- 神经网络和机器学习的一些基本概念
荼渔
机器学习神经网络
记录一些基本概念,不涉及公式推导,因为数学不好,记了也没啥用,但是知道一些基本术语以及其中的关系,对神经网络训练有很大帮助。可能有些概念不会讲得很详细,但是当你有了这个概念,你就知道往这个方向去获取更详细的信息,不至于连往哪走都不知道。下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程,b也称为权重。虽然没有那么简单,但是训练完成的模型本质上就是一组权重值,如[b1,
- 深度学习-梯度下降法
若天明
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梯度下降法优化器核心目标:找到函数的最小值点(或极小值点)。在机器学习中,这个函数通常是损失函数,衡量模型预测值与真实值的差距。最小化损失函数意味着让模型预测更准确。核心思想:想象你站在一个山坡上(函数曲面),目标是尽快下到山谷最低点(最小值点)。你不知道最低点的具体位置,但你能感受到脚下山坡的最陡峭下降方向(梯度方向)。沿着这个方向走一步(更新参数),然后重新感受方向,再走一步...如此反复,直
- 深度学习--利用梯度下降法进行多变量的二分类(感知机)
白话学生nit
深度学习分类人工智能
其实这一节涉及到了感知机的相关知识,就把这一节当作是学习感知机的引子吧。什么是二分类我们先来说一下什么是二分类,二分类指的是将结果分为两个互斥的类别,通常用来表示问题的两种可能。为什么用感知机学习二分类常见的解决问题的模型有很多,这里我们使用感知机模型。至于为什么,因为感知机模型很多地方用起来比较简便,就拿我们这一节的问题举一下例子,我们需要依照房子的价格对房子进行分类。在感知机模型中,我们可以使
- 一元线性回归模型与最小二乘法
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监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线
- 机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据
梦想成为一名机器学习高手
机器学习python人工智能
这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照:燃料类型对照:老规矩,第一步先导入用到的库第二步,读入数据:第三步,数据预处理第四步:对数据的分析第五步:模型建立前的准备工作第六步:多元线性回归模型的建立第七步:随机森林模型的建立问题:背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24,包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年,总部位于印度古尔冈,是一个在印度
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多元线性回归pythonLinearregressionisastandardstatisticaldataanalysistechnique.Weuselinearregressiontodeterminethedirectrelationshipbetweenadependentvariableandoneormoreindependentvariables.Thedependentvaria
- 【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归(全代码)
干了这一碗BUG
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老规矩,涉及到的数学原理,想深入了解的可以自行查阅相关资料,这里直接上干货用Python实现。目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语:自变量:应用于因变量预测的输入特征或预测因子。因变量:逻辑回归模型中的目标变量,即我们试图预测的变量。逻辑函数:用于表示自变量和因变量之间关系的公式。逻辑函数将输入变量转换为0到
- python实现多元线性回归算法 (附完整源码)
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python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算,并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面,代码中还包含了一个使用梯度下降法(GradientDescent)优化参数的实现。多元
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
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- 深度学习:梯度下降法
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一、梯度的概念(1)什么是梯度梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。对于一个多元函数f(x1,x2,...,xn),其梯度是一个由函数偏导数组成的向量,其梯度表示为:Gradient=(∂f/∂x1,∂f/∂x2,...,∂f/∂xn)其中,∂f/∂xi表示函数f对第i个自变量
- 05、反向传播算法(Backpropagation)是如何解决了多层神经网络的参数优化问题的?
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反向传播算法(Backpropagation,简称BP算法)是深度学习的核心技术之一,其通过高效计算梯度并结合梯度下降法,解决了多层神经网络参数优化的计算复杂度难题。以下从原理、数学基础、执行步骤及关键价值四个维度,详细解析其工作机制:一、反向传播的核心目标:高效计算参数梯度在多层神经网络中,参数优化的本质是通过调整权重矩阵W和偏置向量b,使损失函数L最小化。而梯度下降法需要计算损失对所有参数的梯
- Levenberg-Marquardt算法详解和C++代码示例
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- 【高斯函数拟合】高斯-牛顿法与梯度下降法的 Python 实现
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高斯函数广泛应用于数据分析、信号处理等领域,其形式为f(x)=Aexp(−(x−μ)22σ2)f(x)=A\exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right)f(x)=Aexp(−2σ2(x−μ)2),其中AAA是幅度,μ\muμ是均值,σ\sigmaσ是标准差。本文通过Python实现高斯-牛顿法和梯度下降法来拟合高斯函数,并比较两种方法的性能。背景给定一
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逻辑回归是一种分类算法,常用于二分类,也就是得出的结果为是和不是,例如通过各种因素判断一个人是否生病,信用卡是否违约等。逻辑回归在社会和自然科学中应用非常广泛,前置知识线性回归逻辑回归的底层方法就是线性回归,所以需要对线性回归有基本的了解。具体的一元,多元线性回归原理在之前的文章中已经讲过,可以查看之前的文章https://blog.csdn.net/qq_42692386/article/det
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第一部分:基础概念机器学习概述1.1人工智能与机器学习1.2机器学习分类1.3机器学习应用1.4机器学习常用术语解释模型的评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4偏差与方差第二部分:核心算法线性模型3.1什么是回归3.2一元线性回归3.3多元线性回归3.4对数几率回归3.5线性判别分析(LDA)3.6多分类学习3.7类别不平衡问题决策树4.1决策树概述4.2ID3算法4.
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十六大阶段概述阶段阶段名称实战项目收益第一阶段python基础与科学计算模块√泰坦尼克号数据分析案例√可视化剖析逻辑回归损失函数案例算法先行,技术随后。学习人工智能领域基础知识熟练掌握,打好坚实的内功基础。第二阶段AI数学知识√梯度下降和牛顿法推导√SVD奇异值分解应用第三阶段线性回归算法√代码实现梯度下降求解多元线性回归√保险花销预测案例第四阶段线性分类算法√分类鸢尾花数据集√音乐曲风分类√SV
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神经网络类型层创新问题备注感知器单层误差反馈学习阈值函数不可导,构造学习规则与感知器准则等价线性神经元单层梯度下降法训练参数线性函数,多层仍是线性变换本质上是最小二乘准则浅层神经网络(早期)多层Sigmoid、非线性、BP算法一般单个隐含层、多层梯度消失多元复合函数求导的链式法则深层神经网络(现代)多层ReLU、学习算法、参数初始化————
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一、BGD(批量梯度下降)定义:批量梯度下降法是最原始的形式,它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。优点:一次迭代是对所有样本进行计算,此时利用矩阵进行操作,实现了并行。由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向。当目标函数为凸函数时,BGD一定能够得到全局最优。缺点:当样本数据m很大时,每迭代一步都需要对所有样本计算,训练过程会很慢。二、SGD(随机梯
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基于随机森林和Xgboost对肥胖风险的多类别预测作者:i阿极作者简介:数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者:博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习,可以点赞收藏评论+关注哦!如果有小伙伴需要数据集和学习交流,文章下方有交流学习区!一起学习进步!大家好,我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴,请多多支持专栏案例:机器学习案例机器学习(一):线性回归之最小二乘法机器学习(二):线性回归之梯度下降法机器
- 回归问题经典算法 | 线性回归:梯度下降法
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上一篇文章中我们通过对表达式的推导,得到了精度值最高模型参数θ\thetaθ然而,解析解法并不是工程中的最佳解法,那么究竟哪种解法更用呢?下面我们来接着讲:目录一.线性回归梯度下降法一.线性回归梯度下降法结合上一篇文章的推导,我们最终得到L(θ)=m∗ln12πσ−1σ2∗12∑i=1m(y(i)−θTx(i))2L(\theta)=m\astln\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigm
- Pycharm(三):梯度下降法
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梯度下降算法(GradientDescentAlgorithm)是深度学习中常用的更新权重的方法,它采用的贪心法的思想,每次都往函数值下降最快的方向去更新,梯度方向是增长最快的方向,负梯度方向是下降最快的方向。一、梯度的概念1.方向导数若函数f(x,y,z)在点P(x,y,z)处的沿方向l(方向角为α,β,γ)
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机器学习:线性回归文章目录机器学习:线性回归1.线性回归1.简介2.线性回归如何训练?1.损失函数2.正规方程3.梯度下降法4.两种方法的比较2.岭回归岭回归与线性回归3.Lasso回归4.ElasticNet回归LWR-局部加权回归QA1.最小二乘法估计2.最小二乘法的几何解释3.从概率角度看最小二乘法4.推一下线性回归的反向传播5.什么时候使用岭回归?6.什么时候使用L1正则化?7.什么时候使
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引言在神经网络的训练过程中,权重更新是提升模型性能的关键环节,而梯度下降法及其优化算法则是实现这一关键环节的核心工具。理解并掌握这些方法,对于打造高效的神经网络模型至关重要。本文将深入剖析梯度下降法在神经网络权重更新中的应用和优化策略,同时解答面试中常见的相关问题,帮助读者全面掌握这一重要知识领域。一、梯度下降法的基本原理回顾在神经网络的反向传播过程中,我们能够计算出各个权重的偏导数,这些偏导数构
- 机器学习必知:模型误差+面试常见问题(看它就够了)
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一、模型误差相关知识详解1.模型误差的定义和衡量标准模型误差是评估模型预测准确性的关键指标,通常通过定义损失函数进行量化,常见的损失函数如均方误差(MSE)、交叉熵损失等。在训练阶段,利用梯度下降法等优化算法对模型参数进行迭代调整,目标是最小化损失函数,使模型预测值尽可能接近真实值;预测阶段则直接使用训练好的模型对新数据进行推理,输出预测结果。2.偏差和方差的定义及例子偏差用于衡量模型预测结果偏离
- 山东科技大学深度学习考试回忆
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cs专业课科技人工智能
目录一、填空(五个空,十分)二、选择题(五个,十分)三、判断题(五个,五分)四、论述题(四个,四十分)五、计算题(二个,三十五分)所有下载资源见简介一、填空(五个空,十分)关键词:卷积层、池化层梯度爆炸,梯度衰减二、选择题(五个,十分)1.梯度下降法的步骤2.哪个不是激活函数3.卷积神经网络的缺点4.有关ssd多尺度变化的问题(还有一个不记得了)三、判断题(五个,五分)前两道有关卷积神经网络3.卷
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
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spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
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模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
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//创建AnyChart
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//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
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Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
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- [网络与经济]互联网+的含义
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互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
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cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
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jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
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1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p