[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-26（Structured Support Vector Machine part 1;结构化支持向量机part 1）

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首先回顾一下Structured Learning要解决什么问题？

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Example Task Object Detection:

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We must solve the three problems:

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那么现在让我们假设前两个问题都解决了，只专注于第三个问题。

Outline

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Assumption Separable

存在一个vector，使inner product后的点满足公式要求。

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那么我们可以通过以下方法来的到这个vector，当w不更新时，就找到了它。

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那么这种更新参数的方式可行吗？答案是可行的，首先我们先亮出结论：

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Warning of math，简短证明以上结论：

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End of math.

How to make training fast？

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Non-separable Cace

假设说，找不到任何一个正确的答案能高过其他错误的，但即使这样也有高下之分，很明显左边是要好于右边的。

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Defining Cost Function

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那么可以用 gradent decent 来minimize C

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下图，当w 不同时，y是不同的，那么怎样固定住y呢？我们发现，max能在w构成的space 中，将y划分为几个区域，每个区域存在固定的y’，y‘’，y'''等。

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而此时黄色公式即很容易表达了，所以每一个区域的gradent对w的微分都可以求出来，这个能求出来，就可以用gradent decent了。

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Considering Errors

那么下面我们要将上述的cost概念进化一下，上面我们是对错误的答案一视同仁的，即只有对错，但是实际上它们却差别很大，有的错误是跟正确答案很接近的，所以我们要将错误分出等级。

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如何进化我们的Cost Function呢？

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怎样去量化差距呢？运用了面积、交集思想。

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核心精神就是，夸大它们的差距，好就更高，错就更错。

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那么我们如何用gradent decent 来update呢？与上篇的方法差不多。

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那么刚刚的cost function 有另外一个观点可以来解释它。

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为什么这个是正确的？

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More Cost Functions，core spirit 核心精神是一样的。

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Slick生成表映射文件 ekian scala
Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
ES-TEST gengzg test
package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysql DB
表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
领域驱动设计 julyflame VO DAO 设计模式 DTO po
概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
单例设计模式 hm4123660 java Singleton 单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。 &nb
logback zhb8015 log logback
一、logback的介绍 Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个改良版本。此外logback-class
整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer spark storm zookeeper PARALLELISM processing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
spring-master-slave-commondao 王新春 DAO spring dataSource slave master
互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。为此，往往搭建 db的一主多从库的数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数

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