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正则(1):通俗易懂岭回归

如果你已经非常熟悉这些知识了,就可以直接开始本章节岭回归学习啦~ 如果你在这之前有听说正则(Regularization),那么你应该知道其在建模中重要性。...正则是一个大类,包括L1正则和L2正则,L1正则又称为lasso回归(Lasso Regression),L2正则又称为岭回归(Ridge Regression)。...L1正则和L2正则化合用,又被称为Elastic网络回归(Elastic Net Regression)。 今天我们首先学习L2正则,也就是岭回归。...因为数据集不同,同一线性模型预测性能有非常大差异,故可以说该模型有很大方差(variance)。 注意:在机器学习中提及方差与方差分析中方差,二者不同。...岭回归λ值: λ与斜率:在基于小鼠体重与小鼠体积数据直线模型中,如果直线斜率较大,小鼠体积随小鼠体重增加而出现较大变化;如果直线斜率较小,小鼠体积随小鼠体重变化仅出现非常小变化。

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通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则直观解释

其背后数学原理是什么?L1 正则和 L2 正则之间有何区别?本文将给出直观解释。 1....L2 正则直观解释 L2 正则公式非常简单,直接在原来损失函数基础上加上权重参数平方和: L=Ein+λ∑jw2j L = E i n + λ ∑ j w j 2 L=E_{in}+\...上式中等式右边第二项就是 L2 正则项。 这样, 我们从图像角度,分析了 L2 正则物理意义,解释了带 L2 正则损失函数是如何推导而来。 2....L1 正则直观解释 L1 正则公式也很简单,直接在原来损失函数基础上加上权重参数绝对值: L=Ein+λ∑j|wj| L = E i n + λ ∑ j | w j | L=E_{in...L1 与 L2 解稀疏性 介绍完 L1 和 L2 正则物理解释和数学推导之后,我们再来看看它们解分布性。 以二维情况讨论,上图左边是 L2 正则,右边是 L1 正则

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    通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则直观解释

    其背后数学原理是什么?L1 正则和 L2 正则之间有何区别?本文将给出直观解释。 1....L2 正则直观解释 L2 正则公式非常简单,直接在原来损失函数基础上加上权重参数平方和: L=Ein+λ∑jw2jL=Ein+λ∑jwj2 L=E_{in}+\lambda\sum_jw_j^...上式中等式右边第二项就是 L2 正则项。 这样, 我们从图像角度,分析了 L2 正则物理意义,解释了带 L2 正则损失函数是如何推导而来。 2....L1 正则直观解释 L1 正则公式也很简单,直接在原来损失函数基础上加上权重参数绝对值: L=Ein+λ∑j|wj|L=Ein+λ∑j|wj| L=E_{in}+\lambda\sum_j|w_j...L1 与 L2 解稀疏性 介绍完 L1 和 L2 正则物理解释和数学推导之后,我们再来看看它们解分布性。 ? 以二维情况讨论,上图左边是 L2 正则,右边是 L1 正则

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    通俗解释什么是Promise

    MDN解释: Promise 对象是一个代理对象(代理一个值),被代理值在Promise对象创建时可能是未知。它允许你为异步操作成功和失败分别绑定相应处理方法(handlers)。...这让异步方法可以像同步方法那样返回值,但并不是立即返回最终执行结果,而是一个能代表未来出现结果promise对象。...它最多需要有两个参数:Promise 成功和失败情况回调函数。...另外catch无法捕获在异步方法里抛出异常 finally 方法由于无法知道promise最终状态,所以finally回调函数中不接收任何参数,它仅用于无论最终结果如何都要执行情况。...,返回结果也是一个数组,将会按照参数内 promise 顺序排列,而不是由调用 promise 完成顺序决定.

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    11-通俗解释keystone

    1.什么是keystone 通俗解释 就像出国时海关专门验证和检查自己身份一个组织undefined专业解释 keystone是openstack中一个组件,专门为openstack...3.Keystone内涵 User 通俗解释 在学校里学生就是User、老师也是User、校长也是User专业解释 在使用OpenStack里使用资源都需要一个身份标识,这个标识就是用户...Token 通俗解释: (1) Token就像是一个会员卡,可以用它来作为访问资源凭证。...Role 通俗解释 相当于普通用户,vip用户,svip用户,它们所享受服务是不同。专业解释 (1) 通过各自服务 policy.json 文件对 Role 进行访问控制。...Endpoint 通俗解释 就像一个酒店里,客户通道、员工通道、老板通道 专业解释 Endpoint就是OpenStack中各个服务暴露给其它人个访问一个入口,这个入口就是一个

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    通俗解释随机森林算法

    Bagging是通过bootstrap方式,从原始数据集D中得到新D^;然后再使用一些base algorithm对每个D^都得到相应gt;最后将所有的gt通过投票uniform形式组合成一个...这是因为Decision Tree每次切割方式不同,而且分支包含样本数在逐渐减少,所以它对不同资料D会比较敏感一些,从而不同D会得到比较大variance。...值得注意是,不同分支i下pi是不同,而且向量pi中大部分元素为零,因为我们选择只是一部分特征,这是一种低维映射。...特征选择优点是: 提高效率,特征越少,模型越简单 正则,防止特征过多出现过拟合 去除无关特征,保留相关性大特征,解释性强 同时,特征选择缺点是: 筛选特征计算量较大 不同特征组合,也容易发生过拟合...容易选到无关特征,解释性差 值得一提是,在decision tree中,我们使用decision stump切割方式也是一种feature selection。

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    Python中 __init__通俗解释

    (),则执行了一个叫做实例过程,即根据定义好规则,创建一个包含具体数据学生对象(实例)。...一个自然解决方案是允许我们在执行实例过程Student()时传入一些参数,以方便且正确地初始/设置一些属性值,那么如何定义这种初始行为呢?答案就是在类内部定义一个__init__函数。...定义__init__后,执行实例过程须变成Student(arg1, arg2, arg3),新建实例本身,连带其中参数,会一并传给__init__函数自动并执行它。...新建实例传给self后,就可以在__init__函数内创建并初始属性了,比如之前scores,就可以写为 ?...并且由于__init__规定了实例化时参数,若传入参数数目不正确,解释器可以报错提醒。你也可以在其内部添加必要参数检查,以避免错误或不合理参数传递。

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    23 种设计模式通俗解释

    ,而且自行实例并向整个系统提供这个实例单例模式。...不要问我 “早上碰到 MM 新做了个发型怎么说” 这种问题,自己用 BRIDGE 组合一下不就行了 桥梁模式:将抽象与实现脱耦,使得二者可以独立变化,也就是说将他们之间强关联变成弱关联,也就是指在一个软件系统抽象和实现之间使用组合...解释器模式:给定一个语言后,解释器模式可以定义出其文法一种表示,并同时提供一个解释器。客户端可以使用这个解释器来解释这个语言中句子。...解释器模式将描述怎样在有了一个简单文法后,使用模式设计解释这些语句。 在解释器模式里面提到语言是指任何解释器对象能够解释任何组合。...在解释器模式中需要定义一个代表文法命令类等级结构,也就是一系列组合规则。每一个命令对象都有一个解释方法,代表对命令对象解释。命令对象等级结构中对象任何排列组合都是一个语言。

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    我对云原生通俗解释

    节前,一位朋友让我用尽可能通俗语言来解释云原生到底是什么。因为朋友不是做技术,我一下子也不知道怎么回答,就临时起意,用“城市原生”和“云原生”类比来做了一通解释。...于是,在今年春节返乡途中高铁上,我对跟朋友解释内容做了一些丰富,写下此篇文章,尽可能用通俗易懂(但肯定不那么全面和准确)方式,基于自己理解,用自己思路,来试图回答关于云原生三个哲学之问:“云原生是谁...用类比方式来通俗解释云原生概念。 “云”就像现实中“城市”。城市居民是市民,而云中居民是应用。...容器编排能力随着Kubernetes出现而被产品进而被标准。因为容器和Kubernetes,DevOps落地难度也大幅下降,因而被广泛地采用。...这种阶段云原生应用,因为被容器而变得标准和更易迁移,能真正地实现“一次开发,多处运行”;应用运行平台因为K8S而变得标准,IaaS层差异被屏蔽,应用只需要面向同一个运行平台。

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    通俗解释神经网络

    当下互联网圈最火要数"人工智能"了,而人工智能是基于神经网络,这里简单描述一下"神经网络" 人神经元 人神经元 简化版神经元 简化版 上图中圆圈表示一个"感知器",它可以接受多个输入,产出一个结果...,结果只有两种情况(是)与(否) 举个例子,今天有去看电影想法,但是否出行,受3个因素影响 有没有可以约的人 有没有适合出行天气 有没有评分较高电影 权重 三个因素对出行影响是不一样...,影响越大,权重越高 有没有可以约的人(权重为5) 有没有适合出行天气(权重为8) 有没有评分较高电影(权重为10) 阈值(下面的13既是阈值) 规则:如果符合条件因素大于13则出行(结果为是)...简单说就是,接收大量数据进行训练,自身不停修正"阈值"与"权重",让输出结果更符合人们预期....比如解决某个地点,共享单车投放量问题, 我们可以把"单位时间人流量","附近公交站数量","已投放单车数量","共享单车使用率"等收集到数据,用来训练神经网络,理想情况下,神经网络会自动调整各输入条件

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    如何通俗解释多云

    人们讨论多云策略需要通俗易懂方法。 ? 多云意味着使用来自多个云计算提供商多个云服务。就技术术语而言,这很简单,对吧?...需要注意,Cohen定义和解释并不是真正指的是满足多云最简单定义,因为它们运行一些来自不同供应商SaaS应用程序,并且可能在公共云中运行自己应用程序。...多云由多个云供应商提供多个云计算平台(公共云或私有云)组成,这些云计算平台没有相互连接。” 那么如何解释为什么使用多云以及为什么适合企业问题或情况?以下进行一下分解: ? 为什么使用多云?...4个重要因素 虽然定义“多云”相对容易,但是解释多云需要更深入一些。在这个场景中,当定义了多云是“什么”之后,它有助于解释多云“为什么”。...多云出现是为了满足组织对弹性和灵活性需求。随着数字转型计划加速,渴望利用灵活、高度敏捷基础设施首席信息官习惯于将工作负载转移到任何可用云平台中。

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    CAP 理论 —最通俗易懂解释

    : 1:一致性(Consistency) 2:可用性(Availability) 3:分区容错性(Partition tolerance) CAP 理论听起来十分抽象,本文尝试以生活中例子并用通俗易懂语言来解释...你走到妻子桌子,发现妻子将 John 航班记录在了本子上,这时你才意识到导致问题原因,妻子接听到 John 电话,但你本子没有 John 记录。...第五章:更好办法 这时你才意识到,设计一个分布式系统是多么不容易,难道就没有同时满足 一致性和可用性 设计吗? 又经过一晚思考,你想到一个两全其美的办法,新办法跟之前很相似。...第七章:结论 让我们再次回到 CAP 理论,CAP 理论告诉我们,当设计一个分布式系统时,我们无法同时满足 一致性,可用性,分区容忍性 要求,我们最多满足其中两个要求,形式证明,可以参考...背后记录员 上面设计系统仍然有优化空间。

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    通俗解释k8s干嘛

    k8s干嘛? 微服务,你有100万用户,是不是起码得100台云主机?100台云主机你怎么部署?运行着 ,主机停电死掉了,你怎么知道哪些死掉了?停机上主机服务是不是要移动到正常主机上?...100台主机运维 K8S就诞生了! 一开始只有docker,因为有docker才有k8s,k8s特点就是所有主机上都装上docker,然后用k8s把这些连接起来。...例如下图,我这是3台主机组成,我不用关心部署在什么地方,只要我启动了docker镜像,它会选择一台主机部署应用, 觉得某个服务运算不过来了,加!...我现在自动部署步骤 结合K8S是这样,docker bulid 成镜像,推送到私有镜像库,然后触发K8S构建。K8S 构建也是特别的,它会应用启动完才关闭之前应用,无缝衔接。...而且它还有个功能,它能加入配置,配置默认变成 linux环境变量,或者还可以变成文件,这就解决了之前说正式环境配置不想被人看见。

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    贝叶斯公式通俗解释

    本质上,贝叶斯公式描述了在给定新信息情况下如何更新我们模型。 为了理解原因,我们将看一个简单例子:用不公平硬币抛硬币。假设我们有一个神奇硬币!抛掷时可能出现正面或反面,但概率不一定相等。...这被称为先验,因为它表达了我们在实验之前知识。 先验分布密度,以概率形式表达我们对 X 了解。 所以,假设我们已经扔了我们魔法硬币,这次得到结果是反面。它如何影响我们硬币模型?...我们可以说,如果正面的概率是某个 x,那么我们实验导致反面的可能性是 1-x。 注意,我们想知道条件和事件概率分布:我们对参数概率模型很感兴趣,因为这是我们之前实验结果。...当然,我们可以进行越来越多抛硬币,这可以进一步完善后验。在 k 个正面和 n-k 个反面之后,后验将是所谓 Beta 分布。 总结 这是最简单贝叶斯公式解释了。...后验概率正比于先验概率乘以似然函数 或者,换句话说,贝叶斯公式描述了在给定新观察结果情况下如何更新我们模型。 因此,它在概率、统计和机器学习中起着基础性作用。例如,这就是著名均方误差来源!

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    傅里叶分析通俗解释

    所以我一直想写一个有意思文章来解释傅里叶分析,有可能的话高中生都能看懂那种。所以,不管读到这里您从事何种工作,我保证您都能看懂,并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时快感。...但是看看下图: 图a是一个郁闷正弦波cos(x);图b是2个卖萌正弦波叠加cos(x)+a.cos(3x);图c是4个发春正弦波叠加;图d是10个便秘正弦波叠加 随着正弦波数量逐渐增长...经常有理工科学生为了跟妹子表现自己学术功底,用这个公式来给妹子解释数学之美:”石榴姐你看,这个公式里既有自然底数e,自然数1和0,虚数i还有圆周率π,它是这么简洁,这么美丽啊!...不过,在审查委员会给傅里叶回信中,还是鼓励他继续钻研,并将研究结果严密。 究竟两位大牛谁对谁错呢? 正弦曲线无法组合成一个带有棱角信号,这句话拉格朗日是对。...《热解析理论》影响了整个19世纪分析严格进程,在数学史,乃至科学史上公认是一部划时代经典性著作。

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    Github上各种名词通俗解释

    然后你希望原始仓库Repo A合并你工作,你可以在Github上发起一个Pull Request,意思是请求Repo A所有者从你A2合并分支。...然后我尝试用类比方法来解释一下 pull reqeust。想想我们中学考试,老师改卷场景吧。你做试卷就像仓库,你试卷肯定会有很多错误,就相当于程序里 bug。...老师把你试卷拿过来,相当于先 fork。在你卷子上做一些修改批注,相当于 git commit。...给原仓库,让他看到你修改 bug 原仓库 review 这个 bug,如果是正确的话,就会 merge 到他自己项目中 至此,整个 pull request 过程就结束了。...仓库作者看到,你提的确实是对,就会 merge,合并到他项目中 所以PR就等于 ”我改了你们代码,你们拉回去看看吧 !!!

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    通俗易懂解释Sparse Convolution过程

    另一方面,与普通图像不同是,大多数三维点云体素是空,这使得三维体素中点云数据通常是稀疏信号。 稀疏2D image。...这就是 sparse convolution 提出motivation。下面是一个示例,解释了稀疏卷积是如何工作。...二、举例子之前定义 为了逐步解释稀疏卷积概念,使其更易于理解,本文以二维稀疏图像处理为例。由于稀疏信号采用数据列表和索引列表表示,二维和三维稀疏信号没有本质区别。 1....输出定义 稀疏卷积输出与传统卷积有很大不同。对于稀疏卷积发展,有两篇很重要论文,所以对应,稀疏卷积也有两种输出。...好,假设完了,让我们看看稀疏卷积到底是怎么算。 三、稀疏卷积计算过程 1.

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