import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.tar

注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基本原理有一个透彻.直观的理解.直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解. 0. 正则化(Regularization ) 前面使用多项式回归,如果多项式最高次项比较大,模型就容易出现过拟合.正则化是一种常见的防止过拟合的方法,一般原理是在代价函数后面加上一个对参数的约束项,这个约束项被叫做正则化项(regularizer).在线

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jul 16 09:08:09 2018 @author: zhen """ from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso import mglearn from sklearn.model_selection import train_test_split import

1.L2正则化(岭回归) 1.1问题 想要理解什么是正则化,首先我们先来了解上图的方程式.当训练的特征和数据很少时,往往会造成欠拟合的情况,对应的是左边的坐标:而我们想要达到的目的往往是中间的坐标,适当的特征和数据用来训练:但往往现实生活中影响结果的因素是很多的,也就是说会有很多个特征值,所以训练模型的时候往往会造成过拟合的情况,如右边的坐标所示. 1.2公式 以图中的公式为例,往往我们得到的模型是: 为了能够得到中间坐标的图形,肯定是希望θ3和θ4越小越好,因为这两项越小就越接近于0,就可以得

一.基础理解 LASSO 回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression)是模型正则化的一定方式: 功能:与岭回归一样,解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题: 二.LASSO 回归 以线性回归为例 1)对于岭回归 任务:让最小化的损失函数对应的 θ 值尽量的小: 操作:在损失函数中添加了一项::希望在最小化损失函数时通过添加的此项代数式来控制参数 θ 的大小,并且为了平衡新的损失函数中的两项代数式对损失函数的影响

机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归 注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基本原理有一个透彻.直观的理解.直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解. 0. 正则化(Regularization ) 前面使用多项式回归,如果多项式最高次项比较大,模型就容易出现过拟合.正则化是一种常见的防止过拟合的方法,一般原理是在代价函数后面加上一个对参数的约束项,

1.添加约束的规则 在创建约束之后,需要将其添加到作用的view上 在添加时要注意目标view需要遵循以下规则: 1)对于 两个同层级view之间 的约束关系,添加到它们的父view上 2)对于 两个不同层级view之间 的约束关系,添加到他们最近的共同父view上 3)对于 有层次关系的两个view之间 的约束关系,添加到层次较高的父view上   2.苹果原生代码实现Autolayout 步骤 1)利用NSLayoutConstraint类创建具体的约束对象 1> 一个NSLayoutCon

一.轮播图是现在网站网页上最常见的效果之一,对于轮播图的功能,要求不同,效果也不同! 我们见过很多通过不同的方式,实现这一效果,但是有很多比较麻烦,而且不容易理解,兼容性也不好. 在这里分享一下,用js原生代码,实现轮播图的常见效果!思路比较清晰,而且可重复性高,也几乎包含了现在网页上轮播实现的所有效果! 现在我们来看看它是什么样的效果,截一张图给大家看: 二.无论我们做什么特效,都要记住一个原则,先写静态的代码,再做动态的处理! 我们的轮播静态效果用html和css来实现: 1.为了代码的规范

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归 首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta

导读:Emscripten C/C++到JavaScript项目利用来自LLVM的后端构建起更具速度与针对性优势的编译方案. 在当初刚刚公布时,Emsripten听起来完全像是个冲劲十足的技术笑谈:一款能够将C/C++代码转换成Asm.js的编译器,其处理成果能够通过Web浏览器或者在Node.js框架中作为JavaScript子集加以运行. 然而事实证明这一切并非笑谈.Emscripten与Asm.js(后者最初为Mozilla公司发起的一个研究项目)已经自诞生之日起逐步发展,并最终取得了令人

忙了一天终于有空继续这篇教程了. ANE的原生代码的调试其实在Adobe的官网有介绍的,但是同样很含糊,我摸索了一段时间现在记录下我的心得. 首先你得安装Eclipse,然后你得启动Eclipse 然后选择DDMS界面. 百度百科:  DDMS 的全称是Dalvik Debug Monitor Service,是 Android 开发环境中的Dalvik虚拟机调试监控服务. 它为我们提供例如:为测试设备截屏,针对特定的进程查看正在运行的线程以及堆信息.Logcat.广播状态信息.模拟电话呼叫.接

在前一篇文章中我介绍了如何通过 js 与原生代码进行交互(Cordova - 与iOS原生代码交互1(通过JS调用Swift方法)),当时是直接对Cordova生成的iOS工程项目进行编辑操作的(添加Swift类和相关配置等). 原来我也说过,使用 Cordova 进行跨平台应用开发时,不建议直接对生成的各个平台项目进行编辑(除非目前只要开发单一平台版本).比如:html页面应该是编辑Cordova工程根目录下的 www 文件夹内容,再一次编译发布成多个平台项目. 同样的,如果需要实现与系统原生

在前面的文章中介绍的了如何使用Cordova进行跨平台应用的开发,使用Cordova的话基本上就不需要在写系统原生代码了,只要通过编写html页面和js方法即可. 但在有些特殊情况下,还是是需要html页面能和系统原生代码(ios native code)进行交互.下面介绍如何实现 JS 与 Swift 代码间的相互通信. 假设我们已经建立了一个名叫 HelloWorld 的Cordova工程项目(不太清楚如何使用Cordova的可以参考我前面写的几篇文章:使用Cordova开发iOS应用实战1

仿jQuery的siblings效果的js原生代码 <previousSibling> 属性返回选定节点的上一个同级节点(在相同树层级中的前一个节点). <nextSibling> 属性返回被选节点的下一个同级节点(在相同树层级中的下一个节点). 如果不存在这样的节点,则该属性返回 null.//元素节点的节点类型是 1  obj.previousSibling.nodeType ==1; reverse() 方法用于颠倒数组中元素的顺序. push() 方法可向数组的末尾添加一个

PhoneGap或者Cordova框架下实现Html5中JS调用Android原生代码 看看新闻网>看引擎>开源产品 0人收藏此文章, 发表于8小时前(2013-09-06 00:39) , 已有13次阅读 ,共0个评论 依照我一惯得套路,我会先说一点废话. PhoneGap和Cordova什么关系?为什么有的地方叫Cordova而有的地方叫PhoneGap ?PhoneGap是一款HTML5平台.通过它,开发商能够使用HTML.CSS及JavaScript来开发本地移动应用程序.因此,眼下开

上一篇中,我们主要学习了Java调用本地方法,并列举了两大特殊实例来例证我们的论据,还没学习的伙伴必须先去阅读下,本次的学习是直接在上一篇的基础上进行了.点击:Android NDK开发之从Java与C互调中详解JNI使用(一) 本篇我们主要学习如何从C源码中调用Java代码,以及使用gradle-experimental来调试原生代码. C 调用 Java 成员变量 首先我们现在Java2CJNI类中定义几个成员变量,如下: 这里定义了两个普通成员变量和一个静态成员变量. 就像C不能直接使用J

多元线性回归模型中,如果所有特征一起上,容易造成过拟合使测试数据误差方差过大:因此减少不必要的特征,简化模型是减小方差的一个重要步骤.除了直接对特征筛选,来也可以进行特征压缩,减少某些不重要的特征系数,系数压缩趋近于0就可以认为舍弃该特征. 岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归是在普通最小二乘线性回归的基础上加上正则项以对参数进行压缩惩罚. 首先,对于普通的最小二乘线性回归,它的代价函数是: 通过拟合系数β来使RSS最小.方法很简单,求偏导利用线性代数解方程组即可. 根据线

golang动态加载原生代码思路(非plugin,非so文件.使用mmap形式运行机器码,可释放) 1.用go tool objdump,可以看到任意函数的机器码.汇编指令.偏移.(go源码下面有一个cmd/internal/goobj包,可以读到.o文件的重定向信息,更好.) 2.修改里面的golang内部函数的相对跳转,指向加载者相同的函数的地址(仍然可以用go tool objdump看到函数的初始地址),常见的有runtime.newobject.runtime.convT2Eslice

一 实现原理 根据当前页面滚动条的高度判断当前页面应当与导航栏中哪个导航相关联,并对相应的导航设置高亮样式. 二 代码解析 先简单写一个页面顶端的导航栏:<nav>  <ul>    <li><a class="nav active" href="#nav1">导航1</a></li>    <li><a class="nav" href="#na

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.tar