讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用. AdaBoost算法它最典型的应用是视觉的目标检测,比如说人脸检测.行人检测.车辆检测等等.在深度学习流行之前,用这些简单的特征加上AdaBoost分类器来做目标检测,始终是我们工业界的一个主流的方案,在学术界里边它发的论文也是最多的. 大纲: 实验环节应用简介VJ框架简介分类器级联Haar特征训练算法的原…

讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用. 大纲: 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简介Jensen不等式EM算法的原理推导收敛性证明 聚类算法是无监督学习的典型代表,前边讲过的数据降维算法是无监督学习的另外一种典型代表. 聚类问题简介: 聚类算法的概念第四讲机器学习的基本概念里边已经…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用 AdaBoost算法将用三节课来讲,ANN.SVM.AdaBoost这三种算法都是用三节课来讲,因为这三种算法都非常重要,都有一些成功的应用.AdaBoost和SVM一样整个理论的根基是非常完善的,而且他们都是从1995年左右开始出现,在出现的十几年里边他们都得到了成功的应用. 随即森林它是一种称为Baggi…

讲授集成学习的概念,Bootstrap抽样,Bagging算法,随机森林的原理,训练算法,包外误差,计算变量的重要性,实际应用 大纲: 集成学习简介 Boostrap抽样 Bagging算法 随机森林的基本原理 训练算法 包外误差 计算变量的重要性 实验环节 实际应用 随机森林是一种集成学习的算法,构建在bootstrap采样基础之上的,bagging算法基于boostrap采样,与之对应的是boosting算法.随机森林是多颗决策树的集成,由于采用了bootstrip采样,在训练时有一部分样本…

讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用 大纲: 多分类问题libsvm简介实验环节实际应用SVM整体思路总结 多分类问题: SVM怎么解决多分类问题,整体上有两种思路,第一种思路是多个二分类器的组合来解决多分类问题,第二种思路是直接优化一个多类的损失函数,就是训练出的就只是一个模型可以解决多分类问题. 第一种思路有两种实现: ①1对剩余方案 假如有N个类,就训练n个分类器,每…

讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用 大纲: 支持向量机简介线性分类器分类间隔线性可分问题线性可分的对偶问题线性不可分问题线性不可分的对偶问题核映射与核函数 支持向量机简介: SVM是所有机器学习算法里边,对数学要求比较高的一种算法,主要难在拉格朗日对偶和KKT条件. 由Vapnik等人1995年提出,在出现后的20多年里它是最有影响力的机器学习算法之一,直到2012年它才…

之前讲过SVM,是通过最大化间隔导出的一套方法,现在从另外一个角度来定义SVM,来介绍整个线性SVM的家族. 大纲: 线性支持向量机简介L2正则化L1-loss SVC原问题L2正则化L2-loss SVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-loss SVC原问题多类线性支持向量机实验环节libsvm和liblinear的比较实际应用 线性支持向量机简介: 不带核函数的预测函数是sgn(wTx+b)的形式,w是所有支持向量的组合,展开之后是sgn(Σ1~l aiyixiTxi+b)的形…

讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用 大纲: SVM求解面临的问题 SMO算法简介 子问题的求解 子问题是凸优化的证明 收敛性保证 优化变量的选择 完整的算法 SVM求解面临的问题: SVM的对偶问题是求解一个二次函数的极值问题(二次规划问题): 前边一项是二次型,带有不等式约束和等式约束,C是惩罚因子. 写成矩阵形式: 二次规划问题可以用梯度下降法.牛顿法.坐标下降法等等…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第二十二课:凹凸映射 凹凸映射,多重纹理扩展: 这是一课高级教程,请确信你对基本知识已经非常了解了.这一课是基于第六课的代码的,它将建立一个非常酷的立体纹理效果. 这一课由Jens Schneider所写,它基本上是由第6课改写而来…

第二十二章:使用其他shell 什么是dash shell Debian的dash shell是ash shell的直系后代,ash shell是Unix系统上原来地Bourne shell的简化版本. NetBSD Unix操作系统移植了ash shell,并且作为默认shell.NetBSD开发人员给ash shell添加了一些新功能,使它更接近Bourne shell.新功能包括:emacs和vi编辑器命令进行命令行编辑,以及历史命令来查看前面输入的命令.ash shell这个版本也被Fr…

Python开发[第二十二篇]:Web框架之Django[进阶]   猛击这里:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5246483.html 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 随笔-124  文章-127  评论-205  Python之路[第十七篇]:Django[进阶篇 ]   Model 到目前为止,当我们的程序涉及到数据库相关操作时,我们一般都会这么搞: 创建数据库,设计表结构和字段 使用 MySQLdb 来连接数据库,并编写数据访问层代…

第二十二章 Django会话与表单验证 第一课 模板回顾 1.基本操作 def func(req): return render(req,'index.html',{'val':[1,2,3...]} #index.html <h1>{{val.0}} 2.继承:一个html页面只能继承一个模板 extends 'layout.html' {{ block xxx}} ... {{endblock}} 3.组件: {{include tag.html}} 4.自定义函数: simple_tag…

其他章节的翻译请参见: http://blog.csdn.net/column/details/gradle-translation.html 翻译项目请关注Github上的地址: https://github.com/msdx/gradledoc/tree/1.12. 直接浏览双语版的文档请访问: http://gradledoc.qiniudn.com/1.12/userguide/userguide.html. 另外,Android 手机用户可通过我写的一个程序浏览文档,带缓存功能的,兼容…

难度 初级 学习时间 10分钟 适合人群 零基础 开发语言 Java 开发环境 JDK v11 IntelliJ IDEA v2018.3 文章原文链接 "全栈2019"Java多线程第二十二章:饥饿线程(Starvation)详解 下一章 "全栈2019"Java多线程第二十三章:活锁(Livelock)详解 学习小组 加入同步学习小组,共同交流与进步. 方式一:关注头条号Gorhaf,私信"Java学习小组". 方式二:关注公众号Gorhaf…

欢迎来怼--第二十二次Scrum会议 一.小组信息 队名:欢迎来怼 小组成员 队长:田继平 成员:李圆圆,葛美义,王伟东,姜珊,邵朔,阚博文 小组照片 二.开会信息 时间:2017/11/10 17:05~17:25,总计20min. 地点:东北师范大学一食堂二楼雅间位置,面向日华公寓的窗口,从右到左第二个木桌相对的玻璃桌子. 立会内容 开会前一天做了什么: 商榷Beta发布功能. 今日会议内容 (1)确定Beta发布功能. (2)重新分配任务. 遇到的困难? 暂无 下一步要做什么:     …

难度 初级 学习时间 10分钟 适合人群 零基础 开发语言 Java 开发环境 JDK v11 IntelliJ IDEA v2018.3 文章原文链接 "全栈2019"Java异常第二十二章:try-with-resources语句详解 下一章 "全栈2019"22篇Java异常学习资料及总结 学习小组 加入同步学习小组,共同交流与进步. 方式一:关注头条号Gorhaf,私信"Java学习小组". 方式二:关注公众号Gorhaf,回复"…

难度 初级 学习时间 10分钟 适合人群 零基础 开发语言 Java 开发环境 JDK v11 IntelliJ IDEA v2018.3 文章原文链接 "全栈2019"Java第二十二章:控制流程语句中的决策语句if-else 下一章 "全栈2019"Java第二十三章:流程控制语句中决策语句switch上篇 学习小组 加入同步学习小组,共同交流与进步. 方式一:关注头条号Gorhaf,私信"Java学习小组". 方式二:关注公众号Gorhaf…

这是第二十二个案例,这个例子实现的是鼠标移入a标签时,将其高亮. 附上项目链接: https://github.com/wesbos/JavaScript30 以下为注释后的源码: <script> const triggers = document.querySelectorAll('a'); const highlight = document.createElement('span'); highlight.classList.add('highlight'); document.bod…

第二十二章. 其它应用 1)    Web服务 ##代码 s 000063.SZ ##开盘 o 26.60 ##最高 h 27.05 ##最低 g 26.52 ##最新 l1 26.66 ##涨跌 c1 -0.04 ##涨幅 p2 -0.15% ##总手 v 9190865 ##日期 d1 6/15/2011 ##时间 t1 3:00am #!/usr/bin/env python from time import ctime from urllib import urlopen import…

第二十二章 跳出循环-shift参数左移-函数的使用 本节所讲内容: 22.1 跳出循环 22.2 Shift参数左移指令 22.3 函数的使用 22.4 实战-自动备份mysql数据库和nginx服务启动脚本 22.1 跳出循环 在我们使用循环语句进行循环的过程中,有时候需要在未达到循环结束条件时强制跳出循环,那么Shell给我们提供了两个命令来实现该功能:break和continue 22.1.1 break和continue Break:跳出整个循环 Continue:跳过本次循环,进行下…

第二十二章 枚举 基本 enum 特性 创建 enum 时,编译器会为你生成一个相关的类,这个类继承自 Java.lang.Enum. valueOf() 是在 Enum 中定义的 static 方法,它根据给定的名字返回相应的 enum 实例,如果不存在给定名字的实例,将会抛出异常. 将静态类型导入用于 enum 使用 static import 能够将 enum 实例的标识符带入当前的命名空间,所以无需再用 enum 类型来修饰 enum 实例. 方法添加 除了不能继承自一个 enum 之外…

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第二十二章:四元数(QUATERNIONS) 学习目标 回顾复数,以及复数相乘如何在平面上表达旋转: 理解四元数以及它的运算: 理解单位四元数如何表达3D旋转: 学习如何转换旋转变量的表达: 学习如何对单位四元数线性差值,并且理解它等价于几何上的3D角度差值: 熟悉DirectX Math库中的四元数类和操作. 1 回顾复数 四元数可以看做是一个复数,所以我们先要回顾…

本文翻译自The Flask Mega-Tutorial Part XXII: Background Jobs 这是Flask Mega-Tutorial系列的第二十二部分,我将告诉你如何创建独立于Web服务器之外运行的后台作业. 本章致力于为应用程序中运行时间较长或复杂的异步任务进程进行优化.这些进程不能在请求的上下文中同步执行,因为这会在任务持续期间阻塞对客户端的响应.在第十章中,我将邮件的发送转移到后台线程中执行,以免阻塞响应. 虽然使用线程处理电子邮件是可以接受的,但当问题处理时间更长时…

SpringBoot第十二集:度量指标监控与异步调用(2020最新最易懂) Spring Boot Actuator是spring boot项目一个监控模块,提供了很多原生的端点,包含了对应用系统的自省和监控的集成功能,比如应用程序上下文里全部的Bean.运行状况检查.健康指标.环境变量及各类重要度量指标等等,以图形化界面的方式展示这些信息,通过这些监控信息,我们就能随时了解应用的运行情况了. 作用:可以通过监控运行状态检查获取应用的运行状态,潜在问题等.可以更具这些且在风险对项目进行优化,排除…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用. 大纲: 广义加法模型指数损失函数AdaBoost训练算法的推导实现细节问题弱分类器的选择弱分类器的数量样本权重削减 上节课我们介绍了AdaBoost算法的训练算法和预测算法,其中训练算法还是一个很精密的过程,这个算法是怎么想出来的有没有什么依据?包括弱分类器的权重为什么是1/2log(1-et)/et?样本…

主要内容: 一.  FP-growth算法简介 二.构建FP树 三.从一颗FP树中挖掘频繁项集 一.  FP-growth算法简介 1.上次提到可以用Apriori算法来提取频繁项集,但是Apriori算法有个致命的缺点,那就是它对每个潜在的频繁项集都需要扫描数据集判定其是否频繁,因而在时间消耗上是巨大的.据说在实际应用上一般都不用Apriori算法,那用什么呢?FP-growth算法. 2.FP算法的核心就是将数据集存储在一个特定的称作FP树的结构当中,FP树与Trie树(字典树)十分相似,一…

1.Apriori算法 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法,它用来找出数据值中频繁出现的数据集合,找出这些集合的模式有助于我们做一些决策. Apriori算法采用了迭代的方法,先搜索出候选1项集及对应的支持度,剪枝去掉低于支持度的1项集,得到频繁1项集.然后对剩下的频繁1项集进行连接,得到候选的频繁2项集,筛选去掉低于支持度的候选频繁2项集,得到真正的频繁二项集,以此类推,迭代下去,直到无法找到频繁k+1项集为止,对应的频繁k项集的集合即为算法的输出结果. 可见这个算法还是很…

讲授高斯混合模型的基本概念,训练算法面临的问题,EM算法的核心思想,算法的实现,实际应用. 大纲: 高斯混合模型简介实际例子训练算法面临的困难EM算法应用-视频背景建模总结 高斯混合模型简写GMM,期望最大化算法EM.概率分布要确定里边的参数有两种手段,即据估计.最大似然估计. 高斯混合模型简介: 高斯分布也叫正态分布,在机器学习的一些书和论文里边,一般把它称为高斯分布,尤其是老外习惯这样写. 高斯混合模型是多个高斯分布的一个叠加,它的概率密度函数可以写成: 其中x肯定是一个连续性的随机变量,一…

讲授LDA基本思想,寻找最佳投影矩阵,PCA与LDA的比较,LDA的实际应用 前边讲的数据降维算法PCA.流行学习都是无监督学习,计算过程中没有利用样本的标签值.对于分类问题,我们要达到的目标是提取或计算出来的特征对不同的类有很好的区分度,由于没有用样本的标签值,会导致一个问题,不同的两类样本,如A和B类投影之后交杂在一起无法区分开来,所以这种投影结果对于分类是不利的.线性判别分析LDA是以分类为目的的降维投影技术,把向量X变换为Y,Y的维数更低 ,Y要对分类比较有利能把不同的类有效的区分开来.…

一.高级函数 1.在任何值上调用Object原声的toString( )方法,都会返回一个[object NativeConstructorName]格式d字符串.每个类在内部都有一个[[Class]]属性,这个属性中就指定了上述字符串中的构造函数名.举个例子吧: alert(Object.prototype.toString.call(value)); 由于原声数组的构造函数与全局作用域无关,因此使用toString( )就能保证返回一致的值.利用这一点,可以创建如下函数: function…