关于ADMM的研究(一) 最近在研究正则化框架如何应用在大数据平台上.找到了<Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers>这篇文章,感觉很适合现在的研究.下面转载的一篇博客,写的很细致,很有用. 业界一直在谈论大数据,对于统计而言,大数据其实意味着要不是样本量增加n→∞,要不就是维度的增加p→∞,亦或者两者同时增加,并且维度与样本量的增

bn是拉平各个feature的差异,而l2 norm是拉平各个样本的差异,本来各个样本的模长千变万化,按照距离的概念,差别是很大的,但是l2 norm后,距离就变得有一个上界了,显然样本间差异变小了.而对于各个feature,本来各个feature的量级都可能不一样,方差也就不一样,bn让方差为1,均值为0(理论上),各个feature的差异就小了, l2 norm并没有改变feature之间的相对大小. l2 norm是强行把同个维度的特征归一化.batch norm是把不同维度的去均值归一化

背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization)   2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的

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 while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟

Feature Extraction Feature Extraction converts vague features in the raw data into concrete numbers for further analysis. In this section, we introduce two feature extraction technologies: TF-IDF and Word2Vec. TF-IDF Term frequency-inverse document f

#We will also standardise our data as we have done so far when performing distance-based clustering. from pyspark.mllib.feature import StandardScaler standardizer = StandardScaler(True, True) t0 = time() standardizer_model = standardizer.fit(parsed_d

目录: 1. 前提 2. attention (1)为什么使用attention (2)attention的定义以及四种相似度计算方式 (3)attention类型(scaled dot-product attention \ multi-head attention) 3. self-attention (1)self-attention的计算 (2) self-attention如何并行 (3) self-attention的计算总结 (4) self-attention的类型(multi-

玩了好几天,看了好多剧,所以这几天的进度稍微有点慢,另外,<一起同过窗>真香! 延展特性涉及解集覆盖的区域.一个具有良好分布的解集应该包含来自PF每个部分的解集,而不遗漏任何区域.然而,大多数扩展的QIs只度量解决方案集的范围(extent).下表为总结: 这些QIs通常考虑the range formed by the extreme solutions of the set(由集合的极值解构成的范围),例如maximum spread,和它的变体[25] [27] [28] [29] [3

原文地址  stackexchange:What is the exact difference between a 'terminal', a 'shell', a 'tty' and a 'console'? (原文wiki链接在翻译中替换为百度百科链接.) A terminal is at the end of an electric wire, a shell is the home of a turtle, tty is a strange abbreviation and a con

Activity中与ListActivity中使用listview区别 一.Activity中与ListActivity中使用listview区别(本身没多大区别,只是ListActivity在listview的显示上做了一些优化) Activity中使用Listview步骤: 1.xml布局中,ListView标签id可以任意取值如: <ListView android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="

RTCP RTMP/RTP/RTSP/RTCP的区别 http://blog.csdn.net/frankiewang008/article/details/7665547 流媒体协议介绍(rtp/rtcp/rtsp/rtmp/mms/hls) http://blog.csdn.net/tttyd/article/details/12032357 http://blog.csdn.net/oyzdz1988/article/details/6534276 RTP(Real-time Transp

wait和sleep区别:  相同点:调用wait,sleep方法都可以是线程进入阻塞状态,让出cpu的执行权. 不同点:1.sleep必须指定时间,但是wait方法可以指定时间,也可以不指定时间. 2.wait方法必须在同步中使用,但是sleep不一定在同步中使用. 3.在同步中,调用sleep方法释放CPU执行权,但是不会释放锁,即使让出了CPU执行权,其它线程也无法进入同步锁,不能得到执行.但是wait  方法不仅释放CPU执行权,而且释放同步锁,进入阻塞状态.也就是说其它等待此锁的线程可

前一篇文章说到了OC中类的三大特性,今天我们来看一下在学习OC的过程中遇到的一些问题,该如何去解决,首先来看一下我们之前遗留的一个问题: 一.#import和#include的区别 当我们在代码中使用两次#include的时候会报错:因为#include相当于拷贝头文件中的声明内容,所以会报重复定义的错误 但是使用两次#import的话,不会报错,所以他可以解决重复导入的问题,他会做一次判断,如果已经导入一次就不导入了 二.关键字@class的作用 在来看一下OC中的关键字@class的作用,在

关于ADMM的研究(二) 4. Consensus and Sharing 本节讲述的两个优化问题,是非常常见的优化问题,也非常重要,我认为是ADMM算法通往并行和分布式计算的一个途径:consensus和sharing,即一致性优化问题与共享优化问题. Consensus 4.1 全局变量一致性优化(Global variable consensus optimization)(切割数据,参数(变量)维数相同) 所谓全局变量一致性优化问题,即目标函数根据数据分解成N子目标函数(子系统),每个子

这个问题,首先需要弄清楚这样一个事实:LLC.LLP.Corporation分别属于三种不同类型的公司实体. 1,LLC (Limited Liability Company)是责任有限公司: 2,LLP(Limited Liability Partnership)属于合伙公司的其中一种类型,美国的合伙公司可以分为以下四种合伙类型:普通合伙(GP).有限合伙(LP).有限责任合伙(LLP)及有限责任有限合伙制(LLLP) : 3,Corporation就是广为人知的股份有限公司,而美国的股份有限

LINUX 和 WINDOWS 内核的区别 [声明:欢迎转载,转载请注明出自CU ACCESSORY http://linux.chinaunix.net/bbs/thread-1153868-1-1.html] 关于LINUX和WINDOWS的口水站已经很多了.本文企图从技术角度来比较下2个主流操作系统的异同.偏重于内核部分. 一.动机: 我最早是 WINDOWS 阵营的.在WINDOWS下写过2年多的驱动程序.后来由于学习需要,转投LINUX,一晃也快2年了.期间经历了很多曲折,也学到了很多

在数学中,Lp空间是由p次可积函数组成的空间:对应的ℓp空间是由p次可和序列组成的空间.它们有时叫做勒贝格空间,以昂利·勒贝格命名(Dunford & Schwartz 1958,III.3),尽管依据Bourbaki (1987)它们是Riesz (1910)首先介入.在泛函分析和拓扑向量空间中,他们构成了巴拿赫空间一类重要的例子. Lp空间在工程学领域的有限元分析中有应用. Relations between p-norms The grid distance or rectilinear

    内网IP和公网IP的区别     什么是内网IP: 一些小型企业或者学校,通常都是申请一个固定的IP地址,然后通过IP共享(IP Sharing),使用整个公司或学校的机器都能够访问互联网.而这些企业或学校的机器使用的IP地址就是内网IP,内网IP是在规划IPv4协议时,考虑到IP地址资源可能不足,就专门为内部网设计私有IP地址(或称之为保留地址),一般常用内网IP地址都是这种形式的:10.X.X.X.172.16.X.X-172.31.X.X.192.168.X.X等.需要注意的是,内

加速网络收敛——BN.LN.WN与selu 自Batch Norm出现之后,Layer Norm和Weight Norm作为Batch Norm的变体相继出现.最近又出来一个很”简单”的激活函数Selu,能够实现automatic rescale and shift.这些结构都是为了保证网络能够堆叠的更深的基本条件之一.除了这四种,还有highway network与resnet. Batch Norm BN对某一层激活值做batch维度的归一化,也就是对于每个batch,该层相应的output

原文:http://www.cnblogs.com/GT_Andy/archive/2011/01/18/1938605.html 一.定义 1.CString:动态的TCHAR数组.它是一个完全独立的类,封装了+等操作符和字符串操作方法. 2.BSTR:专有格式的字符串(需要使用系统函数来操纵).定义为:typedef OLECHAR FAR* BSTR 3.LPCTSTR:常量的TCHAR指针.定义为:typedef const char* LPCTSTR 二.要点 1.char*:指向AN