---- 为什么用交叉验证法？ 交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。 还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。...交叉验证（Cross Validation）是用来验证分类器的性能一种统计分析方法，基本思想是把在某种意义下将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集 （training set），另一部分做为验证集...（过拟合的泛化能力差） ---- 交叉验证的方法？ 1....2. k折交叉验证（k-fold cross validation） k折交叉验证是对留出法的改进， k 折交叉验证通过对 k 个不同分组训练的结果进行平均来减少方差，因此模型的性能对数据的划分就不那么敏感...划分时有多种方法，例如对非平衡数据可以用分层采样，就是在每一份子集中都保持和原始数据集相同的类别比例。 模型训练过程的所有步骤，包括模型选择，特征选择等都是在单个折叠 fold 中独立执行的。
在机器学习中，数据集可以划分为以下3类 1. 训练集，traning data 2. 验证集，validation data 3....利用验证集来评估模型效果，调整超参数的过程称之为交叉验证，有以下3种常用的策略 1....在留一法中，需要迭代N次，在留p法中，则是一个排列组合的问题，迭代次数的公式如下 ? 迭代的次数大于留一法。...LOOCV也可以看做是K折交叉验证的一个特例，K等于样本总数N。对于得到的k个模型，从其中挑选误差最小的作为最终的模型。 对于机器学习而言，训练集上的误差叫做训练误差，测试集上的误差叫做泛化误差。...交叉验证的方法同时评估训练误差和泛化误差，可以有效避免过拟合。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！
总第100篇 本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。...最基本的方法被称之为：k-折交叉验证。k-折交叉验证将训练集划分为k个较小的集合（其他方法会在下面描述，主要原则基本相同）。...计算交叉验证指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用cross_val_score辅助函数。...通过cross_val_predict方法得到交叉验证模型的预测结果， 对于每一个输入的元素，如果其在测试集合中，将会得到预测结果。...train_index], y[test_index] TRAIN: [1 2] TEST: [3 0] TRAIN: [0 2] TEST: [1 3] TRAIN: [0 2] TEST: [3 1] 交叉验证在时间序列数据中应用
通常我们使用的交叉验证方法有下面几种： 简单交叉验证（simple cross validation） 简单交叉验证当然很简单了，就是把整个训练集随机分为两部分（通常是70%的训练集，30%的评估集）。...其实这也不算是交叉验证了，因为他的训练集并没有交叉。 通常情况下我们是直接选取前70%为训练集，但是如果训练数据是按照一定规律排放的，那么选取数据的时候就要先打乱顺序，或者按照一定的随机方法选取数据。...K-折交叉验证（S-fold Cross Validation） 这个据说是最常用的验证方法了，步骤如下： 1、将数据集均分为K份 2、从K份中取一份作为评估集，另外K-1份作为训练集，生成K个模型以及这...这个方法一方面保证了数据充分被使用训练了，避免了数据的浪费；另一方面也互相进行了验证，达到了交叉验证的效果，不过计算代价还是有点高。...这种方法又被叫做留一交叉验证（Leave-One-Out Cross Validation)，当数据极为匮乏的时候才会使用。
一般情况下训练集大小通常设置为观察总数的70%，可以使用scikit-learn中的train_test_split函数应用Holdout。...使用TimeSeriesSplit类中的gap参数引入这个间隙。 滑动时间序列交叉验证 另一种应用时间序列交叉验证的方法是滑动窗口(图4)。在迭代之后老的数据块被丢弃。...这种方法可能在两种情况下有用: 数据量巨大 旧的观察已经过时了 这种变体也可以应用于训练样本和验证样本之间的间隙。 蒙特卡洛交叉验证 蒙特卡罗交叉验证是TimeSeriesSplit的另一种方法。...这就是一种称为hv-Blocked K-Fold交叉验证的方法。 改进的K-Fold交叉验证 改进的K-Fold交叉验证保留了过程中的打乱部分(图9)。但是它删除了接近验证样本的任何训练观察值。...总结 本文概述了9种可用于时间序列不同的交叉验证的方法，这里建议： 首选技术是蒙特卡洛交叉验证(列表中的第5个)。时间序列交叉验证(及其变体)是一个很好的选择。
在实际的密码策略中，我们可能会使用到回文判断算法的isPalindrome方法来判断用户输入的密码是否为回文字符串。...除了以上应用场景外，回文判断算法的isPalindrome方法还可以在文件名的校验、验证码的生成等其他需要判断字符串是否为回文的场景中。具体如何实现呢？...我们首先创建一个StringBuilder对象sb，并将str复制到该对象中。然后使用sb的reverse()方法来反转字符串。...另外，如果输入的字符串非常长，需要使用高效的算法或数据结构来进行判断，以避免时间复杂度过高的问题。总之，回文判断算法的isPalindrome方法是一种简单而实用的算法，可以用于密码验证等场景中。...在实际应用中需要注意一些细节问题，并根据具体场景选择合适的算法或方法来实现。
超参数有哪些 与超参数对应的是参数。参数是可以在模型中通过BP（反向传播）进行更新学习的参数，例如各种权值矩阵，偏移量等等。超参数是需要进行程序员自己选择的参数，无法学习获得。 ...交叉验证 对于训练集再次进行切分，得到训练集以及验证集。通过训练集训练得到的模型，在验证集验证，从而确定超参数。...（选取在验证集结果最好的超参数） 交叉验证的具体实例详见CS231n作业笔记1.7：基于特征的图像分类之调参和CS231n作业笔记1.2: KNN的交叉验证。 3.1....出发点是该超参数的指数项对于模型的结果影响更显著；而同阶的数据之间即便原域相差较大，对于模型结果的影响反而不如不同阶的数据差距大。 3.3. 随机搜索参数值，而不是格点搜索 ?...通过随机搜索，可以更好的发现趋势。图中所示的是通过随机搜索可以发现数据在某一维上的变化更加明显，得到明显的趋势。
此方法主要用于样本量非常少的情况，比如对于普通适中问题， 小于50时，一般采用留一交叉验证。 下面将用图解方法详细介绍12种交叉验证方法，主要参考scikit-learn官网[2]介绍。...由于部分数据未包含在训练中，该方法比普通的k倍交叉验证更快。 如下图所示，黑色部分为被用作验证的数据集，橙色是被用作训练的数据集，而白色部分为未被包含在训练和验证集中的数据集。...确保同一组中不同时处于训练集和验证集中。 该交叉验证器分组是在方法split中参数groups来体现出来的。...由下图可知，验证集的长度保持不变，而训练集随着每次迭代的不断增大。 11 封闭时间序列交叉验证 这是自定义的一种交叉验证方法。该方法函数见文末函数附录。...由于在较少的样本中训练，它也比其他交叉验证方法更快。 12 清除K折交叉验证 这是基于_BaseKFold的一种交叉验证方法。在每次迭代中，在训练集之前和之后，我们会删除一些样本。
K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用 个人主页-->http://www.yansongsong.cn/ 1.K-Fold 交叉验证概念 在机器学习建模过程中，...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。...这K个模型分别在验证集中评估结果，最后的误差MSE(Mean Squared Error)加和平均就得到交叉验证误差。...[0.1, 0.3] Fold3: [0.4, 0.6] 交叉验证的时会使用如下三个模型，分别进行训练和测试，每个测试集误差MSE加和平均就得到了交叉验证的总评分 Model1: Trained on...不过我们没有采用这第二种方式，一来，所有训练样本都被这模型“看光了”，没有额外的验证集，难以评估其泛化性能；二来，我们认为第一种方法中，5个模型的预测结果做了个简单的Ensemble，会更稳定一点。
在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。...什么是K-Fold交叉验证 交叉验证是用于估计机器学习模型技能的统计方法。也是一种用于评估有限数据样本的机器学习模型的重采样方法。该方法简单且易于理解。K-Fold将将数据集拆分为k个部分。...每次使用k-1个部分当做训练集，剩下的一个部分当做验证集进行模型训练，即训练K次模型。其具体步骤如下： 随机化打乱数据集。...k = n：k的值固定为n，其中n是数据集的大小，以便为每个测试样本提供在holdout数据集中使用的机会。这种方法称为留一交叉验证。...结论 在k-Fold交叉验证中存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证，以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。
智能测试管道阴极防腐监测中的应用一、应用背景 石油、天然气长输管道多采用防腐涂层和阴极保护技术来防止防腐层的老化，通过恒电位仪或牺牲阳极的方式向管道施加负电位，使管道对地构成阴极，形成防护、...智能测试桩是阴极保护系统中必不可少的装置，主要用于阴极保护效果和运行参数的检测，一般沿输送管道1～2km设置1支。...以往，智能测试桩多依靠万用表及测试仪以人工方式进行检测（如上图所示），效率低、可靠性差、危险性高，难以满足管道阴极保护监测的需求。...二、解决方案 我公司针对管道阴极保护监测存在的上述问题，规划、设计了智能测试桩和阴极保护及防腐监测，以实现阴极保护参数自动采集、分析、传输和处理的目标。...智能测试桩每天定时自动采集管道保护电位、腐蚀电流、管道自然电位、阳极自然电位以及设备自身电池电压等数据，并通过4G/NB-IoT网络定时上传云服务器。
虚拟商品的售后通用流程如下： 管理员发起退换操作 处理退换 退：先退货后退款 换：先退货后发货 在以上两个流程的处理流程有个共通的地方，就是一次操作需要涉及多个子流程的处理，这就是接下来需要讲的通用售后流程抽象...多个子流程的处理意味着要和多个子系统分别进行沟通处理退货、换货和退款。 这里就涉及到分布式系统的一致性问题了，售后模块作为资源的协调方，我们是否可以采用 TCC 的强一致性方案？...概念比较 Pipeline 管道模式 在 Pipeline 机制中有三个基本概念： Pipeline 管道 Valve 阀门 Context 上下文数据 一个 Pipeline 管理多个 Valve，多个...但是它有一个比较明显的缺点就是实现成本比较高，需要协调的服务方越多，系统压力也就越大。 在售后场景中，TCC 是明显不适合的。...不纯责任链更偏重于数据的过滤和加工，Pipeline 模式是数据的加工，并且更突出节点的状态。
特征交叉一直是CTR预估中的提升效果的核心方法，很多CTR预估的工作也都围绕如何提升特征交叉的效果展开。...对这些CTR预估方法感兴趣的同学可以参考之前的文章一文读懂CTR预估模型的发展历程。 然而，FM、DeepFM等方法对于特征交叉的使用并不是最直接的。最直接的特征交叉方法其实是两两特征之间的笛卡尔积。...笛卡尔积也有它的问题，直接构造笛卡尔积的id embedding，一方面会使参数量暴增，模型难以上线应用。...Induction侧，将另一个特征作为上述MLP的输入，得到输出结果，作为特征交叉的结果： 上面这种方式的优点在于，将FM中的点积特征交叉方法替换为全连接，让模型有充足的空间进行特征交叉。...在消融实验中，对比了特征交叉MLP的层数、是否加入激活函数、阶数等效果差异，可见特征交叉部分的网络越复杂，对于特征交叉的学习越充分，越能够近似笛卡尔积的结果，最终带来的效果提升就越明显。
参考链接： Java中的方法重载 一 方法重载介绍如果一个类中包含了两个或两个以个以上的方法名相同，但形参列表不同，则称为方法重载。 ...二 方法重载应用1 代码示例 public class Overload { // 下面定义了两个test()方法，但方法的形参列表不同 // 系统可以区分这两个方法，这种被称为方法重载...ol.test("hello"); } } 2 运行结果无参数重载的test方法 hello3 结果分析虽然两个test的方法名相同，但因为他们的形参列表不同，所以系统可以正常区分这两个方法...方法****只有一个字符串参数的test方法 ****形参长度可变的test方法**** 当注释掉第1个test方法，运行结果如下：****形参长度可变的test方法********形参长度可变的test...方法********形参长度可变的test方法********形参长度可变的test方法****3结果分析当调用a处代码时，系统会执行重载的test(String)方法，如果需要调用test(String
一位安全研究人员描述了在源代码管理 (SCM) 存储库中滥用权限如何导致 CI 中毒或“中毒管道攻击”。...Gil 说，这项技术被称为中毒管道执行 (PPE)，它专注于定义管道的通用方式，即使用托管在管道存储库中的 CI 配置文件。...“凭证、访问令牌和 SSH 密钥被任何经典攻击方法窃取，例如网络钓鱼、凭证填充或公司内部网络中的横向移动。”...“如果构成数字体验的应用程序不是以安全为先的方法构建的，那么漏洞将使其进入生产环境，并最终从收入、信任或一般安全角度对企业造成问题。...“因此，现在和未来创建的应用程序或小程序——我们不再编写单一的后台应用程序——不仅需要更加紧凑和目标驱动，而且还要考虑到安全性。”
在Android应用中绕过主机验证的小技巧 反斜杠技巧 查看典型的主机验证代码： Uri uri = Uri.parse(attackerControlledString); if("legitimate.com...，它们不识别校验权限部分中的反斜杠（如果你测试java.net.URI将显示异常）。...，但是信任从不受信任的来源会收到“already parsed”URI地址 远程利用反斜杠技术 应用程序可以自动处理来自浏览器的外部链接。... 你会注意到，在第一个例子中，所有都\将被替换/，在第二个例子中，它们将被保留编码，反斜杠技巧将不起作用。但仔细研究了intent://计划如何工作后，我找到了一种远程利用它的方法。...缺少校验方案 如果仅验证主机值，但没有任何有效的未验证方案，则可以使用以下有效负载javascript://和file://scheme javascript://legitimate.com/%0aalert
很多场景中，服务端需要对用户的请求进行验证，比如QQ登录模块、统计工具的数据收集模块、品牌广告对应id的match等。针对不同的场景，可以有不同的验证方法，本文将介绍工程中常用的几种。...直接使用数据库进行验证 方法1：每次请求时，从数据库中查询出key对应的秘钥，然后和请求的秘钥进行验证。...针对每一次请求，如果缓存中没有对应的数据，则从数据库中查询数据进行验证，然后将key对应的秘钥更新到缓存中，以供下次使用。...比如现有的app统计工具，因为没有建立长连接，app每次打点时，都要验证是否是合法的SDK上传上来的点，这种系统的QPS非常高，但是app量即key不是很多 总结 因为现实中IO的成本非常高，所以我们要针对不同的业务场景...，使用不同的验证方法对数据进行验证。
LinkedList其实也就是我们在数据结构中的链表，这种数据结构有这样的特性： 分配内存空间不是必须是连续的； 插入、删除操作很快，只要修改前后指针就OK了，时间复杂度为O(1)； 访问比较慢，必须得从第一个元素开始遍历...，时间复杂度为O(n)； 在Java中，LinkedList提供了丰富的方法，可以模拟链式队列，链式堆栈等数据结构，为用户带来了极大的方便，下面看看这些方法的用法： add boolean add(E...； boolean remove(Object o)：移除链表中指定的元素； E remove(int index)：移除链表中指定位置的元素； E removeFirst()：移除链表中第一个元素...，与remove类似； E removeLast()：移除链表中最后一个元素； boolean removeFirstOccurrence(Object o)：移除链表中第一次出现所在位置的元素...first, six] linkedList: [zero, five, four, third, second, second, first, six, seven] 其他 LinkedList中常用的方法基本都列出来了
构建是： 将输入参数转换为结果对象的过程 用于将源代码转换为可运行容器映像的构建 构建配置或构建配置文件的特点是: 构建策略、至少有一个来源 策略决定了过程;源提供输入 容器中应用的四种构建策略： 4构建策略...S2I增量构建重用以前构建的image中的工件 要创建增量构建，请修改BuildConfig策略定义： ?...二进制构建复制预构建的工件，并将副本移动到正确的目录中。在本例中，它复制ola。jar文件放入S2I映像，然后将其移动到/deployments。 构建完成后，从新创建的映像部署应用程序。...四、实验展现：实现链接构建 链接构建，首先使用build image构建应用程序。然后将构建的工件部署到第二次运行时映像中。这只对Java或Go这样的编译语言有意义。...第一步，通过S2I构建应用镜像 在这个步骤中，我们就是上对go进行了编译。
@oschina的这篇博客详细讲述了保护密码的机制. 作为应用程序开发者理解这些原理是非常重要的, 但是没有理由在每个项目中依据文中所述去实现自己的保护机制, 框架应该在这方面做出足够的支持....ActFramework提供简单有效的API来帮助用户处理安全性问题, 其中包括了密码保护与验证....下面的代码演示如何在应用中使用框架提供的机制: 代码演示 public class User { private String email; // 保存password hash而不是明文...public static class Dao extends EbeanDao { ... /** * 验证用户的方法: 使用email搜索用户...Bcrypt采用随机生成盐并且将盐和hash存放在一起 2. authenticate方法为什么不生成hash然后再从数据库中寻找用户 上面的public final User authenticate
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
