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

转载地址:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性. 根据基本学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致分为两大类:即基本学习器之间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及基本学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表就

SSE(即Streaming SIMD Extension),是对由MMX指令集引进的SIMD模型的扩展.我们知道MMX有两个明显的缺点: 只能操作整数. 不能与浮点数同时运行(MMX使用FPU寄存器作为别名). 而SSE则解决了这个问题,SSE引进了8个专用的浮点寄存器MMX0~MMX7.后来Intel又陆续推出了SSE2.SSE3.SSE4,这使得SSE指令系列同时拥有了浮点数学运算功能和整数运算功能,因此早先的MMX指令就显得有点多余了(虽然可是并行执行SSE.MMX指令来提高性能). S

关于string的效率,众所周知的恐怕是“+”和StringBuilder了,这些本文就不在赘述了.关于本文,请先回答以下问题(假设都是基于多次循环反复调用的情况下):1.使用Insert与Format方法,哪个效率更高?2.Contains(value)与IndexOf(value)谁效率更高? 假如您对此2问不感兴趣或已非常了解,请忽略此文.另外本文将不对文中代码的实际用途做任何解释. <一> 首先看以下的使用场景 string str1 = "abc"; "

我的技术博客经常被流氓网站恶意爬取转载.请移步原文:http://www.cnblogs.com/hamhog/p/3550158.html ,享受整齐的排版.有效的链接.正确的代码缩进.更好的阅读体验. [问题] FileInputStream & FileOutputStream 和 BufferedInputStream & BufferedOutputStream 都能完成文件的读写.它们在原理上.时间效率上有什么不同,实际应用时应该如何选择呢? [实验] 我们采用文件复制来做效率

一.实验背景 最近在考虑一个问题:“如果快速地向文件中写入数据”,java提供了多种文件写入的方式,效率上各有异同,基本上可以分为如下三大类:字节流输出.字符流输出.内存文件映射输出.前两种又可以分为带buffer及不带buffer. 二.实验目标 通过实验找出单线程场景下文件写入效率最高的方式,并量化各种文件写入方式在效率上的差距. 三.实验设计 为减少其他环节的影响,示例代码使用循环输出同一字符串多次的方式测试整个输出环节的耗时,通过耗时.服务器资源使用情况(cpu.内存使用)等指标评判各种

需求 浮点数取2位精度输出 实现 代码 package main import ( "time" "log" "strconv" "fmt" ) func main() { threadCount := 100000 fa := 3.233667 time1 := TestFn(threadCount,fa,func(fa float64) string{ return strconv.FormatFloat(fa,'f',2

Snapman集合了TCC编译器可以直接编译执行C语言脚本,其脚本执行效率和C#编译程序进行效率对比,包括下面4方面: 1.函数执行效率 2.数字转换成字符串 3.字符串的叠加 4.MD5算法 这是C#代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using Sy

在工作中,我们经常需要检索出最新条数据,能够实现该功能的sql语句很多,下面列举三个进行效率对比 本次实验的数据表中有55万条数据,以myql为例: 方式1: SELECT * FROM t_device_monitor WHERE uploadTime in(select max(uploadTime) from t_device_monitor) 该语句平均耗时2.3秒 方式2: SELECT * FROM t_device_monitor WHERE uploadTime =(select

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

优化的地方: 原地址:https://www.cnblogs.com/yaopengfei/p/9226328.html ①:如果仅是查询数据,并不对数据进行增.删.改操作,查询数据的时候可以取消状态追踪. db.TestInfor.AsNoTracking().FirstOrDefault(); ②:用什么查什么,比如一张表有100多个字段,本次业务只需要5个字段,一定是select这5个字段,然后toList,而不是全部查询,再toList(). ③:利用EF调用原生SQL语句或者EF调用存

Java ftp上传文件方法效率对比 一.功能简介: txt文件采用ftp方式从windows传输到Linux系统: 二.ftp实现方法 (1)方法一:采用二进制流传输,设置缓冲区,速度快,50M的txt文件需要15秒: //FTP传输到数据库服务器 public boolean uploadServerByFtp(String fileNmae){ boolean flag = true; //客户端数据文件路径 String client_path = "D://answer/data/&q

一. read()/fread()/mmap()执行效率对比 系统调用read.c: #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <unistd.h> #include <stdio.h> int main() { int fd = open("linux_logo.pnm", O_RDONLY); ; ]; do{ num

using System; using System.Runtime.InteropServices; using System.IO; namespace tx { struct ST { public char c1; public int x; public int y; } class Ct { [DllImport("msvcrt.dll", EntryPoint = "memcpy", CallingConvention = CallingConvent

俄罗斯搜索巨头 Yandex 昨日宣布开源 CatBoost ,这是一种支持类别特征,基于梯度提升决策树的机器学习方法. CatBoost 是由 Yandex 的研究人员和工程师开发的,是 MatrixNet 算法的继承者,在公司内部广泛使用,用于排列任务.预测和提出建议.Yandex 称其是通用的,可应用于广泛的领域和各种各样的问题. 笔者相关文章: R+工业级GBDT︱微软开源 的LightGBM(R包已经开放) R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+xgbo

1.线程理论以及线程的两种创建方法 2.线程之间是数据共享的与join方法 3.多线程和多进程的效率对比 4.数据共享的补充线程开启太快 5.线程锁 互斥锁 同步锁 6.死锁现象和递归锁 7.守护线程和守护进程的对比 8.补充 9.GIL锁&GIL锁与线程锁的区别 10.GIL锁补充 11.信号量 时间补充说明

最近需要在python中做大日志文件中做正则匹配 开始直接在for in 中每行做re.findall,后来发现,性能不行,就在re前面做一个基本的字符串包含判断 (str in str),如果不包含直接continue 效率对比: 1.只做一次包含判断: real 0m13.740suser 0m12.683ssys 0m1.046s 2.做两次包含判断: real 0m9.226suser 0m8.134ssys 0m1.069s 3.不做包含判断: real 0m25.205suser 0

使用file_get_contents()和curl()抓取网络资源的效率对比 在将小程序用户头像合成海报的时候,用到了抓取用户头像对应的网络资源,那么抓取方式有很多,比如 file_get_contents,curl等,如何抓取就成了问题,下面主要是对比这两种方式的效率快慢问题 echo '开始时间为:'.time().'<br>'; $img_file = file_get_contents($user['avatarurl']); //小程序传的头像是网络地址需要周转一下 $img_co

Map.Set.List不同数据结构的各种不同循环迭代的效率对比,使用场景 引申一个地址:Map迭代的使用keySet和entitySet的效率

一. 由于项目需要,原来用GDI做的画线的功能,新的项目中考虑到垮平台的问题,打算用openCV来实现,故此做个效率对比. 二. 2点做一条线,来测试效率. 用了同样的画板大小---256*256的大小,函数通过参数输入,用GetTickCount来实现计时功能. 三. GDI的主要循代码如下: void show_line(int line_num,int point_num) { ULONAG start_time = get_tick_count(); VMGdiPolygon* test

List集合相信大家在开发过程中几乎都会用到.有时候难免会遇到集合里的数据是重复的,需要进行去除.然而,去重方式有好几种方式,你用的是哪种方式呢?去重方式效率是否是最高效.最优的呢?今天就给大家讲解一下List集合去重的常见及常用的四种方式. 01 实现思路:使用两个for循环遍历集合所有元素,然后进行判断是否有相同元素,如果有,则去除.这种方式是大部分最先想到的,也是最简单的实现方式.其中,这种方式可以保证List集合原来的顺序不变. 代码实现: /*** notes:使用两个for循环实现L