sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residual sum of squares ((y_true - y_pred) *

C++中常量成员函数的含义 本文内容来源:<C++必知必会> 使用常量成员函数可以改变对象的逻辑状态,虽然对象的物理状态没有发生改变.考虑如下代码,它定义了一个类X: class X{ public: X():buffer_(0),isComputed_(false){} //... void setBuffer(){ int *tmp = new int[MAX]; delete [] buffer_; buffer_ = tmp; }//setBuffer void modifyBuffe

翻阅mysql手册时,看到有个示例使用了bit_or方法来去除重复的数据,一开始没看明白,后来看明白之后感觉非常巧妙.示例要实现的功能就是计算每月有几天有访问,先把示例摘录在这里. 1 2 3 4 5 6 7 -- 创建表 CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL,              day INT(2) UNSIGNED ZEROFILL);   -- 插入测试数据 INSERT INTO t1 VALU

老猿在 <Python中函数的参数带星号是什么意思?>中介绍了Python函数中参数带星号的含义,而在实际使用和Python的标准文档中,会看到某写函数(如sorted(iterable, , key=None, reverse=False))的其中一个参数就是星号(),而实际调用时该位置不用传值,这表示什么含义呢? 使用关键字参数时,要特别注意,如果不是通过<Python中函数的参数带星号是什么意思?>]中带2个星号的可变关键字参数传递可变个数的参数,且参数的名字随调用者随意填写

来源于知乎:pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响? - 蔺笑天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/363144860/answer/951669576 内容 蔺笑天 37 人赞同了该回答 model的eval方法主要是针对某些在train和predict两个阶段会有不同参数的层.比如Dropout层和BN层 Dropout在train时随机选择神经元而predict要使用全部神经元并且要乘一个补偿系数 BN在train时每个bat

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有

转载于博客:各种距离 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数

模型性能的度量 在监督学习中,已知样本 ,要求拟合出一个模型(函数),其预测值与样本实际值的误差最小. 考虑到样本数据其实是采样,并不是真实值本身,假设真实模型(函数)是,则采样值,其中代表噪音,其均值为0,方差为. 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测,所以,拟合出函数后,需要在测试集(训练时未见过的数据)上检测其预测值与实际值之间的误差.可以采用平方误差函数(mean squared error)来度量其拟合的好坏程度,即 误差期望值的分解 经过进一步的研究发现,对于某种特定的模型

MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述 转载自http://my.oschina.net/feedao/blog/52252,不过这个链接也是转载的,出处已经无从考证了.   感觉数学似乎总是不够的.这些日子为了解决research中的一些问题,又在图书馆捧起了数学的教科书.   从大学到现在,课堂上学的和自学的数学其实不算少了,可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识.Learning和Vision都是很多种数学的交汇场.看着不同的理论体系的交汇,对于一个researcher来说,

##numpy函数库中一些常用函数的记录 最近才开始接触Python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉,因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的用法进行记录. (1)mat( ) numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素.虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可以得到不同的结果,其中numpy函数库中matrix与MATLAB中matrices等价. 调用mat( )函数可以将数

sklearn之train_test_split()函数各参数含义(非常全) 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数  简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, rando

介绍 想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户.但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型? 当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题. 损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心.但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们. 它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解.那么,什么是损失函数,你如何理解它们的意义? 在本文中,我将讨论机器学习中使用的7种常见损失函数,并解释每种函数的使

10-5. 在存储模型中使用自定义函数 问题 想在模型中使用自定义函数,而不是存储过程. 解决方案 假设我们数据库里有成员(members)和他们已经发送的信息(messages) 关系数据表,如Figure 10-4 所示: Figure 10-4. A simple database of members and their messages 可能有这种情况,我们不允许入门级的程序员在数据库中创建存储过程,然而,又想封装members和他们发送的messages条数最多的业务逻辑,这个时候我

机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 三.核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和,英文称呼叫Nuclear Norm.这个相对于上面火热的L1和L2来说,可能大家就会陌生点.那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error

机器学习算法 原理.实现与实践 —— 距离的度量 声明:本篇文章内容大部分转载于July于CSDN的文章:从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法,对内容格式与公式进行了重新整理.同时,文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充,不代表原文章作者的意图. 1. 欧氏距离 欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里得空间中,如点 $x = (x_1,\cdots,x_n)$ 和$y = (y_2,\cdots,y_n)$之间的距离为: $$

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法

版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni