上回咱们介绍了《关于移动游戏运营数据指标,这里有一份简单说明,请查收》,不少朋友们看完后留言希望出一期关于LTV的计算和预估科普贴,刚好最近才哥也在做这方面的数据处理。
使用OpenCV做图像处理与分析的时候,经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景,很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展,其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的,而且还会告诉你拟合的圆的半径是多少,简直是超级方便,另外一个常用到的场景就是曲线拟合,常见的是基于多项式拟合,可以根据设定的多项式幂次生成多项式方程,然后根据方程进行一系列的点生成,形成完整的曲线,这个车道线检测,轮廓曲线拟合等场景下特别有用。下面就通过两个简单的例子来分别学习一下曲线拟合与圆拟合的应用。
(1) plot是标准的绘图库,调用函数plot(x,y)就可以创建一个带有绘图的图形窗口(其中y是x的函数)。输入的参数为具有相同长度的数组(或列表);或者plot(y)是plot(range(len(y)),y)的简写。
如果数据比简单的直线更为复杂,我们也可以用线性模型来你和非线性数据。一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征,然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合,这种方法成为多项式回归。
幂定律又叫幂律,大量的事实表明,很多现象都服从类似于幂函数y=cx^a的形式,其中a是幂,而且通常是负数。
欠拟合:根本原因是特征维度过少,模型过于简单,导致拟合的函数无法满足训练集,误差较大; 解决方法:增加特征维度,增加训练数据; 过拟合:根本原因是特征维度过多,模型假设过于复杂,参数过多,训练数据过少,噪声过多,导致拟合的函数完美的预测训练集,但对新数据的测试集预测结果差。 过度的拟合了训练数据,而没有考虑到泛化能力。 解决方法:(1)减少特征维度;(2)正则化,降低参数值。
内容包括:基本幂法,逆幂法和移位幂法,QR分解,Householder变换,实用QR分解技术,奇异值分解SVD
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了多项式回归的基本思想,本小节主要介绍sklearn是如何对多项式进行封装的,之后介绍一种类似Linux中"|"管道的Pipeline类。
“Advice for applying machine learning:——Model selection and training/validation/test sets”
线性模型是一类常用的机器学习模型,通常用来解决回归问题,这时它叫线性回归模型,当然也可以用来解决分类问题,这时就改叫Logistics回归模型了。名字虽多,第一次接触可能还会对“线性”这个生僻词有点怵,不过,线性模型说到底,不过就是用线性方程来进行预测的机器学习模型。
欠拟合:根本原因是特征维度过少,模型过于简单,导致拟合的函数无法满足训练集,误差较大。
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
多项式回归(Polynomial Regression)顾名思义是包含多个自变量的回归算法,也叫多元线性回归,多数时候利用一元线性回归(一条直线)不能很好拟合数据时,就需要用曲线,而多项式回归就是求解这条曲线。
上次刚和小伙伴们学习过 PCA,PCA 主要用来降低数据特征空间的维度,以达到方便处理数据,减小计算开销,和数据降噪提高模型准确率的目的。
因为近期换了博客主题,对Latex的支持较弱,而且以后可能会很少写和数学有关的内容,所以下线了之前数学专题下的所有文章,但竟然有网友评论希望重新上线,我还以为那些东西没人看呢(⊙o⊙),最近抽空整理成pdf,需要的下载吧
在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案、MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案。这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案。
作者:陈辉 dau(Daily Active User)毫无疑问是互联网产品里最重要的指标之一(或许‘’之一‘’也可以去掉),每天的dau数据都会牵动着整个产品团队的心。因此,如果能对未来的dau进行
它是一种功能更强大的处理非线性问题的方法,它可以使用户自定义任意形式的函数,从而更加准确地描述变量之间的关系
上一篇讲到了,模型的拟合,以及运用系统的plot函数进行简单的回归诊断,得到了四幅图,大致可以判断模型的假设是否成立,然而,这还远远没有结束,这一篇我们将着重讲讲模型的诊断与优化改进,将会用到几个包,以及有许多的新概念,而我所使用的语言可能不规范,但主要是为了好理解.将术语讲得通俗些. 所谓回归诊断就是,验证模型当初的几个假设是否成立,它们分别是正太性假设,线性关系假设,同方差性假设,独立性假设.另外还涉及模型的优化,分别是多重共线性,离群点,高杠杆点,强影响点,以及相应的变量的选择和模型的选择.接下来就一
一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征,然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合,这种方法成为多项式回归。
一个坏消息: 2018年1月 教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。 这意味着职场新人和准备找工作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 一个好消息: 人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能,在中国人才缺口将超过500万人,而中国人工智能人才数量目前只有5万(数据来自工信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16
📷 以下内容带有部分提示性答案 无论是查找博客还是翻阅论文 大家还是要参照最全面的讲解哦~ 一、开发基础 TCP/IP C++虚函数 由两个部分组成的,虚函数指针与虚函数表 C++允许用户使用虚函数 (virtual function) 来完成“运行时决议 ”这一操作,这与一般的“编译时决定”有着本质的区别 “静态存储”和“动态存储” 静态存储:全局变量 动态存储:函数的形式参数 红黑树的原理 并发和并行的区别 https://www.jianshu.com/p/cbf9588b2afb 内存不够的情况下如
其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似,他们都是从感知机发展而来,支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法,能够胜任线性分类器,非线性分类器,线性回归问题,非线性回归问题中,甚至是离群值检测中,是应用最广泛的机器学习算法之一,本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理,下图是对鸢尾花数据集分类,可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出来,因为该数据集是线性可分的,左图是三种可能的分类方式,虚线基本没有办法将两种类别划分,另外
深层神经网络参数调优(二)——dropout、题都消失与梯度检验 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、dropout正则化 中文是随机失活正则化,这个是一种正则化的方式,之前学过L1、L2正则化,这个则是另一种思想的正则化。dropout,主要是通过随机减少一些神经元,来实现减少w和b,实现防止过拟合的。 1、主要做法 假设一个概率阈值p,对于神经网络中的所有神经元,在每一次FP、BP的时候,都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元,则不参与本次的运算,即不接收输入,也不输出结果。 2、具体
b. 考察的编程题不是很难,但考察的知识感觉很深入,会问一些其他面经和帖子上没见过的问题。
湍流促进了物理系统中跨尺度的能量/信息快速传输。这些特性对大脑功能很重要,但目前尚不清楚大脑内部的动态主干是否也表现出动荡。利用来自1003名健康参与者的大规模神经成像经验数据,我们展示了类似湍流的人类大脑动力学。此外,我们还建立了一个耦合振荡器的全脑模型,以证明与数据最匹配的区域对应着最大发达的湍流样动力学,这也对应着对外部刺激处理的最大敏感性(信息能力)。该模型通过遵循作为布线成本原则的解剖连接的指数距离规则来显示解剖学的经济性。这在类似湍流的大脑活动和最佳的大脑功能之间建立了牢固的联系。总的来说,我们的研究结果揭示了一种分析和建模全脑动态的方法,表明一种湍流样的动态内在主干有助于大规模网络通信。 2.简介
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章。 文末查看本文代码关键字,公众号回复关键字下载代码。 其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似,他们都是从感知机发展而来,支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法,能够胜任线性分类器,非线性分类器,线性回归问题,非线性回归问题中,甚至是离群值检测中,是应用最广泛的机器学习算法之一,本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理,下图是对鸢尾花数据集分类,可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出
今天的算法是插值,细分是牛顿插值。关于插值可能大家听到最多的就是图像插值,比如100元的摄像头有4K的分辨率???其实这里就是使用的插值算法,通过已经有的数据再生成一些,相当于提升了数据的量。如果我们想放大图像,我们需要使用过采样算法来扩展矩阵。
“Advice for applying machine learning:——Diagnosing bias vs. variance”
次幂在 Python 里面怎么做,我们可能想到说是不是用 2^3 就可以求次幂,其实不是的。
作者: GURCHETAN SINGH 翻译:张逸 校对:丁楠雅 本文共5800字,建议阅读8分钟。 本文从线性回归、多项式回归出发,带你用Python实现样条回归。 我刚开始学习数据科学时,第一个接触到的算法就是线性回归。在把这个方法算法应用在到各种各样的数据集的过程中,我总结出了一些它的优点和不足。 首先,线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系,但实际情况却很少是这样。为了改进这个问题模型,我尝试了多项式回归,效果确实好一些(大多数情况下都是如此会改善)。但又有一个新问题:当数据集的变量太多的时候
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
那么如何衡量不同模型的学习能力呢,我们将这个能力叫为:model capacity。正常上认为次幂数越高可表达的能力越大。目前随着硬件技术的发展,能构建的神经网络结构也越来越深。从以往数据来看,具有8个神经层的AlexNetd的数据量可以达到60MB,具有19个神经层的VGG网络的数据量大概为250MB左右,而在2015年新研究出的ResNet的152个神经层的数据量要多个GB的数据量,从而具有更高的学习能力,反映出更高维的特征。
在 MATLAB 中,多项式用一个行向量表示,行向量的元素值为多项式系数按幂次的降序排列。
[A,B,C,...] = textread(filename,format) 以指定的 format 将数据从文件filename 读入到 A、B、C 等变量中,直到整个文件读取完毕。将 filename 和 format输入指定为字符向量或字符串标量。textread 对于读取已知格式的文本文件非常有用。textread 可处理固定格式文件和任意格式文件。
2018年1月 教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。
您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单。
幂运算符有点特殊,当它左侧是一个一元运算符时,幂运算符优先级比它左侧的一元运算符优先级高;当它右侧有一个一元运算符时,幂运算符优先级比它右侧的一元运算符优先级低
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义,分类算法用于离散型分布预测,如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法;回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。
从理论分析入手把握大规模神经网络优化的规律,可以指导实践中的超参数选择。反过来,实践中的超参数选择也可以指导理论分析。本篇文章聚焦于大语言模型,介绍从 GPT 以来大家普遍使用的训练超参数的变化。
首先是在Python官网下载你计算机对应的Python软件,然后安装。安装过程基本都是傻瓜式,不做过多叙述,一路回车即可。
Given a number, and we have to calculate its square in Python.
萌新重新撸一遍基础,看看有哪些已经忘了的,顺便留下记录。 01 三引号 使用三重引号-("""或''')指定多行字符串。在三重引号中可以自由使用单引号和双引号。 ''' 女老师提问小明,女老师:
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法,它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵,然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
深度神经网络(DNN)在图像、语言处理等领域获得了巨大成功,而如何将这些网络部署在ASIC、FPGA等嵌入式设备仍是热门研究方向。结构搜索,以及传统的剪枝、量化等压缩方法,都可以有效减小模型的内存占用和计算量,故而已经成为模型部署前的必经工序。其中模型的量化操作简单,收益直观,可以在损失很小的精度的前提下轻松将模型大小压缩数倍,成倍的提升运算速度,故而一直是模型压缩的热点研究方向。
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