Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 目录 Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 0x00 摘要 0x01概念 1.1 逻辑回归 1.1.1 推导过程 1.1.2 求解 1.1.3 随机梯度下降 1.2 LR的并行计算 1.3 传统机器学习 1.4 在线学习 1.5 FTRL 1.5.1 regret & sparsity 1.5.2 FTRL的伪代码 1.5.3 简要理解 0x02 示例代码 0x03 问题 0x04 总体逻辑 0xFF 参考 0

现在,Innodb是Mysql最多使用的存储引擎.其性能一直广受关注.本文通过基本的参数设置来提高其性能. innodb_buffer_pool_size 缓冲池大小.这是innodb参数中最重要的设置.务必要设置正确的大小,确保innodb分配了足够的内存.一般值为可用内存的70%~80%.下面两幅图是此参数设置前后的对比. 使用的基测工具是sysbench.测试语句为: sysbench –num-threads=16 –test=oltp –mysql-table-engine=innod

很多机器学习算法有参数,比如 linear_model.LogisticRegression()中有参数C. sklearn中的GrideSearchCV可方便调参过程．如下: import numpy as np from sklearn import linear_model from skearn.grid_search import GridSearchCV # read my data X_train, X_test, y_train, y_test=load_data(file='t

飞机票 FTRL

在线学习想要解决的问题 在线学习 ( \(\it{Online \;Learning}\) ) 代表了一系列机器学习算法,特点是每来一个样本就能训练,能够根据线上反馈数据,实时快速地进行模型调整,使得模型及时反映线上的变化,提高线上预测的准确率.相比之下,传统的批处理方式需要一次性收集所有数据,新数据到来时重新训练的代价也很大,因而更新周期较长,可扩展性不高. 一般对于在线学习来说,我们致力于解决两个问题: 降低 regret 和提高 sparsity.其中 regret 的定义为: \[\te

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个

参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系.最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数.但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las

l 通用类: key_buffer_size 含义:用于索引块的缓冲区大小,增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写). 影响:对于MyISAM表的影响不是很大,MyISAM会使用系统的缓存来存储数据,所以大量使用MyISAM表的机器内存很快就会耗尽.但是,如果你将该值设得过大(例如,大于总内存的50%),系统将转换为页并变得极慢.MySQL依赖操作系统来执行数据读取时的文件系统缓存,因此你必须为文件系统缓存留一些空间. 建议:先设置为内存的25%,观察性能变化. table_open_ca

===========第2周 优化算法================ ===2.1 Mini-batch 梯度下降=== epoch: 完整地遍历了一遍整个训练集 ===2.2 理解Mini-batch 梯度下降=== Mini-batch=N,Batch GD.训练集小(<=2000),选Bath: Mini-batch=1,Stochastic GD.不会收敛,而是一直在最小值附近“波动”.噪声可以通过减小学习率在一定程度上得到减缓,但每次只处理一个样本,失去了向量化带来的好处 考虑到计算

补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmsprop.sgd,效果最好的组合是:prelu+rmsprop.我的代码如下: # Simple example using recurrent neural network to predict time series values from __future__ import division, p

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,

1.目的: 通过根据服务器目前状况,修改Mysql的系统参数,达到合理利用服务器现有资源,最大合理的提高MySQL性能. 2.服务器参数: 32G内存.4个CPU,每个CPU 8核. 3.MySQL目前安装状况. MySQL目前安装,用的是MySQL默认的最大支持配置.拷贝的是my-huge.cnf.编码已修改为UTF-8.具体修改及安装MySQL,可以参考<<Linux系统上安装MySQL 5.5>>帮助文档. 4.修改MySQL配置 打开MySQL配置文件my.cnf vi  

转: http://mediacoder.com.cn/node/81 由于现在大部分视频转码都选择H.264格式进行编码,同时CUDA编码的画质还达不到x264软编码的质量(如果你对画质无要求,可以直接忽略该教程.)所以该教程对Mediacoder H.264格式编码参数设置进行一次详解,希望对画质有一定要求编码爱好者有所帮助. 视频选项栏界面: 视频质量/码率比例 可选百分比,选择是否对原始视频码率进行压缩.如果对画质要求较高,建议选择100%,即不对原始视频码率进行压缩. 码率模式:设置转

1.目的: 通过根据服务器目前状况,修改Mysql的系统参数,达到合理利用服务器现有资源,最大合理的提高MySQL性能. 2.服务器参数: 32G内存.4个CPU,每个CPU 8核. 3.MySQL目前安装状况. MySQL目前安装,用的是MySQL默认的最大支持配置.拷贝的是my-huge.cnf.编码已修改为UTF-8.具体修改及安装MySQL,可以参考<<Linux系统上安装MySQL 5.5>>帮助文档. 4.修改MySQL配置 打开MySQL配置文件my.cnf vi  

粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. 实例分析1: 根据PSO算法思路求y最大值 ,其中x取值区间为[-5,5] matlab代码如下: %% I. 清空环境 clc clear all %% II. 绘制目标函数曲线图 x = -5:0.01:5; y = 2.1*(1-x+5*x.^3

转自:http://www.cnblogs.com/wainiwann/p/5647521.html i_luma_deadzone[0]和i_luma_deadzone[1]分别对应inter和intra, 取值范围1~32,测试可以得知,这连个参数的调整可以对数据量有很大影响,值越大数据量相应越少,占用带宽越低; 码率控制模式有ABR(平均码率).CQP(恒定质量).CRF(恒定码率) ABR模式下调整i_bitrate, CQP下调整i_qp_constant调整QP值,范围0~51,值越

max_connections:允许客户端并发连接的最大数量,默认值是151,一般将该参数设置为500-2000max_connect_errors:如果客户端尝试连接的错误数量超过这个参数设置的值,则服务器不再接受新的客户端连接.可以通过清空主机的缓存来解除服务器的这种阻止新连接的状态,通过FLUSH HOSTS或mysqladmin flush-hosts命令来清空缓存.这个参数的默认值是100,一般将该参数设置为100000. interactive_timeout:Mysql关闭交互连接

Question? Adam 算法是什么,它为优化深度学习模型带来了哪些优势? Adam 算法的原理机制是怎么样的,它与相关的 AdaGrad 和 RMSProp 方法有什么区别. Adam 算法应该如何调参,它常用的配置参数是怎么样的. Adam 的实现优化的过程和权重更新规则 Adam 的初始化偏差修正的推导 Adam 的扩展形式:AdaMax 1.什么是Adam优化算法? Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是

配置方式: java [options] MainClass [arguments] options - JVM启动参数. 配置多个参数的时候,参数之间使用空格分隔. 参数命名: 常见为 -参数名 参数赋值: 常见为 -参数名=参数值 | -参数名:参数值 内存参数: -Xms:初始堆大小,JVM启动的时候,给定堆空间大小. -Xmx:最大堆大小,JVM运行过程中,如果初始堆空间不足的时候,最大可以扩展到多少. -Xmn:设置年轻代大小.整个堆大小=年轻代大小+年老代大小+持久代大小.持久代一般

Eclipse启动参数设置 文件路径:安装目录根路径/eclipse.ini 参数注解: [-debug options -vm javaw.exe] 显示JVM当前内存使用量(注:详见下方<让你的eclipse也能显示JVM当前内存使用量>) [-nl]后面跟的是语言:英语 en_US 简体中文 zh_CN [-clean ]是当启动Eclipse IDE时清空缓冲,一般来说在没有更新插件的情况下,去掉这个参数启动速度更快. [-vmargs]使用JRE的参数,后面就是JRE的参数了: [-