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为什么我做的网页总是卡？前端性能优化规则要点

一说到页面的性能优化，大家可能都会想起雅虎军规、2-5-8原则、3秒钟首屏指标等规则，这些规则在开发过程中不是强制要求的，但是有时候为了追求页面性能的完美和体验，就不得不对原有的代码进行修改和优化。...下面整理出一些常用的性能优化要点，同时再罗列一下雅虎军规、2-5-8原则、3秒钟首屏指标这三个常用规则的要点。...，节省加载时间，所有静态资源都要在服务器端设置缓存，并且尽量使用长缓存(「使用时间戳更新缓存」) 缓存一切可缓存的资源 使用长缓存 使用外联的样式和脚本 「压缩代码」：减少资源大小可加快网页显示速度，...「首屏加载」：首屏快速显示可大大提升用户对页面速度的感知，应尽量针对首屏的快速显示做优化 「按需加载」：将不影响首屏的资源和当前屏幕不用的资源放到用户需要时才加载，可大大提升显示速度和降低总体流量(「...」：过多的font-size影响CSS树的效率 「值为0时不需要任何单位」：为了浏览器的兼容性和性能，值为0时不要带单位 「标准化各种浏览器前缀」 无前缀属性应放在最后 CSS动画属性只用-webkit

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机器学习-理解Logistic Regression

背景介绍 本文讨论了Logistic回归的基础知识及其在Python中的实现。逻辑回归基本上是一种监督分类算法。在分类问题中，目标变量（或输出）y对于给定的一组特征（或输入）X，只能采用离散值。...阈值的设置是Logistic回归的一个非常重要的方面，并且取决于分类问题本身。 阈值的决定主要受精度和召回值的影响。 理想情况下，我们希望精度和召回都是1，但很少这种情况。...例如，测试分数可以分类为：“非常差”，“差”，“好”，“非常好”。 在这里，每个类别可以给出分数，如0,1,2,3。 首先，我们探索最简单的Logistic回归形式，即二项Logistic回归。...缺点： 好处 不需要选择学习率 经常跑得更快（并非总是如此） 可以在数值上近似梯度（并不总是很好） 缺点 更复杂 除非你了解具体细节，否则更多的是黑匣子 多项Logistic回归 在Multiomial...Logistic回归中，输出变量可以具有两个以上可能的离散输出。

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入门 | 从原理到应用：简述Logistic回归算法

Logistic 回归 vs 线性回归 你可能会好奇：logistic 回归和线性回归之间的区别是什么。逻辑回归得到一个离散的结果，但线性回归得到一个连续的结果。...预测房价的模型算是返回连续结果的一个好例子。该值根据房子大小或位置等参数的变化而变化。离散的结果总是一件事（你有癌症）或另一个（你没有癌症）。...Logistic 回归的另一个优点是它非常容易实现，且训练起来很高效。在研究中，我通常以 Logistic 回归模型作为基准，再尝试使用更复杂的算法。...当你想要对图像进行分类时，只需看看哪个分类器的预测分数最高 2）一对一（OVO） 按照这个策略，要为每一对数字训练一个二分类器。...你现在对其优缺点也了有深刻的了解，并且知道何时用它。 此外，你还探索了使用 Logistic 回归与 sklearn 进行多分类的方法，以及为什么前者是比其他机器学习算法更好的基准算法。

1.2K40

多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化

教程概述 本教程分为三个部分： 多项逻辑回归 评估多项逻辑回归模型 多项 Logistic逻辑回归的调整惩罚 多项逻辑Logistic回归 逻辑回归是一种分类算法。...多项式Logistic回归的调整惩罚 调整多项逻辑回归的一个重要超参数是惩罚项。 这个项对模型施加惩罚，寻求更小的模型权重。...# 定义带有默认惩罚的多项式逻辑回归模型 Logistic 惩罚的加权实际上是反加权，也许惩罚=1-C。 从文件中可以看出。...C : float, default=1.0 正则化强度的倒数，必须是一个正的浮点数。与支持向量机一样，较小的值表示较强的惩罚。 这意味着，接近1.0的值表示很少的惩罚，接近0的值表示强的惩罚。...我们将在对数尺度上探索加权值在0.0001到1.0之间的L2惩罚，此外还有不惩罚或0.0。 下面列出了评估多项逻辑回归的L2惩罚值的完整例子。

2.8K20

为什么程序员总是发现不了自己的Bug? 程序员: 我不认识他啊

这种汹涌澎拜的斗争是我经常要面对的，而且显然会困扰许多软件开发人员。 2.“为什么这个脚本需要这么多库？”...在 Internet Explorer 中渲染网页的历史充满了艰辛考验，是我们有目共睹或亲身体验过的。 从 5.5 版本升级到 IE9、IE10，总是需要争取到更高级浏览器的支持。...“哦，天哪，我以前为什么不写点注释呢？” 当涉及到比较基础的前端 HTML / CSS / JS 时，我们没有必要写注释。...当我一筹莫展时，我往往会选择从头开始，因为这样才有可能找到完成项目的正确道路。 为什么程序员发现不了自己的 Bug？ ?...作为开发就和我们成人一样看到问题总是以自己的世界观来理解，导致理所当然的就这样就对了，而真正的真相就被隐藏了。 当程序员面对 Bug 的时候，如何机智甩锅？

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Logistic 回归算法及Python实现

前言 本文将介绍机器学习算法中的Logistic回归分类算法并使用Python进行实现。会接触到最优化算法的相关学习。 2. 算法原理 什么是回归？...简单来说，回归就是用一条线对N多个数据点进行拟合或者按照一定的规则来划分数据集，这个拟合的过程和划分的过程就叫做回归。...Logistic 回归分类算法就是对数据集建立回归模型，依照这个模型来进行分类。 最优化算法在此的作用：寻找最佳回归系数 3....其中，函数$f(x,y)$必须要在待计算的点上有定义并且可微。一个具体的函数例子见下图。 ? 图中的梯度上升算法沿梯度方向移动了一步。乐意看到，梯度算子总是指向函数值增长最快的方向。...这里的数据来自2010年1月11日的UCI机器学习数据库，其中包含368个样本和28个特征。这里的数据集是有30%的数据缺失的 UCI数据下载 也可以在我的Github进行下载 5.2.1.

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Logistic回归算法及Python实现

会接触到**最优化算法**的相关学习。 2. 算法原理 什么是回归？ 简单来说，回归就是用一条线对N多个数据点进行拟合或者按照一定的规则来划分数据集，这个拟合的过程和划分的过程就叫做回归。...Logistic 回归分类算法就是对数据集建立回归模型，依照这个模型来进行分类。 最优化算法在此的作用：寻找最佳回归系数 3....其中，函数 必须要在待计算的点上有定义并且可微。一个具体的函数例子见下图。 [SouthEast] 图中的梯度上升算法沿梯度方向移动了一步。乐意看到，梯度算子总是指向函数值增长最快的方向。...实战- 从疝气病症预测病马的死亡率 5.1. 步骤 收集数据 处理数据 分析数据 训练算法 测试算法 5.2. 准备数据 该实例使用Logistic回归来预测患有疝病的马的存活问题。...这里的数据来自2010年1月11日的UCI机器学习数据库，其中包含368个样本和28个特征。这里的数据集是有30%的数据缺失的 UCI数据下载 也可以在我的Github进行下载 5.2.1.

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概率校准

曲线分析： Logistic回归预测概率比较准（模型本身的特点，经验如此）。 朴素贝叶斯过于自信（可能由于冗余特征所致，违背了特征独立性前提）呈反sigmoid曲线。...如果原来的二分类器得到的结果是 ，那么就把 当做新的训练数据用Logistic回归训练（因为经验告诉我们LR的表现总是好的）。 为了避免过拟合，这两次训练要使用不同的数据集！...在提出Platt Scaling的论文中，作者还建议将Logistic回归的标签从0，1变成 和 ，其中 和 分别是正样本和负样本的数量。...（分子分母的常数以拉普拉斯平滑得出） 下面对Linear SVC模型应用改方法进行概率校准 # 这里用验证集上的数据训练 Logistic回归 prob_pos = svc.decision_function...是样本的分类（ ）， 是模型预测的概率。一般来说，Brier分数越小，校准的效果越好。

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教程 | 从头开始：用Python实现带随机梯度下降的Logistic回归

选自machine learning mastery 机器之心编译 参与：Jane W、Panda logistic 回归是一种著名的二元分类问题的线性分类算法。...如何将 logistic 回归应用到真实的预测问题。 让我们开始吧！ 描述 本节将简要介绍 logistic 回归算法、随机梯度下降以及本教程使用的 Pima 印第安人糖尿病数据集。...logistic 回归算法 logistic 回归算法以该方法的核心函数命名，即 logistic 函数。logistic 回归的表达式为方程，非常像线性回归。...存储在存储器或文件中的最终模型的实际上是等式中的系数（β值或 b）。 logistic 回归算法的系数必须从训练集中估计。...你可以尝试其它的设置，看看模型的评估分数是否比我的更好。 运行此示例代码，print 5 折交叉验证的每一次的分数，最后 print 分类准确率的平均值。

1.8K100

XGB-2: Boosted Trees（提升树）简介

例如，它可以经过逻辑变换以获得 logistic 回归中正类别的概率，并且想要对输出进行排序时，它还可以用作排名分数。 参数parameters是需要从数据中学习的未确定部分。...常见的 L 选择是均方误差，表示为 L(\theta) = \sum_i (y_i-\hat{y}_i)^2 另一个常用的损失函数是 logistic 损失，用于 logistic 回归： L(\theta...为什么介绍这个一般原则？ 上面介绍的元素构成了监督学习的基本要素，它们是机器学习工具包的自然构建模块。例如，你应该能够描述梯度提升树和随机森林之间的差异和共同点。...答案总是相同的，对于所有监督学习模型：定义一个目标函数并优化它！...这就是 XGBoost 支持自定义损失函数的方式。可以使用完全相同的求解器来优化每个损失函数，包括 logistic 回归和成对排序，该求解器将 g_i 和 h_i 作为输入！

5310

可视化理解 Binary Cross-Entropy

我们为什么首先要对数概率？这些是有意义的问题，我希望在下面的“ 向我展示数学 ”部分中回答。 但是，在介绍更多公式之前，让我向你展示上述公式的直观表示 ......计算损失-可视化方式 首先，让我们根据它们的类（正或负）分开所有点，如下图所示： ? ▲ 图2：拆分数据！ 现在，让我们训练一个Logistic回归来对我们的点进行分类。...拟合回归是一个sigmoid曲线，代表对于任何给定的x，一个点是绿色的概率。看起来像这样： ?...▲ 图3：拟合Logistic回归 那么，对于属于正类（绿色）的所有点，我们的分类器给出的预测概率是多少？看sigmoid曲线下对应点x坐标上的绿色条。 ?...毕竟，毫无疑问，点的颜色：它总是绿色！因此，熵为零！ 另一方面，如果我们确切知道该点的一半是绿色和另一半是红色？那是最坏的情况，对吧？我们绝对不可能猜到一个点的颜色：它是完全随机的！

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一篇文章完全弄懂Logistic回归（含极大似然估计详细推导和实现代码）

在学习线性回归的时候，我们已经理解了什么是回归，回归就是确定变量之间相互依赖的定量关系的统计学方法。那么同样，在开始学习Logistic回归模型前，我们先来看看什么是分类问题。...x] plt.yticks([0,0.5,1.0],[0,0.5,1.0]) #用上述生成的1000个xy值对生成1000个点 plt.plot(x,y,color='darkblue') # plt.plot...能够将线性回归输出的 Y 值很好的限制在 0 到 1 的区间内，从而很好的完成分类。 为什么Sign函数不行呢？...到这里，肯定有小伙伴问了，“我学过sign函数，他长得跟sigmoid函数很类似，也能够将 X 限制在 0 到 1 的范围内，为什么它不行呢？”...但是为什么不选他作为 g(x) 呢？ 我们知道，Logistic回归只是在线性回归上增加了一个 g(x) 的限制，而在模型训练的过程中实际上还是对线性回归中的 进行训练。

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【算法】机器学习算法的优点和缺点

我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次（这意味着它们是好的开始）。 从来没有人听说有人在公司中讨论SVM。 优点和缺点 这里讨论最流行的算法。...没有分布要求， 适合少数类别变量 计算独立分布的乘积 受到多重共线性 Logistic回归 逻辑回归仍然是使用最广泛的，了解更多 一个相当好的分类算法，只要你期望你的特征大致是线性的，并且问题是线性可分的...然而，实际上，具有线性内核的SVM与Logistic回归没有太大区别（如果您好奇，可以看看Andrew Ng如何从他的Coursera机器学习课程中的Logistic回归中推导SVM）。...您希望使用SVM而不是Logistic回归的主要原因是您的问题可能不是线性可分的。在这种情况下，您将不得不使用具有非线性内核的SVM（例如RBF）。...RF中通常有两个参数 - 树数量和被选择的每个结点的特征数目（列抽样）。 RF适用于并行或分布式计算。 几乎总是比决策树具有更低的分类错误和更好的f分数。

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机器学习实战之Logistic回归

写在前面 Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。...Logistic回归原理与推导 Logistic回归中虽然有回归的字样，但该算法是一个分类算法，如图所示，有两类数据（红点和绿点）分布如下，如果需要对两类数据进行分类，我们可以通过一条直线进行划分（w0...推广到高维空间中，我们需要得到一个超平面（在二维是直线，在三维是平面，在n维是n-1的超平面）切分我们的样本数据，实际上也就是求该超平面的W参数，这很类似于回归，所以取名为Logistic回归。...利用sigmoid函数，使得Logistic回归本质上是一个基于条件概率的判别模型。...万水千山总是情，点波关注行不行。 [1240]

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机器学习实战之Logistic回归

写在前面 Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。...Logistic回归原理与推导 Logistic回归中虽然有回归的字样，但该算法是一个分类算法，如图所示，有两类数据（红点和绿点）分布如下，如果需要对两类数据进行分类，我们可以通过一条直线进行划分（w0...推广到高维空间中，我们需要得到一个超平面（在二维是直线，在三维是平面，在n维是n-1的超平面）切分我们的样本数据，实际上也就是求该超平面的W参数，这很类似于回归，所以取名为Logistic回归。 ?...利用sigmoid函数，使得Logistic回归本质上是一个基于条件概率的判别模型。 ? ?...16.png 算法优缺点 优点：易于理解和计算 缺点：精度不高 写在最后 最近在运营自己的原创公众号，以后文章会在公众号首发，希望各位读者多多关注支持。 万水千山总是情，点波关注行不行。 ?

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【干货】机器算法学习感悟（下）

回归有很多，Logistic回归啊、岭回归啊什么的，根据不同的需求可以分出很多种。这里我主要说说Logistic回归。为啥呢？因为Logistic回归主要是用来分类的，而非预测。...回归就是将一些数据点用一条直线对这些点进行拟合。而Logistic回归是指根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。...主要原因就是Logistic主要是线性拟合，但现实中很多事物都不满足线性的。即便有二次拟合、三次拟合等曲线拟合，也只能满足小部分数据，而无法适应绝大多数数据，所以回归方法本身就具有局限性。...但为什么还要在这里提出来呢？因为回归方法虽然大多数都不合适，但一旦合适，效果就非常好。...熵这个概念很头疼，很容易让人迷糊，简单来说就是信息的复杂程度。信息越多，熵越高。所以决策树的核心是通过计算信息熵划分数据集。 我还得说一个比较特殊的分类方法：AdaBoost。

67060

逻辑回归、决策树和支持向量机

逻辑回归的决策边界总是一条直线（或者一个平面，在更高维度上是超平面）。让你信服的最好方法，就是展示出大家都熟知的逻辑回归方程式。 ? 我们做一个简单的假设，F是所有预测变量的线性组合。 ?...我们样本数据用逻辑回归得到的结果将会是这样。 ? 你会发现效果并不好。因为无论你怎么做，逻辑回归方法得到的决策边界总是线性的，并不能得到这里需要的环状边界。...首先，我们来分析下逻辑回归（Logistic Regression）,它是解决工业规模问题最流行的算法，尽管与其他技术相比，其在效率和算法实现的易用性方面并不出众。...当你的特征数目很大并且还丢失了大部分数据时，逻辑回归就会表现得力不从心。同时，太多的类别变量对逻辑回归来说也是一个问题。逻辑回归的另一个争议点是它使用整个数据来得到它的概率分数。...支持向量机能够处理大的特征空间，也因此成为文本分析中最受欢迎的算法之一，由于文本数据几乎总是产生大量的特征，所以在这种情况下逻辑回归并不是一个非常好的选择。

1.1K40

《机器学习实战》 - Logistic回归

简介 Logistic 回归 分类基本思想： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。...Logistic回归分类器，我们可以再每个特征上乘以一个回归系数，然后将所有的结果值相加，将这个总和带入Sigmoid函数中，进而得到一个介于[0, 1]的数值，最后，结果大于 0.5 归于1类，小于0.5...而步长才是决定朝着这个方向走多少，看了后面内容，应该是原书翻译错了 梯度上升算法到每个点后都会重新计算移动方向 梯度算子总是指向函数值增长最快的方向，而移动量的大小，称为步长，记做： 向量表示，...3.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 上图 简单数据集，将使用梯度上升法，找到 Logistic回归在此数据集上的 最佳回归系数，也就是 拟合出Logistic回归模型最佳参数 梯度上升法 伪代码如下...回归进行分类 multiTest() 小结 Logistic回归的目的是 寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可由最优化算法完成。

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【机器学习实战】第5章 Logistic回归

Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。...迭代过程中，梯度算子总是保证我们能选取到最佳的移动方向。 上图中的梯度上升算法沿梯度方向移动了一步。可以看到，梯度算子总是指向函数值增长最快的方向。这里所说的是移动方向，而未提到移动量的大小。...步长通俗的理解，100米，如果我一步走10米，我需要走10步；如果一步走20米，我只需要走5步。这里的一步走多少米就是步长的意思。 ▽f(w)：代表沿着梯度变化的方向。...Logistic 回归 原理 Logistic 回归 工作原理 每个回归系数初始化为 1 重复 R 次: 计算整个数据集的梯度 使用 步长 x 梯度 更新回归系数的向量 返回回归系数...Logistic 回归 项目案例 项目案例1: 使用 Logistic 回归在简单数据集上的分类 项目概述 在一个简单的数据集上，采用梯度上升法找到 Logistic 回归分类器在此数据集上的最佳回归系数

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