Java多线程学习(吐血超详细总结) 林炳文Evankaka原创作品.转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 写在前面的话:此文只能说是java多线程的一个入门,其实Java里头线程完全可以写一本书了,但是如果最基本的你都学掌握好,又怎么能更上一个台阶呢?如果你觉得此文很简单,那推荐你看看Java并发包的的线程池(Java并发编程与技术内幕:线程池深入理解),或者看这个专栏:Java并发编程与技术内幕.你将会对Java里头的高并发场景下的线程有更加深刻的理解.…

使用深度学习的超分辨率介绍 关于使用深度学习进行超分辨率的各种组件,损失函数和度量的详细讨论. 介绍 超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像的过程.由于较小的空间分辨率(即尺寸)或由于退化的结果(例如模糊),图像可能具有"较低分辨率".我们可以通过以下等式将HR和LR图像联系起来:LR = degradation(HR) 显然,在应用降级函数时,我们从HR图像获得LR图像.但是,我们可以反过来吗?在理想的情况下,是的!如果我们知道确切的降级函数,通过将其逆应用于…

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用…

进行参数的选择是一个重要的步骤.在机器学习当中需要我们手动输入的参数叫做超参数,其余的参数需要依靠数据来进行训练,不需要我们手动设定.进行超参数选择的过程叫做调参. 进行调参应该有一下准备条件: 一个学习器 一个参数空间 一个从参数空间当中寻找参数的方法 一个交叉验证的规则 一个性能评估的策略 下面我介绍几种调参的方法: 1:穷举式的网格搜索 sklearn当中的GridSearchCV实现了这种穷举是的网格搜索,其实这种方法是很简单的.下面是使用交叉验证来进行网格搜索的一个例子: from s…

简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一,从某种意义上来说,在学习函数的时候已经开始接触线性回归了,只不过那时候并没有涉及到误差项.线性回归的思想其实就是解一组方程,得到回归函数,不过在出现误差项之后,方程的解法就存在了改变,一般使用最小二乘法进行计算. 使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归 sklearn对Data Mining的各类算法已经有了较好的封装,基本可以使用fit.predict.score来训练.评价模型,并使用模型进…

用Bagging优化模型的过程:1.对于要使用的弱模型(比如线性分类器.岭回归),通过交叉验证的方式找到弱模型本身的最好超参数:2.然后用这个带着最好超参数的弱模型去构建强模型:3.对强模型也是通过交叉验证的方式找到强模型的最好超参数(比如弱模型的数量) 对于Bagging.RandomForest.Boosting这些组合算法,默认是用的弱模型是决策树,但是可以通过base_estimator参数调整. np.linspace() 创建等比数列,生成(start,stop)区间指定元素个数nu…

K临近分类是一种监督式的分类方法,首先根据已标记的数据对模型进行训练,然后根据模型对新的数据点进行预测,预测新数据点的标签(label),也就是该数据所属的分类. 一,kNN算法的逻辑 kNN算法的核心思想是:如果一个数据在特征空间中最相邻的k个数据中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别(类似投票),并具有这个类别上样本的特性.通俗地说,对于给定的测试样本和基于某种度量距离的方式,通过最靠近的k个训练样本来预测当前样本的分类结果. 例如,借用百度的一张图来说明kNN算法过程,要预测图中…

分类属于监督学习算法,是指根据已有的数据和标签(分类)进行学习,预测未知数据的标签.分类问题的目标是预测数据的类别标签(class label),可以把分类问题划分为二分类和多分类问题.二分类是指在两个类别中选择一个类别,在二分类问题中,其中一个类别称作正类(positive class),另一个类别称作反类(negative class),比如判断垃圾邮件.多分类问题是指从多个分类中选择一个类别. 一,分类的一般方法 数据分类是一个两阶段的过程,包括学习阶段(构建分类模型)和分类阶段(使用模型…

from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.svm import SVC # Loading the Digits dataset digits = dat…

1 简介 scikit-learn,又写作sklearn,是一个开源的基于python语言的机器学习工具包.它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用,并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法.   SKlearn官网:http://scikit-learn.org/stable/index.html   2 SKlearn 常用模块 sklearn中常用的模块有预处理.分类.回归.聚类.降维.模型选择. 预处理(Preprocessing):特征…