server { listen 80 default_server; server_name _; return 508; } 508 Loop Detected（服务器发现请求中出现一个无穷循环...） 有关“_”的说明，可参考官方说明：http://wiki.nginx.org/NginxVirtualHostExample。
工具介绍 树莓派 树莓派（Raspberry Pi）是一款基于Linux的单板机电脑，它只有巴掌大小，却有惊人的计算能力，你可以把它当做一台普通电脑。...树莓派最新的版本是树莓派3,较前一代树莓派2，树莓派3的处理器升级为了64位的博通BCM2837，并首次加入了Wi-Fi无线网络及蓝牙功能，加量不加价。...尽管他们可能连卡诺循环都不知道，甚至不知如何将水蒸汽中的动能转换为功，进而驱动电机发电。...命令，在树莓派中本地编译，这一步骤花费了作者几个小时。...使树莓派超频可以加快运算速度 把tensorflow部署到小车控制器坐在的电脑上（本地电脑），实际计算在本地进行（这样可以把tensorflow用到任何client里，不过需要联网运行） 把tensorflow
HTTP 状态码负责表示客户端 HTTP 请求的返回结果、标记服务器端的处理是否正常、通知出现的错误等工作。让我们通过本文的学习，好好了解一下状态码的工作机制。...1 状态码告知从服务器端返回的请求结果 状态码的职责是当客户端向服务器端发送请求时，描述返回的请求结果。 借助状态码，用户可以知道服务器端是正常处理了请求，还是出现了错误。...数字中的第一位指定了响应类别，后两位无分类 ? 这里写图片描述 只要遵守状态码类别的定义，即使改变 RFC2616 中定义的状态码，或服务器端自行创建状态码都没问题。...这里写图片描述 表示从客户端发来的请求在服务器端被正常处理了。 在响应报文内，随状态码一起返回的信息会因方法的不同而发生改变。...比如 使用 GET 方法时，对应请求资源的实体会作为响应返回； 使用 HEAD 方法时，对应请求资源的实体首部不随报文主体作为响应返回（即在响应中只返回首部，不会返回实体的主体部 分）。
这里就不从最简单的线性回归模型开始，而是直接选用卷积神经网络。 和python代码中训练模型的步骤一样，使用TensorFlow.js在浏览器中训练模型的步骤主要有4步: 加载数据。 定义模型结构。...上述代码实现了一个MnistData类，它有两个公共方法： nextTrainBatch（batchSize）：从训练集中返回一组随机图像及其标签。...nextTestBatch（batchSize）：从测试集中返回一批图像及其标签 为了检验上述代码是否工作正常，可以写一段代码显示加载的数据： async function showExamples(data...preds = model.predict(testxs).argMax([-1]); testxs.dispose(); return [preds, labels]; } 如果我们希望更直观的显示每个类别的精确度以及错误的分类...另外，你也可以在浏览器中直接访问：http://ilego.club/ai/index.html ，直接体验浏览器中的机器学习。
Tensowflow Lite 是移动端计算机视觉应用程序中的明星产品。这个夏天，Tensorflow Lite 再度进化，加入了 PosNet 人体姿态估计模块，性能再度加强！...此功能由「estimateSinglePose()」实现，此方法会在处理过的 RGB 位图上运行 TensorFlow Lite 解释器，返回一个 Person 对象。...该应用程序对每张传入的摄像头图像执行以下操作： 从摄像头预览中获取图像数据并将它从「YUV_420_888」转换成「ARGB_888」格式。 创建一个位图对象来保存来自 RGB 格式帧数据的像素。...将位图裁剪并缩放到模型输入的大小，以便将其传递给模型。 从 PoseNet 库中调用「estimateSinglePose()」函数来获取「Person」对象。...将位图缩放回屏幕大小，在「Canvas」对象上绘制新的位图。 使用从「Person」对象中获取的关键点位置在画布上绘制骨架。显示置信度超过特定阈值（默认值为 0.2）的关键点。
我们的任务是按照传统方式加载它和它们的标签，这样它就可以用于可视化和以后构建分类器。 在Python中，glob模块用于检索与指定模式匹配的文件/路径名。...我们编写了一个函数，用真实的标签和阈值来获取图像，用分类器预测标签，并与实际标签进行比较。...im = image[0] true_label = image[1] # 从分类器中获取预测标签 predicted_label = estimate_label..., true_label)) # 返回错误分类的[image, predicted_label, true_label]值列表 return misclassified_images_labels...惊人的93.75%！根据之前选择的阈值，此值可能会波动，因此可以随意调整参数并进行实验。 对这一点的改进是从图像中创建更多的特征，并将它们添加到分类器中，从而使分类更加健壮。
，就可以利用该分类器来预测病马的生死问题了。...3、使用Python构建Logistic回归分类器 在使用Sklearn构建Logistic回归分类器之前，我们先用自己写的改进的随机梯度上升算法进行预测，先热热身。...使用Logistic回归方法进行分类并不需要做很多工作，所需做的只是把测试集上每个特征向量乘以最优化方法得来的回归系数，再将乘积结果求和，最后输入到Sigmoid函数中即可。...return weights #返回"""函数说明:使用Python写的Logistic分类器做预测Parameters: 无Returns: 无Author: Jack...#返回dataMatrix的大小。
通过大量的测试数据，我们可以得到分类器的错误率-分类器给出错误结果的次数除以测试执行的总数。错误率是常用的评估方法，主要用于评估分类器在某个数据集上的执行效果。...完美分类器的错误率为0，最差分类器的错误率是1.0。同时，我们也不难发现，k-近邻算法没有进行数据的训练，直接使用未知的数据与已知的数据进行比较，得到结果。...分类器接收的数据是什么格式的？从上小结已经知道，要将数据分类两部分，即特征矩阵和对应的分类标签向量。在kNN_test02.py文件中创建名为file2matrix的函数，以此来处理输入格式问题。...图2.6 验证分类器结果 从图2.6验证分类器结果中可以看出，错误率是3%，这是一个想当不错的结果。...') #错误检测计数 errorCount = 0.0 #测试数据的数量 mTest = len(testFileList) #从文件中解析出测试集的类别并进行分类测试
Numpy矩阵，解析完成的数据：numberOfLines * 3的大小 returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) # 全0矩阵 # 返回的分类标签向量...Numpy矩阵，解析完成的数据：numberOfLines * 3的大小 returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) # 全0矩阵 # 返回的分类标签向量...Numpy矩阵，解析完成的数据：numberOfLines * 3的大小 returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) # 全0矩阵 # 返回的分类标签向量...通常我们使用提供的数据中90%作为训练集，剩下的10%作为测试集去检验分类器的准确率。...解析完成的数据：numberOfLines * 3的大小 returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) # 全0矩阵 # 返回的分类标签向量
bagging 中的分类器权重是相等的；而 boosting 中的分类器加权求和，所以权重并不相等，每个权重代表的是其对应分类器在上一轮迭代中的成功度。...的内容从 dataset_copy 中导出，并将该内容从 dataset_copy 中删除。...# pop() 函数用于移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值。...当然也可以使用任意分类器作为弱分类器，第2章到第6章中的任一分类器都可以充当弱分类器。 作为弱分类器，简单分类器的效果更好。 分析数据：可以使用任意方法。...训练算法：AdaBoost 的大部分时间都用在训练上，分类器将多次在同一数据集上训练弱分类器。 测试算法：计算分类的错误率。 使用算法：通SVM一样，AdaBoost 预测两个类别中的一个。
1 时，止盈隔栏先被触及 当 y = -1 时，止损隔栏先被触及 当 y = 0 时，垂直隔栏先被触及 上面问题的分类是一个多分类问题，在交易中，我们只想分两类： 交易（无论做多和做空） 不交易 因此上述三类标签可等价转换成下面两类标签...以二分类任务 (识别一个数字是 3 还是 5) 为例 N = 2 的混淆矩阵的一般形式和具体例子如下： 真负类：预测是 5 (负类)，而且分类正确。 假正类：预测是 3 (正类)，但是分类错误。...假负类：预测是 5 (负类)，但是分类错误。 真正类：预测是 3 (正类)，而且分类正确。...因此机器学习中的分类器不仅能返回类别，而且可以返回类别对应的概率，概率越大，预测该类别的信心越足，那么在交易时不就可以增加头寸大小了么？...头寸大小 = f(预测概率) 而预测该类的概率是任何机器学习的分类模型的副产品，在 scikit-learn 中，用 predict_proba() 可以得到预测概率。
Numpy矩阵，解析完成的数据：numberOfLines * 3的大小 returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) # 全0矩阵 # 返回的分类标签向量...Numpy矩阵，解析完成的数据：numberOfLines * 3的大小 returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) # 全0矩阵 # 返回的分类标签向量...Numpy矩阵，解析完成的数据：numberOfLines * 3的大小 returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) # 全0矩阵 # 返回的分类标签向量...通常我们使用提供的数据中90%作为训练集，剩下的10%作为测试集去检验分类器的准确率。...Numpy矩阵，解析完成的数据：numberOfLines * 3的大小 returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) # 全0矩阵 # 返回的分类标签向量
如果有一个触发(Tt)导致它错误分类为Lt，那么需要将所有标记为Li的输入（其正确的标号是Li）转换成它所需的最小扰动，从而被归类为Lt受触发器大小的限制，即： 由于触发器在任意输入中添加时都是有效的...本文设计了一个优化方案，以找到从其他样本中错误分类所需的“最小”触发器。在视觉域中，此触发器定义最小的像素集合及其相关的颜色强度，从而导致错误分类。 步骤2： 对模型中的每个输出标签重复步骤1。...f(·)是DNN的预测函数；l(·)是测量分类误差的损失函数，也表示实验中的交叉熵；λ是第二个目标的权重。较小的λ对触发器大小的控制具有较低的权重，但会有较高的成功率产生错误分类。...最大可检测的触发器大小很大程度上取决于一个因素：未受感染标签的触发器大小（导致未感染标签之间所有输入错误分类所需的变更量）。...E.源标签（部分）后门 在第二部分中，本文将后门定义为一种隐藏模式，它可能会将任意输入从任何标签错误地分类到目标标签中。
.返回前K个点中出现概率最高的类别作为当前点的分类。...有可能在对新样本进行分类时，前K个最近的样本中样本容量大的类占了多数，而不是真正接近的类占了多数，这样会导致分类错误。...3.样本依赖性很强； 4.K值不好确定； K值设置过小时，得到的邻近数也会太小，这样会放大噪声数据的干扰，影响分类精度。K值设置过大时，就会使2中描述的错误概率增加。...过程2.样本集生成,依次从Grabbag中取出第 $i$ 个样本，用Store中的样本集用最近邻发分类。...若分类错误，则将该样本从Grabbag中转入Store,若分类正确，则将该样本放回Grabbag。
该数据集包含60,000张图像，每个图像的大小为32 x 32和三个颜色通道（RGB）。整个数据集的大小为175 MB。 加载CIFAR-10数据集作为训练图像和标签，并测试图像和标签。...目标函数训练卷积神经网络，并在验证集上返回分类误差。...valError = 0.1882 预测测试集的标签并计算测试误差。将测试集中每个图像的分类视为具有一定成功概率的独立事件，这意味着错误分类的图像数量遵循二项式分布。...在卷积层上填充，以便空间输出大小始终与输入大小相同。 每次使用最大池化层对空间维度进行2倍的下采样时，将过滤器的数量增加2倍。这样做可确保每个卷积层所需的计算量大致相同。...训练网络并在训练过程中绘制训练进度。 ? ? 在验证集上评估经过训练的网络，计算预测的图像标签，并在验证数据上计算错误率。 创建一个包含验证错误的文件名，然后将网络，验证错误和训练选项保存到磁盘。
这会导致您的模型不稳定，无法从您的训练数据中学习。 现在我们来了解什么是梯度。 梯度： 梯度是在训练神经网络时计算的方向和大小，用于以正确的方向和正确的数量更新网络权重。 4.什么是混淆矩阵？...用于性能评估的数据集称为测试数据集。 它应该包含正确的标签和预测标签。 ? 如果二元分类器的性能是完美的，预测标签将完全相同。 ? 预测标签通常与真实世界场景中观察到的部分标签相匹配。 ?...二元分类器可以将测试数据集的所有数据实例预测为阳性或阴性。...在上图中，我们看到，较细的线标记从分类器到称为支持向量（变暗的数据点）的最近数据点的距离。 两条细线之间的距离称为边距。 9. SVM中的不同内核函数有哪些？ SVM中有四种类型的内核。...信息收益 信息增益基于数据集在属性上分割后熵的减少。 构建决策树都是为了找到返回最高信息增益的属性。 ? 12.什么是决策树中的修剪？
近年来，随着一种名为递归神经网络变换器（RNN-T）[2]的新型神经网络模型的发展，我们现在拥有了一种合适的架构，它可以克服之前我们介绍过的说话人分类系统[3]的局限性，提升系统的性能。...RNN-T 的说话人分类系统，证明了该系统在单词分类误差率从 20 % 降低到了 2%（性能提升了 10 倍），该工作将在 Interspeech 2019 上展示。...请注意，在下图所示的架构中存在一个反馈循环，其中先前识别出的单词会被作为输入返回给模型，这使得 RNN-T 模型能够引入语言学线索（例如，问题的结尾）。...此外，相较于传统的系统，RNN-T 系统展现出了一致的性能，以每段对话的平均误差作为评价指标时，方差有明显的降低。 传统系统和 RNN-T 系统错误率的对比，由人类标注者进行分类。...此外，该集成模型还可以预测其它一些标签，这些标签对于生成对读者更加友好的 ASR 译文是必需的。例如，我们已经可以使用匹配好的训练数据，通过标点符号和大小写标志，提升译文质量。
随机梯度上升算法 回归系数与迭代次数的关系 三 从疝气病症状预测病马的死亡率 实战背景 准备数据 使用Python构建Logistic回归分类器 四 使用Sklearn构建Logistic回归分类器...，就可以利用该分类器来预测病马的生死问题了。...3 使用Python构建Logistic回归分类器 在使用Sklearn构建Logistic回归分类器之前，我们先用自己写的改进的随机梯度上升算法进行预测，先热热身。...---- 四 使用Sklearn构建Logistic回归分类器 开始新一轮的征程，让我们看下Sklearn的Logistic回归分类器！...在分类模型中，我们经常会遇到两类问题： 1.第一种是误分类的代价很高。
例如，对于而分类问题，该函数应该返回0或1。具有这种性质的函数称为海维塞德阶跃函数(Heaviside step function)，或直接称为单位阶跃函数。...由于可以在新样本到来时对分类器进行增量式更新，因而随机梯度上升算法是一个在线学习算法。与“在线学习”相对应，一次处理所有数据被称作是“批处理”。...这里的分类器错分了三分之一的样本。 但是前面的结果时迭代了500次才得到的。...，并比对测试集的类别标签，计算错误数量 if int(classifyVector(np.array(lineArr), trainWeights)) !...这个结果并不差，因为有30%的缺失值。 如果调整colicTest()中的迭代次数和stocGradAscent1()中的步长，平均错误率还可以下降。
每个新数据集和原始数据集的大小相等。由于新数据集中的每个样本都是从 原始数据集中有放回的随机抽样出来的，所以新数据集中可能有重复的值，而原始数据集中的某些样本 可能根本就没出现在新数据集中。...根据有放回的随机抽样构造的n个采样集，我们就可以对它们分别进行训练，得到n个弱分类器，然后根 据每个弱分类器返回的结果，我们可以采用一定的组合策略得到我们最后需要的强分类器。...设定我们有m个样本，每个样本的权重都相等，则权重为 2.2. 计算错误率 在训练集上训练出一个弱分类器，并计算分类器的错误率： 2.3....： 之后，在同一数据集上再一次训练弱分类器，然后循环上述过程，直到训练错误率为0，或者弱分类器 的数目达到指定值。...maxC：最大迭代次数 返回： weakClass：弱分类器信息 aggClass：类别估计值（其实就是更改了标签的估计值） """ def Ada_train(xMat, yMat
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