规则化第4页

CTA策略及常用代码

luansj·2020-08-09 22:57

CTA策略介绍

weixin_30555125·2020-08-07 19:46

模型求解

优化目标这部分摘自：机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数：其中，第一项衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值和真实的标签之间的误差

FarmerJohn·2020-08-07 13:21

Keras Note

KerasNoteKeras测试的精度比训练时返回的精度要高Keras在测试时，一些规则化方法（如Dropout、L1/L2）被关闭了，且在训练时，权值始终在变化，而测试时keras的权值是训练时最后一次运算的结果

MeJnCode·2020-08-04 00:33

最优化方法：L1和L2正则化regularization

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040机器学习和深度学习常用的规则化方法之一：L范数正则化（规格化）。

-柚子皮-·2020-08-03 20:54

电商618背后的那些技术事儿

历年京东618技术大赏技术的意义在于，能用规则化、流程化的技术框架，将大规模、高并发的大促活动做到流水线生产一般规整。在历年的京东618大促中，都用了哪些技术作为活动的保障呢？京东618：升级全

weixin_34410662·2020-08-03 07:42

SVM支持向量机三（软间隔处理规则化和不可分情况）

SVM支持向量机三（软间隔处理规则化和不可分情况）前两章我们讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维，这样很可能就可分了。

召风·2020-08-03 01:32

机器学习（七）——规则化和模型选择

http://antkillerfarm.github.io/H为无限集的情况某些预测函数的参数是实数，它实际上包含了无穷多个数。针对这样的情况，我们可以参照IEEE浮点数的规则，进行离散采样。IEEE浮点数由64bit的二进制数构成，因此d个实数参数组成的H，可组成k=264d个不同的预测函数，因此：m≥O(1γ2log264dδ)=O(dγ2log1δ)=Oγ,δ(d)这里的下标γ,δ表示一些

antkillerfarm·2020-08-02 22:30

直方图匹配法（规则化）

生成具有特定直方图的图像的方法，被称作直方图匹配法或***直方图规则化***。原理：考虑归一化之后在【0,1】区间内的连续灰度级，令r和z分别表示输入图像与输出图像的灰度级。

@慕云·2020-08-02 14:43

中国高科技产业三大困境

“中国芯”降温，暴露了中国高科技产业发展的三大困境：市场山寨化和潜规则化，管理江湖化，知识产权保护缺位。因此，政府和业界更需要一起解决这些基础的产业环境问题，而不是继续“给钱和给政策”。

weixin_30657541·2020-08-01 09:20

python 绘制7段数码管显示当前时间

需求：绘制一个可以显示时间的数码表思路：绘制单个数字的数码管获得一串数字，绘制对应的数码管获得当前系统时间，绘制对应的数码管思维：模块化思维：确定模块接口，封装功能规则化思维：抽象过程为规则，计算机自动执行花繁为简

二仪式·2020-07-31 10:26

财务机器人，财会人的毒药还是解药？

机器人为财务部门的工作带来效率的提升，帮助财务人员完成大量重复规则化的工作。这是否引发了财会人的恐慌呢？实际上，在人工智能如火如荼的大背景下，重复性高，复杂性低的工作，会逐渐被人

智能相对论·2020-07-30 06:28

草原之旅-遇见更好的自己

一颗不安的心其实就足以填满一个旅行者，当安适、规则化的生活久了，长时间围困在钢筋水泥建筑里，终日里听到的是机器的隆隆声、各种车辆的马达声和城市的噪杂音，一旦换了个去处，面对湖光山色、绿水青山，莺歌燕舞、

漠河小韩·2020-07-29 07:59

天赋与优势为什么那么重要

虽然不同国家对框架和教育的表现形式不同，但每个国家，每个不同社会形态的文化，都培养了大部分同质化，规则化，固定化的思想。

老衲wn·2020-07-28 10:11

优化算法——OWL-QN

在机器学习算法中使用的Loss项为最小化误差，而最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，此时，若参数过分拟合我们的训练数据就会形成过拟合的问题，而规则化参数的目的就是为看防止我们的模型过分拟合我们的训练数据

zhiyong_will·2020-07-27 22:25

概率图模型学习（1）——基础

联合分布：为了用规则化的概率推理来完成推测一个或多个变量的可能值，需要在某些随机变量的可能值空间上构造一个联合分布。将分布“分解”为一些更小的因子，使每一个因子定义在一个更小的概率空间上。

老笨妞·2020-07-27 12:25

字符串形式的汉诺塔(Tower of Hanoi)Python语言实现_18.6.19更新

代码劣势:规则化欠佳,因python无指针(网上说的,还不确定),没有学到python中类似c语言指针的函数,造成本来一个模块不得不分解为6

weixin_30755393·2020-07-15 15:38

深度学习的一些经验和体会

这几年最震撼我的成果有Rectifier,Dropout,ResNet,GRU它们分布从深度、规则化、图像和内存几个方面优化了神经网络。

zsdh123·2020-07-15 13:06

真格量化入门课程——①量化策略思路入门

是将人的投资思想规则化、变量化、模型化，形成一整套完整、可量化的操作思路，并且这个思路可以用历史数据进行分析验证。程序化交易并非量化策略必备，但是程序化交易可以让策略执行中更少受人的要素影响。

qmhedging·2020-07-14 14:11

了解sklearn中的pipeline及FeatureUnions

当你需要做一系列数据提取、变换、规则化和训练的操作时往往是非常麻烦的。第一次参加一些数据竞赛，我会经常以以下的代码模式起手。

_well_s·2020-07-13 15:32

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS 论文笔记

论文链接：FEW-SHOTLEARNINGWITHGRAPHNEURALNETWORKSIdea:Few-shot学习不依靠于规则化扩展数据集来补偿缺少有监督数据对模型带来的影响，而是受启发与人类学习去探索相似任务在空间上的分布情况

羽_羊·2020-07-13 08:00

机器学习中的规则化范数(L0, L1, L2, 核范数)

目录：一、L0，L1范数二、L2范数三、核范数今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。

weixin_34217773·2020-07-12 09:56

旅行，遇见更好的自己！

一颗不安的心其实就足以填满一个旅行者，当安适、规则化的生活久了，总有人会

二次城市拾忆者·2020-07-10 23:03

深度学习——预训练

若用监督则需大量标注样本，不然小规模样本容易造成过拟合（深层网络意味着特征比较多，机器学习里面临多特征：1、多样本2、规则化3、特征选择）；多层神经网络参数优化是个高阶非凸优化问题，常收敛较差的局部解；

zchang81·2020-07-10 14:26

三维点云网络——PointNet论文解读

卷积网络通常需要规则的数据形式作为输入，但由于点云是非规则数据类型所以通常的做法大都先对点云进行规则化的处理，将空间划分成

hitrjj·2020-07-10 05:06

个人知识管理

信息不等于知识，经验也不等于知识知识是把经验进一步规则化的提炼只要对过去经历的事情加以反思，学习就发生了。2.四部曲获取知识积累知识提炼规则知识演进2.1获取知识：从工作经验中获

liushui94·2020-07-09 08:30

react hooks + typescript + sass 开发的H5移动端组件库

规则化的视觉样式配置，适应各类产品风格。使用TypeScriptReacthooks开发，提供类型定义文件。

俊哥66·2020-07-08 11:38

《An Adversarial Regularisation for Semi-Supervised Training of Structured Output Neural Networks》笔记

https://arxiv.org/pdf/1702.02382.pdfWhat:这篇是将生成对抗网络应用到半监督学习，用discriminator的信号作为无标签数据集的反馈信号，对抗生成网络构建一个对抗规则化的作用

An_chen_·2020-07-06 17:59

主成分分析

《模型选择和规则化》谈到的特征选择的问题，就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。比如“学生的名字”就和他的“成绩”无关，使用的是互信息的方法。而这里的特征很多是和类标签有关的，但里

彷徨的石头·2020-07-06 09:13

热力地图开发

椭球体的规则化Web墨卡托投影地图的组织方式（金字塔结构）当图像数据大道一定的级别之后，一次性加载整张所有缩放层级的地图不管是从前后端设备性能还是网络传输来看都是不可能的。

will4906·2020-07-06 07:27

【CVPR 2020】Point-GNN 通过图神经网络实现3d目标检测论文解读

【CVPR2020】Point-GNN（开源）通过图神经网络实现3d目标检测论文解读文章目录【CVPR2020】Point-GNN（开源）通过图神经网络实现3d目标检测论文解读摘要介绍相关工作点云数据规则化处理点云直接处理图处理点云

JMU-HSF·2020-07-06 04:04

机器学习中L1L2规则化详解（先验及稀疏性解释）

知乎上有个兄弟说得对（https://www.zhihu.com/question/20924039这个问题下StarkEinstein的回答），不应该说是正则化，应该说是规则化，也就是说，我们原来是在完全没有任何先验知识的情况下进行的训练

小白白白又白cdllp·2020-07-06 02:57

L1损失与L2损失

监督机器学习问题无非就是“minimizeyourerrorwhileregularizingyourparameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。

美环花子若野·2020-07-05 23:22

Uber开发的地图网格化的包h3

通常使用规则化的网格包括三角形，正方形和六边形。

我是女孩·2020-07-05 18:22

QLab Pro如何对工作区进行设置 QLab Pro mac版使用教程

如剪贴、复制、粘贴、多文件合并和混音等常规处理，对音频波形进行“反转”、“静音”、“放大”、“扩音”、“减弱”、“淡入”、“淡出”、“规则化”等常规处理；“混响”、“颤音”、“延迟”等特效；支持

alishandegs·2020-07-04 10:08

python tkinter动态追加按钮等控件可能遇到的问题

小爬最近给同事制作一个小爬虫：具体要求：1、每天自动定时触发；2、模拟用户自动登陆；3、自动爬取对应API接口数据；４、对爬取结果进行逻辑判断，对符合条件的数据进行规则化列示；５、列示的行项目支持超链接

ai81450·2020-07-04 10:36

编译原理（第四版）复习（一）

两者的区别：解释程序的执行过程不会生成目标程序；编译过程的5个阶段：词法分析，语法分析，语义分析及中间代码生成，代码优化，目标代码生成；第二章：文法和语言的基本知识文法的自我理解：就是像一个公式一样的规则化

liusongjing·2020-07-02 11:12

深度学习中的预训练

（深层网络意味着特征比较多，机器学习里面临多特征：1.多样本2.规则化3.特征选择）2.多层神经网络参数优化是个高阶非凸优化问题，常收敛较差的局部解3.梯

best___me·2020-07-02 05:02

机器学习系列（四）——规则化（Regularize）

机器学习中，我们一直期望学习到一个泛化能力（generalization）强的函数，只有泛化能力强的模型才能很好地适用于整个样本空间，才能在新的样本点上表现良好。但是训练集通常只是整个样本空间很小的一部分，在训练机器学习模型时，稍有不注意，就可能将训练集中样本的特性当作了全体样本的共性，以偏概全，而造成过拟合（overfitting）问题，如何避免过拟合，是训练机器学习模型时最亟待解决的绊脚石。从

zxhohai·2020-07-02 02:04

pytorch | 计算图像的一阶导/梯度/gradient

[pytorch]计算图像的一阶导/梯度/gradient在图像转换任务中常见的totalvariationloss（tvloss，总变分，一般作为平滑的规则化项）需要对图像的梯度求平方和。

jdefla·2020-07-01 05:18

RGCN - Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks 使用图卷积网络对关系数据进行建模 ESWC 2018

yyl424525·2020-06-30 11:44

GCN推导

大致了解GCN的思路后可移步学习其中涉及到的理论知识：如何理解图卷积图卷积网络GCNGraphConvolutionalNetwork由于图是不规则化的非欧式结构数据，而CNN是在欧式数据（如图片、语音等

GX_Liu·2020-06-29 08:58

小波变换资料汇总(转载)

傅里叶变换对应的是规则化的信号，小波适应于非周期的信号。小波变换的图形。数学显微镜：对应彩色条纹更细，意味着更高的频率分辨率。高频时，对应更低的频率分辨率和更高的时间分辨率。

主攻·2020-06-29 05:26

1.机器学习中的L0、L1与L2范数到底是什么意思？

如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。让参数W是稀疏的。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，也叫“稀疏规则算子”（Lassoregularization）。

加油！小小七·2020-06-29 04:19

EMQ百万级MQTT消息服务(小技巧)

附上:喵了个咪的博客:w-blog.cnEMQ官方地址:http://emqtt.com/EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html1.ACL鉴权规则化在正常业务使用下对于客户端的行为可以使用

文振熙·2020-06-27 00:45

受限波兹曼机

EBM的概率模型定义通过能量函数的概率分布，如下所示：规则化系数Z称为分区函数和物理系统的能量模型相似。一种基于能量

by雷影·2020-06-26 23:48

TCP连接的建立与终止过程

说明在传输过程中我的信息被“规则化”了以后又被“规则化”回来了。这种“规则”，就是我们平时所说的协议。即，要按照它的格调办

the_scent_of_th_soul·2020-06-26 18:19

读“机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数”笔记

项目中遇到范数正则化问题，今天拜读了邹晓艺大神的博文《机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数》，1）其中L0、L1主要是用来特征选择，能够将含有信息量小的特征权重优化为0，从而降低特征的维度

昨夜的梦--pzy·2020-06-24 21:22

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 6 数据预处理权重初始化规则化损失函数等常用方法总结

1数据处理首先注明我们要处理的数据是矩阵X，其shape为[NxD](N=numberofdata,D=dimensionality).1.1Meansubtraction去均值去均值是一种常用的数据处理方式.它是将各个特征值减去其均值，几何上的展现是可以将数据的中心移到坐标原点，Python中的代码是X-=np.mean(X,axis=0).对于图像处理来说，每个像素的值都需要被减去平均值(X-

bea_tree·2020-06-22 17:41

ASP+ 中的用户输入验证

内容：简介问题目标解决方案概述客户机特性什么是验证器验证器演示并非自愿规则化逐一比较符合习惯尾声简介对用户输入进行验证是基于Web的应用程序中常见的情况。

amh·2020-06-22 13:48

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