多元线性回归模型中,如果所有特征一起上,容易造成过拟合使测试数据误差方差过大:因此减少不必要的特征,简化模型是减小方差的一个重要步骤.除了直接对特征筛选,来也可以进行特征压缩,减少某些不重要的特征系数,系数压缩趋近于0就可以认为舍弃该特征. 岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归是在普通最小二乘线性回归的基础上加上正则项以对参数进行压缩惩罚. 首先,对于普通的最小二乘线性回归,它的代价函数是: 通过拟合系数β来使RSS最小.方法很简单,求偏导利用线性代数解方程组即可. 根据线

begin transaction mustt insert into student values(,'kkk','j大洒扫','j','djhdjh') insert into student values(,'jhsjhs','j','h','asjkdjk') BEGIN ROLLBACK TRANSACTION mustt print 'error' RETURN END COMMIT TRANSACTION mustt //在上面的事务中,当两条插入语句有出现错误的时候,没有错误的就

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7650215.html (保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) 上午(20171011)看到qq群里发了一个云栖大会的链接,点进去看了一下sqlserver的专场,刚好是提问环节有人问了一个问题,原话记不清楚了,大概的意思(他自己认为)就是说:“SQLServer中重建聚集索引之后会影响非聚集索引的碎片情况,也要顺带重建非聚集索引”我想

wepyjs - 小程序组件化开发框架 https://tencent.github.io/wepy/document.html#/?id=%e5%be%ae%e4%bf%a1%e5%b0%8f%e7%a8%8b%e5%ba%8f%e7%bb%84%e4%bb%b6%e5%8c%96%e5%bc%80%e5%8f%91%e6%a1%86%e6%9e%b6wepy%e5%ae%98%e6%96%b9%e6%96%87%e6%a1%a3 组件 原生小程序支持js模块化,但彼此独立,业务代码与交互事件

进行页游开发的过程中,很多开发者都有一个习惯,在数据输出中添加trace()函数来跟踪数值 - 不进行条件编译,发布的时候也不删除.实际上大量的trace函数会降低程序的效率,我们可以用一个简单的例子来试一试. 题目:共计10万件物品,随机分配到100个盒子中.实现非常简单,首先定义一个简单的物品结构 package net.geeeknerd.base.vo { public class Item { /** * 物品类型 **/ public var type:int = 0; /** *

在Oracle数据库中,CBO会默认目标列的数据在其最小值low_value和最大值high_value之间均匀分布,并按照均匀分布原则,来计算目标列 施加查询条件后的可选择率以及结果集的cardinality. 如果对目标收集了直方图,则意味着CBO不再认为目标列上的数据是均匀分布的.CBO会用该列上的直方图的统计信息计算返回结果集的cardinality. 验证直方图对执行计划的影响步骤: 1.创建一张表T1 2.往表中插入倾斜度很高的数据 3.在B字段上创建索引 4.让表字段数据视为均匀分

实参:可以是常量.变量.表达式.函数等, 无论实参是何种类型的量,在进行函数调用时,它们都必须具有确定的值, 以便把这些值传送给形参. 因此应预先用赋值,输入等办法使实参获得确定值. 形参:全称为“形式参数”是在定义函数名和函数体的时候使用的参数,目的是用来接收调用该函数时传递的参数. /** * 注意: * 传递参数:形参(方法中)的改变有没有影响实参(main函数中) * 1.基本数据类型 没有影响 * 2.引用数据类型 有影响 * @author JasonTsui * */public

算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢?下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的.以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合,为了防止过拟合现象,我们要使用图下所示的正则化.因此我们试图通过下面的正则化项,来让参数的值尽可能小.正则化项的求和范围,照例取为j等于1到m,而非j等于0到m. 然后我们来分析以下三种情形.第一种情形:正则化参数lambda取一个比较大的值(比如lambda的值取为10000甚至更大).在这种情况下,

在数据存储的时候有时我们不太注意字符编码对性能影响,但小问题往往造成很大的影响.在数据量小的时候感觉不出来,一旦上到百万级以上的时候就非常明显了 看下面两个SQL语句 ---SQL1 SELECT * FROM TB1 WHERE F_NAME LIKE '名称%' ---SQL2 SELECT * FROM TB1 WHERE F_NAME LIKE N'名称%' 有什么不一样呢? 检索条件有个“N”.没错,就是这个N可能会对字符进行转码,严重时造成100倍的影响不止. 情况一. 当列F_NA

1 inverse,在一对多中使用,表示是否有关联关系控制权.对于保存.删除数据有影响. 2 cascade,表示级联操作 save-update 表示级联保存和更新 delete 表示级联删除 all 表示级联保存.更新.删除 3 一级缓存,session缓存又称一级缓存,只在session绘画中有效. 4 HQL中特点 list:会将查询结果放入缓存,但不会从缓存中取 iterator:会将结果放入缓存,也会从缓存中取 5 session对象常用方法:get/flush/clear 6 懒加

在masm中,如果offset修饰全局变量,则他返回的是变量的相对于其所在段的偏移,并且offset不能修饰局部变量哦. 若offset修饰的是文字常量则将被忽略: VAL = 1000h mov ebx,offset VAL ;ebx will equ 1000h 对于结构struct来说,offset有2种使用方法: 1 mov eax,offset POS.z 返回结构中元素相对于结构开始的偏移: 2 mov eax,offset pos_val.z 返回实际变量中元素的偏移地址:

今天在将一个压缩包复制到/root下,并解压.从表面看我试在根目录下,但是就是不能进入生成的目录,提示no such file or diraction.最后我加上/root又好了,奇怪 编译环境:输入“./vmware-install.pl”尝试安装,出现错误“-bash: ./vmware-install.pl: /usr/bin/per: bad interpreter: No such file or directory”,表明未安装编译环境.输入“yum -y install perl

本质:读操作,用mysql_num_rows函数,写操作用mysql_affected_rows函数 mysql_num_rows() 返回结果集中行的数目.此命令仅对 SELECT 语句有效.要取得被 INSERT,UPDATE 或者 DELETE 查询所影响到的行的数目,用 mysql_affected_rows(). CI中的方法: 读操作,获取行数: $query->num_rows() 该函数将会返回当前请求的行数.在本例子中, $query 表示当前 SQL 所产生的请求结果对象:

S. Egger等人在论文<WAITING TIMES IN QUALITY OF EXPERIENCE FOR WEB BASED SERVICES>中,研究了Web服务中延时对主观感受的影响.在此记录一下其重点内容. 注:这篇文章很有参考价值. 首先需要明确的是,该论文所讨论的是关于web服务的(而不是针对视频的). web服务的原理如下图所示. 人的主观感受和客观的时间有的时候是不一致的.如下图所示. 有关人类主观响应时间有如下研究成果: 0.1 s: 是用户感觉不到系统不连贯性的上限

Oracle的任何一个新版本,总是会带来大量引人瞩目的新特性,但是往往在这些新特性引入之初,首先引起的是一些麻烦,因为对于新技术的不了解.因为对于旧环境的不适应,从Oracle产品到技术服务运维,总是要走过一个磨合的长期过程. 请注意:我们并不推荐大家盲目的关闭和摒弃Oracle的新特性,我们建议大家在遇到问题时,做出适合自己的调整. 就此盘点一下 Oracle 11g 中,那些新特性带来的新烦恼,如果有用户准备或者刚刚踏入这个新版本,则可以作为借鉴. 1 Adaptive direct pat

写一个存储过程,里面写一个循环,就可以了.主键你现在不是自增的,所以写语句的时候,就Insert到3个字段中. DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `proc_auto_insertdata`$$ CREATE PROCEDURE `proc_auto_insertdata`() BEGIN DECLARE init_data INTEGER DEFAULT 1; WHILE init_data <= 10000 DO INSERT INTO t_1 VA

在MySQL存储过程的语句中有三个标准的循环方式:WHILE循环,LOOP循环以及REPEAT循环.还有一种非标准的循环方式:GOTO,不过这种循环方式最好别用,很容易引起程序的混乱,在这里就不错具体介绍了. 这几个循环语句的格式如下: WHILE……DO……END WHILE REPEAT……UNTIL END REPEAT LOOP……END LOOP GOTO 下面首先使用第一种循环编写一个例子. mysql> create procedure pro10() -> begin ->

计算机发明的初衷就是用于帮助我们加工和处理数据,虽然时至今天计算机看起来无所不能,但它根本上还是在做数据的加工和处理,数据的机器层次表示将直接影响到计算机的结构和性能. 在计算机中,采用数字化方式来表示数据,数据有无符号数和带符号数之分,其中带符号数根据其编码的不同又有原码.补码和反码3中表示形式.下面我们来认识一下: 无符号数和带符号数 所谓无符号数,就是整个机器字长的全部二进制位均表示数值位(没有符号位),相当于数的绝对值,大致相当于数学中的自然数.如01000001表示无符号数65,110

(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

大家入门机器学习第一个接触的模型应该是简单线性回归,但是在学Lasso时往往一带而过.其实 Lasso 回归也是机器学习模型中的常青树,在工业界应用十分广泛.在很多项目,尤其是特征选择中都会见到他的影子. Lasso 给简单线性回归加了 L1 正则化,可以将不重要变量的系数收缩到 0 ,从而实现了特征选择.本文重点也是在讲解其原理后演示如何用其进行特征选择,希望大家能收获一点新知识. lasso 原理 Lasso就是在简单线性回归的目标函数后面加了一个1-范数 回忆一下:在线性回归中如果参数θ过

ngResource模块是angular专门为RESTful架构而设计的一个模块,它提供了'$resource'模块,$resource模块是基于$http的一个封装.下面来看看它的详细用法 1.引入angular-resource.min.js文件 2.在模块中依赖ngResourece,在服务中注入$resource var HttpREST = angular.module('HttpREST',['ngResource']); HttpREST.factory('cardResource