#http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2881355/ 一致聚类方法,采用重抽样方法来验证聚类合理性. library(ALL)data(ALL)d=exprs(ALL)d[1:5,1:5] #对上面这个芯片表达数据我们一般会简单的进行normalization (本次采用中位数中心化),然后取在各个样品差异很大的那些gene或者探针的数据来进行聚类分析 mads=apply(d,1,mad)# mad(x) 绝对中位数差 按行(1)取d数据的

Lasso回归模型,是常用线性回归的模型,当模型维度较高时,Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择.Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法.Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考,这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法. 以下的的一些用法参照lars包的帮助文件,再加上自己的使用心得.所用的示例数据diabetes是Efron在其论文中“Least Angle Regression”中用到的,可以在加载lars包后直接获得

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(

spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在<统计学习方法>这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证 简单的交叉验证 即把全部数据按照比例分割成两部分,分别是训练集和测试集.在训练集训练模型,在测试集测试效果,最终选择一个代

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

装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 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 r

1.随机划分训练集和测试集 sklearn.model_selection.train_test_split 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0

HTTP Parameter Pollution简称HPP,所以有的人也称之为“HPP参数污染”. 一篇很不错关于HPP参数污染的文章:http://www.paigu.com/a/33478/23535461.html 如文章中所言,HPP并非一个漏洞,但是网站存在SQL或者XSS,在有WAF的情况之下可以帮助黑客进行绕过WAF. 那么什么是HPP参数污染呢? 假设这个URL:http://www.xxxx.com/search.php?id=110&id=911 百度会理解成让百度搜索:11

以自带models中mnist的convolutional.py为例: 1.filter要与输入数据类型相同(float32或float64),四个参数为`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`,即卷积核的高/宽/输入通道数/输出通道数(feature map),如:[5, 5, NUM_CHANNELS, 32],  # 5x5 filter, depth 32. 2.strides为长度为4的一维int型矩阵,四个参

CSS类定义 div easyui-window window窗口样式 属性如下: 1) modal:是否生成模态窗口.true[是] false[否] 2) shadow:是否显示窗口阴影.true[显示] false[不显示] div easyui-panel 面板 属性如下: 1) title:该标题文本显示在面板头部. 2) iconCls:在面板上通过一个CSS类显示16x16图标. 3) width:设置面板宽度.默认auto. 4) height:设置面板高度.默认auto. 5)

一.参数说明 English libsvm_options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC        1 -- nu-SVC        2 -- one-class SVM        3 -- epsilon-SVR        4 -- nu-SVR-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)        0 -- linear: u'

提供一个MySQL 5.6版本适合在1GB内存VPS上的my.cnf配置文件.配置文件可以到这里下载:: 下载my.cnf [client] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock [mysqld] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/mysql pid-file = /data/mysql/mysql.pid user = mysql b

本文由远航路上ing 原创,转载请标明出处. 这节笔记记录IP核的生成以及参数设置. 先再IP库里下载安装Framebuffer 的ipcore 并安装完毕. 一.IP核的生成: 1.先点击IP核则右边会出现生成对话框: 按箭头指示顺序进行设置:要设置生成ip核的路径(可以新建一个文件夹ipcore来放置IP核,若有多个IP核则在ipcore下分别建立文件夹),IP核的名字,以及语言的类型:verilog或VHDL.最后点击Customize. 2. 在上一步设置之后会出现下面的设置界面,先设置

现在的JVM运行Java程序(和其它的兼容性语言)时在高效性和稳定性方面做的非常出色.自适应内存管理.垃圾收集.及时编译.动态类加载.锁优化——这里仅仅列举了某些场景下会发生的神奇的事情,但他们几乎不会直接与普通的程序员相关.在运行时,JVM会不断的计算并优化应用或者应用的某些部分. 虽然有了这种程度的自动化(或者说有这么多自动化),但是JVM仍然提供了足够多的外部监控和手动调优工具.在有错误或低性能的情况下,JVM必须能够让专家调试.顺便说一句,除了这些隐藏在引擎中的神奇功能,允许大范围的手动

今天跟大家分享下在Asp.NET Web API中Controller是如何解析从客户端传递过来的数据,然后赋值给Controller的参数的,也就是参数绑定和模型绑定. Web API参数绑定就是简单类型的绑定,比如:string,char,bool,int,uint,byte,sbyte,short,ushort,long, float这些基元类型.模型绑定就是除此之外的复杂类型的绑定.大家都知道在MVC中模型绑定都是通过默认的DefaultModelBinder来绑定的,没有Get请求和P

数据表格属性(DataGrid Properties) 属性继承控制面板,以下是数据表格独有的属性. 名称 类型 描述 默认值 columns array 数据表格列配置对象,查看列属性以获取更多细节. undefined frozenColumns array 跟列属性一样,但是这些列固定在左边,不会滚动. undefined fitColumns boolean 设置为true将自动使列适应表格宽度以防止出现水平滚动. false autoRowHeight boolean 定义设置行的高度

Mysql参数优化对于新手来讲,是比较难懂的东西,其实这个参数优化,是个很复杂的东西,对于不同的网站,及其在线量,访问量,帖子数量,网络情况,以及机器硬件配置都有关系,优化不可能一次性完成,需要不断的观察以及调试,才有可能得到最佳效果. [client]port = 3306socket = /tmp/mysql.sock [mysqld]port = 3306socket = /tmp/mysql.sock basedir = /usr/local/mysqldatadir = /data/m

[client]port = 3306socket = /tmp/mysql.sock [mysqld]port = 3306socket = /tmp/mysql.sock basedir = /usr/local/mysqldatadir = /data/mysqlpid-file = /data/mysql/mysql.piduser = mysqlbind-address = 0.0.0.0server-id = 1 #表示是本机的序号为1,一般来讲就是master的意思 skip-na

一.C++中的函数重载 什么是函数重载? 我的理解是: (1)用一个函数名定义不同的函数: (2)函数名和不同参数搭配时函数会有不同的含义: 举例说明: #include <stdio.h> #include <string.h> int func(int x) { return x; } int func(int a, int b) { return a+b; } int func(const char* s) { return strlen(s); } int main(int

在 Ioc 世界中,有些框架(例如 Autofac/NInject/Unity)支持传递默认参数,有些框架(例如 SimpleInjector/LightInjector 等)则不支持.作为 My.Ioc 来说,我们支持默认参数. 当我们在 My.Ioc 中注册对象时,有些对象类型 (System.Type) 要求我们必须提供默认参数,而有些则不是必要的.在 My.Ioc 中,默认参数有两个作用:1. 容器根据默认参数来选择用于构建对象的构造函数.而一旦选定构造函数之后,今后容器便会一直使用该构

前几天工作需要用LoadRunner进行压力测试,期间对手机号进行参数化设置. 当时选用了<Value>137{Random_quhao}{Unique_weiyi}</Value>模式,Random Number.Unque Number参数类型选择如下: Parameter type Random Number Unique Number Number(Block size per) 9999 9999 Sample 0001 0001 Number %04lu %04d Up