正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使\(\beta=0\),当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增加了正则化项后,随着r的不断增加,原始的解空间会被不断压缩, 如果选择的\(\lambda\), 可以将最优点压缩到\(\tilde{\beta}\),从而得到复杂程度最小的模型. L2范数和损失

目录 1.基本知识点介绍 2.各个算法原理 2.1 随机森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法(Gradient Boosting Decision Tree) 2.4 LightGBM提升学习模型 1.基本知识点介绍 RandomForest.XGBoost.GBDT和LightGBM都属于集成学习. 集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务,也称为多分类系统,集成学习的目的是通过结合多个机器学习分类器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和

1.  RF(随机森林)与GBDT之间的区别 相同点: 1)都是由多棵树组成的 2)最终的结果都是由多棵树一起决定 不同点: 1)  组成随机森林的树可以是分类树也可以是回归树,而GBDT只由回归树组成 2)  组成随机森林的树可是并行生成,而GBDT只能是串行生成 3)  随机森林的结果是多棵树表决决定,而GBDT则是多棵树累加之和 4)  随机森林对异常值不敏感,而GBDT对异常值比较敏感 5)  随机森林是通过减少模型的方差来提高性能,而GBDT是减少模型的偏差来提高性能 6)  随机森林

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.

GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类.回归.排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的.本文尝试一步一步梳理GB.GBDT.xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展和改进了GDBT,xgboost算法更快,准确率也相对高一些. 1. Gradient boosting(GB) 机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化loss Function, Gradient

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html 前言 本文为学习boosting时整理的笔记,全文主要包括以下几个部分: 对集成学习进行了简要的说明 给出了一个Adboost的具体实例 对Adboost的原理与学习过程进行了推导 针对GBDT的学习过程进行了简要介绍 针对Xgboost的损失函数进行了简要介绍 给出了Adboost实例在代码上的简单实现 文中的内容是我在学习boosting时整理的资料与理解,如果有错误的地方请及时指出

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前

GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类.回归.排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的.本文尝试一步一步梳理GB.GBDT.xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展和改进了GDBT,xgboost算法更快,准确率也相对高一些. 1. Gradient boosting(GB) 机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化loss Function, Gradient

把之前学习xgb过程中查找的资料整理分享出来,方便有需要的朋友查看,求大家点赞支持,哈哈哈 作者:tangg, qq:577305810 一.Boosting算法 boosting算法有许多种具体算法,包括但不限于ada boosting \ GBDT \ XGBoost . 所谓 Boosting ,就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 的一种方法. 1. Ada boosting 每个子模型模型都在尝试增强(boost)整体的效果,通过不断的模型迭代,更新样本点的权重

目录 . 引言 . 页表 . 结构化内存管理 . 物理内存的管理 . SLAB分配器 . 处理器高速缓存和TLB控制 . 内存管理的概念 . 内存覆盖与内存交换 . 内存连续分配管理方式 . 内存非连续分配管理方式 . 虚拟内存的概念.特征及其实现 . 请求分页管理方式实现虚拟内存 . 页面置换算法 . 页面分配策略 . 页面抖动和工作集 . 缺页异常的处理 . 堆与内存管理 0. 引言 有两种类型的计算机,分别以不同的方法管理物理内存 . UMA计算机(一致内存访问 uniform memor

linux下tar.gz.tar.bz2.zip等解压缩.压缩命令小结 bz2 tgz z等众多压缩文件的压缩与解压方法,需要的朋友可以参考下 1) Linux下最常用的打包程序就是tar了,使用tar程序打出来的包我们常称为tar包,tar包文件的命令通常都是以.tar结尾的.生成tar包后,就可以用其它的程序来进  行压缩了,所以首先就来讲讲tar命令的基本用法: tar命令的选项有很多(用man tar可以查看到),但常用的就那么几个选项,下面 来举例说明一下: # tar -cf all

1:准备工作  首先了解下我们下面即将用到的aix命令,以及安装包.补丁安装工具.补丁 was7的安装包以及补丁工具都是压缩包形式并且以.tar.gz结尾的 安装包在800MB左右,通常为****_wasnd_aix_7.tar.gz 补丁工具在100MB左右,通常为****_UPDI_****.tar.gz 补丁,依据你的实际情况1~N个补丁,每个补丁的大小不一,以.pak为后缀名 IBM 每次更新WebSphere的补丁时都会推出相应的补丁工具,也就是说补丁工具要和补丁对应上!否则你使用了7

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明本文地址.http://www.cnblogs.com/o0Iris0o/p/5813856.html 内容介绍: 真分布式SolrCloud+Zookeeper+tomcat搭建.索引Mysql数据库.IK中文分词器配置以及web项目中solr的应用(1)[本文内容] 1.搭建单机solr 2.搭建zookeeper 3.配置solrcloud 真分布式SolrCloud+Zookeeper+tomcat搭建.索引Mysql数据库.IK中文分词器配置以及

未解决问题:换成静态路由的话,怎么就 apt-get udpate 出现错误信息! 解决办法:么有设置网关 一.Ubuntu 系统下载地址: https://certification.ubuntu.com/certification/hardware/201412-16241/ 2.uiso9_cn_9.6.6.3300.exe 下载 3.ubuntu server12.04系统U盘安装详细教程 https://wenku.baidu.com/view/64e4c33c2b160b4e777f

无线局域网.IEEE 802.11.WIFI和蓝牙 ㈠无线局域网 1.定义       无线局域网络(Wireless Local Area Networks),简称WLAN.它是相当便利的数据传输系统,它利用射频(Radio Frequency: RF)的技术,使用电磁波,取代旧式碍手碍脚的双绞铜线(Coaxial)所构成的局域网络,在空中进行通信连接,使得无线局域网络能利用简单的存取架构让用户透过它,达到“信息随身化.便利走天下”的理想境界.        在无线局域网WLAN发明之前,人们

转自https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9351343.html 仅供个人学习 一.什么是正向代理.什么是反向代理 1. 正向代理,意思是一个位于客户端和原始服务器(origin server)之间的服务器,为了从原始服务器取得内容,客户端向代理发送一个请求并指定目标(原始服务器),然后代理向原始服务器转交请求并将获得的内容返回给客户端. 访问google使用代理服务器 2. 反向代理(Reverse Proxy)方式是指以代理服务器来接受internet上的连

1.nginx:官网:www.nginx.org 下载:wget -c  http://nginx.org/download/nginx-1.14.0.tar.gz解压:tar -zxvf nginx-1.14.0.tar.gz进入:cd nginx-1.14.6安装依赖包:yum install gcc gcc-c++ glibc pcre pcre-devel zlib zlib-devel 生成配制文件:./configure --prefix=/usr/local/nginx --use

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

安装参考: CentOS 6.3编译安装Nginx1.2.2+MySQL5.5.25a+PHP5.4.5 http://www.dedecms.com/knowledge/servers/linux-bsd/2012/0819/8411.html 记录自己编译安装笔记: 准备篇:一.配置好IP.DNS .网关,确保使用远程连接工具能够连接服务器CentOS 设置IP地址.网关.DNS教程:二.配置防火墙,开启80端口.3306端口vi /etc/sysconfig/iptables-A INPU

1. 匿名函数 1.1 有名函数 有名函数:定义了一个函数名,函数名指向内存地址:通过函数名进行访问.函数名加括号就可以运行有名函数,例如:func() def func(x, y, z = 1): return x + y + z print(func(1,5,2)) 1.2 匿名函数 匿名函数:没有名字的函数,定义的时候不需要函数名:定义匿名函数的关键字是:lambda 特点: 1.没有函数名 2.函数自带return 应用场景: 1.应用于一次性的地方 2.临时使用 salaries={