预估值. extra列,详细说明.注意,常见的不太

姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖 近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此殊荣. 鬲融 2004 年从河北省保送至清华大学计算机系,是首届清华姚班毕业生,普林斯顿大学计算机科学系博士,曾在微软研究院新英格兰分部做博士后,2015年至今在杜克大学担任助理教授. 斯隆研究奖自1955年设立,每年颁发一次,旨在向物理学.化学和数

参考: https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/76725843 1. SGD Batch Gradient Descent 在每一轮的训练过程中,Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度,并用该梯度对模型参数进行更新: 优点: cost fuction若为凸函数,能够保证收敛到全局最优值:若为非凸函数,能够收敛到局部最优值 缺点: 由于每轮迭代都需要在整个数据集上计算一次,所以

1.前言 这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法,主要是应用迭代的思想来逼近.在梯度下降算法中.都是环绕下面这个式子展开: 当中在上面的式子中hθ(x)代表.输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值,与y相减则是一个相对误差.之后再平方乘以1/2,而且当中 注意到x能够一维变量.也能够是多维变量,实际上最经常使用的还是多维变量. 我们知道曲面上方向导数的最大值的方向就代表了梯度的方向,因此我们在做梯度下降的时候.应该是沿着梯度的反方向进行权重的更新.能够有效的找到全局的最优解. 这个θ的更新过

逻辑回归优化方法-L-BFGS 逻辑回归的优化方法是一个经典的问题,如果我们把它视为一个最大熵模型,那么我们知道最早的优化方法是IIS,这个方法就不细讲了,因为它速度很慢.后来发现在最优化领域中非常常用的l-BFGS方法对于Logistic Regression的收敛速度优化是不错的. l-BFGS方法是Quasi-Newton方法中的一种,我想从工程角度谈一下我的看法,上次我们谈到在分布式环境下进行模型的优化,无非有两种思路,一,如果数据是mixture of exponent family的

主要介绍ASP.NETMVC 应用提速的六种方法,因为没有人喜欢等待,所以介绍几种常用的优化方法. 大家可能会遇到排队等待,遇到红灯要等待,开个网页要等待,等等等. 理所当然,没有人喜欢等待网页慢吞吞地加载,尤其是在移动端访问网站时.其实,Web 开发者敏感的神经决定了我们等待与否. 现在,快速响应不仅是来自用户的要求,还是决定搜索引擎的速度. 考虑到大多数网站都存在速度方面的问题,在本文中将介绍六种为 ASP.NET MVC 应用提速的方法. 希望可以帮助到大家!!! 1. 应用程序缓存 缓存

1.激活函数 激活函数(activation function)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络.神经网络之所以能解决非线性问题(如语音.图像识别),本质上就是激活函数加入了非线性因素,弥补了线性模型的表达力,把“激活的神经元的特征”通过函数保留并映射到下一层. 因为神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出也是可微的.那么激活函数在 TensorFlow 中是如何表达的呢? 激活函数不会更改输入数据的维度,也就是输入和输出的维

MM算法思想 MM算法是一种迭代优化方法,它利用函数的凸性来找到原函数的最大值或最小值.当原目标函数\(f(\theta)\)较难优化时,算法不直接对原目标函数求最优解,而去求解逼近于原目标函数的一个易于优化的目标函数\(g(\theta)\),通过对这个替代函数求解,使得\(g(\theta)\)的最优解逼近于\(f(\theta)\)的最优解.每迭代一次,根据所求解构造用于下一次迭代的新的替代函数,然后对新的替代函数最优化求解得到下一次迭代的求解.通过多次迭代,可以得到越来越接近目标函数最优

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的