E-Step 主要通过观察数据和现有模型来估计参数，然后用这个估计的参数值来计算上述对数似然函数的期望值；而 M-Step 是寻找似然函数最大化时对应的参数。...这步就对应了 M-Step，重新估计出了期望值。 如此反复迭代，我们就可以算出最终的参数值。 上述讲解对应下图： ?...推导 给定数据集，假设样本间相互独立，我们想要拟合模型 到数据的参数。根据分布我们可以得到如下似然函数： 第一步是对极大似然函数取对数，第二步是对每个样本的每个可能的类别 z 求联合概率分布之和。...根据期望公式有： 根据 Jensen 不等式的性质： 证明结束。 通过上面我们得到了： 的形式（z 为隐变量），那么我们就可以通过不断最大化 的下界来使得 不断提高。下图更加形象： ?...这就是我们刚刚说的 EM 算法中的 E-Step，目的是建立 的下界。接下来得到 M-Step 目的是在给定 后调整 ，从而极大化似然函数 的下界 。 对于第二个问题，为什么一定会收敛？
这样解释了式子（2）中的期望，再根据凹函数时的Jensen不等式： ? 可以得到（3）。 这个过程可以看作是对 ? 求了下界。对于 ? 的选择，有多种可能，那种更好的？假设 ?...已经给定，那么 ? 的值就决定于 ? 和 ? 了。我们可以通过调整这两个概率使下界不断上升，以逼近 ? 的真实值，那么什么时候算是调整好了呢？当不等式变成等式时，说明我们调整后的概率能够等价于 ?...按照这个思路，我们要找到等式成立的条件。根据Jensen不等式，要想让等式成立，需要让随机变量变成常数值，这里得到： ? c为常数，不依赖于 ? 。对此式子做进一步推导，我们知道 ?...的下界。接下来的M步，就是在给定 ? 后，调整 ? ，去极大化 ? 的下界（在固定 ? 后，下界还可以调整的更大）。...这一步保证了在给定 ? 时，Jensen不等式中的等式成立，也就是 ? 然后进行M步，固定 ? ，并将 ? 视作变量，对上面的 ? 求导后，得到 ?
男人赢钱的期望值E就是： E(x,y) = 3xy + (1-x)(1-y) - 2x(1-y) - 2(1-x)y 这个式子表示了2枚硬币共4种状态(正正，反反，正反，反正)的收益情况。...期望值受x和y值的影响，让男人输钱就是让这个式子的值小于0，但是女人只能决定自己出什么，所以也就只能决定y的值。...0，y需要满足的条件： (8x - 3)y < 3x - 1 根据不等式定理，系数大于0不等式方向不变，系数小于0不等式方向变化： \begin{cases} 8x-3>0, & y数值越大。...李永乐老师建议： 把心态调整好，把钱和时间用在更有意义的事情上； 如果一定要买股票，买基本面良好有发展前景的股票，不要买题材股。 原视频链接：点我
事实上，为了清楚地理解最有效的方，,我们需要介绍：Gini(不等式的通用测量方法,为了通俗讲本文将Gini中文翻译为基尼系数)。这个不等式提到了单个节点的每个子集中的目标类。...因此，它可以在每次分支后计算，并根据计算后不等式的变化去定义“信息增益”。 ?...根据我们选择的分支策略,我们会有每个子集的基尼系数值,依靠节点后的基尼系数值,我们可以定义信息增益。 ?...，这些都是有效的方法，但是随机森林通过 boostrapping 生成了很多新数据集（比如：对源数据帧的拷贝进行采样）；它拟合了树的每一个新的数据帧并且通过均值进行预测森林中的所有树。...作为替代的Ada Boost可以自学习，是适应性非常强的树，通过调整不正确的分类实例而永远使用相同的数据帧。 想要继续查看该篇文章更多代码、链接和参考文献？
**expert:**期望值，即 期望改变的值 **update:**更改值，即 将期望值更改为什么 这里第一次我期望将初始值1更改为2，操作完成后 我再次期望将1 更改为2，我们看下执行结果: ?...: 根据内存偏移量地址获取到的值 (上边提到的期望值) var5 + var4 : 更改为的值 然后这里是个循环，先获取 当前内存偏移量位置 的属性值作为期望值，然后进行修改，如果过程其他线程已经改完了...1.根据传入对象和内存偏移量地址 拿取对应位置最新的值，为期望值 2.进行写操作，如果过程被其他线程更改，则期望值就会配对不上就会修改失败，继续循环直到成功。... 1接下来 两个线程执行以下过程: 线程1: 将 1 更改为 2 ，然后再将 2 更改为1 线程2:休息 5秒钟，将 1 更改为2 线程1 肯定比 线程2 先执行完，线程2 执行的时候是可以成功将1 更改为...解释完之后给大家上个理论知识点: CAS算法实现一个重要前提需要去除内存中某时刻的数据并立刻比较并替换，那么在这个时间出现时间差类会导致数据变化。 这就是很典型的ABA问题，那么如何解决呢？
提供的一个方法: [image] expert:期望值，即 期望改变的值 update:更改值，即 将期望值更改为什么 这里第一次我期望将初始值1更改为2，操作完成后 我再次期望将1 更改为2，我们看下执行结果... var4:要增加的值 var5: 根据内存偏移量地址获取到的值 (上边提到的期望值) var5 + var4 : 更改为的值 然后这里是个循环，先获取 当前内存偏移量位置 的属性值作为期望值...1.根据传入对象和内存偏移量地址 拿取对应位置最新的值，为期望值 2.进行写操作，如果过程被其他线程更改，则期望值就会配对不上就会修改失败，继续循环直到成功。... 1接下来 两个线程执行以下过程: 线程1: 将 1 更改为 2 ，然后再将 2 更改为1 线程2:休息 5秒钟，将 1 更改为2 线程1 肯定比 线程2 先执行完，线程2 执行的时候是可以成功将1 更改为...解释完之后给大家上个理论知识点: CAS算法实现一个重要前提需要去除内存中某时刻的数据并立刻比较并替换，那么在这个时间出现时间差类会导致数据变化。 这就是很典型的ABA问题，那么如何解决呢？
原理 「CAS」 的原理是：它会先比较内存中的某个值是否和预期值相同，如果相同则更新这个值，否则不做任何操作。这整个过程是原子的，所以可以在多线程环境下实现无锁的数据结构。...「CAS」 操作有3个原子性操作: 读取内存的值 将内存的值与期望值比较 如果相等，则将内存值更新为新值 这三个操作一起完成，中间不会被线程切换打断。这就保证了比较和交换的原子性。...Interlocked.Exchange(ref val, newValue)：将 val 的值更新为 newValue，并返回 val 的旧值。...Interlocked.Decrement(ref val)：将 val 的值减少 1，并返回减少后的值。...此外，「CAS」 和锁是两种不同的同步原语，各有优缺点，需要根据实际情况选择使用。「CAS」 是无锁算法的基石，所以高性能高并发系统中还是比较重要的。
这个指令会对内存中的共享数据做原子的读写操作 CAS是JUC的基石，许多操作都是基于CAS实现的，如图所示： CAS个指令的操作过程：首先，CPU 会将内存中将要被更改的数据与期望的值做比较。...然后，当这两个值相等时，CPU 才会将内存中的数值替换为新的值。否则便不做操作。最后，CPU 会将旧的数值返回。 CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。...当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则返回V。...，volatile保证可见性 private volatile int value; // 更新操作 // 当内存中的value值等于expect值时，则将内存中的value值更新为update...在jdk1.8改成了unsafe类来操作 ABA问题 ABA问题是指在CAS操作时，其他线程将变量值A改为了B，但是又被改回了A，等到本线程使用期望值A与当前变量进行比较时，发现变量A没有变，于是CAS
构建好似然函数，对于给定的观测数据，为了估计参数 ? ，我们可以使用极大似然估计的方法对其进行估计。因为变量 ? 是未知的，我们只能对 ? 的似然函数为 ? 进行极大似然估计，即需要极大化： ?...在上式中，第二行到第三行使用到了Jensen不等式，由于log函数是凹函数，由Jensen不等式得到： ? 而 ? 表示的是 ? 的期望，其中， ? 表示的是隐变量 ? 满足的某种分布。...的值取决于 ? 和 ? 的概率。在迭代的过程中，调整这两个概率，使得下界不断的上升，这样就能求得 ? 的极大值。注意，当等式成立时，说明此时已经等价于 ? 。...极大化的 ? ，确定第 ? 次的参数的估计值 ? ： ? 五、EM算法的收敛性保证 迭代的过程能否保证最后找到的就是最大的似然函数值呢？即需要证明在整个迭代的过程中，极大似然估计是单调增加的。...是EM算法的第 ? 次和第 ? 次迭代后的结果，选定 ? ，进行迭代： E步： ? M步： ? 固定 ? ，将 ? 看成变量： ? 上式中，第一个大于等于是因为： ?
在输出层中我们使用了 sigmoid 函数作为激活函数，从而将任意实数映射到 0-1 之间。根据输出值是否小于 0.5 将输入分为两类，这个数有时被解释为概率。...神经网络与不等式的联系 感知机与单一线性不等式是等价的模型，或者说，不等式可以编码到感知机上。如下图所示（表示测量的期望值）： ? 这里不等式的权重，即 1 -1 11 2 对应于感知机的权重。...上述结果说明，机器学习到的「不等式」从数值上看确实具有 witness 不等式的特点。 我们的贡献 本文讨论了如何利用有监督学习的方法，将神经网络训练为纠缠-可分量子态分类器。...我们首先论述了如何利用单隐藏层神经网络来刻画输入是否违背多组线性不等式中的至少一个，从而从理论上论证了神经网络作为纠缠-可分态分类器的通用性。...我们首次提出了利用机器学习来寻找 witness 不等式，从而描述纠缠-可分态的分界面的方案，并给出了数值结果。
： 来证明一下： 假设个体学习器的错误率为 ε， 假设错误率相互独立，由 Hoeffding 不等式可得到整体学习器的错误率为： 由不等式的右边可知，如果将学习器的数目 T 逐渐增大，那么整个学习器的错误率将指数级下降...Boosting 思想： 给定初始训练数据，由此训练出第一个基学习器； 根据基学习器的表现对样本进行调整，在之前学习器做错的样本上投入更多关注； 用调整后的样本，训练下一个基学习器； 重复上述过程...第 2 行，进入 for 循环 T 次，即基学习器的个数为 T 个； 第 3 行，根据具有当前权重分布 D_t 的数据集，学习出 h_t； 前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。...，Adaboost算法让正确率高的分类器占整体的权值更高，让正确率低的分类器权值更低，从而提高最终分类器的正确率。...当我们用指数损失函数时， 我们需要求得 H 使得损失函数达到极小，那么就想到求偏导， 并使其为 0，得到 H 的形式： 那么最终的判定规则为： 说明若指数损失达到最小，则分类错误率也将最小化，也就是说指数损失可以作为分类任务
： 来证明一下： 假设个体学习器的错误率为 ε， 假设错误率相互独立，由 Hoeffding 不等式可得到整体学习器的错误率为： 由不等式的右边可知，如果将学习器的数目 T 逐渐增大，那么整个学习器的错误率将指数级下降...Boosting 思想： 给定初始训练数据，由此训练出第一个基学习器； 根据基学习器的表现对样本进行调整，在之前学习器做错的样本上投入更多关注； 用调整后的样本，训练下一个基学习器； 重复上述过程 T...第 2 行，进入 for 循环 T 次，即基学习器的个数为 T 个； 第 3 行，根据具有当前权重分布 D_t 的数据集，学习出 h_t； 前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。...，Adaboost算法让正确率高的分类器占整体的权值更高，让正确率低的分类器权值更低，从而提高最终分类器的正确率。...当我们用指数损失函数时， 我们需要求得 H 使得损失函数达到极小，那么就想到求偏导， 并使其为 0，得到 H 的形式： 那么最终的判定规则为： 说明若指数损失达到最小，则分类错误率也将最小化，也就是说指数损失可以作为分类任务
方法是将转换分为两个子步骤；候选和接受拒绝。 令q（x'| x）表示 候选密度，我们可以使用概率 α（x'| x）来调整q 。...原则上，我们从分布P（x）提取保存的状态，因为步骤4保证它们是不相关的。必须根据候选分布等不同因素来选择T的值。重要的是，尚不清楚应该使用哪种分布q（x'| x）；必须针对当前的特定问题进行调整。...如果σ2太大，则接受率将非常低，因为候选可能落在概率密度低得多的区域中，因此a1将非常小，且链将收敛得非常慢。...，这也是我求和所有数据点的概率（乘积的对数等于对数之和）的原因。...从随机参数值开始 根据某个候选函数的概率密度，选择一个接近旧值的新参数值 以概率p（new）/ p（old）跳到这个新点，其中p是目标函数，并且p> 1也意味着跳跃 请注意，我们有一个 对称的跳跃/候选分布
通常，分类损失是一个交叉熵函数，但更广泛地说，它是一个函数，将模型的预测概率分布和真实目标值作为输入，当分布距离目标较远时，它的值更高。...在实践中，这看起来像计算p(类|x)梯度的期望值，用数据中实际类分布得出的期望值内的概率。...也就是说，如果您的网络生成了一个SoftMax，而不是基于给定观测数据中的真实类，以0/1概率的logp（z）的期望值，则使用该类的模型估计概率作为其在期望值中的权重。...自然梯度实际上是，机械地，将参数更新除以梯度的二阶导数。相对于给定的参数方向，梯度变化越多，fisher信息矩阵中的值越高，该方向的更新步骤就越低。这里讨论的梯度是批次中点的经验似然梯度。...这就是政策遭遇灾难性崩溃的含义。为了避免这种情况，我们希望保持谨慎，而不是进行梯度更新，因为这会极大地改变我们的策略(根据给定场景中不同操作的概率)。
解决期望值的一种方法是从p（θ）绘制N个随机样本，当N足够大时，我们可以通过以下公式逼近期望值或最大值 将相同的策略应用于通过从p（θ| y）采样并取样本集中的最大值来找到argmaxp（θ| y）。...原则上，我们从分布P（x）提取保存的状态，因为步骤4保证它们是不相关的。必须根据候选分布等不同因素来选择T的值。 重要的是，尚不清楚应该使用哪种分布q（x'| x）；必须针对当前的特定问题进行调整。...如果σ2太大，则接受率将非常低，因为候选可能落在概率密度低得多的区域中，因此a1将非常小，且链将收敛得非常慢。...，这也是我求和所有数据点的概率（乘积的对数等于对数之和）的原因。...从随机参数值开始 根据某个候选函数的概率密度，选择一个接近旧值的新参数值 以概率p（new）/ p（old）跳到这个新点，其中p是目标函数，并且p> 1也意味着跳跃 请注意，我们有一个 对称的跳跃/ 候选分布
什么是CAS CAS即Compare And Swap的缩写，翻译成中文就是比较并交换，其作用是让CPU比较内存中某个值是否和预期的值相同，如果相同则将这个值更新为新值，不相同则不做更新，也就是CAS是原子性的操作...true; } else { return false; } } 大致过程是将内存中的值、我们的期望值、新值交给CPU进行运算，如果内存中的值和我们的期望值相同则将值更新为新值...在这里发挥的作用有： 接受从Unsafe传递过来的对象引用、偏移量、期望的值和欲更新的新值，根据对象引用和偏移量计算出值的地址，然后将值的地址、期望的值、欲更新的新值传递给CPU 如果值更新成功则返回true...A，欲更新的值为B 线程1抢先获得CPU时间片，而线程2因为其他原因阻塞了，线程1取值与期望的A值比较，发现相等然后将值更新为B，然后这个时候出现了线程3，期望值为B，欲更新的值为A，线程3取值与期望的值...循环时间长开销大 如果CAS操作失败，就需要循环进行CAS操作(循环同时将期望值更新为最新的)，如果长时间都不成功的话，那么会造成CPU极大的开销。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
