我们的随机森林模型在训练集上有完美的分类错误率，但在测试集上有0.05的分类错误率。这可以通过散点图上两条线之间的间隙来说明。另外，我们可以通过改进模型来对抗过度拟合。...在我们的机器学习上下文中，我们要使某个东西规则化的是"目标函数"，即我们在优化问题中尝试最小化的东西。...优化问题为了获得我们模型的"最佳"实现，我们可以使用优化算法来确定最大化或最小化目标函数的一组输入。通常，在机器学习中，我们希望最小化目标函数以降低模型的误差。...回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python...用线性回归预测股票价格9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
---- 一、线性分类器： 首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线...从直观上来说，就是分割的间隙越大越好，把两个类别的点分得越开越好。就像我们平时判断一个人是男还是女，就是很难出现分错的情况，这就是男、女两个类别之间的间隙非常的大导致的，让我们可以更准确的进行分类。...上图就是一个对之前说的类别中的间隙的一个描述。...Classifier Boundary就是f(x)，红色和蓝色的线（plus plane与minus plane）就是support vector所在的面，红色、蓝色线之间的间隙就是我们要最大化的分类间的间隙...蓝色的部分为在线性可分问题的基础上加上的惩罚函数部分，当xi在正确一边的时候，ε=0，R为全部的点的数目，C是一个由用户去指定的系数，表示对分错的点加入多少的惩罚，当C很大的时候，分错的点就会更少，但是过拟合的情况可能会比较严重
这就是线性回归模型，那么现在我们该如何训练呢？ 在前面的系列文章中，我们看到回归模型的最常见的性能指标是均方根误差（RMSE）。那么，要训练线性回归模型，我们需要找到使RMSE最小化的θ值。...在实践中，最小化均方误差（MSE）往往比RMSE更简单，并且能得到相同的结果（因为使函数最小化的值也使其平方根最小化），因此我们使用如下公式计算： ? 这些符号中的大部分都在前面系列的文章中介绍过。...这些学习曲线看起来有点像上面的，但有两个非常重要的区别： 训练数据的误差远远低于线性回归模型。 曲线之间有较大的间隙。 这意味着模型在训练数据上的表现明显优于验证数据，这是过度拟合模型的标志。...通过查看下图，我们可以了解为什么会出现这种情况：在左上角的图上，背景等高线（椭圆）代表未经调整的MSE代价函数（α = 0），白色圆圈显示具有该代价函数的BGD路径。...如下式，我们可以控制混合比率r，当r = 0时，Elastic Net相当于Ridge回归，当r = 1时，相当于Lasso回归。 ?
一、线性分类器： 首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） ?...从直观上来说，就是分割的间隙越大越好，把两个类别的点分得越开越好。就像我们平时判断一个人是男还是女，就是很难出现分错的情况，这就是男、女两个类别之间的间隙非常的大导致的，让我们可以更准确的进行分类。...Classifier Boundary就是f(x)，红色和蓝色的线（plus plane与minus plane）就是support vector所在的面，红色、蓝色线之间的间隙就是我们要最大化的分类间的间隙...首先让L关于w，b最小化，分别令L关于w，b的偏导数为0，得到关于原问题的一个表达式 ? 将两式带回L(w,b,a)得到对偶问题的表达式 ? 新问题加上其限制条件是（对偶问题）: ?...公式中蓝色的部分为在线性可分问题的基础上加上的惩罚函数部分，当xi在正确一边的时候，ε=0，R为全部的点的数目，C是一个由用户去指定的系数，表示对分错的点加入多少的惩罚，当C很大的时候，分错的点就会更少
然而，这会产生二次计算和内存瓶颈，限制了图Transformer在具有数千个节点的小图上的适用性。使图Transformer具备可扩展性，已被认为是该领域最重要的研究方向之一。...一类常见的扩展图是 d-regular 扩展图，其中每个节点都有d条边（即每个节点的度数为d）。扩展图的好坏通过谱间隙来衡量的，谱间隙是其相邻矩阵的代数属性。...那些最大化谱间隙的图被称为Ramanujan图——它们实现了 d-2*\sqrt{(d-1)} 的间隙，这本质上是 d-regular 正则图中最好的。...n 个节点的 Erdős-Rényi 图 G(n, p) ，以概率 p 连接每对节点，也可用作高度为p的扩展图。...然而，需要超线性边数 (Ω(n log n)) 来确保 Erdős-Rényi 图是连通的，更不用说良好的扩展器了。另一方面，Exphormer 中使用的扩展器仅具有线性数量的边。
就是将几张较小的图片放在一张大图上 为什么要有精灵图？...最早的时候网速十分有限，为了提升用户体验，我们会将一张大图分解成多张小图来提高页面打开速度，但是网速得到了提升，为了能够让服务器承载更多的请求，我们要减少浏览器对服务器的请求，最直接的方式，就是将多张较小的图片放在一张大图上...而将多张小图放到一张大图上的操作就叫做精灵图，也可以叫做雪碧技术 也叫做css sprite 精灵图的使用 一张大的图片上有很多小的图片，那么如何将这个小的图片拿出来呢？...1.如果我们需要的一张图片在精灵图上，必须要了解这个图片的大小以及在精灵图上的位置 比如：新浪网上的搜索按钮，首先得到它的宽高和位置 2.在页面上将这个图片显示出来，在显示的时候一定要注意我们容器的大小一定要和这个图标的大小一样...比如：我们要html页面上放一个div，宽高为图片的搜索按钮的宽高 3.将精灵图设置为容器的背景图片，并且根据图片所在的位置将背景图片进行平移 制作精灵图 1.精灵图必须是一些小的图片 2.精灵图的多个小图之间一定要留有足够的间隙
减小串扰的一种方式就是增大线间距，使线间距等于线宽的2倍（即著名的2W原则），可以保证最坏情况下串扰小于5%。 2. 使返回路径中的信号可能经过的突变最小化。 3. ...若在返回路径中必须跨越间隙，则只能使用差分对，不能让离得很近的单端信号跨越间隙。 如果单端信号遇到的间隙很宽，那么它将感受到一个颠覆性的突变，这是一个大的电感性突变。...假设h<<w，平面间特性阻抗Z0计算公式如下： 其中， h表示平面间的介质厚度 w表示平面的宽度 εr为平面间材料的介电常数 减小相邻平面间阻抗最重要的方法是尽量减小平面间介质的厚度h，这不仅使得平面间的阻抗最小...在给定特定阻抗的情况下，εr越小时，介质厚度h也越小。 8. 使封装或连接件的返回路径尽量宽、短，就能减少地弹。...返回路径上产生的电压为地弹( dì tán)ground bounce，地弹电压将为： 为了最小化地弹电压，只有两条路径： 1) 尽可能减小回路电流的变化即 ，这意味着降低边沿变化率并限制共用返回路径的信号数量
：从经验中直接学习价值函数或者策略 这篇博文：从经验中直接学习模型(Transition or Reward model) 并且使用规划(planning)来构建一个价值函数或者策略 整合学习和规划到一个单独的架构...MDP Model Refresher 一个模型M\mathcal{M}M表示了一个被η\etaη参数化的MDPR>R}>R> 假定状态空间S\mathcal{S}S和动作空间A\mathcal{A}A是已知的 那么一个模型M=Rη>\mathcal{M}=<\mathcal...∣St,At) 典型地，假定状态变迁和奖励之间的条件性独立 P[St+1,Rt+1∣St,At]=P[St+1∣St,At]P[Rt+1∣St,At]\mathbb{P}[S_{t+1},R_{t...均方误差，KL散度，… 找到使得实验误差最小化的参数集η\etaη
前言 前几篇针对NanoMsg的使用做了一个小结，后台最后我们写了一个VNanoMsg的项目，放到了GitHub上，本来想生产环境使用直接引入Module进行处理即可，忍不住的又想看看我们平时用的第三方开源库那种方便的用法...开源库的使用 刚才图上有介绍开源库的使用 ?...01 build.gradle导入第三方库 在项目中build.gradle中直接导入第三方库，下面就是我们发布的1.0版本 allprojects { repositories...02 程序中直接调用 在MainActivity中加入一个按钮，点击后直接调用我们的utils中的plus方法即可 override fun onCreate(savedInstanceState...{ super.onCreate(savedInstanceState) setContentView(R.layout.activity_main)
一致性的实现InnoDB和ACID模型原子性与InnoDB一致性与InnoDB隔离性与InnoDB持久性与InnoDB事务调度InnoDB中的死锁InnoDB死锁示例死锁检测和回滚如何最小化和处理死锁总结...如果一个事务在row上T1拥有一个独占（X）锁r，则不能立即批准某个不同事务T2对任一类型的锁的请求r。相反，事务T2必须等待事务T1释放对row的锁定r。...如果一个会话R在索引中的记录上具有共享或排他锁 ，则另一会话不能R在索引顺序之前的间隙中插入新的索引记录 。 假定索引包含值10、11、13和20。...启用死锁检测（默认设置）并且发生死锁后，将InnoDB检测条件并回滚其中一个事务（受害方）。...如何最小化和处理死锁 死锁是事务数据库中的经典问题，但是除非死锁如此频繁以至于您根本无法运行某些事务，否则它们并不危险。
相应的方法分别称为弯头方法和轮廓方法。 统计检验方法：包括将证据与无效假设进行比较。** 除了肘部，轮廓和间隙统计方法外，还有三十多种其他指标和方法已经发布，用于识别最佳簇数。...我们将提供用于计算所有这30个索引的R代码，以便使用“多数规则”确定最佳聚类数。...肘法 回想一下，诸如k-均值聚类之类的分区方法背后的基本思想是定义聚类，以使总集群内变化[或总集群内平方和（WSS）]最小化。总的WSS衡量了群集的紧凑性，我们希望它尽可能小。...间隙统计量将k的不同值在集群内部变化中的总和与数据空引用分布下的期望值进行比较。最佳聚类的估计将是使差距统计最大化的值（即，产生最大差距统计的值）。 ...本文选自《R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法》。
作者：Khaled Elbassioni 摘要：我们考虑稳健的离散最小化问题，其中不确定性由目标中的凸集定义。...我们展示了如何使用非稳健性问题的线性规划松弛的完整性间隙验证器来推导出稳健版本的近似算法。
整体的论证包括3个步骤（X表示输入的有缺失值序列，\hat{X}表示模型预测的序列，\tilde{X}表示真实的无缺失值对的序列，Y表示检索的额外序列）： 预测结果的不确定性等价于MSE：预测结果的不确定性定义为...，给定预测结果下真实结果的的条件熵，可以证明这个熵就等价于预测结果和真实结果的MSE 最小化MSE等价于最大化预测序列和真实序列的互信息：由下面3个公式推导出来，分别表示最小化MSE等价于给定预测结果真实结果条件概率分布极大似然...3 具体实现方法 在具体的实现上，主要包括两个方面，一方面是针对当前样本如何检索出相关序列，另一方面是如何将这些检索到的序列引入到模型中。...构造一个时间序列的关系图，在图上进行随机游走计算序列之间的关系分，将分数最高，也就是逻辑关系最密切的topK个序列检索出来作为模型输入。...文中最后也提出了本文和Spatial-Temporal的关系，第一个步骤就是在筛选重要的邻居节点，第二个步骤是图上的信息汇聚。
简介：本博客以最通俗移动的详细代码，告诉用户如何构建轮播图。 第一步：搭建框架 <!...: auto; /* 设置网格行与列之间的间隙 */ /* 间隙为1em */ grid-gap: 1em; gap:1em;..., i - 1); } } // 设置变化的时间 timer = this.setInterval(auto, 2000); // 设置鼠标在轮播图上的时候...grid-template-rows: auto; /* 设置网格行与列之间的间隙 */ /* 间隙为1em */ grid-gap..., i - 1); } } // 设置变化的时间 timer = this.setInterval(auto, 2000); // 设置鼠标在轮播图上的时候
这就相当于在图上画一条直线，让这条直线最准确地通过所有数据点（或者至少离数据点最近）。 3. 如何训练线性回归模型？ 3.1 最小二乘法 线性回归的训练过程实际上就是在找最合适的 β₀ 和 β₁。...我们希望通过最小化一个叫做“损失函数”的东西来做到这一点。最常见的损失函数是均方误差 (MSE)，也就是每个预测值与真实值之间差距的平方和，再取平均。...常用的回归模型评估指标包括均方误差（MSE）和决定系数（R²）。...) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f'均方误差 (MSE): {mse}') print(f'决定系数 (R²): {r2}') 可以看到效果并不是太好，...线性回归的核心是找到合适的 β₀ 和 β₁，让预测值尽量接近真实值。 训练模型的过程中，我们通过最小二乘法来最小化损失函数。
我在上一篇文章中也写了关于 MySQL 中的 MVCC 的细节及各个隔离级别如何使用 MVCC，有兴趣的可以查看。...假如 T2 想要获取行 r 的 X 锁，那么 T2 则会被阻塞，直到 T1 释放了行 r 的 S 锁。...我们考虑如下场景（假设不存在意向锁）： 一个事务 A 想要修改表 t 中的行 r，所以 A 获取行 r 的 X 锁，事r务 A 现在持有一个行锁。...我们现在再来考虑相同场景下，意向锁如何解决这个问题： 一个事务 A 想要修改表 t 中的行 r，A 首先需要获取表 t 的 IX 锁，然后成功获取 IX 锁之后，再去申请行 r 的 X 锁，申请成功之后...间隙锁是防止幻读的主要手段之一，幻读是同一个事务在不同的时间执行相同的查询语句，得出的结果集不同。那么间隙锁是如何防止幻读的呢？
OpenCV中直方图计算 使用cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges)计算，其中： 参数1：要计算的原图，以方括号的传入，如：[img...] 参数2：类似前面提到的dims，灰度图写[0]就行，彩色图B/G/R分别传入[0]/[1]/[2] 参数3：要计算的区域，计算整幅图的话，写None 参数4：前面提到的bins 参数5：前面提到的range...clipboardErrorCopied 当然，也可以用前面计算出来的结果绘制： plt.plot(hist) plt.show()Copy to clipboardErrorCopied 从直方图上可以看到图片的大部分区域集中在...150偏白的附近，这其实并不是很好的效果，下面我们来看看如何改善它。...直方图均衡化 一副效果好的图像通常在直方图上的分布比较均匀，直方图均衡化就是用来改善图像的全局亮度和对比度。其实从观感上就可以发现，前面那幅图对比度不高，偏灰白。
牛鼻刀（有单边、双边及五边）：用于钢料开粗（R0.8、R0.3、R0.5、R0.4）。 粗皮刀：用于开粗，注意余量的留法（0.3）。 3、按刀杆分： 直杆刀：直杆刀适用各种场合。...，用一边界然后投影到托面；定出基准框大小，剪掉掉托面，到此铜公图基本完成；备料：长*宽*高，长与宽≥Ymax与Xmax为基准框实际铜料的长宽必须大于图上基准框。...image.png 五、图纸定数问题 1、在没有现成的加工面下，平面四面分中，中心对原点，顶面对零，顶面不平时（铜公而言）留0.1的余量，即碰数时，实际对0（z），图上偏低0.1。...2、当有现成的加工面时，使图上的现成面对0(z)，平面能分中则分中，否则以现成边碰数（单边）加工面则要校核实际高度，宽，长与图纸差别，按实际的料来编程。一般情况，先加工成图上的尺寸再加工图上形状。...方法1：设提刀间隙（小缺口） 方法2：封面，把提刀处封起来（小缺口） 方法3：避开间隙（大缺口处） 方法4：等高外形时延长到同一高度 光刀中的进刀问题，第一刀进刀一定要从工件外进，避免振动及碰伤工件，所有光刀一定设进刀
之前向大家介绍了一种基于Python第三方ann_visualizer模块的神经网络可视化方法，大家可以直接点击推文：基于Python的神经网络模型可视化绘图方法查看；这一方法可以对Dense隐藏层以及...今天，就向大家介绍两种新的神经网络可视化绘图方法，其中，一种是在线绘制，另一种是基于软件绘制（但其也可以在网页中直接绘制）。...，以及接点、连接线、箭头等等要素的样式、大小、颜色、权重、间隙大小等属性加以调整，可谓非常方便、非常强大。...需要注意，下载图像的格式是.svg，需要我们手动转换为常见的图片格式。...绘制时我们需要先建立并保存自己的模型（并且还是要运行之后的，因为其会显示模型中具体参数的变化情况），随后用其打开即可。Netron支持的模型格式如下所示。 ?
今天给大家分享一篇多传感融合定位的工作：R3live++。...这是继R3live后的第二个版本。这项工作提出的激光雷达视觉惯性融合框架实现了鲁棒和准确的状态估计，同时实时重建光度地图。...VIO子系统通过两个步骤恢复地图的辐射信息：帧到帧VIO更新通过最小化帧到帧PnP重投影误差来估计系统状态，而帧到地图VIO更新最小化地图点和当前图像之间的光度误差。...使用广义迭代最近点 (GICP) 方法，通过最小化扫描中每一点到从地图中相应点拟合的平面的距离，迭代估计激光雷达姿态 (和其他系统状态)。然后使用估计的状态估计将新点附加到地图上。...另外，通过假设补丁中所有像素的深度与中点相同，残差的计算并不完全精确。 n另一方面，我们的 VIO 在单个像素上运行，该像素利用单个地图点的辐射来计算残差。
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