一.评测标准 模型的测评标准:分类的准确度(accuracy): 预测准确度 = 预测成功的样本个数/预测数据集样本总数: 二.超参数 超参数:运行机器学习算法前需要指定的参数: kNN算法中的超参数:k.weights.P: 一般超参数之间也相互影响: 调参,就是调超参数: 1)问题 # 以kNN算法为例 平票:如果k个点中,不同类型的样本数相等,怎么选取? 如果选取的k个点中,数量多的一类样本点距离测试样本较远,数量少的一类样本点距离测试样本较近,此时选取数量较多的类型作为输出结果,不具说服

灯光的测试例子:光源参数可以调节的测试场景 先看一下测试场景和效果. 场景中可以切换视图, 以方便观察三维体和灯光的位置.环境光,漫射光,镜面反射光都可以在四种颜色间切换. 灯光位置和摄像机位置(LookAt)可以输入数值或者点动调节,也可以按键盘的QEWASD六个键进行调节. 你还会注意到:球体对光的效果要敏感柔和些,而那个六面体BOX看来效果不好.这是因为灯光对顶点发生作用.在程序里面,球休的顶点数量有20*10,而BOX只有4*6个,而且还重合了一些顶点. 这一点,在3dsmax的全局光照

超参数 超参数 很多时候,对于算法来说,关于这个传入的参数,传什么样的值是最好的? 这就涉及到了机器学习领域的超参数 超参数简单来说就是在我们运行机器学习之前用来指定的那个参数,就是在算法运行前需要决定的参数 像是knn算法中的k就是典型的超参数 同时,还有一种是模型参数,即在算法过程中学习的参数,不过由于KNN算法没有模型参数,这里就不再赘述 那么怎么才能寻找到好的参数? 大致分为三点: 领域知识 经验数值 实验搜索 前两种是需要专业环境来养成,关于最后一种实验搜索就可以实践体现出来 实践部分

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

转自:https://www.zybuluo.com/jewes/note/57352 选项的分类 Hotspot JVM提供以下三大类选项: 1. 标准选项:这类选项的功能是很稳定的,在后续版本中也不太会发生变化.运行java或者java -help可以看到所有的标准选项.所有的标准选项都是以-开头,比如-version, -server等. 2. X选项:比如-Xms.这类选项都是以-X开头,可能由于这个原因它们被称为X选项.运行java -X命令可以看到所有的X选项.这类选项的功能还是很稳

Libliner 中的-s 参数选择:primal 和dual LIBLINEAR的优化算法主要分为两大类,即求解原问题(primal problem)和对偶问题(dual problem).求解原问题使用的是TRON的优化算法,对偶问题使用的是Coordinate Descent优化算法.总的来说,两个算法的优化效率都较高,但还是有各自更加擅长的场景.对于样本量不大,但是维度特别高的场景,如文本分类,更适合对偶问题求解,因为由于样本量小,计算出来的Kernel Matrix也不大,后面的优化也

    在Linux上做网络应用的性能优化时,一般都会对TCP相关的内核参数进行调节,特别是和缓冲.队列有关的参数.网上搜到的文章会告诉你需要修改哪些参数,但我们经常是知其然而不知其所以然,每次照抄过来后,可能很快就忘记或混淆了它们的含义.本文尝试总结TCP队列缓冲相关的内核参数,从协议栈的角度梳理它们,希望可以更容易的理解和记忆.注意,本文内容均来源于参考文档,没有去读相关的内核源码做验证,不能保证内容严谨正确.作为Java程序员没读过内核源码是硬伤. 下面我以server端为视角,从 连接建

作者:阿里技术保障锋寒 原文:https://yq.aliyun.com/articles/4252 摘要: 本文尝试总结TCP队列缓冲相关的内核参数,从协议栈的角度梳理它们,希望可以更容易的理解和记忆.注意,本文内容均来源于参考文档,没有去读相关的内核源码做验证,不能保证内容严谨正确.作为Java程序员没读过内核源码是硬伤. 在Linux上做网络应用的性能优化时,一般都会对TCP相关的内核参数进行调节,特别是和缓冲.队列有关的参数.网上搜到的文章会告诉你需要修改哪些参数,但我们经常是知其然而不

以下内容纯属虚构,切勿轻易相信! 众所周知,tcp/ip三次握手和四次挥手,均由syn/ack/fin三个标志位报文决定,但是这三个标志位报文,并不是说在构建连接的时候只发送一次的,因为协议不知道网络状况. 故而就存在了以下参数,可以调节发送次数 net.ipv4.tcp_syn_retries 这个参数从字面上来看就是syn标志位报文的重试次数,什么时候发送syn标志位呢?三次握手中,请求端第一次构建连接的时候,默认是5次,但是对于一个处于网络状况好的请 求端,5次显然是多了,因此,我们来个2

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是边测试边训练建立分类模型. 算法的一般描述过程如下: 1.首先计算每个测试样本点到其他每个点的距离.这个距离可以是欧氏距离,余弦距离等. 2.然后取出距离小于设定的距离阈值的点.这些点即为根据阈值环绕在测试样本最邻

Sysctl命令及linux内核参数调整   一.Sysctl命令用来配置与显示在/proc/sys目录中的内核参数．如果想使参数长期保存,可以通过编辑/etc/sysctl.conf文件来实现.    命令格式:  sysctl [-n] [-e] -w variable=value  sysctl [-n] [-e] -p (default /etc/sysctl.conf)  sysctl [-n] [-e] –a   常用参数的意义:  -w  临时改变某个指定参数的值,如       

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但

java内存区域 一些基本概念 http://www.importnew.com/18694.html https://www.cnblogs.com/wangyayun/p/6557851.html 1.方法区和堆是所有线程共享的内存区域:而java栈.本地方法栈和程序员计数器是运行时线程私有的内存区域.        2.Java堆(Heap),是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块.Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建.此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.

原文地址:https://blog.csdn.net/tjiyu/article/details/53983650 下面先来了解HotSpot虚拟机中的7种垃圾收集器:Serial.ParNew.Parallel Scavenge.Serial Old.Parallel Old.CMS.G1, 先介绍一些垃圾收集的相关概念,再介绍它们的主要特点.应用场景.以及一些设置参数和基本运行原理. 1.垃圾收集器概述 垃圾收集器是垃圾回收算法(标记-清除算法.复制算法.标记-整理算法.火车算法)的具体实现

网格搜索 对给定参数进行组合,用某标准进行评价,只适合小数据集 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, error_score=’raise-deprecating’, retu

本文讨论的选项是针对HotSpot虚拟机的. 1.选项分类及语法 HotspotJVM提供以下三大类选项: 1.1.标准选项 这类选项的功能是很稳定的,在后续版本中也不太会发生变化. 运行java或者 java -help 可以看到所有的标准选项. 语法:所有的标准选项都是以 - 开头,比如-version,-server等. 1.2.X选项 这类选项的功能还是很稳定,但官方的说法是它们的行为可能会在后续版本中改变,也有可能不在后续版本中提供了. 运行 java -X 命令可以看到所有的X选项.

关于对比度: 调节对比度直观感受是,高对比度的图像明暗关系更明显,色彩更鲜艳:低对比度的图像表面像是蒙上一层灰,色彩不鲜艳. 需求: 制作一个面板,一个滑动条,拖动滑动条可以修改目标图片的对比度. 资料参考: https://softwarebydefault.com/2013/04/20/image-contrast/ 界面滑动条两端的值是-30~30,默认处于中间位置0.已知目标图像的Bitmap数据. 修改Bitmap的对比度. 将修改之后的Bitmap重新赋值给界面Image控件显示.

XGBoost参数调优 http://blog.csdn.net/hhy518518/article/details/54988024 摘要: 转载:http://blog.csdn.NET/han_xiaoyang/article/details/52665396 1. 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据. 构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提

这几天一直在考虑如何能够把这一节的内容说清楚,对于PID而言应用并没有多大难度,按照基本的算法设计思路和成熟的参数整定方法,就算是没有经过特殊训练和培训的人,也能够在较短的时间内容学会使用PID算法.可问题是,如何能够透彻的理解PID算法,从而能够根据实际的情况设计出优秀的算法呢. 通过讲述公式和基本原理肯定是最能说明问题的,可是这样的话怕是犯了“专家”的错误了.对于门槛比较低的技术人员来讲,依然不能透彻理解.可是说的入耳了,能不能透彻说明也是一个问题,所以斟酌了几天,整理了一下思路才开始完成P