引言Softmax函数是深度学习领域中一个重要且基础的工具，特别是在分类任务中被广泛应用。...Softmax是一种归一化函数，它将一个任意的实数向量转换为一个概率分布。给定输入向量 z=[z1,z2,…,zn]，Softmax的定义为：其主要特点有：输出总和为1：可以理解为概率分布。...输出：一个长度为分类类别数的向量，表示每个类别的概率。2.2 注意力机制Softmax函数在注意力机制中用于计算注意力权重，从而突出输入中重要的部分。...2.3 强化学习在策略梯度方法中，Softmax用于计算策略分布，用来选择动作的概率。3....5.3 Sparsemax替代在某些任务中，Sparsemax可以作为Softmax的替代，它会生成稀疏的概率分布。6.
函数说明 可以直接获取网址重定向(302，301)之后的地址 函数源码 此处内容需要评论回复后方可阅读 使用示例 //使用默认ua echo get_location('http://example.com...MttCustomUA/2 QBWebViewType/1 WKType/1'; echo get_location('http://example.com'，$ua); 如无特殊说明《Moleft 专用函数库...(四) - 获取网址重定向之后地址》为博主MoLeft原创，转载请注明原文链接为：https://moleft.cn/post-157.html
概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数...PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。...数学表示 PDF：如果XX是连续型随机变量，定义概率密度函数为fX(x)fX(x)f_X(x)，用PDF在某一区间上的积分来刻画随机变量落在这个区间中的概率，即 Pr(a≤X≤b)=∫bafX(x)dxPr...另外，在现实生活中，有时候人们感兴趣的是随机变量落入某个范围内的概率是多少，如掷骰子的数小于3点的获胜，那么考虑随机变量落入某个区间的概率就变得有现实意义了，因此引入分布函数很有必要。 2....分布函数的意义 分布函数F(x)F(x)在点xx处的函数值表示XX落在区间(−∞,x](−∞,x]内的概率，所以分布函数就是定义域为RR的一个普通函数，因此我们可以把概率问题转化为函数问题，从而可以利用普通的函数知识来研究概率问题
一般的做法就是在网页中，直接编写几个函数，有的在代码被加载的时候就被浏览器处理，或者使用类似下面的代码来触发实现函数的相关功能。...使用监听器的方法很简单，就是先获取页面中的某个元素，然后对这个元素使用监听器，定义监听的事件和对应的事件处理函数，就上文例子可以使用下面语句代替： document.getElementById('link...window.onload 事件 onload 事件只有在整个页面已经完全载入的时候才会被触发，我们将 JavaScript 代码写进 onload 事件中，就可以保证在 HTML 元素被加载完成之后，...结合监听器和 window.onload 实现页面加载完处理多个函数 这里需要特别提到监听器的一个优势：可以为一个元素上的同一个事件添加或者去除多个处理函数。...这样，就实现了页面加载完成之后处理多个函数了。 ----
这个程序不是跨平台的，因为 _popen 是 windows 下的，它不是标准库函数，但 linux 下也有类似的，就叫 popen 。另外， ipconfig 也是 windows 独有的。...在 linux 下有一个 ifconfig 。
利用泰勒展开三项，做一个近似，我们可以很清晰地看到，最终的目标函数只依赖于每个数据点的在误差函数上的一阶导数和二阶导数。...4、自定义损失函数 在实际的业务场景下，我们往往需要自定义损失函数。这里给出一个官方的 链接 地址 5、Xgboost调参 由于Xgboost的参数过多，使用GridSearch特别费时。...(used to safeguard optimization) “multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class（类别个数...没行数据表示样本所属于每个类别的概率。...缺省值为0（在L1上没有偏置项的正则，因为L1时偏置不重要） （6）eta [default=0.3] 为了防止过拟合，更新过程中用到的收缩步长。在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。
XGBoost会一直分裂到指定的最大深度(max_depth)，然后回过头来剪枝。如果某个节点之后不再有正值，它会去除这个分裂。...gamma[默认0] 在节点分裂时，只有分裂后损失函数的值下降了，才会分裂这个节点。Gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。 这个参数的值越大，算法越保守。...objective[默认reg:linear] 这个参数定义需要被最小化的损失函数。最常用的值有： binary:logistic 二分类的逻辑回归，返回预测的概率(不是类别)。...multi:softmax 使用softmax的多分类器，返回预测的类别(不是概率)。 在这种情况下，你还需要多设一个参数：num_class(类别数目)。...multi:softprob 和multi:softmax参数一样，但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。
XGBoost的优点 2.1 正则化 XGBoost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。...注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行，XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。XGBoost的并行是在特征粒度上的。...2.3 灵活性 XGBoost支持用户自定义目标函数和评估函数，只要目标函数二阶可导就行。...在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。...(used to safeguard optimization) “multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class（类别个数
xgboost利用泰勒展开三项，做一个近似，我们可以很清晰地看到，最终的目标函数只依赖于每个数据点的在误差函数上的一阶导数和二阶导数。...'{print $2}' | xargs -i -t mv ./{}.cc ./{}.cpp 实际上，对XGBoost的源码进行走读分析之后，能够看到下面的主流程： cli_main.cc: main...(used to safeguard optimization) “multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class（类别个数...没行数据表示样本所属于每个类别的概率。...在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。
1.1 目标函数确定和树的复杂度介绍 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是对梯度提升树的改进，并且在损失函数中加入了正则化项。...:linear] reg:linear：线性回归 reg:logistic： 逻辑回归 binary:logistic：二分类逻辑回归，输出为概率 multi:softmax：使用softmax的多分类器...，返回预测的类别(不是概率)。...在这种情况下，你还需要多设一个参数：num_class(类别数目) multi:softprob：和multi:softmax参数一样，但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。...小结 XGBoost 算法是对 GBDT 的改进，在损失函数中增加了正则化项，综合考虑了模型的结构风险 XGBoost 使用自己的分裂增益计算方法来构建强学习器
标签：VBA，自定义函数 这个自定义函数来自于forum.ozgrid.com，可以在指定表中查找多个值，并返回一组结果，而这些结果可以传递给另一个函数。...该函数代码如下： Public Function MultiVLookup(ReferenceIDs As String, Table As Range, TargetColumn As Integer
XGBoost参数 XGBoost的参数可以分为三种类型：通用参数、booster参数以及学习目标参数 General parameters：参数控制在提升（boosting）过程中使用哪种booster...在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。...缺省值为0（在L1上没有偏置项的正则，因为L1时偏置不重要） Task Parameters objective [ default=reg:linear ] 定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下...(used to safeguard optimization) “multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class（类别个数...每行数据表示样本所属于每个类别的概率。
在这种情况下，负梯度是基于概率预测的梯度，而不是直接的残差。 在GBDT中，无论是分类还是回归问题，都使用CART算法中的回归树来拟合负梯度。这是因为负梯度是连续值，需要用回归树来进行拟合。...XGBoost XGBoost，全称为eXtreme Gradient Boosting，是一种基于提升算法（Boosting）的机器学习算法，旨在通过组合多个弱分类器来生成一个强大的分类器。...XGBoost使用的基学习器是CART（Classification and Regression Trees）回归树。在每一步迭代中，算法选择分裂特征和切分点以最大程度地降低目标函数的值。...') 除了'multi:softmax'，XGBoost中还有其他的objective损失函数参数选项。...'multi:softprob'：用于多分类问题，输出每个类别的概率。 'multi:softmax'：用于多分类问题，输出每个类别的预测结果。
在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。...缺省值为0（在L1上没有偏置项的正则，因为L1时偏置不重要） Task Parameters objective [ default=reg:linear ] 定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下...“binary:logistic” –二分类的逻辑回归问题，输出为概率。 “binary:logitraw” –二分类的逻辑回归问题，输出的结果为wTx。...(used to safeguard optimization) “multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class（类别个数...没行数据表示样本所属于每个类别的概率。
用 Show 函数组合多个图形在同一个坐标系下. （点击图片下方，查看清晰原图）
这使预测为0或1，而不是产生概率。（SVM就是铰链损失函数） count:poisson –计数数据的泊松回归，泊松分布的输出平均值。...aft_loss_distribution：survival:aft和aft-nloglik度量标准使用的概率密度函数。...multi:softmax：设置XGBoost以使用softmax目标进行多类分类，还需要设置num_class（类数） multi:softprob：与softmax相同，但输出向量，可以进一步重整为矩阵...自定义损失函数和评价指标： eval_metric：验证数据的评估指标，将根据目标分配默认指标（回归均方根，分类误差，排名的平均平均精度），用户可以添加多个评估指标 rmse，均方根误差；rmsle：均方根对数误差...缺少的值可以用DMatrix构造函数中的默认值替换： dtrain = xgb.DMatrix(data, label=label, missing=-999.0) # 3.可以在需要时设置权重： w
在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。缺省值为0.3 。...缺省值为0（在L1上没有偏置项的正则，因为L1时偏置不重要）。...“binary:logistic”—— 二分类的逻辑回归问题，输出为概率。 “binary:logitraw”—— 二分类的逻辑回归问题，输出的结果为wTx。...(used to safeguard optimization) “multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class（类别个数...没行数据表示样本所属于每个类别的概率。
2.5 gamma 参数默认值是0，我们都知道，XGBoost在分裂节点时都会看分裂后损失函数的增益，只有增益大于一个阈值，才会对节点进行分裂。...2.10 lambda 参数默认值是1，权重的L2正则化项（类似于Ridge Regression），该参数是用来控制XGBoost中的正则化部分的，一般很少用，但是在减少过拟合方面，该参数应该还是能起到很大作用的...3.1 objective 参数默认值是reg:linear，该参数就是用来定义需要被最小化的损失函数的，最常用的值有如下几个： binary:logistic 二分类的逻辑回归，输出的是分类的概率，不是具体的类别...multi:softmax 返回的是具体的类别，不是概率。在使用该参数的情况下，还需要设置另外一个参数：num_class，具体划分的类别数目。...multi:softprob 和multi:softmax一样，只不过返回的是样本属于各个类别的概率，而不再是具体的类别。
Jensen不等式 组合数与信息熵的关系 2、机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验 概率论基础 古典概型 贝叶斯公式 先验分布/后验分布/共轭分布 常见概率分布 泊松分布和指数分布的物理意义...回归 广义线性回归 L1/L2正则化 Ridge与LASSO Elastic Net 梯度下降算法：BGD与SGD 特征选择与过拟合 Softmax回归的概念源头 最大熵模型 K-L散度...算法详解 12、XGBoost实践 自己动手实现GBDT XGBoost库介绍 Taylor展式与学习算法 KAGGLE简介 泰坦尼克乘客存活率估计 13、SVM 线性可分支持向量机 软间隔的改进...损失函数的理解 核函数的原理和选择 SMO算法 支持向量回归SVR 14、SVM实践 libSVM代码库介绍 原始数据和特征提取 调用开源库函数完成SVM 葡萄酒数据分类 数字图像的手写体识别...前向/后向算法 HMM的参数学习 Baum-Welch算法详解 Viterbi算法详解 隐马尔科夫模型的应用优劣比较 24、HMM实践 动手自己实现HMM用于中文分词 多个语言分词开源包的使用和过程分析
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