分类器:轴%1超出了维度%1的数组的界限 - 腾讯云开发者社区

相反当特征均匀分散时，所有维度都变得活跃并且所有奇异值都增加，即平均奇异值增加。图 2：分散在 2D 单位圆上的特征嵌入。在（a）中，特征在单个轴上极化；主轴（横）轴奇异值大，副（纵）轴奇异值小。...这些界限带来两个好处：（1）很容易调整 SVMax 的平衡超参数 λ（图 3），因为在训练开始之前就知道 s_μ 的范围；(2) 平均奇异值及其边界作为量化指标来评估训练后的网络——包括非正则化网络。...由于嵌入未归一化，VICReg 无法对标准偏差项的范围或界限做出任何假设。VICReg 有两个超参数：与 SVMax 一样的 λ（图 3）和 γ。...使用线性分类器在冻结的 ImageNet 预训练网络之上进行微调并对这两个正则化器进行自监督学习的基准测试如下：表 1：使用带有 AlexNet 主干的自监督学习的定量 SVMax 评估。...通过 ImageNet 分类评估预训练网络 N，并在冻结卷积层之上使用线性分类器。对于每一层卷积特征都会在空间上调整大小，直到剩下的维度少于 10K。

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JVM中常用的垃圾收集器和收集算法(超详解G1收集器)

引用计数法引用计数法有点类似于redis中通过setnx实现分布式锁一样, 当有一处引用的时候计数器+1, 当引用失效的时候计数器-1, 当一个计数器为0的时候, 代表该对象已"死",...针对老年代的特点，提出了一种称之为 " 标记 - 整理算法 " 。...新老年代，整体标记整理，局部复制，独自工作哪块内存中放的垃圾数量最多, 回收收益大, 就回收哪块区域, 这就是G1收集器的Mixed GC模式内存管理方式 G1收集器将堆内存划分为多个大小相等的...G1与CMS的区别与选择 G1收集器是垃圾收集器理论进一步发展的产物，它与前面的CMS收集器相比有两个显著的改进： G1收集器是基于“标记-整理”算法实现的收集器，也就是说它不会产生空间碎片，这对于长时间运行的应用系统来说非常重要...以上的优缺点对比仅仅是针对G1和CMS两款垃圾收集器单独某方面的实现细节的定性分析,通常我们说哪款收集器要更好、要好上多少,往往是针对具体场景才能做的定量比较。

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机器学习入门(四) — 分类模型1 分类-分析情感2 从主题预测情感:智能餐厅评价系统3 分类器应用4 线性分类器5 决策边界6 训练和评估分类器7 什么是好的精度

1 分类-分析情感 2 从主题预测情感:智能餐厅评价系统 2.1 今天是个好日子,我想在一家日本餐厅预订一个座位 2.2 正面的评价不能代表所有方面都是正面的 2.3 从评价到主题情感 2.4 智能餐厅评价系统...核心构造模块 3 分类器应用 3.1 分类器示例多元分类器:输出 y 多于两类垃圾邮件过滤图像分类个性化医学诊断读懂你的心 4 线性分类器表示分类器阈值分类器的问题 (线性)分类器给句子打分...5 决策边界假如只有两个非零权重的词语决策边界示例决策边界区分了正面和负面的预测 6 训练和评估分类器训练分类器 = 学习权重分类误差分类误差 / 精度 7 什么是好的精度如果忽略句子直接猜测

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第08章降维

但是在一个 1,0000 维的单位超正方体（一个1×1×...×1的立方体，有 10,000 个 1），这种可能性超过了 99.999999%。在高维超正方体中，大多数点都分布在边界处。...线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）实际上是一种分类算法，但在训练过程中，它会学习类之间最有区别的轴，然后使用这些轴来定义用于投影数据的超平面。...LDA 的好处是投影会尽可能地保持各个类之间距离，所以在运行另一种分类算法（如 SVM 分类器）之前，LDA 是很好的降维技术。 ?...在数据集上训练一个随机森林分类器，并记录了花费多长时间，然后在测试集上评估模型。接下来，使用 PCA 降低数据集的维度，设置方差解释率为 95%。...在降维后的数据集上训练一个新的随机森林分类器，并查看需要多长时间。训练速度更快？接下来评估测试集上的分类器：它与以前的分类器比较起来如何？

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R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

我们主观上希望这两个指标越大越好，但可惜二者是一个此消彼涨的关系。除了分类器的训练参数，临界点的选择，也会大大的影响TPR和TNR。有时可以根据具体问题和需要，来选择具体的临界点。 ?...如果我们选择一系列的临界点，就会得到一系列的TPR和TNR，将这些值对应的点连接起来，就构成了ROC曲线。ROC曲线可以帮助我们清楚的了解到这个分类器的性能表现，还能方便比较不同分类器的性能。...该比例代表着分类器预测精度。...更加具体的，曲线与坐标轴之间的面积应当越大。最理想的系统，其包含的面积应当是1，而所有系统的包含的面积都应当大于0。...ROCR包，它不仅可以用来画图，还能计算ROC曲线下面积AUC，以评价分类器的综合性能，该数值取0-1之间，越大越好。

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第2章：SVM（支持向量机） - 理论

0.简介支持向量机（SVM）是由分离超平面正式定义的判别分类器。换句话说，给定标记的训练数据（监督学习），算法输出最佳超平面，其对新示例进行分类。...现在考虑如果我们有如下图所示的数据怎么办？显然，没有可以在这个 xy 平面中分离两个类的行。那么我们该怎么办？我们应用变换并添加一个维度，我们称之为 z 轴。...多项式和指数核计算更高维度的分离线。这称为核技巧正则正则参数（通常在 python 的 sklearn 库中称为 C 参数）告诉 SVM 优化您希望避免错误分类每个训练示例的程度。...对于较大的 C 值，如果超平面更好地将所有训练点分类正确，则优化将选择较小间隔的超平面。相反，非常小的 C 值将导致优化器寻找更大间隔的分离超平面，即使该超平面错误分类更多的点。...5.结论我希望本节有助于理解 SVM 分类器背后的工作。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第8章降维

这是一个合理的压缩比率，您可以看到这可以如何极大地加快分类算法（如 SVM 分类器）的速度。通过应用 PCA 投影的逆变换，也可以将缩小的数据集解压缩回 784 维。...线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）实际上是一种分类算法，但在训练过程中，它会学习类之间最有区别的轴，然后使用这些轴来定义用于投影数据的超平面。...LDA 的好处是投影会尽可能地保持各个类之间距离，所以在运行另一种分类算法（如 SVM 分类器）之前，LDA 是很好的降维技术。 ?...在数据集上训练一个随机森林分类器，并记录了花费多长时间，然后在测试集上评估模型。接下来，使用 PCA 降低数据集的维度，设置方差解释率为 95%。...在降维后的数据集上训练一个新的随机森林分类器，并查看需要多长时间。训练速度更快？接下来评估测试集上的分类器：它与以前的分类器比较起来如何？

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Google Earth Engine（GEE）——数组及其切片简介

Earth Engine 表示 1-D 向量、2-D 矩阵、3-D 立方体和具有该ee.Array类型的更高维超立方体。...这里官方给出了一个简单的教学方案： https://youtu.be/-qo8L5GmKO0 数组维度、形状和大小数组的维数是指底层数据沿其变化的轴数。...例如，0-D 数组是标量数，1-D 数组是向量，2-D 数组是矩阵，3-D 数组是立方体，>3-D 数组是超立方体。对于一个 N 维数组，从 0 到 N-1 有 N 个轴。阵列的形状由轴的长度决定。...0 轴上每个列表中的第 n 个元素位于 1 轴上的第 n 个位置。例如，数组坐标 [3,1] 处的条目是 0.0849。假设“绿色度”是感兴趣的 TC 分量。...结果将具有与输入一样多的维度，并且在除切片轴之外的所有方向上都具有相同的长度，其中长度将是从“开始”到“结束”的“步长”范围内的位置数输入数组沿“轴”的长度。

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机器学习三人行(系列十)----机器学习降压神器(附代码)

例如，如果你选择一个单位平方（1×1平方）的随机点，它将只有大约0.4％的机会位于小于0.001的边界（换句话说，随机点将沿任何维度“极端”这是非常不可能的）。...但是在一个10000维单位超立方体（1×1×1立方体，有1万个1）中，这个概率大于99.999999％。高维超立方体中的大部分点都非常靠近边界。...这些约束倾向于将数据集压缩到较低的维度。流形假设通常伴随另一个隐含的假设：如果在流形的较低维空间中表示，手头的任务（例如分类或回归）将更简单。...3.1 保持差异在将训练集投影到较低维超平面之前，您首先需要选择正确的超平面。例如，简单的2D数据集连同三个不同的轴（即一维超平面）一起在下图的左侧表示。右边是将数据集投影到这些轴上的结果。...所以，虽然大部分方差都被保留下来，但数据集现在还不到原始大小的20％！这是一个合理的压缩比，你可以看到这是如何加速分类算法（如SVM分类器）。

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深度学习与CV教程(2) | 图像分类与机器学习基础

4) L1 和 L2比较在 L1 距离更依赖于坐标轴的选定，坐标轴选择不同 L1 距离也会跟着变化，判定的数据归类的边界会更趋向于贴近坐标系的轴来分割所属区域，而 L2 的话相对来说与坐标系的关联度没那么大...1) 超参数调优模型调优，超参数的实验选择方法也可以参考ShowMeAI的文章图解机器学习 | 模型评估方法与准则和深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 KNN 分类器需要设定...，这个维度的数值是常量 1，这就是默认的偏置项维度。...[3073 \times 1]，而不是 [3072 \times 1] 了，多出了包含常量1的1个维度； W 大小就是 [10 \times 3073] 了，W 中多出来的这一列对应的就是偏差值 b：...数据驱动方法、最邻近算法、 L1 和 L2 距离 KNN分类器、超参数调优、KNN的优缺点与实际应用线性分类的概念、评分函数的理解、参数合并、数据预处理、线性分类器局限性斯坦福 CS231n 全套解读

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从实例理解主成分分析原理

二维视角下PCA的原理以如下坐标空间中的大量数据点为例，如果我们需要作出一条尽可能覆盖所有点的直线，那么最合适的就是直线 ? 。该直线覆盖了数据的最大方差，即在单维度的情况下给出了数据最重要的信息。...前面我们从数据方差的角度旋转坐标轴找出代表数据信息重要性依次递减的两条新坐标轴（如果原始数据有 ? 个维度，我们就能找到重要性依次递减的 ? 条坐标轴）。接下来我们讲一下如果根据信息量进行降维。...下图包含了三个类别，但是我们可以仅根据横坐标一个维度的信息即可完成效率较高的分类（在这个例子中，纵坐标即是代表数据信息量较少的噪声数据），例如 ? 的样本可以完全归为一类。 ?...：样本点在这个超平面的投影尽可能分开最近重构性表示降维后忽视的坐标轴带来的信息损失尽可能最少，最大可分性表示新的坐标系尽可能代表原来样本点更多的信息。...个特征值对应的特征向量构成 ? 即是主成分分析的解。降维后的维数 ? 通常是根据实际情况选定，一方面可以选取不同维数对开销较小的分类器进行交叉验证来选取合适的 ?

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随机梯度下降优化算法_次梯度下降

也就是说，我们可以生成一个随机W1，然后不断变化a，计算损失L（W+W1）。这个过程产生一个简单的曲线图，值为X轴，损失函数的值为Y轴。也可以用两个维度，通过改变来计算损失值，从而给出二维的图像。...例如，W0，上式中一些项是W0的线性函数，并且其值都被钳位在零处。如下图所示： 1维的数据损失图。X轴是单权重，Y轴是损失。数据损失是多个部分求和而成。...一个一维函数导数与其输入的数学表达式为：当函数的变量是一个向量而不是单个数时，我们称导数为偏导数，而梯度就是其中每个维度的偏导数组成的向量。...小批量数据的大小是一个超参数，但是一般并不需要通过交叉验证来调参。它一般由存储器的限制来决定的，或者干脆设置为同样大小，比如32，64，128等。...斯坦福大学计算机视图课程，青星人工智能研究中心翻译整理 1、数据驱动的图像分类方法 2、最近邻分类器 3、k – 最近邻分类器及使用验证集取得超参数 4、线性分类: SVM, Softmax 5、优化方法

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KD-树

，相当于用一个垂直于该维度d的超平面将K维数据空间一分为二，平面一边的所有K维数据在d维度上的值小于平面另一边的所有K维数据对应维度上的值。...1、在哪个维度上进行划分？...这样，该节点的分割超平面就是通过(7,2)并垂直于x轴的直线x = 7；确定左子空间和右子空间。分割超平面x = 7将整个空间分为两部分，如下图所示。...更新分割轴：一共就两个维度，所以，下一个维度是y轴。...更新分割轴：下一个维度为x轴。

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Numpy中的stack，轴，广播以及CNN介绍

@在python中是函数装饰器，和Java中的注解是不一样的。...to x[exp1, exp2, ..., expN]; the latter is just syntactic sugar for the former. (4) 省略号使选择元组的长度与数组的维度相同...显然选择元组的长度是2，数组的维度也是2。..., np.newaxis] 以前的arr的shape是(3,4)，经过这样的操作之后，就变成了(3,4,1),也就是3个2维数组，每个2维度数组中有4个1维数组，每个1维数组中有1个元素。...轴的概念我在图中标注出了哪些是外边的轴,哪些是第二个轴,哪些是最里边的轴,有一个比较简单的方法来判断这些轴,就是观察一下方括号,方括号数量越多的轴,越是在外层的轴,在这个例子中,最外侧的轴有两层方括号

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单个GPU无法训练GPT-3，但有了这个，你能调优超参数了

来自微软和 OpenAI 的研究者首次提出了基础研究如何调优大型神经网络（这些神经网络过于庞大而无法多次训练）。他们通过展示特定参数化保留不同模型大小的最佳超参数来实现这一点。...图2左侧，该研究在 CIFAR10 上以不同的学习率（沿 x 轴显示）训练不同宽度（对应于不同颜色和图案的曲线）的多层感知器 (MLP)，并沿 y 轴绘制训练损失。...右侧，参数化的 2D 平面由以下插值形成：1）PyTorch 默认值和 µP（x 轴）之间的初始化扩展，以及 2）PyTorch 默认值和 µP（y 轴）之间的学习率扩展。...使用 µP 中的相对注意力对 GPT-3 的一个版本进行参数化后，该研究调整了一个具有 4000 万个参数的小型 proxy 模型，然后按照 µTransfer 的方法将最佳超参数组合复制到 GPT-3...理论意义 µP 给出了一个扩展规则，该规则在训练损失方面唯一地保留了跨不同宽度模型的最佳超参数组合。

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单个GPU也能训练GPT-3！快来看看HP调优新范式吧！

来自微软和 OpenAI 的研究者首次提出了基础研究如何调优大型神经网络（这些神经网络过于庞大而无法多次训练）。他们通过展示特定参数化保留不同大小模型的最佳超参数来实现这一点。...图2：左侧，该研究在 CIFAR10 上以不同的学习率（沿 x 轴显示）训练不同宽度（对应于不同颜色和图案的曲线）的多层感知器 (MLP)，并沿 y 轴绘制训练损失。...右侧，参数化的 2D 平面由以下插值形成：1）PyTorch 默认值和 µP（x 轴）之间的初始化扩展，以及 2）PyTorch 默认值和 µP（y 轴）之间的学习率扩展。...使用 µP 对 GPT-3 的一个相对位置编码版本进行参数化后，该研究调整了一个具有4000万个参数的小型 proxy 模型，然后按照 µTransfer 的方法将最佳超参数组合复制到 GPT-3 的67...理论意义 µP 给出了一个扩展规则，该规则在训练损失方面唯一地保留了跨不同宽度模型的最佳超参数组合。

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8. 降维

中文翻译参考特征维度太大，降维加速训练能筛掉一些噪声和不必要的细节更高维度的实例之间彼此距离可能越远，空间分布很大概率是稀疏的 1. 降维方法 1.1 投影 ?...是否流行学习会更好，取决于数据集第一行的情况，展开后更好分类，第二行的则，直接一个面分类更简单 2...._) array([0.84248607, 0.14631839]) 看出第二个轴上的比例为14.6% 选择方差解释率占比达到足够（例如95%）的维度即可 pca=PCA() pac.fit(X) cumsum...表现较差 2.7 其他方法多维缩放（MDS）在尝试保持实例之间距离的同时降低了维度 Isomap 通过将每个实例连接到最近的邻居来创建图形，然后在尝试保持实例之间的测地距离时降低维度 t-分布随机邻域嵌入...，但在训练过程中，它会学习类之间最有区别的轴，然后使用这些轴来定义用于投影数据的超平面 LDA 的好处是投影会尽可能地保持各个类之间距离，所以在运行另一种分类算法（如 SVM 分类器）之前，LDA 是很好的降维技术

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支持向量机简介

我们可以绘制一个二维图，其中一个轴表示数学成绩，而另一个轴表示统计学成绩。我们用二维图上的点来表示有确定分数的学生。点（绿色或红色）的颜色表示他在ML课程中的表现：分别是“好”还是“差”。...我们预测绿色和红色中的一个作为她在课程中最可能的表现。 [两种可能的分类器] 这里的线是我们的分离边界（因为它将标签分开）或分类器（我们用它来分类点）。...该图显示了对于我们的问题的两种可能的分类器。好的分类器与坏分类器这是一个有趣的问题。上面的两条线都分开了红色和绿色的群集。我们并没有更好的理由选择其中一个。...可以用线（或者一般来说，超平面）分隔的数据被称为线性可分的数据。超平面充当线性分类器。允许错误我们在上一部分中看到了完美线性分离数据的简单情况。然而，现实世界的数据通常是混乱的。...几乎总会有一些线性分类器无法正确解决的情况。这里有一个这样的数据的例子： [w1avwyctew.png] 显然，如果我们使用线性分类器，我们永远不可能完全分离标签。

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何恺明、吴育昕最新成果：用组归一化替代批归一化

重要的是，只需几行代码，就可以在现代库中实现 GN。图1：ImageNet 分类误差与批次大小的关系。...例如，对于网络的第一个卷基层 conv1 ，我们可以预期，滤波器（filter）及其水平翻转在自然图像上呈现类似的滤波器响应分布是合理的。...如果 conv1 碰巧近似地学习到这对滤波器，或者通过将水平翻转设计到架构中，则这些滤波器的相应通道可以一起归一化。神经网络中的更高层级更加抽象，它们的行为也不那么直观。...每个子图显示一个特征图张量，其中 N 为批处理轴，C 为通道轴，( H; w )为空间轴。通过计算这些蓝色像素的和，它们被相同的平均值和方差归一化。...表6：对 Kinetics 的视频分类结果：ResNe-50 I3D 基线的 top-1/top-5 精度( % )。

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你还在纠结单个GPU怎么训练GPT-3吗？快来看看HP调优新范式吧！

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特征嵌入的正则化 SVMax 和 VICReg

JVM中常用的垃圾收集器和收集算法(超详解G1收集器)

机器学习入门(四) — 分类模型1 分类-分析情感2 从主题预测情感:智能餐厅评价系统3 分类器应用4 线性分类器5 决策边界6 训练和评估分类器7 什么是好的精度

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第08章降维

R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

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