一.基础理解 使用逻辑回归算法训练模型时,为模型引入多项式项,使模型生成不规则的决策边界,对非线性的数据进行分类: 问题:引入多项式项后,模型变的复杂,可能产生过拟合现象: 方案:对模型正则化处理,损失函数添加正则项(αL2),生成新的损失函数,并对新的损失函数进行优化: 优化新的损失函数: 满足了让原来的损失函数尽量的小: 另一方面,对于 L2 正则项(包含参数 θ 值),限制 θ 的大小: 引入了参数 α ,调节新的损失函数中两部分(原损失函数和 L2 正则项)的重要程度:当然也可以引入 α…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

Andrew Ng机器学习课程笔记(二)之逻辑回归 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364636.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归,主要介绍了梯度下降法,逻辑回归的损失函数,多类别分类等等 简要介绍:逻辑回归算法是分类算法,我们将它作为分类算法使用.有时候…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

线性回归是回归模型 感知器.逻辑回归以及SVM是分类模型 线性回归:f(x)=wx+b 感知器:f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数,若wx+b>=0取+1,若wx+b<0取-1 它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离, 逻辑回归:f(x)=sigmoid(wx+b)取值范围在0-1之间. 感知器和SVM的对比: 它俩都是用于分类的模型,且都以sign符号函数作为分类决策函数.但是感知器只适用于线性可分的数据,而SVM可以通过核函数处理非线性可分的数据.拿感知器和线性可分…

首先要理解逻辑读和物理读: 预读:用估计信息,去硬盘读取数据到缓存.预读100次,也就是估计将要从硬盘中读取了100页数据到缓存. 物理读:查询计划生成好以后,如果缓存缺少所需要的数据,让缓存再次去读硬盘.物理读10页,从硬盘中读取10页数据到缓存. 逻辑读:从缓存中取出所有数据.逻辑读100次,也就是从缓存里取到100页数据. SQL Server存储的最小单位是页,每一页大小为8K,SQL Server对于页的读取是原子性的,要么读完一页,要么完全不读.即使是仅仅要获得一条数据,也要读完一页…

在SQLSERVER查询分析器中,当我们用Set Statistics on 语句来统计SQL语句或者存储过程I/O的时候, SQLSERVER会显示几个概念去词语:逻辑读取,物理读取,预读. 如下: (1 行受影响)表 't2'.扫描计数 1,逻辑读取 3282 次,物理读取 44 次,预读 3282 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次. 那么,这几个词语代表什么意思呢?我们怎么根据这些来了解SQL语句或者存储过程的I/O过程呢? 预读:用于估计信息,…

WPF中的逻辑树是指XAML元素级别的嵌套关系,逻辑树中的节点对应着XAML中的元素. 为了方便地自定义控件模板,WPF在逻辑树的基础上进一步细化,形成了一个“可视化树(Visual Tree)”,树中的每个节点代表一个可以在控件模板中定制的元素.简言之,可视化树主要是为设计WPF控件模板而服务的.…

移除前先df -mT 看一下:(在上一篇的基础上:Linux中对逻辑卷进行扩容) 1.取消挂载同时删除/etc/fstab下的记录 取消挂载 umount /dev/zhi/lv-zhi 删除记录 vim /etc/fstab 2.删除逻辑卷 lvremove /dev/zhi/lv-zhi 3.删除卷组 vgremove /dev/zhi 4.删除物理卷 pvremove /dev/sdc1 df看一下: 已经移除 版权 作者:feiquan 出处:http://www.cnblogs.com…

一.在扩容之前,先查看自己逻辑卷,卷组,物理卷的信息:(在上一篇的基础上:Linux中对逻辑卷的建立) 查看物理卷: # pvdisplay /dev/sdc1 查看卷组: vgdisplay /dev/zhi 查看逻辑卷: lvdisplay /dev/zhi/lv-zhi 二.对逻辑卷扩容 现在我要对逻辑卷/dev/zhi/lv-zhi 增加2G:(如果是减少就改为减号) lvextend -L +2G /dev/zhi/lv-zhi 在增加完成后,重新识别: resize2fs /dev/…

实验项目: 准备3块10G的空闲分区,将类型ID修改为8e(LVM) 使用其中2块分区组建名为myvg的卷组,查看此卷组信息 先检查有哪些物理卷 讲两块空闲分区转换成物理卷 再检查有哪些物理卷,查看其中一个物理卷的详细信息 先查看有哪些卷组 将两个物理卷整编成卷组myvg 在查看有哪些卷组,并查看卷组myvg的详细信息 3．划分一个16G的逻辑卷,名称为lvmbox,查看逻辑卷信息 4. 将此逻辑卷格式化为ext3文件系统,并挂在到/mbox目录 5.进入/mbox目录,测试读写操作 6. 讲逻…

转自:https://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2011/12/23/2299127.html 在我的上一篇关于SQL SERVER索引的博文,有圆友问道关于逻辑读,预读和物理读的概念.我觉的还是写一篇博文能把这个问题解释清楚. SQL SERVER数据存储的形式 在谈到几种不同的读取方式之前,首先要理解SQL SERVER数据存储的方式.SQL SERVER存储的最小单位为页(Page).每一页大小为8k,SQL SERVER对于页的读取是原子性,要么读…

SQL SERVER数据存储的形式 在谈到几种不同的读取方式之前,首先要理解SQL SERVER数据存储的方式.SQL SERVER存储的最小单位为页(Page).每一页大小为8k,SQL SERVER对于页的读取是原子性,要么读完一页,要么完全不读,不会有中间状态.而页之间的数据组织结构为B树(请参考我之前的博文).所以SQL SERVER对于逻辑读,预读,和物理读的单位是页. SQL SERVER一页的总大小为:8K 但是这一页存储的数据会是:8K=8192字节-96字节(页头)-36字节(…

在其他语言中,我们往往看到逻辑符号出现在判断语句当中,如 if(a||b){} 但在一些js相关的面试题或者书中,我们有时会看到逻辑与&&和逻辑或||符号出现在赋值语句或者返回语句中,如 var x=a||b; return a&&b||c; 第一次看到时,我们很可能一头雾水,这是怎么回事? 因为在js中允许使用表达式赋值,所得的值为该表达式的运算结果.如 var a= 5; var b= 6; var c= a+b; a= 10; console.log(c);//11…

var foo = 1; var bar = 0; var tar = false; var baz = 2; 一.js中的逻辑与(&&) 1.当第一个数为true时,返回第二个数: 2.当第一个数为false时,返回第一个数: alert(foo && bar); // 0 alert(foo && baz); // 2 alert(baz && foo); //1 二.js中的逻辑或(||) 1.当第一个数为true时,返回第一个数: 2…

原文:在WPF中减少逻辑与UI元素的耦合             在WPF中减少逻辑与UI元素的耦合 周银辉 1,    避免在逻辑中引用界面元素,别把后台数据强加给UI  一个糟糕的案例 比如说主界面上有一个显示当前任务状态的标签label_TaskState,我们会时常更新该标签以便及时地将任务状态通知用户.那么很糟糕的一种假设是我们的代码中会到处充斥着这样的语句段this.label_TaskState .Content = this.GetStateDescription(TaskSta…

一.简介 LVM是逻辑盘卷管理(Logical Volume Manager)的简称,它是Linux环境下对磁盘分区 进行管理的一种机制,LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层,来提高磁盘分区管理的灵活性.LVM最大的特点就是可以对磁盘进行动态管理.使用了LVM管理分区,动态的调整分区的 大小,标准分区是做不到的! 二.LVM包含的组件     PV(Physical Volume) 物理卷  物理卷在逻辑卷管理中处于最底层,它可以是实际物理硬盘上的分区,也可以是整个物理硬盘,也可以是raid…

1.LVM 基本术语   物理卷(physical volume):物理卷在逻辑卷管理中处于最底层,它可以是实际物理硬盘上的分区,也可以是整个物理硬盘.   卷组(Volume Group):卷组建立在物理卷之上,一个卷组中至少要包括一个物理卷,在卷组建立之后可动态添加物理卷到卷组中.   逻辑卷(logical volume):  逻辑卷建立在卷组之上,卷中的未分配空间可以用于建立新的逻辑卷,逻辑卷建立后可以动态地扩展和缩小空间.系统中的多个逻辑卷可以属于同一个卷组,也可以属于不同的多个卷组.…

Web安全测试中常见逻辑漏洞解析(实战篇) 简要: 越权漏洞是比较常见的漏洞类型,越权漏洞可以理解为,一个正常的用户A通常只能够对自己的一些信息进行增删改查,但是由于程序员的一时疏忽,对信息进行增删改查的时候没有进行一个判断,判断所需要操作的信息是否属于对应的用户,导致用户A可以操作其他人的信息.​ 逻辑漏洞挖掘一直是安全测试中“经久不衰”的话题.相比SQL注入.XSS漏洞等传统安全漏洞,现在的攻击者更倾向于利用业务逻辑层的应用安全问题,这类问题往往危害巨大,可能造成了企业的资产损失和名誉受损,…

一.前言 ​ WPF 中有两种"树":逻辑树(Logical Tree)和可视化元素树(Visual Tree). Logical Tree 最显著的特点就是它完全由布局组件和控件组成.那么 Visual Tree 是什么呢? ​ 如果我们仔细观察一棵树的树叶,会发现树叶的脉络也像一棵"树"--有自己的基部并向上生长出多级分叉.在 WPF 的 Logical Tree 上,充当"树叶"的一般都是控件,如果我们仔细观察控件,会发现 WPF 控件本身…

一.决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在最近几年的paper上,如iccv这种重量级会议,iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的.模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式:随机森林RF与GBDT,其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸.        核心思想:其实很多"渐进梯度&…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 一.概念 关于逻辑行logicalRow.列logicalColumn和可见行visualRow.列visualColumn的概念,在QTableWidget中没有介绍,老猿查了比较多的资料,并经过验证,最终才搞清楚相关概念.这里有几个关键点要说明一下: 逻辑行和逻辑列是指项本身在部件中存储数据的行和列,是通过setItem将项与QTableWidget的逻辑行和列进行绑定的,也是通过QTable…

这周的主要任务:userInfo页面Modify逻辑bug修复,search功能逻辑实现. (一)Modify逻辑bug修复: 这里存在的bug就是在我们不重置password的时候依照前面的逻辑是不能提交改动,这个逻辑是错误的,应该改为能够不改动password也能提交,主要是if逻辑推断的改动 先看一下代码: def userInfo(request, user_id): try: user = User.objects.get(userID = request.session['userI…

一.岭回归模型 岭回归其实就是在普通最小二乘法回归(ordinary least squares regression)的基础上,加入了正则化参数λ. 二.如何调用 class sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver='auto') alpha:就是上述正则化参数λ:fit_intercept:默…

Scikit Learn Scikit-Learn简称sklearn,基于 Python 语言的,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上.…

TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: 1 from __fut…

1 二分类( Binary Classification ) 逻辑回归是一个二分类算法.下面是一个二分类的例子,输入一张图片,判断是不是猫. 输入x是64*64*3的像素矩阵,n或者nx代表特征x的数量,y代表标签0/1,m代表训练集的样本总数. 本门课中:X代表所有的输入x,x按列排列,每个x是一个列向量,X的shape是( n, m ). 同理Y也按列排序,shape为( 1, m ). 2 逻辑回归( Logistic Regression ) 给定一个输入x ( 比如图像),你想得到一个…

Logistic Regression 逻辑回归 1.模型 逻辑回归解决的是分类问题,并且是二元分类问题(binary classification),y只有0,1两个取值.对于分类问题使用线性回归不行,因为直线无法将样本正确分类. 1.1 Sigmoid Function 因为 y∈{0,1},我们也希望 hθ(x)∈{0,1}.第一种选择是 logistic函数或S型函数(logistic function/sigmoid function).g(z)值的范围在0-1之间,在z=0时为0.5…