正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使\(\beta=0\),当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增加了正则化项后,随着r的不断增加,原始的解空间会被不断压缩, 如果选择的\(\lambda\), 可以将最优点压缩到\(\tilde{\beta}\),从而得到复杂程度最小的模型. L2范数和损失

一.相同点 第一,LR和SVM都是分类算法(SVM也可以用与回归) 第二,如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的. 这里要先说明一点,那就是LR也是可以用核函数的.总之,原始的LR和SVM都是线性分类器,这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别,你说一个非线性分类器和一个线性分类器有什么区别? 第三,LR和SVM都是监督学习算法. 第四,LR和SVM都是判别模型. 这里简单讲解一下判别模型和生成模型的差别: 判别式模型(Discriminative

跑训练无聊看了看别人的面经,发现自己一时半会答不上来,整理一下. 一.Bagging介绍 先看一个Bagging的一个概念图(图来自https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11214797.html) 从上图可以看出,Bagging的弱学习器之间的确没有boosting那样的联系.它的特点在“随机采样”.那么什么是随机采样?随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采集固定个数的样本,但是每采集一个样本后,都将样本放回.也就是说,之前采集到的样本在放回

去XX公司实习的时候,被问过,傻逼的我当时貌似都答错了,原谅全靠自学的我,了解甚少 RF随着树的增加不会过拟合 GBDT随着树的增加会过拟合 RF还会对特征进行random,例如特征的个数m=sqrt(原特征个数) RF的每个树都是随机选择m个样本(有放回的)和n个特征来进行构建

算法:相信大家对算法肯定不陌生(但其实绝大多数开发人员对这个非常陌生且抗拒),因为从学校没毕业开始就已经被算法折磨了,哈哈 设计模式:爱学习的开发人员对这个也不会陌生,是些到了一定工作阶段必须学的思想以及解决问题的通用方法 企业应用架构模式:Martin Fowler所著,其实从难度上讲,比不上设计模式,只是内容较多,更加实际且更加符合人类的理解 架构模式:最著名的资料是POSA那几本书,讲的是云里雾里,看这本书时,设计模式那点难度根本就不叫难度,哈哈,看起来极其痛苦,但是又非常快乐(哈哈,这就

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

时间规定: 2018.12.07-2018.02.15 能力养成: linux, shell python, c++(会多少算多少) tensorflow, keras, pytorch(tf优先) CNN, RNN(LSTM), BRNN, Seq2Seq, RL, Attention, fastText, TextCNN, TextRNN, TextRNN+Attention, TextRCNN(CNN+RNN) LR, SVM, RF, NB, CRF, LDA, XGB等 分词,新词发现

LR如何解决低维不可分 特征映射:通过特征变换的方式把低维空间转换到高维空间,而在低维空间不可分的数据,到高维空间中线性可分的几率会高一些.具体方法:核函数,如:高斯核,多项式核等等. 从图模型角度看LR LR模型可以看作是CRF模型的低配版,在完全不定义随机变量交互,只考虑P(Y|X)的情况下,得到的就是LR模型. 最大熵相比LR,可以提取多组特征(最大熵定义了多个特征函数),本质上等价的.CRF又是最大熵模型序列化的推广. 本质上,LR和softmax是等价的,而且也可证最大熵和softma

实验一    分类技术及其应用 实习要求: 基于线性回归模型拟合一个班学生的学习成绩,建立预测模型.数据可由自己建立100个学生的学习成绩. 1)    算法思想: 最小二乘法 设经验方程是y=F(x),方程中含有一些待定系数an,给出真实值{(xi,yi)|i=1,2,...n},将这些x,y值 代入方程然后作差,可以描述误差:yi-F(xi),为了考虑整体的误差,可以取平方和,之所以要平方是考虑到误差可正可负直接相加可以相互抵消,所以记 误差为: e=∑(yi-F(xi))^2 它是一个多元

阿里.腾讯.京东.微软,各家算法&数据挖掘岗位面经大起底! 2016-02-24 36大数据 36大数据 作者: 江少华 摘要: 从2015年8月到2015年10月,花了3个月时间找工作,先后通过内推参加了美团.阿里蚂蚁金服.京东.腾讯.今日头条.Growing IO.微软这7个公司的面试,同时参加了网易游戏.LinkedI In中国这2个公司的笔试,拿到比较优 … 从2015年8月到2015年10月,花了3个月时间找工作,先后通过内推参加了美团.阿里蚂蚁金服.京东.腾讯.今日头条.Growin

一面:1h 介绍比赛项目. lr与xgb的区别? xgb 为什么不用归一化,onehot? xgb 与 gbdt的区别. 做这些比赛你们的优势在哪,既然全是相同的套路. RCNN的原理, CNN的原理.LSTM的介绍,包括哪些门 .LSTM与RNN有哪些不同,解决了什么问题. 深度学习如何调参 机器学习(深度学习)中有哪些优化方法,介绍一下原理. LDA的原理,LDA用到了哪些分布. 代码题: 1.加油站,加油问题,n个加油站,每个加油站的油量是有限的,知道每个加油站相邻的距离,单位距离消耗单位

转载地址:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性. 根据基本学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致分为两大类:即基本学习器之间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及基本学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表就

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.

现代的机器学习系统均利用大量的数据,利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练.传统上,最早出现的优化算法是SGD,之后又陆续出现了AdaGrad.RMSprop.ADAM等变体,那么这些算法之间又有哪些区别和联系呢?本文试图对比的介绍目前常用的基于一阶梯度的优化算法,并给出它们的(PyTorch)实现. SGD 算法描述 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)是对传统的梯度下降算法(Gradient Descent,GD)进行的一种改进.在应用GD时,我们

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看过别人的竞赛视频,知道GBDT这个算法应用十分广泛.林在第八讲,简单的介绍了AdaBoost,这一讲会更深入的从优化的角度看AdaBoost,然后引出GBDT算法,最后林对最近几讲的集成学习模型(Aggregation Models)做了个很棒的总结. 一.RandomForest Vs AdaBoost-DTree RF随机森林算法:通过bootstrapping有放回的抽样获取不同

前言 目录 01 文法和语言.词法分析复习 02 自顶向下.自底向上的LR分析复习 03 语法制导翻译和中间代码生成复习 04 符号表.运行时存储组织和代码优化复习 第4章 自顶向下的语法分析方法 确定的自顶向下分析思想 开始符号集或首符号集:设\(G=(V_T,V_N,P,S)\)是上下文无关文法. \(FIRST(\alpha)=\{a \mid\alpha \stackrel{*}{\Rightarrow} a\beta, a\in V_T, \alpha,\beta\in V^*\}\)

简单LR分析方法 一.LR语言分析器模型与算法 1.输入.输出.栈和方法 2.LR语法分析表 3.LR分析程序 4.例 例1: 例2: 二.LR语法分析算法 1.LR语法分析算法的定义和概念 定义: 概念: 2.LR语法分析算法的特点 三.LR分析方法和LL分析方法的比较 四.构造SLR分析表 1.相关概念 2.从文法构造识别可行前缀的DFA ⅰ拓广文法 ⅱ构造LR(0)项目集规范族 ⅲ特点 3.从上述DFA构造SLR分析表 参考--慕课-苏州大学

LR(0).SLR(1).LR(1).LALR(1) de 若干方面的区别 目录 推导过程 分析能力 本质区别 文法对比 可以适当利用物理意义对二义性文法进行冲突处理 推导过程 LR(0)的基础上才有SLR(1) SLR分析方法只用在分析表上,DFA与LR(0)相同 LR(1)的基础上才有LALR(1) LR(1)的DFA合并同心项才能为LALR(1) 分析能力 LR(1)>LALR(1)>SLR(1)>LR(0) 分析能力指的是分析方法对于文法的甄别能力,也就是可以理解成文法包括的范围

作者:NgShawn 链接:https://www.nowcoder.com/discuss/33737?type=2&order=3&pos=19&page=1 来源:牛客网   机器学习 Boost算法 CART(回归树用平方误差最小化准则,分类树用基尼指数最小化准则) GBDT与随机森林比较. GBDT(利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值,拟合一个回归树) KKT条件用哪些,完整描述 KNN(分类与回归) L1 与 L2 的区别以及如何解

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆