一.logging模块 一.日志级别 critical=50 error=40 waring=30 info=20 debug=10 notset=0 二.默认的日志级别是waring(30),默认的输出目标是终端 logging输出的目标有两种:1.终端:2.文件 高于warning的日志级别才会打印 import logging logging.debug('debug') logging.info('info') logging.warning('warn') logging.error(…

python Day6 id 可以获得python的内存地址 id的举例子 a=100 print(id(a)) #140712544153072 这里就是该对象的内存地址 is 判断的是比较内存地址是否相同 #zhuxiayu ls=[1,2,3] ls1=[1,2,3] print(ls is ls1) str="zhuxiayu" str1="zhuxiayu" print(str is str1) #False #True id相同,值一定相同 值相同,id…

day6上午还是做四道题T1区域[上机练习]1.编程计算由"*"号围成的下列图形的面积.面积计算方法是统计*号所围成的闭合曲线中水平线和垂直线交点的数目.如下图所示,在 10*10 的二维数组中,有"*"围住了 15个点,因此面积为 15. [样例输入]area.in0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 1 1 1 0 0 00 0 0 0 1 0 0 1 0 00 0 0 0 0 1 0 0 1 00 0 1 0 0 0 1 0 1 00 1 0…

本节大纲: 模块介绍 time &datetime模块 random os sys shutil json & picle shelve xml处理 yaml处理 configparser hashlib subprocess logging模块 re正则表达式 模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.p…

开发一个简单的python计算器 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现),运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 hint: re.search(r'\([^()]+\)',s).group() '(-…

title: Python学习记录day6 tags: python author: Chinge Yang date: 2016-12-03 --- Python学习记录day6 @(学习)[python] [TOC] 1.反射 反射:利用字符串的形式去对象(默认)中操作(寻找)成员 cat commons.py #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ ''' * Created on 2016/12/3 21:54. * @author: Chin…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                                                                                \(  \min\limits_x f(x)  \) .如果\( f(x) \)可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行…

团队项目--站立会议 DAY6        团队成员介绍(5人):张靖颜.何玥.钟灵毓秀.赵莹.王梓萱        今日(2016/5/13),站立会议已进行了一周时间,大家将这一周所遇到的问题和心得进行交流.以下为本次站立会议的会议记录: 燃尽图: 站立会议进行图: 总结:        这一次我主导的站立会议,是让大家总结这一周的项目进度,和学习心得.大家对每个小组成员都进行了思考,并且提出一些比较有建设性的意见.增强了大家的信心,也促进了团队间的合作.…

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…

本节介绍: 一:正则表达式: 正则表达并不是python 独有的.在各个语言里都有该语法的介绍.正则表达是处理字符串的强大的处理工具.拥有自己的独特的 处理方法.和处理引擎.虽然性能没有python 字符串自己函数和方法.但是由于功能强大. 如上:正则表达式的大致匹配过程是:一次拿出表达式和文本中的字符进行比较,如果没个字符都能匹配,则匹配成功 否则匹配失败. 正则表达式其实是含有文本和特殊字符的字符串,这些文本和特殊字符的模式可以识别各种字符串. 正则表达式的匹配分两种情况:搜索和匹配.搜索s…

主要内容: l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 前言 前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法. 约束的凸优化问题: 去约束的凸优化问题: 在压缩感知中,J函数和H函数的选择: 那么,后面要解决的问题就是如何通过最优化方法来求出x. 一.l1_ls的算法 l1_ls,全称ℓ1-regularized least squares,基于L1正则的最小二乘算法,在标准内点法的基础上,在truncate…

python笔记 - day6 参考: http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5501365.html 大纲: 利用递归,实现阶乘: Python反射 python模块,sys,os python正则表达式 递归例子,阶乘: def func(num): print(num,"x",num-1) if num == 1: return 1 return num * func(num-1) x = func(7) print(x) 反射学习: 总…

The L1 Median (Weber 1909) 链接网址 Derived from a transportation cost minimization problem, the L1 median is defined to be any point which minimizes the sum of Euclidean distances to all points in the data set (fig.2). As with most median definitions, t…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

L0/L1/L2范数的联系与区别 标签(空格分隔): 机器学习 最近快被各大公司的笔试题淹没了,其中有一道题是从贝叶斯先验,优化等各个方面比较L0.L1.L2范数的联系与区别. L0范数 L0范数表示向量中非零元素的个数: \(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_{i} \neq 0\) 也就是如果我们使用L0范数,即希望w的大部分元素都是0. (w是稀疏的)所以可以用于ML中做稀疏编码,特征选择.通过最小化L0范数,来寻找最少最优的稀疏特征项.但不幸的是,L0范数的最优化…

python_way day6 反射 正则 模块 sys,os,hashlib 一.模块: 1.sys & os: 我们在写项目的时候,经常遇到模块互相调用的情况,但是在不同的模块下我们通过什么去可以找到这些模块的位置哪? 那就是环境变量! 如何查看当前的环境变量?a = sys.pathprint(a)['D:\\资料\\python\\oldboy13\\jobs\\day5\\conf', 'D:\\资料\\python\\python35\\lib\\site-packages\\req…

先来一炮尝尝: var i = 10; function myFunc(){ var i = 20; function innerFunc(){ alert(i); } return innerFunc; } var func = myFunc(); func(); 此栗为什么弹出20,而不是10?为什么定义在 myFunc 内部的 innerFunc 返回了以后,还能访问到 myFunc 内部的变量 i ? 这是因为在 innerFunc 返回了以后,仍然保留着函数运行的实例.执行环境和作用域…

kei编译时提示: *** WARNING L1: UNRESOLVED EXTERNAL SYMBOL *** WARNING L1:reference made to unresolved external 是因为包含该符号的文件未添加到工程中.…

Spark菜鸟学习营Day6 分布式代码运行调试 作为代码调试,一般会分成两个部分 语法调试,也就是确定能够运行 结果调试,也就是确定程序逻辑的正确 其实这个都离不开运行,所以我们说一下如何让开发的Spark程序运行. Spark的代码有一个特色,就是延时运行机制,就是当我们调用map等方法时,并不会立即触发运行. 而是会等待后续统一触发的处理. 所以我们需要在程序加入这个触发处理的环节. 这里分三步: 步骤1:在程序中使用append方法输出计算结果 appendResultRDD(exten…

L0.L1与L2范数.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error…

L1是跨国公司派驻工作人员到美国关联公司工作所需的签证.L1有两种: L1A是给管理人员的.L1B是给关键技术人员的.通过延期,L1A最长时间可达7年. L1B最长时间可达五年. 最初的L1申请,如果由成熟的公司提出,可以批三年. 如果由新设的公司提出,开始只批准一年,此后每次可延期两年. L1是跨国公司派驻工作人员到美国关联公司工作所需的签证.L1有两种: L1A是给管理人员的.L1B是给关键技术人员的.通过延期,L1A最长时间可达7年. L1B最长时间可达五年. 最初的L1申请,如果由成熟的…

L1 and L2 regularization add a cost to high valued weights to prevent overfitting. L1 regularization is an absolute value cost function and tends to set more weights to 0 (places more mass on zero weights) compared to L2 regularization. Difference be…

Catalyst揭秘 Day6 Physical plan解析 物理计划是Spark和Sparksql相对比而言的,因为SparkSql是在Spark core上的一个抽象,物理化就是变成RDD,是SparkSql和Spark core之间的衔接点. Physical Plan也是Catalyst变成Spark作业的最后一个阶段. 生成SparkPlan 从代码,我们可以看到SparkPlan的生成包含了两个步骤,首先会调用SparkPlanner的plan方法,生成SparkPlan,调用pr…

Kakfa揭秘 Day6 Consumer源码解密 今天主要分析下Consumer是怎么来工作的,今天主要是例子出发,对整个过程进行刨析. 简单例子 Example中Consumer.java是一个简单的例子: 首先,是有一些重要的参数: MAX_POLL_RECORDS_CONFIG 表示一次获取的最多记录数. ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG 定时提交功能,开启后,Kafka会定期向zk中更新我们consumer获取的最后一个batch的first mesasage off…

Spark Streaming揭秘 Day6 关于SparkStreaming Job的一些思考 Job是SparkStreaming的重要基础,今天让我们深入,进行一些思考. Job是什么? 首先,有个挺重要的概念要区分下,就是SparkStreaming中的Job和Spark core的Job并不相同,可以认为SparkStreaming中的Job是一个应用程序,不同于Spark core中的Job. 从Job的的定义来看,类似于一个Java Bean,核心是其run方法,相当于Java中线…

L1.L2范式及稀疏性约束 假设需要求解的目标函数为: E(x) = f(x) + r(x) 其中f(x)为损失函数,用来评价模型训练损失,必须是任意的可微凸函数,r(x)为规范化约束因子,用来对模型进行限制,根据模型参数的概率分布不同,r(x)一般有:L1范式约束(模型服从高斯分布),L2范式约束(模型服从拉普拉斯分布):其它的约束一般为两者组合形式. L1范式约束一般为: L2范式约束一般为: L1范式可以产生比较稀疏的解,具备一定的特征选择的能力,在对高维特征空间进行求解的时候比较有用:L…