，F1分数精度，ROC，三个模型adaboost，XGBoost和SGD的召回率现已优化。...此外，我们还可以尝试使用其他参数组合来查看是否会有进一步的改进。...在最大树数为250的情况下，由于训练得分为0.82但验证得分约为0.81，因此模型存在高方差。换句话说，模型过度拟合。同样，数据点显示出一种优美的曲线。...从曲线中可以看出，大约30到40的最大树可以最好地概括看不见的数据。随着最大树的增加，偏差变小，方差变大。我们应该保持两者之间的平衡。...在30到40棵树的数量之后，训练得分就开始上升，而验证得分开始下降，因此我开始遭受过度拟合的困扰。因此，这是为什么30至40之间的任何数量的树都是一个不错的选择的原因。
随着 x 的增大，对应的 Sigmoid 值将逼近于 1 ; 而随着 x 的减小， Sigmoid 值将逼近于 0 。如果横坐标刻度足够大， Sigmoid 函数看起来很像一个阶跃函数。 ?...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。...，导致alpha的值不断减少，但是不为0 alpha = 4/(1.0+j+i)+0.0001 # alpha 会随着迭代不断减小，但永远不会减小到0，因为后边还有一个常数项...，导致alpha的值不断减少，但是不为0 alpha = 4/(1.0+j+i)+0.0001 # alpha 会随着迭代不断减小，但永远不会减小到0，因为后边还有一个常数项
下图给出了 Sigmoid 函数在不同坐标尺度下的两条曲线图。当 x 为 0 时，Sigmoid 函数值为 0.5 。...随着 x 的增大，对应的 Sigmoid 值将逼近于 1 ; 而随着 x 的减小， Sigmoid 值将逼近于 0 。如果横坐标刻度足够大， Sigmoid 函数看起来很像一个阶跃函数。 ?...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。...问：有人会好奇为什么有些书籍上说的是梯度下降法（Gradient Decent）? 答： 其实这个两个方法在此情况下本质上是相同的。...训练算法: 大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。 测试算法: 一旦训练步骤完成，分类将会很快。
模型复杂度曲线是随着模型复杂度的上升，模型在训练数据集以及测试数据集相应的模型准确率就会有一定的变化，通过这种直观的模型复杂度曲线，可以比较容易的看到模型欠拟合以及过拟合的地方，进而找到对于我们的任务来说...上面绘制的曲线图就是对于创建的样本数据来说，使用线性回归模型得到的学习曲线。...接下来就来分析线性回归模型的学习曲线： 先来看一看大体趋势： 从趋势上很明显在训练数据集上的误差是逐渐升高的，这也非常好理解，因为我们的训练数据越来越多（每一次循环都增加一个样本），训练样本点越多，越难拟合住所有的数据...，刚开始测试误差非常的大，当训练样本多到一定程度的时候，测试误差就会逐渐的减小，减小到一定程度也不会小太多了，达到一种相对稳定的情况。...在这一小节，通过另外一种学习曲线的方式进一步深刻的认识了什么叫做过拟合什么叫做欠拟合。
定期更新干货算法笔记和世间万物的学习记录～ 随着深度学习模型尺寸逐渐扩大、训练数据量显著上升，目前工业界的大多数场景都需要使用分布式的方式进行模型训练。...异步的方式效率很高，运行效率随着设备数量够增加线性提升。但是异步训练的缺点在于，很可能出现无效梯度导致模型效果不好。...也有一些折中的办法，比如在同步更新中设定最大等待步数，几个step内server上的参数必须更新一次。...下面我们来看看为什么这种方式的运行效率会随着worker数量的增加线性提升。...通过上面公式可以看出，Ring AllReduce的通信时间并不会随着worker数量的增加而增加，因此其运行效率会随着worker数量增加线性增加。
组合模型F的bias和基模型fi的bias一致，这就是我们为什么要求基模型fi的bias要低的原因，因为组合模型F的拟合能力E(F)不随着基模型个数的增加而上升。...组合模型F的var与基模型fi的var、基模型fi的个数m、基模型的相关性ρ相关，很明显可以看出，随着基模型的个数上升Var(F)第二项是在下降的，所以基模型的个数上升会降低组合模型的方差，这就是为什么基模型的方差可以高一些...组合模型F的bias是基模型的bias的累加，基模型的准确度都不是很高（因为其在训练集上的准确度不高），随着基模型数的增多，整体模型的期望值增加，更接近真实值。...而站在方差的角度，组合模型F的方差是随着基模型的fi个数上升而平方上升的，这就要求我们的基模型的方差不能太高，否则组合模型的F就会增长爆炸。...随着分裂所需的最小样本数的增加，子模型的结构变得越来越简单，极端情况下，方差减小导致整体模型的拟合能力不足。
无法分辨误操作还是入侵导致的准确率低下，会给网络管理员增加巨大的工作量；自身安全性不足会导致检测系统被黑客利用。随着分布式技术的不断发展与应用，缺少实时性与主动学习防御能力的不足更是暴露无疑。...数据预处理分为数据转化、数据归一化以及范围离散化三步，其输出再经过分类器进行训练。在结论分析中，对训练完的结果进行ROC分析和分类效率分析。...和训练集不同的是，测试集中的网络连接提供了从来未在训练集中出现过的网络攻击，以此模拟真实世界环境中可能会遇到的网络攻击事件。 3.1 ROC曲线图 使用ROC曲线图对算法进行评估。...可以明显得看出，贝叶斯网络ROC曲线图的AUC面积是最大的。随着FPR的不断增大，只有在（0，0.3）内，TPR值相对较小，而在（0.3，1）区间内，TPR值在（0.9，1）浮动。...ID3决策树的ROC曲线图与KNN的ROC曲线图较为相似，在（0，0.1）区间内TPR值迅速上升后曲线趋于平缓。不过，与贝叶斯网相比，当FPR增大时，TPR趋于1的速度较慢。
计算时间可以通过增加 workers 减少，然而，通信时间却随着 workers 的增加而增加。因此，在大规模分布式训练中，通信时间成为了新的瓶颈，如何降低通信时间成为很重要的研究课题。...既然梯度本来就是随机的，那为什么我们不把它们进一步随机地量化到 0 和±1 呢？在随机量化时，我们只需要保证新梯度的均值还跟原来一样即可。...层级数量曲线图。ResNet-# 为 # 层的原版 ResNet[5]，SSL-ResNet-# 为经 SSL 层级深度正则化后的 # 层 ResNet。...图 7：（a）2D-filter-wise 结构化稀疏（sparsity）和 FLOP 缩减（reduction）vs. top-1 误差的曲线图。垂直虚线表示原版 AlexNet 的误差。...维数的曲线图。利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）进行降维以充分削减卷积核冗余。选择了拥有最大特征值的特征向量作为低维空间的基。
编辑 | ScienceAI 蛋白质结构相比于序列往往被认为更加具有信息量，因为其直接决定了蛋白质的功能。而随着AlphaFold2带来的巨大突破，大量的预测结构被发布出来供人研究使用。...图：结构感知词表 实验 方法对比 一个可能令人疑惑的问题就是为什么需要这样编码结构？...论文展示了使用不同的结构编码方式进行预训练的结果图： 图：不同结构模型训练的loss曲线图 图左和图中是两种经典的蛋白质结构建模方式，即将结构信息编码成bias后添加到transformer的attention...然而从loss图中可以发现，当上述两种建模方式在AF2结构上使用MLM的训练目标进行预训练时，模型会非常迅速地过拟合（表现为在AF2预测结构上预测loss非常低，但在PDB真实结构上loss停滞甚至上升...由于计算能力的限制，SaProt只在650M上完成了训练。如果能够继续扩大模型规模，是否可以进一步地提升模型表现？
该公式将随着检验问题的不同而改变，但是都要通过置信区间、可容忍误差和标准差值来计算。...，随着训练数据规模的增加，图像分类的准确度确实会上升；但是，模型的鲁棒性会在数据规模到达一定程度后开始下降。...分类任务中确定训练数据集大小的方法 该方法基于我们所熟知的学习曲线，一般而言，学习曲线图的纵轴为误差，横轴为训练数据集大小。...，以及它们是如何随着偏差或方差的增加而变化的。...在分类任务中，我们往往会使用学习曲线的一种轻微变体，在该曲线图中，纵轴为分类准确度，横轴为训练数据集大小。
解作为model的parameter值 其实，这个优化过程中更多是针对训练集上进行的，而实际的ML问题求解过程中，我们更需要的是对于测试集上的表现来衡量，比如前面讲过的各种正则化，weight decay...如上图所示，当我们的初始值是从最左边的这个值开始的时候，随着 不断迭代，使得 不断的增加，我们发现，其一步一步的走向了最低点，如果learning_rate设置的太小，那么走的步数就会相当多，以至于很长时间...接下来，我们从数学原理方面来解释下为什么数据量变大的时候，往往不去采用梯度下降法 先来看看我们优化问题的目标函数 其中 表示的是第 个样本所带来的损失 可以观察到，梯度下降每次进行迭代的开销随着n...动量法 momentum 动量法在前面的学习中应该有所接触，但是理解的不深。通过Aston Zhang的讲解，我对于为什么要发明这个方法， 以及这个方法所能带来的好处有了更进一步的认识。...当我们随着迭代的进行， 比较大的时候，其对于 和 将不会有太大的影响。
但对于一名程序员而言，将人工智能包装到一个黑盒子中，而自己毫无掌控感，总有那么一点不踏实。 如果是自己动手构建模型、训练、预测，哪些地方是我们可以掌控的呢？...事实上并非如此，经过尝试，比如在隐藏层数为5时，在训练集、验证集和测试集上的准确率分别为96.5%、95.99%、96.05%，而隐藏层数增加到10时的准确率依次为95.41%、95.47%、95.14%...从上图可以看到，随着神经元的增多，每次迭代所需的时间大幅增长。 小结一下，适当增加神经元的数量，对准确率提升有帮助，但也不是越大越好。...这是使用RMSprop优化器的曲线图，可以看到RMSprop比SGD快，在20次迭代后，在训练集上达到97.97%的准确率，验证集上97.59%，测试集上为97.84%。 ?...这是使用Adam优化器的曲线图，效果更好一些，训练20轮之后，在训练集上的准确率达到了98.28%，验证集上达到了98.03%，测试集上达到了97.93%。
2、为什么选择 Nginx 1、处理响应请求很快 2、高并发连接 3、低的内存消耗 4、具有很高的可靠性： 5、高扩展性 6、热部署 7、自由的 BSD 许可协议 3、openresty架构模型 Nginx...线程和协程的主要不同在于：多处理器的情况下，概念上来说多线程是同时运行多个线程，而协程是通过代码来完成协程的切换，任何时刻只有一个协程程序在运行。并且这个在运行的协程只有明确被要求挂起时才会被挂起。...曲线图.png 3、压测分析 从压测结果看，在并发数场景一致的情况下，随着压测并发数据的增加，openresty的MRT更加稳定， 始终维持到0.35左右，而tomcat的性能随着并发数的增加，性能也快速下降...曲线图.png tomcat ? 性能图.png ?...曲线图.png 3、压测分析 从对比来看随着机器增多，tomcat的TPS都有所增加，但是tomcat没有openresty增加的明显，同时openresty的MRT依然在1ms以下，比tomcat要小
一般都不会从随机初始化所有的参数来开始的，一般都是用预训练好的网络来fine-tuning自己的网络，预训练的网络一般是在ImageNet上训练好的分类网络。...YOLOV2中将预训练分成两步：①：先用224*224的输入来训练大概160个epoch, 然后再把输入调整到448*448再训练10个epoch，然后再与训练好的模型上进行fine-tuning，检测的时候用...，所以希望用一个中心cell去预测，而不是四个中心cell。...YOLOV1只需要预测98个box，而加入anchor的话快要上千，召回率从0.81上升到0.88, mAP从69.5下降到69.2。...上图是在VOC和COCO上的聚类结果，综合来说，随着K的增加，平均的IOU是增加的，但是为了综合考虑模型的复杂度和召回率。
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