随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

用 Graphviz . 以下代码提供一个例子, 具体使用时做简单修改即可. digraph G { rankdir=LR splines=line nodesep=.05; node [label=""]; subgraph cluster_0 { color=white; node [style=solid,color=blue4, shape=circle]; x1 x2 x3; label = "layer 1"; } subgraph cluster_1

『教程』Batch Normalization 层介绍 知乎:详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 一.两个概念 独立同分布(independent and identically distributed) 独立同分布的数据可以简化常规机器学习模型的训练.提升机器学习模型的预测能力 白化(whitening) 去除特征之间的相关性 —> 独立: 使得所有特征具有相同的均值和方差 —> 同分布. 二.问题 1.抽象程度高的层难以训练 深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一

Group Normalization 2018年03月26日 18:40:43 阅读数:1351 FAIR 团队,吴育昕和恺明大大的新作Group Normalization. 主要的优势在于,BN会受到batchsize大小的影响.如果batchsize太小,算出的均值和方差就会不准确,如果太大,显存又可能不够用. 而GN算的是channel方向每个group的均值和方差,和batchsize没关系,自然就不受batchsize大小的约束. 从上图可以看出,随着batchsize的减小,GN

最近突然有很多人来问我这些题目怎么做OwO 然而并不是我出的,结论我也不是很懂 研究了一下觉得非常的一颗赛艇,于是就打算写这样一篇题解 DAG 1 我们考虑DAG的性质,枚举出度为0的点 设出度为0的点有k个,则一共有C(n,k)种方案 对于剩下的(n-k)个点和这k个点之间可以任意连边,方案为2^(k*(n-k)) 去掉这k个点之后剩下(n-k)个点仍然是DAG,方案为f(n-k) 则方案数为C(n,k)*2^(k*(n-k))*f(n-k) 考虑到剩下的(n-k)个点中也可能有出度为0的点,

bn一般就在conv之后并且后面再接relu 1.如果输入feature map channel是6,bn的gamma beta个数是多少个? 6个. 2.bn的缺点: BN会受到batchsize大小的影响.如果batchsize太小,算出的均值和方差就会不准确,如果太大,显存又可能不够用. 3.训练和测试时一般不一样,一般都是训练的时候在训练集上通过滑动平均预先计算好平均-mean,和方差-variance参数,在测试的时候,不再计算这些值,而是直接调用这些预计算好的来用,但是,当训练数据和

深度神经网络难训练一个重要的原因就是深度神经网络涉及很多层的叠加,每一层的参数变化都会导致下一层输入数据分布的变化,随着层数的增加,高层输入数据分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断适应低层的参数更新.为了训练好模型,我们需要谨慎初始化网络权重,调整学习率等. 本篇博客总结几种归一化办法,并给出相应计算公式和代码. 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年).Layer Normalization(2016年).Instance Normalizati

目录 Introduction BN LN IN GN SN Conclusion Introduction 输入图像shape记为[N, C, H, W] Batch Norm是在batch上,对NHW做归一化,就是对每个单一通道输入进行归一化,这样做对小batchsize效果不好: Layer Norm在通道方向上,对CHW归一化,就是对每个深度上的输入进行归一化,主要对RNN作用明显: Instance Norm在图像像素上,对HW做归一化,对一个图像的长宽即对一个像素进行归一化,用在风格

介绍词向量word2evc概念,及CBOW和Skip-gram的算法实现. 项目链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5009409 在自然语言处理任务中,词向量(Word Embedding)是表示自然语言里单词的一种方法,即把每个词都表示为一个N维空间内的点,即一个高维空间内的向量.通过这种方法,实现把自然语言计算转换为向量计算. 如 图1 所示的词向量计算任务中,先把每个词(如queen,king等)转换成一个高维空间的

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file 训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器. svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file 在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SV

本次实验的数据是来自老师给的2006-2008年的日期,24小时的温度.电力负荷数据,以及2009年的日期,24小时的温度数据,目的是预测2009年每天24小时的电力负荷,实验数据本文不予给出. 用libsvm进行预测的步骤大体是:将数据进行归一化处理,并转换成livsvm需要的格式,然后进行参数择优,用选的最佳参数使用2006-2008 3年的数据建立模型,再用该模型预测2009年的电力负荷.实际过程中,我先用2006-2007年的数据建模,预测2008年的数据,以得到测试误差.事实证明,用2

今天来做UFLDL的第二个实验,向量化.我们都知道,在matlab里面基本上如果使用for循环,程序是会慢的一逼的(可以说基本就运行不下去)所以在这呢,我们需要对程序进行向量化的处理,所谓向量化就是将matlab里面所有的for循环用矩阵运算的方法实现,在这里呢,因为之前的实验我已经是按照向量化的形式编写的代码,所以这里我只把我对代码修改的部分发上来供大家参考吧.本文为本人原创,参考了UFLDL的教程,是我自己个人对于这一系列教程的理解以及自己的实验结果.非盈利性质网站转载请在文章开头处著名本文

考试考到自闭,每天被吊打. 还有几天可能就要AFO了呢... Luogu3602:Koishi Loves Segments 从左向右,每次删除右端点最大的即可. [HEOI2014]南园满地堆轻絮 答案一定是 \(\lceil \frac{max_{1\le i < j \le n}(a_i-a_j)}{2} \rceil\). 可以考虑一个二分答案 \(mid\),那么每个数 \(x\) 都是一个 \([x-mid,x+mid]\) 的范围. 当前面有一个 \(y\) 使得 \(y-mid>

传送门:https://codeforces.com/gym/100801 题意: 给你一个DAG图,你最多可以进行k次操作,每次操作可以连一条有向边,问你经过连边操作后最小拓扑序的最大值是多少 题解: 最小拓扑序:与普通拓扑序不同的是,用一个小根堆记录入度为0的点做拓扑排序即可 怎么样使得最小拓扑序最大呢?已知拓扑序是入度小的点在前面,那么,如果我们可以使得大的点的度数尽量小或者是小的点度数尽量大就可以使得拓扑序变大了,由于我们只有加边的操作,那么我们可以将边尽量从大的点往小的点去连边 我们定

前言: 归一化相关技术已经经过了几年的发展,目前针对不同的应用场合有相应的方法,在本文将这些方法做了一个总结,介绍了它们的思路,方法,应用场景.主要涉及到:LRN,BN,LN, IN, GN, FRN, WN, BRN, CBN, CmBN等. 本文又名"BN和它的后浪们",是因为几乎在BN后出现的所有归一化方法都是针对BN的三个缺陷改进而来,在本文也介绍了BN的三个缺陷.相信读者会读完此文会对归一化方法有个较为全面的认识和理解. LRN(2012) 局部响应归一化(Local Res

前言: 归一化(区别于标准化)一般是指,把数据变换到(0,1)之间的小数.主要是为了方便数据处理,或者把有量纲表达式变成无量纲表达式,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权. 不过还是有很多人使用时将归一化(normalization)和标准化(standardization)两个概念混淆,在这里我们就不过多讨论了.这里的归一化主要指的是这个常用的公式: x' = (x - X_min) / (X_max - X_min) 最近使用openlayers添加heatmap图层的时候,查看官方文

好吧,还是那个社区APP,非管理系统,用户行为日志感觉不是很必要的,但是,错误日志咱还是得记录则个.总不能上线后报bug了让自己手足无措吧,虽然不管有木有错误日志报bug都是件很头疼的事... 我们知道webAPI也有好几个Filter,上篇文章我们做token与权限用到了ActionFilterAttribute,这次我们用ExceptionFilterAttribute来做异常日志的记录.首先我们的代码里面会主动的捕获一些异常手动抛出,例如对用户输入数据的验证,权限的验证,业务的验证等.也会

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时

我们要做的是黄金G点小游戏: N个同学(N通常大于10),每人写一个0~100之间的有理数 (不包括0或100),交给裁判,裁判算出所有数字的平均值,然后乘以0.618(所谓黄金分割常数),得到G值.提交的数字最靠近G(取绝对值)的同学得到N分,离G最远的同学得到-2分,其他同学得0分.玩了几天以后,大家发现了一些很有意思的现象,比如黄金点在逐渐地往下移动. 现在请大家根据这个游戏规则,编一个可以多人一起玩的小游戏程序,要求如下: 1.本作业属于结对编程项目,必须由二人共同完成,并分别将本次作业

Atitit. Api 设计 原则 ---归一化 1.1. 叫做归一化1 1.2. 归一化的实例:一切对象都可以序列化/toString  通过接口实现1 1.3. 泛文件概念.2 1.4. 游戏行业的一切皆精灵2 1.1. 叫做归一化 接口继承实质上是要求"做出一个良好的抽象,这个抽象规定了一个兼容接口,使得外部调用者无需关心具体细节,可一视同仁的处理实现了特定接口的所有对象"--这在程序设计上,叫做归一化.归一化使得外部使用者可以不加区分的处理所有接口兼容的对象集合--就好象lin

做实验时用手机拍了视频,想把视频嵌入到PPT中.只是单纯的嵌入很容易,但是我想将PPT推送给其他人时,不需要再传视频文件.搜了一下做法,可以通过flash视频格式实现.电脑为thinkpad笔记本,win7-64,安装了office2013.操作步骤如下: 1.用format factory将.mp4文件转换为.swf文件. 2.打开ppt,设置如下:文件->选项 3. 在工具栏中,做如下选择 4.此时鼠标变为十字形,在PPT上画出一个区域,然后右键,选择属性,做如下配置即可 5.PPT放映时,