import os import os.path from shutil import copy def copyfile(src, dst): count = 1 for filename in os.listdir(src): file = os.path.join(src,filename) copy(file, dst) count += 1 #if count == 40000: # break return src = "/home/data/fac" dst = &quo

转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手: 特征是否发散:特征发散说明特征的方差大,能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性:优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择,有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. 1.过滤法:按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征 方差选择法:建议作为数值特征的筛选方法 计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值

 『教程』L0.L1与L2范数 一.L0范数.L1范数.参数稀疏 L0范数是指向量中非0的元素的个数.如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话,就是希望W的大部分元素都是0,换句话说,让参数W是稀疏的. 既然L0可以实现稀疏,为什么不用L0,而要用L1呢?一是因为L0范数很难优化求解(NP难问题),二是L1范数是L0范数的最优凸近似,而且它比L0范数要容易优化求解.所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数. 总结:L1范数和L0范数可以实现稀疏,L1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用.

一.岭回归和 LASSO 回归的推导过程 1)岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题 具体操作:在原始的损失函数后添加正则项,来尽量的减小模型学习到的 θ 的大小,使得模型的泛化能力更强: 2)比较 Ridge 和 LASSO 名词 Ridge.LASSO:衡量模型正则化: MSE.MAE:衡量回归结果的好坏: 欧拉距离.曼哈顿距离:衡量两点之间距离的大小: 理解 Ridge.LASSO:在损失函数后添加的正则项不同: MSE.MAE:两种误差的表现形式与对应的 Ridge 和

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598811284058671259&wfr=spider&for=pc 简介:CPU缓存是CPU一个重要的组成部分,大家都知道三级缓存的重要性,但是知不知道三级缓存意味着什么,是不是三级缓存越大越好呢?让我们一起来看一下吧. 缓存这个词想必大家都听过,其实缓存的意义很广泛:电脑整机最大的缓存可以体现为内存条.显卡上的显存就是显卡芯片所需要用到的缓存.硬盘上也有相对应的缓存.CPU有着最快的缓存(L1.L2.L3缓存等),

存储管理是操作系统非常重要的功能之一,本文主要介绍操作系统存储管理的基础知识,包括缓存相关知识.连续内存分配.伙伴系统.非连续内存分配.内存碎片等,并结合linux系统对这些知识进行简单的验证.文章内容来自笔者学习清华大学和UCSD的操作系统课程的笔记和总结,以及自己的思考和实践. 分层的存储管理: CPU(Central Processing Unit)是计算机的核心,其主要工作是解释计算机指令.处理数据.那么这些指令和数据来自哪里呢?和TCP/IP的分层设计思想一样,数据的存储管理也分为以下

转自:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40262629 1.稀疏:什么是K稀疏呢? 在压缩感知里经常提到 "K稀疏" 的概念,这个是很容易理解的:也就是对于长度为N的向量(实际上是指一个N维离散离值信号)来说,它的N个元素值只有K个是非零的,其中K<<N,这时我们称这个向量是K稀疏的或者说是严格K稀疏的:实际中要做到严格K稀疏不容易,一般来说,只要除了这K个值其它的值很小很小,我们就认为向量是稀疏的,这时区别于严格K

一.循环列表,删除其中的元素 l1 = [1,2,3,4,5,6,7]  循环删除奇数位元素 1.正序循环删除,会出现越界情况,所以采用倒叙的方式删除 l1 = [1,2,3,4,5,6,7] for i in range(len(l1) - 1,-1,-1): if i % 2 == 1: l1.pop(l1[i]) print(l1) 二.循环字典,删除其中的元素 如果循环删除的话,编译器会报  RuntimeError: dictionary changed size during ite

前言 L1.L2在机器学习方向有两种含义:一是L1范数.L2范数的损失函数,二是L1.L2正则化 L1范数.L2范数损失函数 L1范数损失函数: L2范数损失函数: L1.L2分别对应损失函数中的绝对值损失函数和平方损失函数 区别: 分析: robust: 与L2相比,L1受异常点影响比较小,因此稳健 stable: 如果仅一个点,L1就是一个直线,L2是二次,对于直线来说是多解,因此不稳定,而二次函数只有一个极小值点 L1.L2正则化 为什么出现正则化? 正则化的根本原因是 输入样本的丰度不够

一.可迭代对象.迭代器 1.可以被for循环的数据类型(可迭代对象): 字符串(str).列表(list).字典(dict).元祖(tuple).range() 2.迭代器 2.1 将可迭代对象==>迭代器(__iter__()) st = 'abc' # 可迭代对象 st_iter = st.__iter__() # 迭代器 print(st_iter) # 返回 :<str_iterator object at 0x00000117E93A2F98> 2.2 将可迭代对象==>

一.基本运算符 1.算数运算 print(10/3) print(10//3) print(10%3) print(10**3) 2.比较运算 print(10==10) print(10!=10) print(10>2) print(10<2) print(10>=10) print('egon'=='egon') 了解:  x= l1=[2,'] print(l2>l1) 3.赋值运算 3.1.增量赋值 age=18 age+=1(age=age+1) print(age) a

CPU.内存.硬盘.指令以及他们之间的关系 最近读完<程序是怎样跑起来的>以及<深入理解计算机系统>的3.6.9章节后对计算机的组成有了更深入细致的了解,现总结一下对CPU.内存.硬盘.指令的理解及他们之间的关系. 1.CPU CPU是英文Central Processing Unit(中央处理器)的缩写,相当于计算机的大脑,它是解释和运行程序的.CPU的内部由寄存器.控制器.运算器和时钟四个部分构成,各部分之间由电流信号相互连通. ● 寄存器可用来暂存指令.数据等处理对象. ●

一.多行注释和单行注释 """ 多行注释 多行注释 多行注释 """ # 单行注释 # print('hello world') # print('hello world') # 这是一行...代码 print('hello world') 二.输入与输出 .接收用户输入 name=input('请输入你的用户名: ') # name='egon' print(name) .格式化输出 name=input('username>>&g

Python中文学习大本营:http://www.pythondoc.com/ 一.字符串操作 一.用途:名字,性格,地址 name = 'wzs' #name = str('wzs')print(id(name),type(name),name) 二.优先掌握的 # 优先掌握的 切片 顾头不顾尾 msg='hello world' ##正向取值 print(msg[:]) print(msg[::]) #哪 到哪 步长 print(msg[:]) print(msg[::]) #反向取值 pr

python2中,需要import copy模块 python3中,直接可以使用copy()方法,但deepcopy()还是需要导入copy模块 下面以python2为例: 对于"=": #-*- coding:utf-8 -*- import copy l1=[1,[2,3]] l2=[1,[2,3]] l3=l1 #查看l1.l2.l3各自的地址 print id(l1),id(l2),id(l3) #139826875107232 139826875255192 13982687

一.协程函数 协程函数的定义?如果在一个函数内部yield的使用方式是表达式形式的话,如x=yield,那么该函数称为协程函数 协程函数补充: def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): res=func(*args,**kwargs) next(res) return res return wrapper @init #eater=init(eater) def eater(name): print('%s start to eat' % name

结论: 1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式 2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存 3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用.大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的.例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以,我们可以直接这样计算一系列值的和: sum(x ** 2 for x in xrange(4)) 而不用多此一举的先构造一个列表: sum([x

一.列表: 为什么要学列表? 因为字符串存在缺点: 1)      只能存储少量的数据. 2)      数据类型无论索引.切片 获取的都是字符串类型,类型过于单一,转化成它原来的类型还需要进一步转换. 列表是Python的基础数据类型之一:list列表. 列表是以中括号组成,每个元素以逗号隔开的,容器型数据类型. eg:[1,’zhao’,[1,2,3],Ture,{‘name’:’zhaoruofei’},(22,33)] 列表是一个有序的可以存储大量的数据的数据类型. 1. 列表的切片 l

计算机,大家都知道的,就是我们日常用的电脑,不管台式的还是笔记本都是计算机.那么这个看着很复杂的机器由哪些组成的呢,今天就简单的来了解一下. 先放图: 图上展示的就是计算机的基本组成啦. 首先是输入设备,输入设备是什么呢,其实大家都很熟悉的,比如键盘鼠标等,平常我们用它们来打字输入聊天什么的,就是一种输入啦: 存储器,可以先简单理解为存放数据的地方,就是有了它,计算机就好像具备了记忆能力: CPU,从图中可以看到,CPU  = 控制器(CU)+运算器(ALU),cpu又叫中央处理器,相当于计算机

一.Hard Margin SVM SVM 的思想,最终用数学表达出来,就是在优化一个有条件的目标函数: 此为 Hard Margin SVM,一切的前提都是样本类型线性可分: 1)思想 SVM 算法的本质就是最大化 margin: margin = 2d,SVM 要最大化 margin,也就是要最大化 d,所以只要找到 d 的表达式,也能解决相应的问题: 2)特征空间中样本点到决策边界的距离 二维平面中: n 维空间中: 此处 n 维空间并不是 3 维的立体空间,而是指 n 个方面,或 n 个

cache.伙伴系统.内存碎片.段式页式存储管理 目录 分层的存储管理 cache 局部性原理 置换算法 写回策略 linux环境下的cache 连续内存分配与内存碎片 内部碎片与外部碎片 动态分区分配策略 伙伴系统(buddy system) 非连续内存分配 段式 页式 段页式 总结 references 正文 存储管理是操作系统非常重要的功能之一,本文主要介绍操作系统存储管理的基础知识,包括缓存相关知识.连续内存分配.伙伴系统.非连续内存分配.内存碎片等,并结合linux系统对这些知识进行简