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在不同的任务中，我应该选择哪种机器学习算法？

首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。...强化学习是机器学习的一个领域，它关注的是软件agent应该如何在某些环境中采取行动，以最大化累积奖励的概念。 ? 想象一下，你是一个机器人，在一个陌生的地方，你可以完成活动并从所处的环境中获得奖励。...由于这个算法计算了属于每个类的概率，你应该考虑到概率与0或1的不同，并将其与所有对象的平均值进行比较，就像我们在线性回归中所做的那样。这样的损失函数是交叉熵的平均值: ?...逻辑回归的好处是，它采用线性组合的特征，并应用非线性函数(sigmoid函数)，所以它是一个非常非常小的神经网络实例！ 3.决策树 另一种流行且易于理解的算法是决策树。...你应该在一些向量上计算投影，以最大化你的数据的方差，并且尽可能地将信息丢失的概率降低。令人惊讶的是，这些向量是来自数据集的特征相关矩阵的特征向量。 ?

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Python 非线性规划 scipy.optimize.minimize

在 python 里用非线性规划求极值，最常用的就是 scipy.optimize.minimize()，本文记录相关内容。...简介 scipy.optimize.minimize() 是 Python 计算库 Scipy 的一个功能，用于求解函数在某一初始值附近的极值，获取 一个或多个变量的标量函数的最小化结果 ( Minimization...注意：**这个函数常用于非线性规划的极值求解，只给出一个极值，并且不保证全局最优 函数定义 函数格式 scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method...method str or callable, optional 求解器的类型，如果没有给出，则根据问题是否有约束或边界，选择 BFGS、 L-BFGS-B、 SLSQP 中的一个。...如果它是可调用的，它应该返回黑森矩阵 hessp callable, optional 目标函数的 Hessian 乘以任意向量 p。

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Scipy 中级教程——优化

在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。 1. 单变量函数最小化 假设我们有一个单变量函数，我们想要找到使其取得最小值的输入。...minimize_scalar 函数会返回一个包含最小值和最优点的结果对象。 2. 多变量函数最小化 对于多变量函数的最小化，我们可以使用 scipy.optimize.minimize 函数。...scipy.optimize.minimize 函数支持添加等式约束和不等式约束。...总结 Scipy 的优化模块提供了多种工具，适用于不同类型的优化问题。通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的优化功能。...在实际应用中，根据具体问题的特点选择合适的优化方法，并深入学习相关的数学理论和算法，将有助于更好地解决实际问题。希望这篇博客对你有所帮助！

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Python数学建模系列（三）：规划问题之非线性规划

非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ 自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 昵称：海轰 标签：程序猿｜C++选手｜学生 简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，有幸拿过一些国奖...比如 fun = x^2 + y^2 + xy ,有很多常用库完成，比如cvxpy 非凸函数的非线性规划(求极值)，可以尝试以下方法: 纯数学方法，求导求极值 神经网络、深度学习(反向传播算法中链式求导过程...) scipy. optimize. minimize scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp...=None,bounds= None,constaints=() , tol= None,Callback= None, options=None) fun:求最小值的目标函数 args:常数值 constraints...((2)) res = minimize(fun(args), x0, method='SLSQP') res 例题 - 2 计算 (2+x_1)/(1+x_2) - 3x_1 + 4x_3 的最小值

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从零开始学量化（六）：用Python做优化

最小二乘优化（least_squares）和曲线拟合(curve_fit) 一元优化问题（minimize_scalar)和一元方程数值解(root_scalar) 多元方程求根（root) 1，4中得到的是给定区间内的局部最优解...，2中得到的是全局最优解，每个函数下有若干方法可以选择。...scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hess=None, hessp=None, bounds=None,...如果要加入bounds（变量的区间），方法必须选L-BFGS-B、TNC、SLSQP中的一种 如果要加入constraint（变量的约束），方法必须选COBYLA、SLSQP、trust_constr中的一种...constraint的设定相对麻烦一些，以SLSQP为例，通过字典的格式输入，分为等式约束和不等约束： type参数设定为'eq'表示等式约束,设定为'ineq'表示不等式约束 fun参数设定约束表达式

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机器学习作业2-逻辑回归

一、算法要求 学生有两门考试成绩，预测学生的入学结果，即两个参数的拟合情况 题一 线性拟合，预测学生录取情况 题二 非线性拟合，预测学生录取情况，正则化逻辑回归 通过做这道题发现，选择哪种拟合方式...# array([ -0.1 , -12.00921659, -11.26284221]) 拟合参数 这里使用 scipy.optimize.minimize 去寻找参数 import...) # fun-损失函数，x0-待拟合函数的参数，args-输入样本数据，method-梯度下降的处理方法，jac-训练方法，这里选择梯度下降 print(res) fun: 0.20349770426553998...status: 0 success: True x: array([-25.16557602, 0.20626565, 0.20150593]) 用训练集预测和验证 实际工程中，...不应该用训练集来做预测和验证，交叉校验和册数数据的选择另有讲究，这里是练习题，不做那么多讲究了，达到学习目的即可。

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原创 | 谷歌JAX 助力科学计算

2)向量化 无论是科学计算或者机器学习的研究中，我们都会将定义的优化目标函数应用到大量数据中，例如在神经网络中我们去计算每一个批次的损失函数值。...下面结合几个例子，说明这一用法： vmap有3个最重要的参数： fun: 代表需要进行向量化操作的具体函数； in_axes：输入格式为元组，代表fun中每个输入参数中，使用哪一个维度进行向量化； out_axes...: 经过fun计算后，每组输出在哪个维度输出。...静态编译大大加速了程序的运行速度。如图1 所示。 图 1  tensorflow和JAX中的XLA backend 2.JAX在科学计算中的应用 分子动力学是现代计算凝聚态物理的重要力量。...力场参数的优化在原文中则分别使用了两种拟牛顿优化方法——L-BFGS和SLSQP。这通scipy.optimize.minimize函数实现,其中向该函数直接传入JAX求解梯度的方法以提高效率。

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linux中使用boost.python调用c++动态库的方法

所以，如果c++中还定义了一个重载的 float add(float a,float b); 可能编译生成的名字就叫类似于 EFaddGH这样的，同样包含了函数名、入参、返回值等信息，所以c++可以重载...，所以，不管是使用哪种办法调用c++动态库，都需要python加载这些动态库，具体python代码如下： from ctypes import * ctypes.CDLL("libssl.so", mode...补充：当采用boost.python的方式调用c++动态库的时候，我无法处理引用类型，比如 string& recv_answer 用来接收返回结果，被识别为 string{lvalue},而我的python...所以我就手动将 string& recv_answer的string类型的引用，改写成 char * recv_answer_c 格式，就是改成 C 语言的风格，然后用下面的方式传入 recv_answer_c...#采用 bytes 的方式，为变量预先分配空间，保证不会段错误 temp = bytearray(1000) recv_answer_c= bytes(temp) 总结： 以上就是这篇文章的全部内容了，

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linux中使用boost.python调用c++动态库的办法

所以，如果c++中还定义了一个重载的 float add(float a,float b); 可能编译生成的名字就叫类似于 EFaddGH这样的，同样包含了函数名、入参、返回值等信息，所以c++可以重载...，所以，不管是使用哪种办法调用c++动态库，都需要python加载这些动态库，具体python代码如下： from ctypes import * ctypes.CDLL("libssl.so", mode...补充：当采用boost.python的方式调用c++动态库的时候，我无法处理引用类型，比如 string& recv_answer 用来接收返回结果，被识别为 string{lvalue},而我的python...所以我就手动将 string& recv_answer的string类型的引用，改写成 char * recv_answer_c 格式，就是改成 C 语言的风格，然后用下面的方式传入 recv_answer_c...#采用 bytes 的方式，为变量预先分配空间，保证不会段错误 temp = bytearray(1000) recv_answer_c= bytes(temp) 总结： 以上就是这篇文章的全部内容了，

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性能测试误差对比研究（三）

（PS：其实还有四） Part1加锁资源 在相对复杂的性能测试场景中，我们往往都会用到线程安全类来达到线程安全的目的，再次我的思路就是，如果有现成的安全类，就采用JDK自带的线程安全类，如果没有合适的线程安全类...，我们就需要实现线程安全功能，我一般直接使用synchronized关键字来完成，如果需要初始化的，我全部采用static修饰，加载的时候就初始化完成。...1线程安全类 增加一个线程安全类对象属性private static final AtomicInteger fun = new AtomicInteger()，其实在代码中已经引用了一个相同类型的对象来记录总的请求次数...costs.add(end - start) } countDownLatch.countDown() } 这次我依然把时间算在请求耗时中，这里的结论应该和之前日志输出的结论有一半是一致的...关于性能测试中的多线程技术，我改天找个机会再单独说一说。

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RFM模型及R语言实现

，根据分位数曲线的拐点来分也可以），采用100、10、1加权得到RFM得分表明了125个RFM魔方块。...而Stone,Bob通过对信用卡的实证分析,认为各个指标的权重并不相同,应该给予频度最高,近度次之,值度最低的权重。...这里我们采用加权方法：WR=2 WF=3 WM=5的简单加权法（实际情况需要专家或营销人员测定）；具体选择哪种聚类方法和聚类数需要反复测试和评估，同时也要比较三种方法哪种方式更理想！...输出结果后将R、F、M三个字段分类与该字段的均值进行比较，利用Excel软件的条件格式给出与均值比较的趋势！...# aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE) #统计每个用户的购买总值 salesM=aggregate(sales[,2],list(sales$CustomerId

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Kotlin学习之路（4）函数的运用

④ Kotlin 新增了关键字 fun，这个fun类似Java中 关键字class ⑤ Java声明输入参数格式 “变量 变量名称”而Kotlin 前面说过参数的命名 “变量名称：变量类型” ⑥...【输入输出参数的变化】 输入参数的格式 举几个例子 //没有输入也没有输出函数 fun getDinner(){ tv_text.text = "动物园"...} 输出参数的格式 举个栗子 //Unit类型表示表示没有返回值 也可以直接省略Unit声明 fun getDinnerUnit():Unit{ tv_text.text...在Java体系中，可变参数可以采用“Object…args”的形式。但是在Kotlin中新增了关键字vararg,表示其后面的参数个数不确定。...for (item in array){ str = str + item.toString() + "," } } 小结 通过这次学习应该要掌握的技能

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多态实现-虚函数、函数指针以及变体

这样，在有虚函数的类的实例中这个表被分配在了这个实例的内存中，所以，当我们用父类的指针来操作一个子类的时候，这张虚函数表就显得由为重要了，它就像一个地图一样，指明了实际所应该调用的函数。...不同的编译器采用不同的name mangling系统，还会有很多其他的问题导致不同编译生成的目标文件不能互相链接，因为name mangling只是C++ ABI中很少的一部分，例如异常处理（exception...但是，在现在的很多编译器中，大多采用的是Itanium C++指定的mangling标准。...对象，我们在进行ptr->Print()调用的时候，并不知道b所指对象的具体类型，但是有两点很清楚： 无论ptr对应哪种对象，我们总是可以通过ptr找到对应对象的vtbl 无论ptr对应哪种对象，Print...在写本文的时候，查阅了相关资料，有些作者得出的结论是variant+visit性能优于传统的虚函数，而有些却是比传统的虚函数实现方式慢，所以具体采用哪种方式，需要依赖于具体的使用场景。

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我花了一年时间研究不确定性估算，写下了这份最全指南

如果我们添加更多的点，红色阴影区域将变得越来越窄，而其中蓝色点数仍将具有差不多的比例。然而，理论上真正的平均值应该有95％时间处于红色阴影区域内。 我之前提到，置信区间的公式仅适用于一些宽松的假设。...由于所有结果都是0或1，并且以相同（未知）概率绘制，我们知道1和0的数量遵循二项分布。这意味着“n个用户中 k个已转化”的情形的置信区间是Beta分布。...这个算法的核心是计算均值，但是是为n次再抽样（bootstrap）计算均值，其中每个bootstrap是我们观测中的随机样本（替换）。...我们也可以采用所有这些线并计算置信区间： pyplot.scatter(ts, ys, alpha=0.5, s=100) xys = list(zip(xs, ys)) curves = []...所以，如果你被问到下个月大象体重的范围是什么，你可以从图表中得到它。 第二个图找到了k和m的许多解，并显示了kx + m的不确定性。

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R语言︱数据分组统计函数族——apply族用法与心得

lapply的使用格式为： lapply(X, FUN, ...) lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象， 这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。...函数sapply是函数lapply的一个特殊情形，对一些参数的值进行了一些限定，其使用格式为： sapply(X, FUN,..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)...在vapply函数中总是会进行简化，vapply会检测FUN的所有值是否与FUN.VALUE兼容， 以使他们具有相同的长度和类型。...同时，lapply（x,fun），这个x的格式很重要，如果灌入的是list，在使用的时候，其实是先把x[[1]]，之后然后放入fun之中。也就是说，先拨开的list，然后再灌入。...输入应该单列，或者List格式的，整个多字节的数据框是不对的； 输出也只能是某一种形式，可以保存到list中的，比如此时的字符形式。 ———————————————————————————

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