X是二进制变量，W是dvar浮点数。我希望得到这样的结果，如果Wi>0然后是Xi=1 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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神经网络

Perception：如下图，Input Xi 乘以相应的权重 wi，然后求和得到 activation，再与 UNIT里的Theta ，大于等于这个阈值则 y＝1，否则 y＝0....XOR XOR=OR-AND 所以要先把 AND 和 OR 都写在下面的表格里先考虑 OR 的话，w1=1,w3=1,theta=1 但是 AND 对应的 w2 不能直接＝-1，因为当 x1 和...x2 同时为 1 时，此时的值等于theta，就无法得到XOR的0了，所以 w2=-2....Perception Rules 目标是要训练 weights，得到的 y 可以和 Threshold 比较进而归类，阈值 Theta 可以被换到表达式左边的权重里，所以右边是0 我们就是要通过改变 wi...y 是实际值，y hat 是用 wi 计算出来的，二者相减的结果有下面四种可能，如果 y hat 是正确的，那就意味着 wi 不需要改变，但如果是错误的，比如 y＝0，y hat＝1，那说明 y hat

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拟牛顿法面面俱到(一)--牛顿插值法

这样求解出的三次多项式(如果有唯一解的话)，一定同时经过已知的四个点。不过这样进行求解有两个弊端：计算量大，当数据量成千上万时，我们需要求解的参数也是成千上万的，效率十分低下。...然后是详细的推导过程(图片来自上面提到的知乎)： ? 上面有一句话说的没错，我也觉得b2的推导错了，我们按照正常的逻辑来一遍： ?...哈哈，是不是有很多小伙伴跟我得到了一样的结果，那上面的结果是怎么来的呢？可以看到，我们是先确定的x0，然后推导了满足x1的插值公式，那么加入这个思路反过来呢？...我们先确定的是x1，然后推导得到满足x0的公式，那么结果如下： ? 数学真是一个奇妙的玩意，需要静下心来细细品味呀。我们提炼一下刚才的过程： ? ? 当新增一个点时，我们只需计算新的均差即可： ?...(fi[0] - fi[1]) / float(xi[0] - xi[1]) # 求w，使用闭包函数 def get_w(i, xi): def wi(x): result

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因果推断学习笔记三——Uplift模型「建议收藏」

举个例子：对用户A和用户B都投放广告，投放广告后用户A的CVR（转化量/点击量）为5%，用户B的CVR为4%，那么是否就给用户A投广告呢？仅从投放广告后的结果来看是这样的。...具体步骤为： Step1：通过交叉验证的方式，每次预测一组，得到整个数据集的预测结果 m ^ \hat{m} m^和倾向得分 e ^ \hat{e} e^ e ( x ) = E [ W = 1 ∣ X..._{i} \in L\right\}}^{Y_{i}} \tag{30} τ^(x)=∣{ i:Wi=1,Xi∈L}∣1{ i:Wi=1,Xi∈L}∑Yi−∣{ i:Wi=0,Xi...∈L}∣1{ i:Wi=0,Xi∈L}∑Yi(30) 基于不同的样本子集训练多个CausalTree，用均值作为最终的结果 τ ^ ( x ) = B − 1 ∑ b = 1 B τ ^ b...Qini 系数定义如下: 其中，用户下单是指输出结果为1 可以看出，Qini 系数分母是实验组和对照组的总样本量，如果实验组和对照组用户数量差别比较大，结果将变得不可靠。

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bp神经网络及matlab实现_bp神经网络应用实例Matlab

上一层的输出作为下一层输入（数据的联系如图中连线所示）单个神经元单个的神经元如上图所示。 x i x_i xi为输入， w i w_i wi代表权重， θ i θ_i θi代表阈值。...总之，一个神经元需要四个参数和一个函数才能得到输出（输入、权重、阈值、偏置还有激活函数）具体数学表达为： n e t i = ∑ i = 0 n x i w i = x 1 w 1 + x 2 w...2 . . . net_i=\sum_{i=0}^n x_iw_i=x_1w_1+x_2w_2… neti=∑i=0nxiwi=x1w1+x2w2......如果没有激活函数，无论网络有多少层，输出都只能是输入的线性组合，这样就形成了原始的感知机。反向传播反向传播是这个算法的精髓！上文已经形象的说明了反向传播的大致原理。...截图了一小部分：首先我先将数据导入到Matlab的变量中，X代表训练集和验证集的吸光度数据，Y代表训练集和验证集的辛烷值。

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详解误差反向传播算法推导

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...{\partial u}{\partial w_i} ∂wi∂E=−(r−y)∂u∂f(u)∂wi∂u u u u对 w i w_i wi求导的结果只和 x i x_i xi相关： ∂...u ∂ w i = x i \frac{\partial u}{\partial w_i} = x_i ∂wi∂u=xi 整理下上面两个式子，得到： ∂ E ∂ w i = − ( r − y...)) 将激活函数的导数代入上面整理结果得到： ∂ E ∂ w i = − ( r − y ) x i f ( u ) ( 1 − f ( u ) ) \frac{\partial E}{\partial...w_i} = -(r-y)x_i f(u)(1-f(u)) ∂wi∂E=−(r−y)xif(u)(1−f(u)) 由于输出结果 y = f ( u ) y=f(u) y=f(u)，所以单层感知器的权重调整值为

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BatchNormalization

简介 Batch Norm（Batch Normalization）是以进行时学习的 mini-batch 为单位，按 mini-batch 进行正规化（即就是进行使数据分布的均值为 0、方差为 1）。...∑i=1mxiσB2←1m∑i=1m(xi−μB)2xi^←xi−μBσB2+εyi←γxi^+β≡BNγ,β(xi)\begin{array}{c} \mu_B \leftarrow \frac{1}...\equiv \mathrm{BN}_{\gamma,\beta}(x_i) \end{array} μB←m1∑i=1mxiσB2←m1∑i=1m(xi−μB)2xi^←σB2...+εxi−μByi←γxi^+β≡BNγ,β(xi) 其中，是一个微小值（比如），是为了防止出现导致除零的情况；最后一项是对进行缩放和平移。...= 2: N, C, H, W = x.shape x = x.reshape(N, -1) out = self.

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分类问题数据挖掘之分类模型

介绍了一种基于遗传算法的聚类分析方法,采用浮点数编码方式对聚类的中心进行编码,并用特征向量与相应聚类中心的欧氏距离的和来判断聚类划分的质量,通过选择、交叉和变异操作对聚类中心的编码进行优化,得到使聚类划分效果最好的聚类中心...比如，输入值X1, X2, ..., Xn 和它们的权系数：W1, W2, ..., Wn，求和计算出的 Xi*Wi ，产生了激发层 a = (X1 * W1)+(X2 * W2)+......+(Xi * Wi)+...+ (Xn * Wn)。其中，Xi 是各条记录出现频率或其他参数，Wi是实时特征评估模型中得到的权系数。算法描述： ?...为了保证算法的收敛性，学习率必须小于某一上限，一般取01而且越接近极小值，由于梯度变化值逐渐趋于零，算法的收敛就越来越慢。...针对具体的网络结构模型和学习样本，都存在一个最佳的学习率和惯性因子，它们的取值范围一般0～1之间，视实际情况而定。

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朴素贝叶斯以及三种常见模型推导

:伯努利假设是伯努利分布(其实应该是多变量伯努利分布),多项式假设是多项式分布,而高斯也就是假设是高斯分布(其实是多变量高斯分布).然后,我们细化到三种不同类型的朴素贝叶斯理论中....两个向量直接相乘,并不能得到最终的结果....1,假设xi=1x_i=1xi=1的概率是μ∈[0,1]\mu \in [0,1]μ∈[0,1],并且∑i=1dμi=1\sum_{i=1}^d \mu_i=1∑i=1dμi=1,则将得到离散分布...)是一个多项式分布.这样对应关系就是: 文档分类中的d维字典(d个特征)对应于多项式分布中的向量的d个维度; 文档分类中,词wiw_iwi出现与否,对应于d维向量中xi∈0,1x_i \in {0,1...,I(x)结果为1,如果x为假,I(x)=0.用语言描述来说,P(Y=ck)P(Y=c_k)P(Y=ck)这个概率等于在N个样本的数据集中,类别为ckc_kck的样本所占的比例.

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「R」绘制分组排序点图

我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。...在 R 包中，我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图，用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较，这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题，我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。...下面是一个使用示例，通过构建一个示例数据进行绘图，展示如何传入分组变量和值变量、分组标签位置、排序以及点的透明度等： set.seed(1234) data <- data.frame( yval...使用 ggplot2 实现这个图我遇到了不少难点，在实现的过程中除了深入理解了 ggplot2，我也同时感受到了它的灵活和限制。...我尝试过 geom_ribbon() 和 geom_area() 来实现都不行。我最后使用了 geom_rect()，我是怎么保证矩形画出来的填充跟背景效果一致的？

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机器学习(33)之局部线性嵌入(LLE)【降维】总结

比如我们有一个样本x1,我们在它的原始高维邻域里用K-近邻思想找到和它最近的三个样本x2,x3,x4. 然后我们假设x1可以由x2,x3,x4线性表示，即： ? 其中w12，w13，w14为权重系数。...现在将矩阵化的两个式子用拉格朗日子乘法合为一个优化目标： ? 对W求导并令其值为0得： ? 其中 λ′=−0.5*λ为一个常数。权重系数Wi为： ?...现在得到了高维的权重系数，希望这些权重系数对应的线性关系在降维后的低维一样得到保持。假设n维样本集{x1,x2,...,xm}在低维的d维度对应投影为{y1,y2,......为了得到标准化的低维数据，一般也会加入约束条件如下： ? 首先将目标损失函数矩阵化： ? 如果令M=(I−W)^T(I−W),则优化函数转变为最小化下式：J(Y)=tr(Y^TMY),tr为迹函数。...3) 由权重系数向量Wi组成权重系数矩阵W,计算矩阵M=(I−W)T(I−W)。 4) 计算矩阵M的前d+1个特征值，并计算这d+1个特征值对应的特征向量{y1,y2,...yd+1}。

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神经网络介绍—利用反向传播算法的模式学习

接着是求和计算出的Xi*Wi ，产生了激发层a，换一种方法表示： a = (X1 * W1)+(X2 * W2)+...+(Xi * Wi)+...+ (Xn * Wn) 阈值称为 theta。...请注意输出可以是连续的，因为它也可以由一个squash 函数s（或sigma）判定，该函数的自变量是a，函数值在0 和1 之间，y=s(a)。 ? 图 1....让我们回想一下当SUM(Xi * Wi) >= theta 时TLU 在临界点时输出的是1 而不是0，这相当于说临界点是出现在SUM(Xi * Wi)+ (-1 * theta) >= 0 的时候。...这样，当SUM(Xi * Wi)+ (-1 * theta) >= 0 时，y=1，反之y=0。在训练过程中，神经网络输入：一系列需要分类的术语示例；它们的正确分类或者目标。...但是n 几乎总是影响多个输出节点，也许会影响每一个输出结点，这样，d(n) 可以表示为： SUM(d(j)*W(n,j)) 这里 j 是一个从n 获得输入的输出节点，联系起来，我们就得到了一个训练规则，

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简单易懂的讲解深度学习（入门系列之八）

接着是求和计算出的Xi*Wi ，产生了激发层a，换一种方法表示： a = (X1 * W1)+(X2 * W2)+...+(Xi * Wi)+...+ (Xn * Wn) 阈值称为 theta。...请注意输出可以是连续的，因为它也可以由一个squash 函数s（或sigma）判定，该函数的自变量是a，函数值在0 和1 之间，y=s(a)。 ? 图 1....让我们回想一下当SUM(Xi * Wi) >= theta 时TLU 在临界点时输出的是1 而不是0，这相当于说临界点是出现在SUM(Xi * Wi)+ (-1 * theta) >= 0 的时候。...这样，当SUM(Xi * Wi)+ (-1 * theta) >= 0 时，y=1，反之y=0。在训练过程中，神经网络输入：一系列需要分类的术语示例；它们的正确分类或者目标。...但是n 几乎总是影响多个输出节点，也许会影响每一个输出结点，这样，d(n) 可以表示为： SUM(d(j)*W(n,j)) 这里 j 是一个从n 获得输入的输出节点，联系起来，我们就得到了一个训练规则，

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理解EM算法

高斯混合模型的样本可以看作是这样产生的：先从k个高斯分布中选择出一个，选择第i个高斯分布的概率为wi，再由第i个高斯分布N(x,μi,∑i)产生出样本数据x。...然后求下界函数的极大值，得到参数新的估计值θt+1，再以当前的参数值θt+1计算隐变量的概率分Qt+1布，构造出新的下界函数，然后求下界函数的极大值得到θt+2。如此反复，直到收敛。...假设有一批样本{x1,...,xi}。为每个样本xi增加一个隐变量zi，表示样本来自于哪个高斯分布。这是一个离散型的随机变量，取值范围为{1,..,k}，取每个值的概率为wi。...对∑j求梯度并令梯度为0，根据正态分布最大似然估计的结论，可以解到 ? 最后处理w。上面的目标函数中，只有In wj和w有关，因此可以简化。由于wi有等式约束 ? ，因此构造拉格朗日乘子函数 ?...对w求梯度并令梯度为0，可以得到下面的方程组 ? 最后解得 ? 由此得到求解高斯混合模型的EM算法流程。

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机器学习常见的算法面试题总结

关于这个权重值w一般使用最大似然法来估计，比如yi=1的概率是pi,则yi=0的概率是1-pi，那么观测概率为p(yi)=pi^yi*(1-pi)^(1-yi)这个这个最大似然函数为（hw(xi)^yi...*xi)-log(1+exp(w*xi)))，估计这个L(w)的极大值就可以得到w的估计值。...注意：这里的w0不受正则化影响关于LR的多分类：softmax softmax:假设离散型随机变量Y的取值集合是{1,2,.....与分离超平面最近的样本点称为支持向量损失函数经验损失函数:sigma(1-yi(wxi+b)) (注意，如果该值小于0时直接取0即可) 合页损失函数：sigma(1-yi(wi+b)) + leama...，然后根据这两个变量构建一个二次规划问题，这个二次规划关于这两个变量解会更加的接近原始二次规划的解，通过这样的子问题划分可以大大增加整个算法的计算速度，关于这两个变量：其中一个是严重违反KKT条件的一个变量

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开篇：预备知识-3

假设我们现在有 1 位的二进制数据，我们可以选取的二进制符号有 0 或者 1。这两我们通过排列组合得到的结果有两种可能：0、1。如果可以选择 2 位的二进制数据呢？...对于上面的 01000001 二进制编码符号来说，如果保存它的变量是 float 类型，那么其表示的含义是一个小于 0 的浮点数。...因为如果这样写，那么这个数据就会先转换为 int 类型，也就是 10 进制的 65，然后再将 10进制的 65 这个值转换为对应的浮点数。而最终解码出来的值还是 65 这个数字。...对于上面的 01000001 二进制编码符号来说，如果保存它的变量是 double 类型，那么其表示的含义是一个小于 0 的浮点数。...但是到了计算机上面就不是这样的了，我们拿两数相加来举例子，如果我要计算 10 进制数 516 + 728。我们会在草稿纸上写下如下步骤： ? 结果等于 1244。

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【干货】理解深度学习中的矩阵运算

从任意一组网络模型权重w开始，目标是得到一个“最优”权重集合，以使给定的损失函数最小。几乎所有的神经网络都使用反向传播方法来找到这样一组权重。这个过程涉及权重值的变化如何影响输出。...回顾一下，f(x)是标量函数（使用简单的导数规则），f(x)是向量变量x（使用向量运算规则）的标量函数，f(x)是许多向量标量值函数，每个函数依赖于输入x的向量（使用矩阵微积分规则）。...如果你想知道为什么他们需要相等，考虑这样一个情况，每个神经元xi的输入都与权重wi相关（这里的标量函数类似于xi*wi），所以我们拥有和x一样多的w。另一个重要的假设是关于元素对角线性质。...基本上，该属性表明f(x)中的第i个标量函数是（仅）矢量x中第项的函数。想象常见的神经元模式你发现，这样做更有意义。输入xi的贡献与单个参数wi成比例。...接下来，有一些标量扩展函数是通过将矢量乘法/加入标量。该操作涉及将标量“扩展”到与矢量相同的维度，然后执行元素的乘法和加法操作。例如，y = x + b 被扩展到向量b ，并且被元素地添加到x。

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盘一盘 Python 系列 3 - SciPy

1 是阶数，因为在调用 splrep 时就把 k 设成 1 注：前两个 array 我只是发现这个规律，但解释不清楚为什么这样。...上面其实做的是在「标准点 x」上插值，那得到的结果当然等于「标准点 y」了。...2019-04-03，通常称为即期日，往后的日期分别是从即期日开始往后推 1W, 1M, 2M, 3M, 6M, 9M, 1Y 和 2Y 得到的。...其中 z 是标准正态分布变量 z ~ N(0, 1)。用之前的变量转化 x = lnST 得到 x 的解。显然 x 是个正态分布，均值为 lnS0 +(rT - 0.5σ2T)，方差是 σ2T。...、初始值、算法、限制条件和终止条件，得到一个 dict 类的结果 w。

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干货 | 一文看懂系列之理解神经网络

Xn作为神经元的输入，实际上相当于激发的强度或速率。 W1，W2 ... Wn是权重，相当于对触发的敏感性（sensitivity）。 Y是输出。...Xi·Wi的求和被称为激活（activation）。然后我们看这个值是否大于或等于触发阈值（θ），如果是，那么输出为1，如果不是，输出为0。这种网络称为感知机（Perceptron）。...它们是单层的，输出是二进制的。那么怎么用二进制输出表示空间？我们需要获得输出为0的区域和输出为1的区域。举个例子： ?...令 W1 = 1/2 ; W2 = 1/2 ; θ = 3/4 当 X1 = 0 时， X2 * 1/2 = 3/4 X2 = 3/2，即1.5 这意味着，如果X1为零，那么X2需要有一个值...得到线上面的结果的情况只有当X1和X2都为真值（True）时，这是AND的情况。 OR 当X1或X2为1时，输出为1，否则为0。

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CTR预估算法之FM, FFM, DeepFM及实践

一般的线性模型为： y = w 0 + ∑ i = 1 n w i x i y = w_0 + \sum_{i=1}^nw_ix_i y=w0+∑i=1nwixi 从上面的式子中看出，一般的线性模型没有考虑特征之间的关联..._{i=1}^{n}\sum_{j=i+1}^nw_{ij}x_ix_j y=w0+∑i=1nwixi+∑i=1n∑j=i+1nwijxixj 该多项是模型与线性模型相比，多了特征组合的部分...) y ∈ ( 0 , 1 ) y\in(0,1) y∈(0,1)是预测的CTR， y F M y_{FM} yFM是FM部分得到的结果， y D N N 是 D N N 部分的结果 y_{...} = w_0 + \sum_{i=1}^nw_ix_i + \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=i+1}^n x_ix_j yFM=w0+∑i=1nwixi+∑i=...a ( 0 ) a^{(0)} a(0)是输入神经网络的向量，然后通过如下方式前向传播： a l + 1 = σ ( W ( l ) a ( l ) + b ( l ) ) a^{l+1} = \sigma

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BZOJ 3680: 吊打XXX【模拟退火算法裸题学习，爬山算法学习】

Input 输入第一行为一个正整数n(1的数目。接下来n行,每行三个整数xi，yi，wi，表示第i个gty的横坐标，纵坐标和重力。...对于100%的数据，1xi,yi<=100000 Output 输出1行两个浮点数（保留到小数点后3位），表示最终x的横、纵坐标。...id=3680 分析：我反正是被坑死啦，这题谁跟我说是水题的，！！！！！...思路：puts("nan nan");得AC//BZOJ貌似是这个样子的呢，很多题这样写都会AC 爬山就够了，模拟退火也可以。...于是我们引入一个温度变量T，膜你退火的过程，温度逐渐下降。

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