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机器学习入门 8-8 模型泛化与岭回归
本小节通过探讨模型过拟合的现象，提出岭回归这个模型正则化方式，最后通过实验对α取值与过拟合（拟合曲线）之间的关系进行探讨，随着α取值从小到大，拟合曲线从弯弯曲曲到逐渐平滑。 1 引入模型正则化 上一小节提到了解决模型过拟合也就是方差误差的5种手段，尤其是最后一种非常标准的处理手段~模型正则化。 ? 模型正则化的英文为Regularization。那什么是模型正则化呢？ 2 模型正则化之岭回归 实际上模型正则化的方式不仅有上面的一种，还有其他的模型正则化方式。本小节将损失函数加入α乘以θi平方这种模型正则化的方式称之为岭回归，这里的岭是山岭的意思。 ? 为了让大家对模型正则化背后的原理有所了解，下面使用实际的编程来看一看使用了这种岭回归的模型正则化方式限制每一个θ系数大小最终的效果是怎样的。 ? 此时得到均方误差值为1.32，比前面使用线性回归得到的均方误差167.94好太多了，这就是模型正则化的威力，模型正则化能够让整个模型泛化能力得到大大的提高，而模型正则化的原理其实就是因为对于过拟合而言，
1.4K20发布于 2020-01-14 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习8-8 移动字母
练习8-8 移动字母 本题要求编写函数，将输入字符串的前3个字符移到最后。
1.1K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏智能大数据分析
关联规则挖掘（二）
某超市经营 a,b,c,d,e 等5种商品，即超市的项集 I=\{a,b,c,d,e\} ，而表8-8是其交易数据库 T 。 对于表8-8的事务数据库 T ，其头表 H=\{(a:8),(b:7),(c:6),(d:5),(e:3)\} ，即 T 中的每个项都是频繁的。 例 8-8 假设FP-树中已有两条路径 null-a-b 和 null-b-c-d (图8-6(1))。 例 8-9 对表8-8所示的事务数据库 T ，假设最小支持数 MinS=2 ，试构造它的FP-树。 对于图8-8所示的FP-树，算法从头表 H=\{(a:8),(b:7),(c:6),(d:5),(e:3)\} 的最后，即支持数最小的项开始，依次选择一个项并构造该项的条件FP-树 (condition
57410编辑于 2025-01-22 - 来自专栏A周立SpringCloud
Zuul的高可用
图8-8 Zuul高可用架构图 如图8-8，Zuul客户端将请求发送到负载均衡器，负载均衡器将请求转发到其代理的其中一个Zuul节点。这样，就可以实现Zuul的高可用。
1.7K30发布于 2018-04-02 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题8-8 判断回文字符串
习题8-8 判断回文字符串 本题要求编写函数，判断给定的一串字符是否为“回文”。所谓“回文”是指顺读和倒读都一样的字符串。如“XYZYX”和“xyzzyx”都是回文。
2.1K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏wujunmin
Power BI 表达指标升降10式
使用方法非常简单，复制下方的度量值到你的模型，将度量值中的[增长率]替换为你的指标，度量值默认的颜色是红绿橙，你可以自行变更，颜色名称列表参考此文：Power BI 支持的颜色名称列表 调整完后，在表格矩阵如下图将你的指标的条件格式图标对应为刚才复制的图标度量值 -10-10.001zm0 18.001c-4.411-.001-8-3.59-8-8 0-4.411 3.589-8 8-8.001 4.411.001 8 3.59 8 8.001s-3.589 8- 19.994c-4.412 0-8.001-3.589-8.001-8s3.589-8 8-8.001C16.411 3.994 20 7.583 20 11.994c-.001 4.411-3.59 8-
91820编辑于 2023-02-28 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
大多数程序员都懂的java虚拟机：C1编译器从字节码到HIR
找到if_cmp*、goto、throw、return、tableswitch、lookupswitch这些可以改变控制流的字节码，将它们标记为leader字节码，并据此划分出基本块的边界，如代码清单8- 代码清单8-8 划分基本块，找出循环头 BlockListBuilder::BlockListBuilder(...){ set_entries(osr_bci); // 设置入口基本块，会特殊处理OSR
1K20编辑于 2022-10-28 - 来自专栏从零开始的Code生活
LeetCode 1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组(滑动窗口)(双指针)
示例 1： 输入：nums = [8,2,4,7], limit = 4 输出：2 解释：所有子数组如下： [8] 最大绝对差 |8-8| = 0 <= 4. [8,2] 最大绝对差 |8-2| =
71630编辑于 2022-01-13 - 来自专栏和蔼的张星的图像处理专栏
3. 经典卷积网络之GooleInceptionNet
这个模型被称作为Inception V1,参数总量只有AlexNet的一半不到，有22层深，只有500万参数量，降低参数量的显然是非常有用的，模型越大的话肯定就需要比较大的数据量支持，同时耗费的计算资源也就越大 其典型模型如下： ? Inception model 这个模型可以理解为是大模型中的一个小模型，其结构可以反复叠加，允许通道之间组合信息（1_1卷积，其中1_1卷积的效率是非常高的，参数可以下降很多，而且可以组合通道之间的信息 同时还增加了一层非线性扩展模型表达能力。 优化了Inception Module。 有35-35,17-17,8-8三种不同的结构（输入尺寸），这些结构只在网络的后部出现，前部分还是普通的卷积层，而且其还在分支中使用了分支。如下图。 ?
1.1K20发布于 2018-09-04 - 来自专栏搬砖记录
57 Find the Distance Value Between Two Arrays
1|=4 > d=2 |5-8|=3 > d=2 For arr1[2]=8 we have: |8-10|=2 <= d=2 |8-9|=1 <= d=2 |8-1|=7 > d=2 |8-
47010发布于 2021-08-19 - 来自专栏二进制文集
LeetCode 1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组
示例 1： 输入：nums = [8,2,4,7], limit = 4 输出：2 解释：所有子数组如下： [8] 最大绝对差 |8-8| = 0 <= 4. [8,2] 最大绝对差 |8-2| =
1K10发布于 2021-02-21 - 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之集成模型（集成模型、混合模型、堆叠模型）
1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。 此函数可用于混合可以使用blend_models中的estimator_list参数传递的特定训练模型，或者如果未传递列表，它将使用模型库中的所有模型。 3、堆叠模型 堆叠模型是使用元学习的整合方法。堆叠背后的想法是建立一个元模型，该模型使用多个基本估计量的预测来生成最终预测。在PyCaret中堆叠模型就像编写stack_models一样简单。 此函数使用estimator_list参数获取训练模型的列表。所有这些模型构成了堆栈的基础层，它们的预测用作元模型的输入，可以使用meta_model参数传递该元模型。 restack参数控制将原始数据公开给元模型的能力。默认情况下，它设置为True。当更改为False时，元模型将仅使用基本模型的预测来生成最终预测。
3.7K10发布于 2020-10-27 - 来自专栏学习
【软件测试】敏捷模型（Scrum模型）和V模型、W模型
敏捷模型 前面的那些模型以前非常流行，但现在开发人员在使用的时候会遇到各种问题。主要困难包括在项目开发期间处理来自客户的变更请求，以及合并这些变更所需要的高成本和时间。 在实际工作中，一款产品的功能是不断在变化的 所以为了克服这些缺点，就提出了敏捷软件开发模型。在敏捷模型中，需求被分解成许多可以增量开发的小部分。敏捷模型采用迭代开发。每个增量部分都是在迭代中开发的。 敏捷模型主要旨在帮助项目快速适应变更请求。 V 模型 V 模型中，明确的标注了测试过程中存在的不同类型的测试 右边的测试，都需要参考左边对应高度的要求 缺点： 仅仅把测试作为在编码之后的一个阶段，未在需求阶段就介入测试。 缺点和瀑布模型一样 W 模型（双 V 模型） V 模型中未将测试前置的问题在 W 模型中得以解决 开发 V 模型并不是单单指编码阶段，而是为产品开发流程而实施的各个阶段 测试的对象不仅是程序，需求、
3.3K10编辑于 2024-11-15 - 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之训练模型（创建模型、比较模型、微调模型）
1、比较模型 这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型，并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练的模型对象。 2、创建模型 在任何模块中创建模型就像编写create_model一样简单。它仅采用一个参数，即型号ID作为字符串。 尽管有一个单独的函数可以对训练后的模型进行集成，但是在通过create_model函数中的ensemble参数和方法参数创建时，有一种快速的方法可以对模型进行集成。 3、微调模型 在任何模块中调整机器学习模型的超参数就像编写tune_model一样简单。它使用带有完全可定制的预定义网格的随机网格搜索来调整作为估计量传递的模型的超参数。 对于有监督的学习，此函数将返回一个表，该表包含k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。对于无监督学习，此函数仅返回经过训练的模型对象。
2.9K10发布于 2020-10-27 - 来自专栏Java架构师必看
星星模型&&雪花模型
在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。 星型模型 当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型。 ? 雪花模型 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。 雪花模型和星星模型的区别： 星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。 在雪花模型中，数据模型的业务层级是由一个不同维度表主键-外键的关系来代表的。而在星形模型中，所有必要的维度表在事实表中都只拥有外键。 3）性能 第三个区别在于性能的不同。
1.2K31发布于 2021-08-10 光照模型：Gouraud模型
它不是一个新的光照模型（不改变 Phong/Blinn-Phong 的公式），这两种光照模型的不同就是在不同的阶段计算光照。 （高光消失）、高光漂移、大片三角形上光照显得不真实主要是性能成本；若法线质量差会暴露法线问题但不属于插值缺陷 适用场景 移动端/低端硬件、物体很多、以漫反射为主、网格较密的模型 高质量渲染、强高光材质（金属/塑料/车漆等）、网格较粗也要细节的情况 与光照模型关系 可搭配 Lambert/Phong/Blinn-Phong；只是“在哪算”
23700编辑于 2026-02-10光照模型：Phone模型
Phong模型1) 向量定义（对应图中几何关系）P：表面上一点（当前像素/片元的位置）N：该点的单位法线（图中虚线方向），N = normalize(N)L：光照方向（从点 P 指向光源 LightPos 2) Phong 三项：环境光 + 漫反射 + 镜面反射Phong 模型把最终颜色/亮度写成： I = I_ambient + I_diffuse + I_specular(1) 环境光 Ambient color = (ambient + diffuse + specular) * uObjectColor; FragColor = vec4(color, 1.0);}Blinn-Phong模型在 phong模型的基础上，改变高光的计算，不使用反射向量，取而代之的是半程向量H：H = normalize(L + V)几何意义：H 是 L 和 V 的角平分方向。 镜面反射（替换为 Half Vector）：undefined I_specular = Ks * Il * (max(dot(N, H), 0) ^ shininess)其他项计算和phong模型的计算一致
22000编辑于 2026-02-10- 来自专栏陶陶计算机
PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载 此时拟合目标就变为F(x)，F(x)就是残差： [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object , 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict( model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
3.6K20编辑于 2022-05-12 - 来自专栏datartisan
三大数据模型：星型模型、雪花模型、星座模型
在数据仓库的建设过程中，根据事实表与维表的关系，经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型，那么，这几种数据模型有什么区别呢？在前期规划设计时，又应该选择星型模型，雪花模型还是星座模型呢？ 星型模型是最简单最常用的模型。星型模型本质是一张大表，相比于其他数据模型更合适于大数据处理。其他模型可以通过一定的转换，变为星型模型。 星型模型的缺点是存在一定程度的数据冗余。 雪花模型 当一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。 其缺点是增加了主键-外键关联的几率，导致查询效率低于星型模型，并且不利于开发。 星座模型 星座模型也是星型模型的扩展。 对比 三种数据模型特点对比如下： 属性 星型模型（星座模型） 雪花模型 事实表 1张或多张 1张或多张 维表 一级维表 多层级维表 数据总量 多 少 数据冗余度 高 低 可读性 高 低 表个数 少 多
20.5K21编辑于 2022-08-22 - 来自专栏机器学习与统计学
深度学习模型加速：Pytorch模型转TensorRT模型
经过一段时间的调研与实践，算是对模型加速这方面有了一定的了解，便促成了此文。 1、如何实现模型加速？ 既然要提升效率，实现模型加速，那么具体应该怎么做呢？ 目前常用的深度学习模型加速的方法是：将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解，那么TensorRT是什么呢？ TensorRT是NVIDIA公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是50ms，那么用tensorRT加速的话，可能只需要10ms。 这条路是使用最广泛的，首先将 Pytorch 模型转换为 ONNX 表示的模型；再将 ONNX 表示的模型转换为 TensorRT 表示的模型。这个方法也是本文重点介绍的方法。 至此，模型转换部分全部结束。 5、模型推断（Inference） 这部分我们要使用转换得到的.trt模型进行Inference，要解决的任务就是：如何加载该模型，输入测试数据并得到对应的输出。
2.3K21编辑于 2024-06-11
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