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POSTGRESQL 执行计划，条件的值变化会导致查询计划的改变吗？ （6）

，这里说着好像没有什么难度，但实际上我们通过一个例子就可以明确即时是SQL语句的第一步 语法和词法的分析，也会非常的复杂。...也可以通过pgadmin 来展示图形化的执行计划 这里会产生一个问题，就是早期的或有的数据库对于SQL的写法要求的甚多，这其实就是第一步对于SQL语句重写的功能较弱，对于强悍的数据库系统，SQL语句的多种写法达到的结果一致的情况下...，语句的重写会重写成一种方式，这样在后期生成执行计划就会避免一些问题，数据库的优化引擎的工作也会更加准确，而不会造成语句中的条件必须要有顺序的撰写。...这也会产生一定的影响，就是用户在不熟悉硬件，以及PG的情况下，不能发挥数据库本身的特性和性能优化特性。 实际中的状况其实更多，下面两个查询的语句仅仅是在条件的值进行了变化，整体的执行计划就变化了。...所以查询的条件导致的数据量的变化也是导致你查询时执行计划变化的一个原因，同时在有些数据库中会导致查询中一会快，一会儿慢，这也是数据库本身使用了同一个执行计划，去套用在不同条件的状态，造成的问题。

1.5K30
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js执行会阻塞DOM树的解析和渲染，那么css加载会阻塞DOM树的解析和渲染吗

3.这样，我们对资源的下载速度上限就会被限制成20kb/s，好，那接下来就进入我们的正题 正题 1.css加载会阻塞DOM树的解析吗？ 代码举例： <!...可以得知，此时DOM树至少已经解析完成到了h1那里，而此时css还没加载完成，也就说明，css并不会阻塞DOM树的解析。 2.css加载会阻塞DOM树的渲染吗？...由上面的推论，我们可以得出，css加载不会阻塞DOM树解析，但是会阻塞DOM树渲染。那么，css加载会不会阻塞js执行呢? 同样，通过代码来验证. <!...这也就说明了，css加载会阻塞后面的js语句的执行。详细结果看下图(css加载用了5600+ms): ?....png](/img/bVbf3O2) 结论 由上所述，我们可以得出以下结论: 1.css加载不会阻塞DOM树的解析 2css加载会阻塞DOM树的渲染 3css加载会阻塞后面js语句的执行、 因此，为了避免让用户看到长时间的白屏时间

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婴儿EEG数据的多元模式分析(MVPA):一个实用教程

这段代码公开可用，包括解码和交叉验证使用线性支持向量机分类器精度操作(图1),提供额外的步骤在Python中。然而，所需要的库有Matlab并行，如果希望在Matlab中也实现它们的话。...面板D中的黑色条表示z评分和非z评分的分类精度之间的显著差异。3.2 交叉验证许多MVPA实现的一个关键组件是交叉验证的使用。通过交叉验证，只有一部分可用的试验，即“训练集”，被用来训练分类器。...在每个参与者中排列试验顺序(即反复随机抽样)，并形成四次(75-25%)交叉验证。以前的工作已经证明，k-fold交叉验证(这里，k = 4倍)提供了一个更稳定的准确性估计。...由于脑电图数据中通常存在高水平的噪声，为了提高分类性能，在每个交叉验证范围内对试验进行平均。在某些情况下，需要在独立的验证数据集上对模型进行额外的测试，而不是交叉验证。...例如，如果研究人员使用交叉验证的准确性作为选择他们的分类模型的指南(例如，决定特征、分类器类型或基于决策产生最高交叉验证精度的内核)，那么仅通过交叉验证就会对最终模型的性能给出过于乐观的估计。

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广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证

广义线性模型的交叉验证lasso正则化 从泊松模型构建数据，并使用 lasso确定重要的预测变量 。 创建具有 20 个预测变量的数据。仅使用三个预测变量加上一个常数来创建泊松因变量。...rng % 用于重现性 randn exp(X)*weights + 1 构建数据的泊松回归模型的交叉验证lasso正则化。 检查交叉验证图以查看Lambda 正则化参数的效果 。...Plot('CV'); legend 绿色圆圈和虚线定位 Lambda 交叉验证误差最小的位置。蓝色圆圈和虚线定位具有最小交叉验证误差加一个标准偏差的点。 找到对应于两个识别点的非零模型系数。...rng default % 设置可重复性的种子 Xi = X(iTain,:); yran = yBinom yTe = yBinom 对训练数据进行 3 折交叉验证，对广义线性模型回归执行lasso正则化...然而，该函数错误地预测了1名学生获得B或以上的成绩，4名学生获得B以下的成绩。 本文摘选《Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化》

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MATLAB中 crossvalind K重交叉验证

中文应该叫做交叉验证。我主要想说说这个函数怎么用的。...（3）10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。...例子：利用十折交叉验证计算错误分类率 （Matlab内置了由Fisher在1936年发布的关于iris的数据集，鸠尾花的分类，详见UCI链接；载入该数据集，包括means和species，分别是四维的150...2）在十折交叉验证法中，就是重复10次，可累积得到总的错误分类率。 10折交叉验证的例子 第1步，将数据等分到10个桶中。 ? 我们会将50名篮球运动员和50名非篮球运动员分到每个桶中。...与2折或3折交叉验证相比，基于10折交叉验证得到的结果可能更接近于分类器的真实性能。之所以这样，是因为每次采用90%而不是2折交叉验证中仅仅50%的数据来训练分类器。

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遗传算法优化bp神经网络matlab代码_神经网络进化算法

自编了test函数，调整后，供大家参考，（在Matlab2006a亲测可行）。 参考文献： 《MATLAB神经网络的43个案例分析》 王小川，史峰，郁磊等，北京航空航天大学出版社。...可能会进行一次交叉操作，染色体是随机选择的，交叉位置也是随机选择的， %但该轮for循环中是否进行交叉操作则由交叉概率决定（continue控制）...for i=1:sizepop %每一轮for循环中，可能会进行一次变异操作，染色体是随机选择的，变异位置也是随机选择的， %但该轮for循环中是否进行变异操作则由变异概率决定（continue...新的语法形式会把训练数据默认随机分成三组，训练集占比75%，验证集和测试集均占15%，误差表现是以验证集为基准，由于随机导致每次的误差的表现不一样，有这样一组参数可以控制： net.divideParam.trainRatio...好的是，在matlab后续版本里newff还是可以用的。

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MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

例如，交叉验证是一种广泛使用的方法，稍后将在本示例中进行说明。目前，上图显示具有两个成分的PLSR解释了观察到的大部分方差y。计算双组分模型的拟合因变量。接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。...交叉验证在预测未来变量的观察结果时，选择成分数量以减少预期误差通常很有用。简单地使用大量成分将很好地拟合当前观察到的数据，但这是一种导致过度拟合的策略。...过于拟合当前数据会导致模型不能很好地推广到其他数据，并对预期误差给出过度乐观的估计。交叉验证是一种更加统计上合理的方法，用于选择PLSR或PCR中的成分数量。...它通过不重复使用相同的数据来拟合模型和估计预测误差来避免过度拟合数据。因此，预测误差的估计不会乐观地向下偏差。pls可以选择通过交叉验证来估计均方预测误差（MSEP），在这种情况下使用10倍CV。...plsreg（X，y，10，'CV'，10）;对于PCR，crossval结合用于计算PCR的平方误差之和，可以再次使用10倍交叉验证来估计MSEP。

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偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

例如，交叉验证是一种广泛使用的方法，稍后将在本示例中进行说明。目前，上图显示具有两个成分的PLSR解释了观察到的大部分方差y。计算双组分模型的拟合因变量。接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。...交叉验证在预测未来变量的观察结果时，选择成分数量以减少预期误差通常很有用。简单地使用大量成分将很好地拟合当前观察到的数据，但这是一种导致过度拟合的策略。...过于拟合当前数据会导致模型不能很好地推广到其他数据，并对预期误差给出过度乐观的估计。交叉验证是一种更加统计上合理的方法，用于选择PLSR或PCR中的成分数量。...它通过不重复使用相同的数据来拟合模型和估计预测误差来避免过度拟合数据。因此，预测误差的估计不会乐观地向下偏差。pls可以选择通过交叉验证来估计均方预测误差（MSEP），在这种情况下使用10倍CV。...plsreg（X，y，10，'CV'，10）;对于PCR，crossval结合用于计算PCR的平方误差之和，可以再次使用10倍交叉验证来估计MSEP。

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遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异

交叉后可能会产生冲突（访问同一个城市两次），保持交换的基因段（之后简称为交换段）不变，取得冲突基因在交换段内的位置，将交换段外的冲突基因替换为另一染色体对应位置的基因。...多次执行直到没有冲突，得到基因： A: 9 5 1 6 3 8 7 10 4 2 B: 10 5 8 3 7 4 2 6 1 9 下面是代码实现： function index = isconflict...function [rv1, rv2] = crossvector(v1, v2)% 交叉两个向量，并确保每个向量经过每个点一次% (v1, v2) input 需要交叉的两个向量% [rv1..., rv2] ouptut 交叉完成后的两个向量% 随机生成交叉点len = length(v1);r1 = ceil(len * rand);r2 = ceil(len * rand);left...交叉后的种群n = size(pop, 1);for i = 1:n if rand < pc r1 = unidrnd(n); r2 = unidrnd(n);

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MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

例如，交叉验证是一种广泛使用的方法，稍后将在本示例中进行说明。目前，上图显示具有两个成分的PLSR解释了观察到的大部分方差y。计算双组分模型的拟合因变量。 接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。...交叉验证 在预测未来变量的观察结果时，选择成分数量以减少预期误差通常很有用。简单地使用大量成分将很好地拟合当前观察到的数据，但这是一种导致过度拟合的策略。...过于拟合当前数据会导致模型不能很好地推广到其他数据，并对预期误差给出过度乐观的估计。 交叉验证是一种更加统计上合理的方法，用于选择PLSR或PCR中的成分数量。...它通过不重复使用相同的数据来拟合模型和估计预测误差来避免过度拟合数据。因此，预测误差的估计不会乐观地向下偏差。 pls可以选择通过交叉验证来估计均方预测误差（MSEP），在这种情况下使用10倍CV。...plsreg（X，y，10，'CV'，10）; 对于PCR，crossval结合用于计算PCR的平方误差之和，可以再次使用10倍交叉验证来估计MSEP。

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

步骤建立PLS回归模型PLS的K-折交叉验证PLS的蒙特卡洛交叉验证（MCCV）。PLS的双重交叉验证(DCV)使用蒙特卡洛抽样方法进行离群点检测使用CARS方法进行变量选择。...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值Ytrue：真实值RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。PLS的双重交叉验证（DCV）说明如何对PLS建模进行DCV。...与K-fold CV一样，DCV是交叉验证的一种方式。

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据步骤建立PLS回归模型PLS的K-折交叉验证PLS的蒙特卡洛交叉验证...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值Ytrue：真实值RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。PLS的双重交叉验证（DCV）说明如何对PLS建模进行DCV。...与K-fold CV一样，DCV是交叉验证的一种方式。

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证 PLS的蒙特卡洛交叉验证...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。...与K-fold CV一样，DCV是交叉验证的一种方式。

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

步骤建立PLS回归模型PLS的K-折交叉验证PLS的蒙特卡洛交叉验证（MCCV）。PLS的双重交叉验证(DCV)使用蒙特卡洛抽样方法进行离群点检测使用CARS方法进行变量选择。...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...----蒙特卡洛交叉验证（MCCV）的PLS说明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值Ytrue：真实值RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。PLS的双重交叉验证（DCV）说明如何对PLS建模进行DCV。...与K-fold CV一样，DCV是交叉验证的一种方式。

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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证 PLS的蒙特卡洛交叉验证...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。...与K-fold CV一样，DCV是交叉验证的一种方式。

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如何在Jetson TX1上部署Matlab神经网络代码

MATLAB的自动生成的CUDA代码，利用MATLAB的算法，利用CUDA库和cuDNN，然后将其交叉编译并部署到Jetson。...通过参加这次网络研讨会，你会学到如何 -访问和管理大型图像数据集 -可视化网络，并深入了解训练过程 -导入参考网络，如AlexNet和GoogLeNet -从MATLAB中自动生成可移植和优化的CUDA...代码 ---- 没有参加此次网络研讨会也没有关系，因为视频最近刚刚放出来。...CUDA®代码可以从神经网络生成GPU编码器™,以及预处理和后处理的代码构成MATLAB算法的嵌入式视觉应用程序,例如。生成的CUDA代码包含网络中各层的二进制权重和偏差文件。...然后，您可以将应用程序和深度学习网络一起部署到一个嵌入式平台上，比如NVIDIA Jetson TX1板，通过将生成的代码导出到目标并将其构建到目标上。或者，也可以在主机桌面上交叉编译。

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特征选择（Feature Selection）引言

Ben Allison在回答“ 使用相同的数据进行特征选择和交叉验证是否存在偏差？” 例如，当您使用交叉验证等准确性估计方法时，必须在内部循环中包含特征选择。...Dikran Marsupial回答“ 在机器学习中执行交叉验证时，最终模型的特性选择 ” 原因是，选择这些特性的决策是在整个训练集上做出的，而这些决定又被传递到模型上。...如果您对所有数据执行特征选择，然后进行交叉验证，那么交叉验证程序的每个文件夹中的测试数据也用于选择特征，这就是性能分析的偏差。...Dikran Marsupial回答“ 特征选择和交叉验证 ” 功能选择清单 “ 变量和特征选择介绍 ”（PDF）的作者Isabelle Guyon和Andre Elisseeff 提供了一个极好的清单...我在这里展示了部分清单的内容： 您有该领域知识吗？如果是的话，构建一组更好的临时“特性”。 您的功能相称吗？如果不是，请考虑使其正常化。 你怀疑特征的相互依存吗?

3.8K60
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