一.过拟合 建模的目的是让模型学习到数据的一般性规律,但有时候可能会学过头,学到一些噪声数据的特性,虽然模型可以在训练集上取得好的表现,但在测试集上结果往往会变差,这时称模型陷入了过拟合,接下来造一些伪数据进行演示: import os os.chdir('../') from ml_models.linear_model import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #造伪样本 X=

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总

<Ray Tracing in One Weekend> 优点: 相对简单易懂 渲染效果相当好 代码简短,只看书上的代码就可以写出完整的程序,而且Github上的代码是将基类与之类写在一起的,方便阅读 缺点: 看完书你依然不知道,渲染效果好是因为用了路径追踪 书中部分代码是有问题的 并没有使用标准库容器,没有一定c++基础看不了 点评 定位是光线追踪小学级别的入门书籍,可以让你大致了解光追的原理,一窥离线渲染的些许门道,而不至于遭受巨大打击. <Ray Tracing from the

HTMl5/CSS3/Javascript 学习推荐资源 前端的定义应该是数据内容的展示,在国内大家都觉得前端只是HTML+CSS+Javascript,但是实际上与展示有关的都是前端,所以Ruby/Python/Nodejs/Java/ASP .NET只要和展示有关的部分都可以称之为前端.在这里由于篇幅的限制,我们只推荐与HTML+CSS+Javascript三者有关的前端技术 入门 w3school html5 简单HTML5的入门教程 w3school css3 简单的CSS3入门教程 J

3.J2EE学习推荐书籍       J2EE的学习应该循序渐进,一本好书会很快上手和深入.在学习J2EE之前,应该学好SQL,基本上,程序设计都会跟数据库打交道.如果SQL没学好,就如同房子没有基脚一样,学习SQL需要大量练习才能真正体会其中的精髓.       在入门之初,需要看看SQL入门书籍,了解数据库和SQL的基础知识.在深入学习SQL时,SQLServer2000帮助文档是非常好的教材,但内容过于庞大.<SQL编程实用大全(精华版)>非常好,可以看作是SQLServer2000帮助

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在CRF系列的前两篇,我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法,本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解.第二个问题是模型参数学习的问题,第三个问题是维特比算法解码的问题. 1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中,我们给定训练数据集$X$和对应的标记序列$Y$,$K$

AFM:Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型入上图所示,其中sparse iput,embedding layer,pair-wise interaction layer都和FM一样,后面加入了一个attention net生成一个关于特征交叉项的权重,将FM原来的二次项累加变成加权累加.这里的attention net其实

CodeDomProvider MSDN描述 CodeDomProvider可用于创建和检索代码生成器和代码编译器的实例.代码生成器可用于以特定的语言生成代码,而代码编译器可用于将代码编译为程序集. 注意:在 .NET Framework 2.0版中,在代码生成器和代码编译器中可用的方法可直接从代码提供程序获得.您不需要调用CreateGenerator 或CreateCompiler 来访问这些方法,这些方法被标记为已过时.这适用于预先存在的以及新的代码提供程序实现. CodeDomProvi

模型学习记录篇,仅仅自己学习时做的记录!!! 实现模型变更的三个步骤: 修改你的模型(在models.py文件中). 运行python manage.py makemigrations ,为这些修改创建迁移文件 运行python manage.py migrate ,将这些改变更新到数据库中. 模型字段类型: AutoField自增字段   一个IntegerField 根据实际ID自动增长. BigIntegerField   一个64位整数, 这个字段默认的表单组件是一个TextInput.

强化学习之 免模型学习(model-free based learning) ------ 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 ------ 部分节选自周志华老师的教材<机器学习> 由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态.倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多. 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: 首先,是策略无法评估,因为无法做全

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52571640 动机 前面我们讨论的问题出发点是给定一个图模型.如在独立性和推理讨论中,假定模型--结构及参数--是输入的一部分. 查询一个模型的方法 手工搭建网络 利用一组从希望建模的那个分布中生成的样本来学习相对于总体的分布模型 模型学习 皮皮blog 这里首先描述学习模型时的目标集合和由这些目标所导致的不同评价指标.然后讨论如何将学习的问题视为一个优化问题以及由该问题的设计引发的问题.最后,对于

模型学习 import tensorflow as tf import numpy as np # 生成 100 个随机的点 x_data = np.random.rand( 100 ) y_data = x_data * 0.1 + 0.2 # 构造个线性模型 b = tf.Variable( 0.) k = tf.Variable( 0.) y = k * x_data + b # 二次代价函数 loss = tf.reduce_mean( tf.square(y_data-y) ) # 定

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要推荐的书,我在<那两年炼就的Android内功修养>这篇文章中有提到,这里再列一下出来: 语言类: <深度探索C++对象模型>,对应的英文版是<Inside C+++ Object Model> 程序编译.链接.加载类: <链接器和加载器>,对应的英文版是<Linker and Loader> <程序员的自我修养:链接.装载和库> 操作系统类: <Linux内核设计与实现>,对应的英文版是<Linux Kernel

转自:http://www.cnblogs.com/erliang/p/4092192.html CSS布局模型学习   参考链接慕课网:HTML+CSS基础课程 知识基础 1. 样式 内联 嵌入 外部 2. 选择器 类选择器(“.”) id选择器(“#”) 子选择器(“>”) 包含后代选择器(“ ”) 通用选择器(“*”) 伪类选择符(“:”为状态设置样式) 分组选择符(“,”) 3. 权值 继承的权值为0.1,标签的权值为1,类选择符的权值为10,ID选择符的权值最高为100 重要性 p{c

学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书<零起点Python大数据与量化交易>. 配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析.量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易.有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码:第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习:第三,配有专业的zwPython集成开发平台.zwQuant量化软件和zwDat数据包. 学习推荐: <零

Excel是数据分析中最常用的工具,本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 学习推荐: <从Excel到Python数据分析进阶指南>高清中文版PDF,带目录,文字可以复制

先看Lasso估计学习笔记(一),这篇是续的上一篇

Stack Overflow 推荐编程书单   1 Working Effectively with Legacy Code Michael C. Feathers 修改代码是每一位软件开发人员的日常工作.开发人员常常面对的现实是,即便是最训练有素的开发团队也会写出混乱的代码,而且系统的腐化程度也会日积月累.本书是一部里程碑式的著作,针对大型的.无测试的遗留代码基,提供了从头到尾的方案,让你能够更有效地应付它们,将你的遗留代码基改善得具有更高性能.更多功能.更好的可靠性和可控性. 中文版<修改代