09 2018 档案

摘要:Classification: 1、0-1 1)普通01损失函数 针对于二分类问题,Y = {-1, 1}, f为预测结果,f应该是一个连续值,没有经过激励函数加工的数,如果 fy <= 0 为负 该损失函数能够直观的刻画分类的错误率,但是由于其非凸、非光滑的特点,使得算法很难直接对函数进行优化。 阅读全文
posted @ 2018-09-29 21:32 zhaop 阅读(1751) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、矩阵篇 1、Jacobian矩阵(雅可比) yi是关于x=(x1, x2...)的多元函数, yi对x的导数矩阵就是雅可比矩阵 2、Hessian矩阵 海森矩阵是函数的二阶偏导矩阵 3、正定、半正定矩阵 4、奇异矩阵 5、协方差矩阵 协方差是用来衡量两个向量之间的相关性,记作cov(X, Y) 阅读全文
posted @ 2018-09-29 15:30 zhaop 阅读(778) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:PCA(principle component analysis)主成分分析 理论依据 最大方差理论 最小平方误差理论 一、最大方差理论(白面机器学习) 对一个矩阵进行降维,我们希望降维之后的每一维数据能够有大的方差。 为什么呢? 因为每一维的方差越大,说明数据之间区分度高,想象一个极端的情况,降维 阅读全文
posted @ 2018-09-20 11:24 zhaop 阅读(342) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:什么是堆空间、栈空间与静态空间 堆空间:由程序员自己分配空间,如malloc需要指定分配多少个多大的字节空间,不用的时候需要自己释放 栈空间:栈空间是由系统自动分配与释放,如int,char等大小都已固定,局部变量,函数的参数值等 静态空间:全局变量、静态变量存放在静态空间中 http://www. 阅读全文
posted @ 2018-09-17 21:05 zhaop 阅读(560) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:cast cast(number as string), 可以将整数转成字符串 lpad rpad lpad(target, 10, '0') 表示在target字符串前面补0,构成一个长度为10的字符串 concat_ws 列拼接 concat_ws('@', 'zhaopei', 'mail.b 阅读全文
posted @ 2018-09-12 20:58 zhaop 阅读(162) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://yangcongchufang.com/%E9%AB%98%E7%BA%A7python%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80/python-process-thread.html 进程: 线程: 阅读全文
posted @ 2018-09-04 10:32 zhaop 阅读(113) 评论(0) 推荐(0) 编辑

点击右上角即可分享
微信分享提示