大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Math.Pow(Math.Sin(b/2),2))); s = s * EARTH_RADIUS; s = Math.Round(s * 10000) / 10000; return s; } 方便的改成...sql语句 假设计算118.041 36.793与数据库内坐标点的距离 mysql> select 6378137*2*asin(Sqrt(power(sin((36.793-domlat)*pi()/...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
量化间隔的选择对于量化至关重要，一个常用的选择是使用统一的量化函数，其中数据范围平均分割： 其中， 是量化间隔，是量化位宽，是表示权重或输入的张量。表示对张量中超出量化域范围的元素进行剪裁。...排名损失可以表示为： 其中，是参数为θ的Hinge函数，（，）是矩阵A的大小。给定一对样本，仅当顺序正确且相差margin内时，损失函数才为0。...此外，为了快速收敛，和分别根据权重或输入的最大值进行初始化。 Bias Correction 为了进一步减少量化引起的输出偏差误差，作者在每次搜索迭代后引入偏差校正方法。...这也将有利于硬件实现，因为权重和输入分配有相同的位宽。 奇异值分解（SVD）是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，其公式可写成： 其中，对角线项被称为的奇异值。...其主要思想是基于每个候选位宽配置引起的总二阶扰动，根据以下指标对其进行排序： 给定一个目标模型大小，根据值对候选位宽配置进行排序，并选择具有最小的位宽配置。 03 实验 3.1.
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 来源：AI研习社 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，...没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。...将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于－1： ? 点到面的距离根据图中的公式计算： ?...最开始先初始化，这里面选了最简单的 3，2，1 作为各类的初始值 。剩下的数据里，每个都与三个初始值计算距离，然后归类到离它最近的初始值所在类别。 ?...input输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output层的节点上的分数代表属于各类的分数，下图例子得到分类结果为class 1；同样的input被传输到不同的节点上
它的工作原理是使用 BM25 和模型对文档 d 进行排名，并根据两种方法的排名位置计算其分数。文档按分数降序排序。分数定义如下：图片该方法使用常数 k 来调整排名较低的文档的重要性。...显然，增加 N 会影响排名质量，而对于任一方法，recall@N 都会增加。定性地讲，k 越大，排名较低的文档对最终顺序越重要。然而，对于现代词汇语义混合检索来说，k 和 N 的最佳值是什么并不清楚。...在我们的实验中，我们发现大约 40 个带注释的查询可以超越 RRF，尽管不同数据集的确切阈值略有不同。图片我们还观察到，不同数据集（见图 2）以及不同检索模型的最佳权重差异很大。...人们可能会想到这一点，因为最佳组合将取决于各个方法在给定数据集上的执行情况。为了探索零样本参数化的可能性，我们尝试为基准集中的所有数据集选择单个权重α 。...我们通常会看到它产生 0 到 20 范围内的分数，尽管不能保证这一点。一般来说，查询历史记录及其前 N 个文档分数可用于近似分布并使用最小和最大估计值对任何评分函数进行标准化。
另一种惩罚权重的值总和的方法是 L1 正则化： ? L1 正则化在零点不可微，因此权重以趋近于零的常数因子增长。很多神经网络在权重衰减公式中使用一阶步骤来解决非凸 L1 正则化问题 [19]。...此外，参数的范数正则化也可以作为约束条件。对于 L2 范数来说，权重会被约束在一个 L2 范数的球体中，而对于 L1 范数，权重将被限制在 L1 所确定的范围内。...AdaDelta 将累积过去平方梯度的范围限制在固定窗口 w 内，取代了经典动量算法累积所有历史梯度值的做法。在时间 t 运行的平均值计算 E[g^2](t) 依赖于过去的平均值和当前的梯度值。...因此，该平均值计算可以表示为： ? 其中 γ 和动量项相同。实践中，该值通常设为 0.9 左右。根据等式 3.13，SGD 更新的等式为： ? 根据等式 5.6，Adagrad 的更新为： ?...而 Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。
特征选择的方法及实现 1.移除低方差特征 移除低方差特征是指移除那些方差低于某个阈值，即特征值变动幅度小于某个范围的特征，这一部分特征的区分度较差，我们进行移除。...这里的这个阈值需要根据具体的业务场景进行设定。...该特征选择方式可以通过SelectKBest(score_func=, k=10)实现，其中score_func是用来指定特征重要性的计算公式...##特征排名，使得rank_ [i]对应于第i个特征的排名位置。...；二是该方法是指定权重的阈值，不是指定特征的维度。
实际计算时，我们并不总是有恰好一个月到期的股票期货合约。在这种情况下，我们在两个最接近到期的期货价格之间进行插值，以合成一个月股票期货价格，并应用一般的Carry定义。...为了避免使用通常不可靠的现货价格，我们使用最接近到期的两个期货合约，并外推期货曲线来计算合成现货价格，并插值曲线来计算合成的1个月期货价格。...Carry截面组合策略 构建Carry交易的一种方法是根据它们的Carry对资产进行排名，并买入排名靠前的x%的资产，卖出排名靠后的资产，根据它们的Carry排名对所有资产进行加权。...这种加权方案与Asness, Moskowitz, 和 Pedersen (2013) 使用的类似，他们展示了得到的投资组合与其他使用不同权重的零成本投资组合高度相关。...资产大类中每个资产权重由如下公式决定： 其中表示该大类资产所有资产Carry的时序均值（本文也测试了固定取0的情况）。 结果表明。将Carry与0比较，所有资产类别的Carry策略都产生了正回报。
例如，输入值：x=[3,7,5,9,12,2]； 计算过程：按向量x的元素大小排序，小的值排在前面，序号从0开始，则x元素对应排序排名为：r=[1,3,2,4,5,0]； 输出值：对应排名的...公式解析： 根据 Alpha #001 公式，我们根据公式的运算顺序解析： 1、x1=(returns<0?stddev(returns,20) : close) 结构：判断语句。...根据这个原理，我们可以得到： 1）对某股票过去5天里取最大的收盘价的索引，作为其权重值。...解析：我们知道x3的值为各股票根据前5天最大收盘价或最大的前20天的回报率的标准差的索引作为对应股票的权重值。...，然后对每只股票的权重进行排序，最后返回股票对应排名的boolean 值（排名所占总位数的百分比）减去0.5 作为因子alpha001 的值，判断：若alpha001>0，则买入股票加仓；若alpha001
你的网站很可能在相当长的时间里面看不到PR值的变化，特别是一些新的网站。PR值暂时没有，这不是什么不好的事情，耐心等待就好了。...当然 Google 的 Page Rank 算法实际上要复杂得多。比如说，对来自不同网页的链接对待不同，本身网页排名高的链接更可靠，于是给这些链接予较大的权重。...他们先假定所有网页的排名是相同的，并且根据这个初始值，算出各个网页的第一 次迭代排名，然后再根据第一次迭代排名算出第二次的排名。...PageRank 对来自不同网页的链接会区别对待，来自网页本身排名高的链接更受青睐，给这些链接有较大的权重。 同时，Google 不只是看一个网站的投票数量，或者这个网站的外部链接数量。...不过PR 值暂时没有，并不是什么不好的事情，耐心等待就能得到Google 的青睐。
Function）：定量评估对于给定输入值的输出结果离正确值的偏移，用于评估计算的精准 学习算法（Learning Algorithm）:根据Cost Function的结果，自学，纠错 有了上述的核心...幂运算则对应假设模型中的权重值，softmax的正则化使得总权重为1，即有效概率分布。...大体思路是，直接根据提供像素的黑白强度，如2比1有更多的像素，所以2比1图像灰度更暗。所以，我们可以用训练数据来计算每个数字的平均暗度值。...对于一张新图，我们就计算这张图有多暗，然后根据那个数字的平均暗度值和这张图的暗度值最接近，来猜测这张图是什么数字。...最后一行代码把向量化后的图片x和权重矩阵W相乘（matmul），加上偏置b，然后计算每个分类的softmax概率值。
排名以0为底，也就是说，score值最小的成员排名为0。...ZCOUNT key min max 返回值：指定分数范围的元素个数。...``[WEIGHTS weight] [SUM\|MIN\|MAX] 计算给定的numkeys个有序集合的并集，并且把结果放到destination中 ZINTERSTORE命令 计算给定的numkeys...在给定要计算的key和其它参数之前，必须先给定key个数(numberkeys)。 默认情况下，结果中一个元素的分数是有序集合中该元素分数之和，前提是该元素在这些有序集合中都存在。...WEIGHTS参数相当于权重，默认就是1，可以给不同的key设置不同的权重 AGGREGATE参数默认使用的参数SUM，还可以选择MIN或者MAX。
下面是一些比较常见的激活函数： Sigmoid: 输出范围是[0,1] tanh: 输出范围是[-1,1] ReLU: 下面给出上述激活函数的图像： 这里需要简单说下偏置值bias的作用，它可以提供给每个神经元一个可训练的常量值...根据神经元所在层的不同，前向神经网络的神经元也分为三种，分别为： 输入神经元：位于输入层，主要是传递来自外界的信息进入神经网络中，比如图片信息，文本信息等，这些神经元不需要执行任何计算，只是作为传递信息...简单来说，反向传播是“从错误中进行学习”，监督者会在神经网络出错的时候修正它。 学习的目的主要是为了给隐藏层的每个节点的连接的权重分配一个正确的数值。当给定一个输入向量，这些权重可以决定输出的向量。...在监督学习中，训练集是有标签的，这意味着，对于给定的一些输入，我们是可以知道一些期望的输出值，也就是标签是什么的。 反向传播算法： 在初始阶段，所有权重都是随机分配的。...对于训练集的每个输入值，经过神经网络的前向计算后，得到的输出值将会与期望的输出进行比较，然后得到的误差会传回给前面的网络层。这个误差会被记下，然后权重会进行相应的调整。
使用 boost 调整查询语句的权重 前文提到的搜索实现，有一个显而易见的问题：所有字段都无权重之分。根据常识我们知道，title 的权重应该高于其他字段，显然不能和其他字段是一样的得分。...新增加的这些因素并没有太通用的查询语句，不过 ES 提供了 function_score 来让我们自定义评分计算公式，也提供了多种类型方便我们快速应用。...当我们想选取一定范围内的结果，或者一定范围内的结果比较重要时，例如某个时间、地域（圆形）、价格范围内，都可以使用高斯衰减函数。...根据 k1 和 b 的描述，我们将 BM25 模型中的 b 值从默认的 0.75 降低，具体降低到多少才合适，还需要进一步的尝试。...这里我以调整到 0.2 为例，写出对应的 settings 和 mappings ： k1 和 b 的默认值适用于绝大多数文档集合，但最优值还是会因为文档集不同而有所区别，为了找到文档集合的最优值
给定一个含有m个样例的数据集，我们可以是使用如下的整体代价损失函数表示： ? 以上公式中的第一项J(W,b) 是一个均方差项。...对于回归问题，我们首先要变换输出值域，以保证其范围为[0, 1 ] 。 我们的目标是针对参数W 和b 来求其函数J(W,b) 的最小值。...以上两行公式稍有不同，第一行比第二行多出一项，是因为权重衰减是作用于W 而不是b 。...反向传播算法的思路如下：给定一个样例 (x, y)，我们首先进行“前向传导”运算，计算出网络中所有的激活值，包括h[W,b](x)的输出值。...1 进行前馈传导计算，利用前向传导公式，得到 L1, L2, ....直到输出层Lnl 的激活值； 2 对于第nl层（输出层）的每个输出单元 i，我们根据以下公式计算残差： ?
当 时， ，也就是第 个输入值（输入值的第 个特征）。对于给定参数集合 ，我们的神经网络就可以按照函数 来计算输出结果。...在贝叶斯规则化方法中，我们将高斯先验概率引入到参数中计算MAP（极大后验）估计（而不是极大似然估计）。] 权重衰减参数 用于控制公式中两项的相对重要性。...一旦我们求出该偏导数，就可以推导出整体代价函数 的偏导数： 以上两行公式稍有不同，第一行比第二行多出一项，是因为权重衰减是作用于 而不是 。...反向传播算法的思路如下：给定一个样例 ，我们首先进行“前向传导”运算，计算出网络中所有的激活值，包括 的输出值。...对于第 层（输出层）的每个输出单元 ，我们根据以下公式计算残差： [译者注： ] 对 的各个层，第 层的第 个节点的残差计算方法如下：
最简单的回归是线性回归，但是线性回归的鲁棒性很差。 逻辑回归是一种减小预测范围，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型，其回归方程与回归曲线如下图所示。...对损失函数求一阶导数，我们可以得到下面的公式**(8)**: 根据上面的公式，如果某些margin的值大于709.78，multiplier以及逻辑函数的计算会出现算术溢出(arithmetic overflow...不减少条件数，一些混合有不同范围列的数据集可能不能收敛。 在这里使用StandardScaler将数据集的特征进行缩放。详细信息请看StandardScaler。...5.1.2 使用最优化算法计算最终的权重值 有梯度下降算法和L-BFGS两种算法来计算最终的权重值，查看梯度下降法和L-BFGS了解详细实现。...5.1.3 对最终的权重值进行后处理 该段代码获得了截距（intercept）以及最终的权重值。由于截距（intercept）和权重是在收缩的空间进行训练的，所以我们需要再把它们转换到原始的空间。
如果单纯按场馆距离、价格排序时，排序过于绝对，比如有时会想让库存数量多的场馆排名靠前，有时会想让评分过低的排名靠后。...只要一个文档与查询匹配，Lucene就会为查询计算分数，然后合并每个匹配术语的分数。这里使用的分数计算公式叫做 实用计分函数（practical scoring function）。...字段长度的正则值公式如下： norm(d) = 1 / √numTerms #1 #1 字段长度正则值是字段中术语数平方根的倒数。...script_score 如果需求超出以上范围时，用自定义脚本完全控制分数计算的逻辑。...我们会向用户推荐一些不错的场馆，特征是：范围要在当前位置的5km以内，有停车位很重要，场馆的评分（1分到5分）越高越好，并且对不同用户最好展示不同的结果以增加随机性。
该模型将文本转换为向量，其中每个维度对应一个唯一的单词，值可能是单词出现的二进制指示符、出现次数或基于其频率和逆文档频率（称为 TF-IDF）的单词权重，这反映了单词对集合中文档的重要性。...这意味着同一个词可以根据其上下文具有不同的向量表示，而不同的词如果具有相同的上下文，则可以具有相似的向量。...在他们的方法中，他们使用经典的 BM25 作为第一阶段排名模型，并仅根据 BM25 模型计算排名前 K 个文档的混合分数。结果发现，混合搜索模式在大多数测试中都优于它们中的每一个。...另一种更简单的方法是倒数排名融合 （RRF），这是一种将不同搜索算法的排名相结合的技术。RRF 根据每个列表中的排名计算每个项目的分数，排名越高，得分越高。...分数由公式 1 / （排名 + k） 确定，其中"排名"是项目在列表中的位置，"k"是用于调整较低排名影响的常数。通过对来自每个来源的这些修改后的倒数排名进行求和，RRF 强调了不同系统之间的共识。
2.排名融合：使用简单的评分函数（如倒数和）将各检索器的排名位置加权融合，公式如下： 这里， 代表不同召回路的数量，rank() 是第 个检索器对文档 的排名位置， 是一个平滑参数，通常取 60。...策略二：WeightedRanker WeightedRanker 分数加权平均算法的核心思想是对多个召回路的输出结果的分数进行加权平均计算，以得到一个综合的结果，其中不同召回路的贡献可由预设的权重来决定...其基本步骤如下： 1.召回阶段收集分数：收集来自不同路召回的结果及其分数。 2.分数归一化：将各路的分数做归一化，使其值落在 [0,1] 之间，越接近 1 代表越相关。...3.权重分配：为每一路分配一个权重 w，这些权重根据数据源的可靠性、准确性或其他相关指标来确定，由用户指定，各路权重的取值范围也在 [0,1] 之间。...4.分数融合：采用加权平均的方式对归一化后的 Score 进行计算，获得最终得分，根据分值结果由大到小生成最终的排序结果。
重新审视mAP 以COCO计算mAP的过程为例，大致分为以下四步： 以间隔0.05对在0.5~0.95内采样iou阈值 在每个iou阈值下，计算PR曲线，得到AP值 将所有iou阈值下的AP值平均得到mAP...（2）再按照公式（2）将u和每个样本的权重w建立联系，为不同重要性的样本赋予不同的权重，其中β和γ是超参数。 ? （3）最后将重新赋值的权重应用到分类损失的计算上。 ?...其中i表示正样本，j表示负样本，这里为了保证应用ISR之后不改变总的loss值，对ISR之后的每个样本的权重进行了归一化。 2....CARL 在为不同的样本根据重要性排序结果赋予不同权重之后，本来进而提出了CARL(Classification-Aware Regression Loss)，来解决分类和回归不一致的问题，也就是有时候回归的好...表4中，ISP-R/ISR-N分别表示为正/负样本基于重要性重新赋予权重。CARL指分类和回归分支联合调优的应用。 3. 超参数搜索实验 ? 表5为公式(2)和公式(4)的超参数搜索实验结果。
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