成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors). 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合.对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和(residual sum of squares)成本函数.就是让所有训练数据与模型的残差的平方之和最小. 我们用R方(r-squared)评估预测的效

垃圾收集策略与算法 程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈随线程而生,也随线程而灭:栈帧随着方法的开始而入栈,随着方法的结束而出栈.这几个区域的内存分配和回收都具有确定性,在这几个区域内不需要过多考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟随着回收了. 而对于 Java 堆和方法区,我们只有在程序运行期间才能知道会创建哪些对象,这部分内存的分配和回收都是动态的,垃圾收集器所关注的正是这部分内存. 判定对象是否存活 若一个对象不被任何对象或变量引用,那么它就是无效对象,需要被回收. 一 引用

隐马尔可夫模型的前向算法(手动实现),今天奉上,由于研究生期间,实现的时候没有多加注释,这里为了让更好的人进入自然语言处理领域,特此,将前向算法奉上,具体公式可参考52nlp的HMN系列博客. 参考了大部分网站公式和借鉴.在此表示感谢. 后向算法和维特比算法,后续更新. HMM类:                                                                                         }                   

该篇博客主要对JVM内存模型以及GC回收算法以自己的理解和认识做以记录. 内存模型 GC垃圾回收 1.内存模型 从上图可以看出,JVM分为 方法区,虚拟机栈,本地方法栈,堆,计数器 5个区域.其中最为重要的就是栈和堆. 栈和堆设计的目的是什么呢? 栈存储了处理逻辑,堆存储了具体的数据,这样使得栈和堆中处理耦合度降低,也更为清晰 栈和堆分离,使得堆可以被多个栈共享 栈保存了上下文信息,因此只向上增长,而堆是动态分配 栈的大小可以通过XSs设置,如果栈空间不足,会抛出java.lang.StackO

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' diabetes = datasets.load_diabetes() #使用 scikit-lea

垃圾收集策略与算法 程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈随线程而生,也随线程而灭:栈帧随着方法的开始而入栈,随着方法的结束而出栈.这几个区域的内存分配和回收都具有确定性,在这几个区域内不需要过多考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟随着回收了. 而对于 Java 堆和方法区,我们只有在程序运行期间才能知道会创建哪些对象,这部分内存的分配和回收都是动态的,垃圾收集器所关注的正是这部分内存. 判定对象是否存活 若一个对象不被任何对象或变量引用,那么它就是无效对象,需要被回收. 引用计数

作者:JSong, 日期:2017.10.10 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,这对"弱学习器"尤为明显. 目前,有三种常见的集成学习框架:bagging,boosting和stacking.第一种是并行的,各个基学习器之间不存在强依赖关系,代表是随机森林算法.后两者是串行的,基学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成.具体可参见我的文章 机器学习|集成学习. 1.前向分步算法(forward

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模

详细图文并茂以及git flow工具解释参考: http://danielkummer.github.io/git-flow-cheatsheet/index.zh_CN.html 原文地址:http://nvie.com/posts/a-successful-git-branching-model/ 本文中我将介绍我在多年的项目开发中使用的开发模型,这个模型被实践检验为正确有效的模式.本文中,我将不会涉及到项目的任何细节,只讨论关于分支策略和release管理 为什么要使用Git? 网上有很多

JVM内存模型总体架构图 程序计数器多线程时,当线程数超过CPU数量或CPU内核数量,线程之间就要根据时间片轮询抢夺CPU时间资源.因此每个线程有要有一个独立的程序计数器,记录下一条要运行的指令.线程私有的内存区域.如果执行的是JAVA方法,计数器记录正在执行的java字节码地址,如果执行的是native方法,则计数器为空.虚拟机栈线程私有的,与线程在同一时间创建.管理JAVA方法执行的内存模型.每个方法执行时都会创建一个桢栈来存储方法的的变量表.操作数栈.动态链接方法.返回值.返回地址等信息.

原文地址:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档

网上关于HMM的学习资料.博客有很多,基本都是左边摘抄一点,右边摘抄一点,这里一个图,那里一个图,公式中有的变量说不清道不明,学起来很费劲. 经过浏览几篇博文(其实有的地方写的也比较乱),在7张4开的草稿纸上写公式.单步跟踪程序,终于还是搞清楚了HMM的原理. HMM学习过程: 1.搜索相关博客: 隐马尔可夫模型[博客](图示比较详细,前部分还可以,后部分公式有点乱):http://www.leexiang.com/hidden-markov-model HMM简介.forward算法和vite

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25836678 1.voting 对于分类问题,采用多个基础模型,采用投票策略选择投票最多的为最终的分类. 2.averaging 对于回归问题,一方面采用简单平均法,另一方面采用加权平均法,加权平均法的思路:权值可以用排序的方法确定或者根据均方误差确定. 3.stacking Stacking模型本质上是一种分层的结构,这里简单起见,只分析二级Stacking.假设我们有3个基模型M1.M2.M3.下面先看一种错误的训练方式:

国内私募机构九鼎控股打造APP,来就送 20元现金领取地址:http://jdb.jiudingcapital.com/phone.html内部邀请码:C8E245J (不写邀请码,没有现金送)国内私募机构九鼎控股打造,九鼎投资是在全国股份转让系统挂牌的公众公司,股票代码为430719,为“中国PE第一股”,市值超1000亿元.  -----------------------------------------------------------------------------------

在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法.在信息检索中,BOW模型假定对于一个文档,忽略它的单词顺序和语法.句法等要素,将其仅仅看作是若

隐马尔可夫模型(HMM)及Viterbi算法 https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9954878.html HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标

设计流水线策略时,可参考 Tomasulo算法与记分牌调度算法  (这两个是霍老师推荐的算法,自己未了解过)

对于并发控制而言,我们平时用的锁(synchronized,Lock)是一种悲观的策略.它总是假设每一次临界区操作会产生冲突,因此,必须对每次操作都小心翼翼.如果多个线程同时访问临界区资源,就宁可牺牲性能让线程进行等待,所以锁会阻塞线程执行. 与之相对的有一种乐观的策略,它会假设对资源的访问是没有冲突的.既然没有冲突也就无需等待了,所有的线程都在不停顿的状态下持续执行.那如果遇到问题了无锁的策略使用一种叫做比较交换(CAS Compare And Swap)来鉴别线程冲突,一旦检测到冲突产生,就

HMM简介 对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑. 本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发. 隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM模型在实际的生活和生产中有着广泛的应用,包括语音识别,自然语言处理,

java虚拟机中的程序计数器区.虚拟机栈区.本地方法栈区3个区域是随着线程的创建而创建,随着线程的结束而结束时,内存自然得到回收,所以这三个区域不需要过多考虑内存的回收问题. java虚拟机中的方法区和虚拟机堆区2个区是所有线程共享的区域,不同的接口或类需要的内存不同,且方法区和堆区往往是在程序运行期间进行内存动态分配或回收.GC回收器的使用范围就是对这两个区域的定义. 虚拟机堆区垃圾回收策略:GC回收器在回收内存之前,首先要知道哪些对象可以回收,即“死去”的对象是可以回收的:哪些对象不能回收,