展开

关键词

include#includemain(){ int a={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; int sum=0; srand((unsigned)time(NULL)); printf(n数为

17710

梯度

小编邀请您,先思考:1 梯度下降怎么理解?2 梯度下降有哪些变体??梯度下降是深度学习中常用的就是不停地寻找某个节点中下降幅度的那个趋势进行迭代计,直到将数据收缩到符合要求的范围之内。 对于一个深度神经网络,它的参数数目比较庞,因此目标函数通常是一个包含很多参量的非线性函数。对于这个非线性函数,我们采用的是梯度下降来对参数进行更新。 一:基本的梯度下降基本的梯度下降中,参数每一步通过减去它的梯度来更新的,通常需要首先打乱训练样本,然后将它们划分为一定数量的mini-batch,如果mini-batch的数量为 将训练样本打乱会避免参数更新的抵消,对于规模的器学习任务,梯度下降表现的性能可观。二:动量如果参数的初始值和学习率没有设置恰当,一在实践中不能表现出较好的性能。

658140
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    森林

    小编邀请您,先思考:1 森林的原理?2 森林的应用?前言: 森林是一个非常灵活的器学习方,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。 1.3 森林引入的森林将自动创建决策树群。由于这些树是生成的,部分的树(甚至 99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。 而如果我们使用森林,它可以更好的逼近log(x)曲线从而使得它看起来更像实际的函数。 ??当然,你也可以说森林对log(x)函数有点过拟合。不管怎么样,这说明了森林并不限于线性问题。 1使用方 3.1 特征选择森林的一个好用例是特征选择。尝试很多个决策树变量的一个副产品就是,你可以检查变量在每棵树中表现的是佳还是糟糕。 实现的比较好的森林工具能够为你做这些事情,所以你需要做的仅仅是去查看那个方或参数。在下述的例子中,我们尝试弄明白区分红酒或白酒时,哪些变量是重要的。?? 3.2 分类森林也很善长分类问题。

    47170

    增量 - 小圆覆盖

    文章整理自网络简介增量是计几何的一个重要,它对理论知识要求不高,时间复杂度低,应用范围广。 增量 (Incremental Algorithm) 的思想与第一数学归纳类似,它的本质是将一个问题化为规模刚好小一层的子问题。解决子问题后加入当前的对象。 写成递归式是: 增量形式简洁,可以应用于许多的几何题目中。增量往往结合化,可以避免坏情况的出现。小圆覆盖问题题意描述在一个平面上有n个点,求一个半径小的圆,能覆盖所有的点。 假设圆O是前i-1个点得小覆盖圆,加入第i个点,如果在圆内或边上则什么也不做。否,新得到的小覆盖圆肯定经过第i个点。 (因为多需要三个点来确定这个小覆盖圆,所以重复三次)遍历完所有点之后,所得到的圆就是覆盖所有点的小圆。 时间复杂度空间复杂度洛谷P1742题目题目描述给出N个点,让你画一个小的包含所有点的圆。

    54930

    红包&微信群红包

    所以这里可以抽象成如下:input: output: 红包金额数组因为币都有小单位,比如人民币是分,所以上面输入四元组均可视为整数。 这两个值是内设的,不提供给用户指定。另外总金额 sum 和数量 num 是由用户指定的。为什么微信群红包要搞一个上限,因为如果不设置一个上限,会出现一种不公平的现象。 红包金额分配不是一个标准,而是产品逻辑。 如果你是产品同学,你完全可以搞一个你想要的分配,比如范围严格在 之间,或者像微信群红包那样,每次抢红包时,max 是动态变化的。 3.一个可用的此次年会产品同学开始跟我说需要像微信群红包那样的分配红包金额,但是仔细研究了微信群红包的,才发现产品同学想要的效果和微信群红包并不同,她想要的是红包金额严格范围在 。 下面给一个可行的分配。 min 小金额分 max 金额分 num 红包数量 sum 红包总额分input: 参数合性校验step 1: min*num

    60220

    森林

    会上,fast.ai向我介绍了一门在线器学习课程,那时候我根本没注意。这周,在Kaggle竞赛寻找提高分数的方时,我又遇到了这门课程。我决定试一试。 这是我从第一堂课中学到的东西,这是一个1小时17分钟的视频,介绍了森林。课的主题是森林,杰里米(讲师)提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。 森林?我听说过“森林”这个词,我知道它是现有的器学习技术之一,但是老实说,我从来没有想过要去了解它。我一直热衷于更多地了解深度学习技术。从这次演讲中,我了解到森林确实很棒。 它就像一个通用的器学习技术,既可以用于回归,也可以用于分类。这意味着你可以使用森林来预测股票价格以及对给定的医疗数据样本进行分类。 一般来说,森林模型不会过拟合,即使它会,它也很容易阻止过拟合。对于森林模型,不需要单独的验证集。森林只有一些统计假设。它也不假设你的数据是正态分布的,也不假设这些关系是线性的。

    30120

    森林

    森林是一种灵活,易于使用的器学习,即使没有超参数调整,也能在多数情况下产生出色的结果。它也是常用的之一,因为它简单,并且可以用于分类和回归任务。 因此,在森林中,用于分割节点的仅考虑特征的子集。您甚至可以通过为每个特征使用阈值而不是搜索佳可能阈值(如正常决策树那样)来使树更。 然后他选择了对他推荐的地方,这是典型的森林。特征重要性:森林的另一个高质量是,很容易测量每个特征对预测的相对重要性。 我将在这里谈谈sklearns内置森林函数的超参数。1.增加预测能力首先,有“n_estimators”超参数,它只是在进行投票或取平均预测之前构建的树数。 在多数实际应用中,森林足够快,但肯定存在运行时性能很重要而其他方更受欢迎的情况。当然,森林是一种预测建模工具,而不是一种描述性工具。

    54030

    简单

    注意(1)文中4.6.3的快排的链接在这里生成数(关于快速排序)(2)第一份代码中return randSelect(A, p + 1, right, K-M)为什么是K-M? 首先,题目要找第K的数,因此randSelect的第四个参数可能是K,但同时第二个参数是p+1(也即主元后一个位置),因此第四个参数为了匹配第二个参数需要减去M,即K-M。 (3)更正:第二份代码中p的定义后少加一个括号,即...left));版权所有:可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题:《简单》本文链接:https:wnag.com.cn924.html

    14220

    (一)

    不过,当时我对伪数的认识基本也就停留在百度百科那种小白水平,多就知道老师说我们用的数是假 家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。 今天说一说伪(一),希望能够帮助家进步!!!  伪数概念在我学一年级接触C语言基础的时候就听说过,并熟练掌握C语言中rand()函数的使用方。 不过,当时我对伪数的认识基本也就停留在百度百科那种小白水平,多就知道老师说我们用的数是假的,是通过某种实现的。 近学习计物理学讲到Monte Carlo方时,通过课本和互联网才真正意义上理解了什么是伪数。借此文好好总结一下吧! 里面有一章专门介绍初等数论,而线性同余作为产生均匀型伪数的,有概一页的论述(真是一个悲剧(-_-メ))。

    8040

    器学习深林

    前言说好的PCA先暂时鸽一下,因为还没写完,概明天发,先发一个器学习比赛中常见的bagging之一:深林。需要结合之前发的那篇决策树一起看。 原理森林是一个用方式建立的,包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定(如果是回归树则取平均)。 假设样本总数为n,每个样本的特征数为a,则森林的生成过程如下:从原始样本中采用有放回抽样的方选取n个样本;对n个样本选取a个特征中的k个,用建立决策树的方获得佳分割点;重复m次,获得m个决策树 待选特征的选取:与数据集的选取类似,森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征,而是从所有的待选特征中选取一定的特征,之后再在选取的特征中选取优的特征。 森林的缺点:在噪声过的分类和回归问题还是容易过拟合;相比于单一决策树,它的性让我们难以对模型进行解释。

    30110

    之水塘抽样

    预计阅读时间:5 分钟我近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目,382 和 398 题,关于水塘抽样(Reservoir Sampling),本质上是一种概率,解应该说会者不难 我第一次见到这个问题是谷歌的一道题:给你一个未知长度的链表,请你设计一个,只能遍历一次,地返回链表中的一个节点。 还有一种思路是基于 Fisher–Yates 洗牌 的。抽取k个元素,等价于对所有元素洗牌,然后选取前k个。只不过,洗牌需要对元素的访问,所以只能对数组这类支持存储的数据结构有效。 但是,这种思路可以指导我们解决加权抽样,权重越高,被选中的概率相应增,这种情况在现实生活中是很常见的,比如你不往游戏里充钱,就永远抽不到皮肤。 后我想说,虽然不多,但其实很有技巧的,读者不妨思考两个常见且看起来很简单的问题:1、如何对带有权重的样本进行加权抽取?

    7320

    之水塘抽样

    预计阅读时间:5 分钟我近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目,382 和 398 题,关于水塘抽样(Reservoir Sampling),本质上是一种概率,解应该说会者不难 我第一次见到这个问题是谷歌的一道题:给你一个未知长度的链表,请你设计一个,只能遍历一次,地返回链表中的一个节点。 还有一种思路是基于 Fisher–Yates 洗牌 的。抽取k个元素,等价于对所有元素洗牌,然后选取前k个。只不过,洗牌需要对元素的访问,所以只能对数组这类支持存储的数据结构有效。 但是,这种思路可以指导我们解决加权抽样,权重越高,被选中的概率相应增,这种情况在现实生活中是很常见的,比如你不往游戏里充钱,就永远抽不到皮肤。 后我想说,虽然不多,但其实很有技巧的,读者不妨思考两个常见且看起来很简单的问题:1、如何对带有权重的样本进行加权抽取?

    40410

    详解各种

    数概述计产生的数都是伪数,通过线性同余得到。方:产生序列? d称为种子;m取值越越好;m,b互质,常取b为质数;案例伪数在实际编程中,我们使用rand()函数来产生数,rand()函数返回0到一个值之间的一个数。 计定积分原理和计π相同,对积分函数f(x)有约束条件:1. 在积分区域内连续;2. 在积分区域内存在小值。?3. 比如快排,每次选择第一个元素作为基准,对序列从小到排序:平均情况:如果待排序列无序,则时间复杂度为O(nlogn);坏情况:如果序列有序(正序或逆序),则时间复杂度为O(n2)舍伍德的思想是 success&&(steps++){success=RandomSovle();求解问题}拉斯维加斯不一定能获得解,着运行时间的增加,获得解的概率也越

    3.5K90

    数生成

    写在前面伪数生成在计科学领域应用广泛,比如枪击游戏里子弹命中扰动、数据科学里对样本进行采样、密码设计、仿真领域等等,背后都会用到伪数生成。说,那什么是呢? 统计学检验如何判断一个序列是否够呢?伪数生成多种多样,总要分出个孰好孰差,如何对各自的性进行定量评估呢?主要有两类方式,其出发点都是试图定量评估序列中是否隐含某种规律或模式:实证检验。 线性同余lin­ear con­gru­en­tial generator(LCG)线性同余知名的伪数生成之一,曾被广泛应用,后逐渐被更优秀的替代,其通过如下递推关系定义:X_{ n+1} = (aX_n + c) mod m其中,X为伪序列,m,m > 0,模数,显然其也是生成序列的周期a,0 < a < m,乘数c,0 leq c < m,增量X_0,0 leq X 马特赛特旋转演Mersenne Twister 马特赛特旋转演,是1997年提出的伪数生成,其修复了以往数生成的诸多缺陷,可快速生成高质量的伪数,且经过了广泛的统计学检验,目前在各种编程语言和库中已普遍存在或作为默认的伪数发生器

    776120

    森林梳理

    森林(Random Forest)就是一种比较著名的以决策树为基学习器的Bagging。因为各个学习器之间无强依赖,所以在训练过程中,森林将训练集分为若干子集。 更加复杂的是加权投票,每个弱学习器的分类票数要乘以一个权重,终将各个类别的加权票数求和,的值对应的类别为终类别。学习 以上两种方相对比较简单,但是可能学习误差较。 对于测试集,我们首先用初级学习器预测一次,得到次级学习器的输入样本,再用次级学习器预测一次,得到终的预测结果。 森林 理解了bagging森林(Random Forest)就好理解了。 森林优缺点优点 1、采用并行方训练因此可以高度并行化,对于数据的样本训练速度有优势。 2、由于可以选择决策树节点划分特征,这样在样本特征维度很高的时候,仍然能高效的训练模型。 max_features:特征子集的小,默认是auto,一般默认就可以,如果特征纬度特别,可以灵活改变特征数,以控制决策树的生成时间。

    42170

    搜索和EM

    其一是通过的搜索对某一函数的取值进行比较,求取小值的过程;其二则和积分类似,是使得某一函数被优化,这一部分内容的代表是EM。(书中章节名称为Optimization)2. 搜索 对于优化,一本很有名的书是Stephen Boyd 的凸优化(Convex Optimization)。但看过的人可能思维会受到一点限制。 简单、基本的求小值的,除了直接求解,就是把所有的可能值枚举出来,然后求小就可以了,而不是凸优化里面的下降方。 意思就是实际上之前的搜索解决的实际上是(以化为例)? 也就是在?的定义域上搜索值的过程。然而这里回到更本质的问题上去计函数的小值在什么地方取得。7. 为了化?,我们先只关注右侧式子的第一项。? 我们之后化?,如果?使得式子取值,那么更新?,也就是说?此处EM具体表现为 1. E-step 计(注意此处求解?

    35140

    数生成

    写在前面伪数生成在计科学领域应用广泛,比如枪击游戏里子弹命中扰动、数据科学里对样本进行采样、密码设计、仿真领域等等,背后都会用到伪数生成。说,那什么是呢? 给一个数字序列,如果能在其中发现规律可以预测或以一定概率(于“猜”的概率)预测接下来的数,那么这个序列就不是的。 “伪”数的数学方。 统计学检验如何判断一个序列是否够呢?伪数生成多种多样,总要分出个孰好孰差,如何对各自的性进行定量评估呢?主要有两类方式,其出发点都是试图定量评估序列中是否隐含某种规律或模式:实证检验。 马特赛特旋转演Mersenne Twister 马特赛特旋转演,是1997年提出的伪数生成,其修复了以往数生成的诸多缺陷,可快速生成高质量的伪数,且经过了广泛的统计学检验,目前在各种编程语言和库中已普遍存在或作为默认的伪数发生器

    1.4K20

    ML(四)——Bagging和森林

    森林是Bagging模型的一个扩展变体。预备知识有放回采样(自助,bootstrap sample)? 而且由森林的名称可知,一定是多颗树集成的,所以森林是基学习器为决策树的一类Bagging,Bagging的基学习器假设是决策树的话,那就需要在每个有放回生成的数据集D上进行决策树的构建 ,具体构建方式和ID3、C4.5过程一样(可参考文章 决策树推导),而森林构造的基决策树则会使用特征,具体做是假设自变量有d个特征,则构建时地从里面选k个特征作为属性集找到此时的优特征进行节点分裂 (一般k的推荐值是 ,二叉树的既视感),如此一来构建的每个基决策树都是从的k个特征上构建的,进一步加强了泛化能力,森林的也体现在这,所以森林不仅满足Bagging的对样本集进行放回扰动的特性还满足在构建树的节点特征分裂时的特征集的 ,并且森林中每棵树都采取相同的分裂规则(比如都为信息增益或gini系数)进行树构建,构建终止条件是达到节点上的训练样本属于同一类或达到树的深度为止。

    15720

    C++数用

    引程序中经常会需要用到数,所谓数,就是生成一个数字供程序使用。 部分语言都有数生成器的函数,比如CC++就有个简单函数:rand,它可以生成一个“伪”的均匀分布的整数,范围在0到系统相关的一个值之间。 这里的均匀是指数的分布是均匀的,后文会讲如何生成非均匀分布的数,比如正态分布的。 rand函数只能生成均匀分布的整数,但程序有时候需要浮点数、非均匀分布、其他范围的分布等等,这就需要开发者去进行转换,而这会导入非因素,且不方便,因此C++在头文件“random”的数库中提供了新的工具 数引擎C++提供了一个数引擎,这是一个类,可以生成一个的unsigned整数:#include default_random_engine e; 定义一个数引擎cout

    6610

    集成(Bagging,森林)

    引言(关于集成学习)集成包括很多种包括Bagging,森林,Boosting 以及其他更加高效的集成。 在这篇博客上只介绍Bagging森林,Boosting提升及其他高效的在下一篇详细讲解。集成就是通过构建多个学习器来完成学习任务,是由多个基学习器或者是个体学习器来完成的。 具体来说,传统的决策树在选择划分属性时在当前节点选择一个优属性;而在RF中对基决策树的每个节点,先从该节点的属性集合中选择一个包含k个属性的子集,然后再从这个子集中选择一个优属性用于划分。 在很多例子中表现功能强,进一步使泛化性能提升,被称为 ‘代表集成学习技术水平的方’。 投票制简单投票制一票否决少数服从多数相对多数投票:如果同时多个标记获得高票,册选择一个 加权投票阈值表决贝叶斯投票制学习训练数据很多时,我们另一通过另一个学习器来进行结合,模型融合也会用到

    1K10

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券