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浅梦的学习笔记
记录&分享工作学习中的算法技术原理和实践
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(共73篇)
无约束最优化方法
梯度下降法 牛顿法 牛顿法要求函数具有二阶连续偏导数,利用了函数在极小值点处一阶偏导数为0的必要条件进行优化。 拟牛顿法 基本思想 在牛顿迭代法中,需要计算Hessian矩阵的的逆矩阵 <nobr> H−1 </nobr>,这一计算比较...
2017-10-01
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580
性能度量
测试准确率和测试错误率 混淆矩阵 查准率和查全率(TPR)和FPR 查全率TPR 查准率 FPR 实际未负的样本中被错分为正样本的比例。 权衡 查全率导向任务 传统的搜索和信息提取 瘤检测 经常伴随人类专家过滤处假正例 ...
2017-09-29
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LightGBM原理简介
提升方法 树的生长策略 LightGBM的改进 直方图优化 通过直方图算法对内存的使用进行优化。 直方图作差加速 选取样本量少的叶子结点进行统计,就可以通过作差得到另一个叶子结点直方图。 带深度限制的叶子生长策略 提升缓存命中率 ...
2017-09-28
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XGBoost原理简介
模型函数形式 正则化的目标函数 梯度提升树 令 <nobr> y^(t)i </nobr>表示第t次迭代时对第i个样本的预测值。现在需要添加 <nobr> ft </nobr>来使得下面的目标函数最小化 ...
2017-09-28
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Bagging与随机森林
Bagging Bagging是Bootstrap AGGregatING的缩写。 Bagging基于自助采样法(bootstrap sampling)。给定包含m个样本的数据集,先随机取出一个样本放入采样集中,再把该样本放回初始数据集,使得下次采样时该样本仍有可能被选中。这样,经过m次随机采样...
2017-09-26
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密度聚类DBSCAN
密度聚类 基于密度的聚类,假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度确定。通常情况下,密度聚类算法从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性。 基于密度聚类的特性 发现任意形状的聚类 处理噪声 一遍扫描(只检查局部区域来判断密度) 需要密度参数作为终止条件 一些研究 ...
2017-09-25
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Scala函数式程序设计 week1 For Expressions and Monads
For表达式 For表达式的翻译 Scala编译器将for表达式翻译成map,faltMap,filter的懒变形。 以下函数都可以用for表达式的形式定义 for(x <- e1) yield e2 //翻译成 e1.map(x=>e2) //---------------...
2017-09-20
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Scala函数式程序设计原理 week6 collections
集合特质 Seq是一个有先后次序的值的序列,比如数组或列表。IndexSeq允许我们通过整型的下标快速访问任意元素。 Set是一组没有先后次序的值。在SortedSet中,元素以某种排过序的顺序被访问。 Map是一组(键,值)对偶。SortedMap按照键的排序访问其中的实体。 集合类型...
2017-09-19
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Scala函数式程序设计原理 week5 List
List list是函数式编程中得基础数据结构。 lists和arrays的区别在于 list是不可修改的,其元素值不可变 list是递归的,而array是展平的 与array一样,list是同质的(homogeneous),其元素必须为相同类型。 一个含有元素类型T的列表写...
2017-09-19
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Python中的对象赋值与拷贝
对象赋值实际是对象引用 Python中的对象之间赋值时是按引用传递的,如果需要拷贝对象,需要使用标准库中的copy模块 copy.copy浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象内部的子对象 copy.deepcopy深拷贝 拷贝对象及其子对象 序列类型对象的默认拷贝类型是浅拷贝 可以通过一...
2017-09-06
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