如何创建以线性梯度为背景的曲线仪表盘？ - 腾讯云开发者社区

为什么要创建以开发人员为中心的 Kubernetes 平台，以及如何创建翻译自 Why Create a Developer-Focused Kubernetes Platform and How 。...考虑到这一点，让我们看看为什么创建一个以开发人员为中心的 Kubernetes 平台是有意义的，然后探索构建它需要哪些组件。...如何创建以开发人员为中心的 Kubernetes 平台没有一种通用的开发者平台，这为铺设实现组织所需的开发者平台之路留下了空间。开发人员需要知道什么才能安全地发布软件，平台又将如何帮助他们实现？...有效面向开发者的 Kubernetes 平台需要考虑以下关键因素：支持开发人员自助服务和可见性。为完成工作所需的工具和可见性创建基线，并建立灵活性以确保没有人被锁定。...虽然所有这些为为何需要面向开发者的 Kubernetes 平台提供了背景和理由，但哪些组件将帮助他们实现呢？

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刹车与油门：PyTorch Autograd 的赛车之旅

用白话来作比喻：神经网络通过不断调整参数（类似于汽车的油门），微分是告诉网络：如果你稍微调整一下参数，预测值会如何变化（汽车速度仪表盘）。...当你加速时，仪表盘速度逐渐增加；而当你减速时，仪表盘速度逐渐减小。这个速度的变化信息，就好比微分提供的导数信息。...有了autograd，使得我们能够以一种更智能的方式来训练神经网络，让它逐渐学会正确的任务。具体怎么实践呢？简单计算还记得：torch.Tensor张量？...通过将属性.requires_grad设置为True，就能实现开始跟踪针对张量的所有操作。完成计算后，再调用.backward()来自动计算所有梯度，并将梯度累积到.grad属性中。...这种变化就是梯度，它告诉你在每个位置上应该如何调整你的驾驶策略，以便更快地冲过终点。

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机器学习三人行(系列五)----你不了解的线性模型(附代码)

但是，了解事情的工作方式可以帮助我们快速找到合适的模型，以及如何使用正确的机器学习算法，为您的任务提供一套完美的超参数。...这正是梯度下降主要思想：它运算测量误差函数的方式是沿着梯度下降的方向计算参数向量θ的局部梯度。一旦梯度为零，说明已经达到了最低值！...当然，上面我们详细讲述了如何通过正规方程和梯度下降法进行求解线性回归方程的参数，但是很多数据实际上要比线性数据复杂的多，那么到如何处理呢？ 2....上图中横坐标为训练集的大小，纵坐标为RMSE，蓝色曲线代表模型在不同大小的验证集上的RMSE，红色曲线代表不同大小训练集上的RMSE。这里值得解释一下。...然后讲解了如何将多项式回归用于复杂的非线性数据中，最后学习了减少模型过拟合的三种常见的正则化模型方法。

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学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门

glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型 gbm：用于实现随机梯度提升算法 xgboost：全称是eXtreme Gradient Boosting。...rmarkdown ：用于创建可重复性报告和动态文档 knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块 flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘 bookdown...：以R Markdown为基础，用于创作书籍和长篇文档 rticles：提供了一套R Markdown模板 tufte：用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板 DT：用于创建交互式的数据表...中文教程 shinydashboard：用于创建交互式仪表盘 shinythemes：给出了Shiny应用程序的常用风格主题 shinyAce：为Shiny应用程序开发者提供Ace代码编辑器。...shinyjs：用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作 miniUI：提供了一个UI小部件，用于在R命令行中集成交互式应用程序 shinyapps.io：为创建的Shiny应用程序提供托管服务

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学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门

broom：将统计模型结果整理成数据框形式 caret：一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包 glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型 gbm：用于实现随机梯度提升算法 xgboost...rmarkdown ：用于创建可重复性报告和动态文档 knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块 flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘 bookdown...：以R Markdown为基础，用于创作书籍和长篇文档 rticles：提供了一套R Markdown模板 tufte：用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板 DT：用于创建交互式的数据表...中文教程 shinydashboard：用于创建交互式仪表盘 shinythemes：给出了Shiny应用程序的常用风格主题 shinyAce：为Shiny应用程序开发者提供Ace代码编辑器。...shinyjs：用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作 miniUI：提供了一个UI小部件，用于在R命令行中集成交互式应用程序 shinyapps.io：为创建的Shiny应用程序提供托管服务

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Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归

背景文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。...线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归。...多元线性回归模型从机器学习的角度来说，以上的数据只有一个feature，所以用一元线性回归模型即可。这里我们将一元线性模型的结论一般化，即推广到多元线性回归模型。...而这个方向就是梯度的方向 gradf(x,y)=∂f∂xi→+∂f∂yj→ 从几何角度来理解，函数z=f(x,y)表示一个曲面，曲面被平面z=c截得的曲线在xoy平面上投影如下图，这个投影也就是我们所谓的等高线...4.2 梯度方向计算理解了梯度的概念之后，我们重新回到1. 背景中提到的例子。1. 背景提到，梯度下降法所做的是从图中的任意一点开始，逐步找到图的最低点。

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学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门

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文科生都能看懂的机器学习教程：梯度下降、线性回归、逻辑回归

本文浅显易懂的方式讲解机器学习，力求让没有理科背景的读者都能看懂。　　...本文试图将机器学习这本深奥的课程，以更加浅显易懂的方式讲出来，让没有理科背景的读者都能看懂。　　把复杂的东西简单化，让非专业人士也能短时间内理解，并露出恍然大悟的表情，是一项非常厉害的技能。　　...模型的不同，取决于用的算法的不同。　　梯度下降/最佳拟合线　　（虽然这个传统上并不被认为是一种机器学习算法，但理解梯度对于了解有多少机器学习算法可用，及如何优化至关重要。）...梯度下降就是找出RSS的最小值。　　我们把每次为这根线找的不同参数进行可视化，就得到了一个叫做成本曲线的东西。这个曲线的地步，就是我们的RSS最小值。　　...在这里，我们使用称为最大似然估计（MLE）的东西来获得最准确的预测。　　MLE通过确定最能描述我们数据的概率分布参数，为我们提供最准确的预测。　　我们为什么要关心如何确定数据的分布？因为它很酷！

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机器学习作业1-线性回归

没找到这个方法如何改变背景，默认的背景是透明的 data.plot(kind='scatter', x='Population', y='Profit', figsize=(12,8)) plt.show...定义损失函数现在让我们使用梯度下降来实现线性回归，以最小化成本函数。以下代码示例中实现的方程在“练习”文件夹中的“ex1.pdf”中有详细说明。...首先，我们将创建一个以参数θ为特征函数的代价函数 ? 其中 ?...，相当于计算的是y的方差，值为 32.072733877455676 定义梯度下降函数，batch gradient decent（批量梯度下降 ?...梯度下降曲线： ? 三、用现成的库来处理梯度下降，不用像上面自己搞半天我们也可以使用scikit-learn的线性回归函数，而不是从头开始实现这些算法。

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谷歌发布TensorBoard API，让你自定义机器学习中的可视化

同时，谷歌还升级了TensorBoard的仪表盘。...目录地址： https://github.com/tensorflow/tensorboard-plugin-example 举个例子，比如这个能生成准确率与召回率曲线的新插件pr_curves： ?...为了进一步说明插件是如何工作的，谷歌还创建了一个框架性的Greeter插件，它能在运行模型时可以收集并显示问候语。谷歌在博客中建议开发人员从Greeter插件和其他现有的插件开始探索。...硕士期间创建了一个API并命名为Beholder，Beholder能将训练模型时的数据（如梯度和卷积滤波器等）以视频的形式展示出来，量子位将demo视频搬运了过来： ?...上月，谷歌TensorFlow和AIY（AI+DIY）团队开源了语音识别数据集，帮助开发者为各种智能设备创建个性基本语音指令。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章训练模型

因此，我们将介绍如何通过学习曲线去判断模型是否出现了过拟合，并介绍几种正则化方法以减少模型出现过拟合的风险。最后，我们将介绍两个常用于分类的模型：Logistic回归和Softmax回归。...例如，图 4-14 使用一个 300 阶的多项式模型去拟合之前的数据集，并同简单线性回归、2 阶的多项式回归进行比较。注意 300 阶的多项式模型如何摆动以尽可能接近训练实例。 ?...这种方法可以告诉我们，你的模型是太复杂还是太简单了。另一种方法是观察学习曲线：画出模型在训练集上的表现，同时画出以训练集规模为自变量的训练集函数。...），曲线看起来像一条二次曲线，而且几乎是线性的，这是因为所有的高阶多项特征都被设置为零。换句话说，Lasso回归自动的进行特征选择同时输出一个稀疏模型（即，具有很少的非零权重）。...前背景的等高线（菱形）表示 ? 惩罚，黄色的三角形表示了仅在这个惩罚下批量梯度下降的路径（ ? ）。注意路径第一次是如何到达 ? ，然后向下滚动直到它到达 ? 。

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文科生都能看懂的机器学习教程：梯度下降、线性回归、逻辑回归

本文试图将机器学习这本深奥的课程，以更加浅显易懂的方式讲出来，让没有理科背景的读者都能看懂。把复杂的东西简单化，让非专业人士也能短时间内理解，并露出恍然大悟的表情，是一项非常厉害的技能。举个例子。...模型的不同，取决于用的算法的不同。梯度下降/最佳拟合线（虽然这个传统上并不被认为是一种机器学习算法，但理解梯度对于了解有多少机器学习算法可用，及如何优化至关重要。）...我们把每次为这根线找的不同参数进行可视化，就得到了一个叫做成本曲线的东西。这个曲线的地步，就是我们的RSS最小值。...该y值将是该x值在一个类别或另一个类别中的概率。最大似然估计你还记得我们是如何通过最小化RSS（有时被称为“普通最小二乘法”或OLS法）的方法在线性回归中找到最佳拟合线的吗？...在这里，我们使用称为最大似然估计（MLE）的东西来获得最准确的预测。 MLE通过确定最能描述我们数据的概率分布参数，为我们提供最准确的预测。我们为什么要关心如何确定数据的分布？因为它很酷！

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LR(Logistic Regression) 逻辑回归模型进行二分类或多分类及梯度下降学习参数

问题背景对于二元分类问题，给定一个输入特征向量 X (例如输入一张图片，通过算法识别它是否是一只猫的图片)，算法能够输出预测，称之为 \hat y ，也就是对实际值 y 的估计。...或者说， \hat y 表示 y 等于1的一种可能性或是置信度(前提条件是给定了输入特征 X )。如果代入带线性回归的模型中 \hat y=w^Tx ： ?...如果新加入了一个样本点(最右)，那么预测很可能就会如上图不是很准确了，恶性肿瘤的前几个样本点会被线性回归模型判定为良性肿瘤。...从上图可以看到sigmoid函数是一个s形的曲线，它的取值在[0, 1]之间，在0点取值为0.5，在远离0的地方函数的值会很快接近0或是1。这个性质使我们能够以概率的方式来解释分类的结果。...梯度下降法梯度下降(Gradient Descent)又叫作最速梯度下降，是一种迭代求解的方法，通过在每一步选取使目标函数变化最快的一个方向调整参数的值来逼近最优值。

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基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

1.2 图像特征提取 1.2.1 图像边缘特征提取为提升视频图像内多目标在复杂背景下的跟踪精度,利用动态边缘演化技术提取视频图像的多目标边缘特征。...动态边缘演化技术是将某个存在边界轮廓曲线的自变量即能量泛函通过图像中目标与背景的灰度分布信息体现,并通过Euler-Lagrange方程的动态格式获取能量泛函对应的曲线演化方程,从而获取最佳边缘轮廓曲线...为能量泛函,E 为提取的光强信息特征,C§为图像直方图曲线,c 1与c2分别为图像I(x,y)中由内轮廓Ω in及外轮廓Ωout确定的目标内部及背景区域均值, ∮ C ds为图像边缘曲线的长度,α、β...1.2.2 图像颜色特征的提取将视频图像梯度角度直方图与颜色信息相结合,获得梯度角度-色度饱和度直方图的颜色特征,并将提取的特征应用于核相关滤波跟踪算法中。...依据特征点聚类器创建各个特征点的时空特征向量并对创建的时空特征向量进行聚类,得到与各个分类相应的构成区域,并基于此将视频图像划分为n 块区域,统计不同区域的梯度角度直方图和色度饱和度直方图,将全部区域直方图串联

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一文了解神经网络工作原理

由大量高度互连的处理元件（神经元）组成，这些元件协同工作以解决特定问题。” 主要内容： 1. 神经元 2. 激活功能 3. 激活功能的类型 4. 神经网络如何工作 5....神经网络如何学习（反向传播） 6. 梯度下降 7. 随机梯度下降 8....二进制函数此函数的问题是创建一个二进制分类器（1或0），但是如果我们要连接多个这样的神经元以引入更多类，如Class1、Class2、Class3等。...ReLu 如果x为正，则给出输出为“ x”；如果x为负，否则输出为0。ReLu看起来是线性函数的问题，但本质上是非线性的，并且ReLu的组合也是非线性的。...因此神经元以非常灵活的方式工作，全面的搜索以查找特定的事物。神经网络如何学习？让我们先来做一个类比。

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

由于这个模型比线性回归有更多的参数，所以更容易过拟合训练数据。我们将探讨如何通过学习曲线检测是否存在这种情况，然后我们将看一下几种正则化技术，可以减少过拟合训练集的风险。...梯度下降的陷阱幸运的是，线性回归模型的 MSE 成本函数恰好是一个凸函数，这意味着如果您选择曲线上的任意两点，连接它们的线段永远不会低于曲线。这意味着没有局部最小值，只有一个全局最小值。..., 0.04, 0.96]]) 图 4-25 显示了由背景颜色表示的决策边界。请注意，任意两个类之间的决策边界是线性的。...你使用闭式方程解决线性回归问题，以及梯度下降，并学习了在训练过程中如何向成本函数添加各种惩罚以对模型进行正则化。在此过程中，你还学习了如何绘制学习曲线并分析它们，以及如何实现早期停止。...如你所见，现在它是线性可分的。图 5-8. 使用高斯 RBF 的相似性特征你可能想知道如何选择地标。最简单的方法是在数据集中的每个实例位置创建一个地标。

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深度学习三人行(第2期)---- TensorFlow爱之再体验

其实在上面的保存过程中，saver默认将计算图也以.meta为后缀的文件保存起来了，当我们需要恢复计算图的时候，我们可以调用tf.train.import_meta_graph()函数来进行恢复，该函数自动将...到目前为止，我们学习了构建计算图，以及利用MBGD的方法来进行线性回归。学习了如何保存和恢复模型。但是到目前为止，我们的输出信息还是依赖于print函数，有木有一种更好的可视化的方法呢？...其中每个节点点开都会有关于该节点的输入输出等说明，如下： ? 好了，至此我们学会了如何打开TensorBoard查看log，那我们看下基于MBGD的线性回归的学习曲线如何，如下： ?...而在TensorBoard中mse和error也将会以loss的形式出现： ?...4.2 模块化假如我们想创建一个图，并增加两个修正线性单元（ReLU），ReLU计算输入的线性加和，并且输出0和计算结果中的最大值，如下： ? 用代码实现，如下： ?

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为什么机器学习算法难以优化？一文详解算法优化内部机制

本文作者从整个机器学习领域选择了这样的优化目标。首先来说正则化函数、权重衰减和 Lasso 算法。显然当你添加了这些正则化，你已经为你的问题创建了多目标损失。...但是，当帕累托前沿为凹形时，该方法似乎不再有效。为什么凹帕累托前沿面的梯度下降优化会失败？通过查看第三个维度中的总体损失，可以发现实际上是用梯度下降优化了损失。...如下图所示，无论你如何上下摆动该平面，最终都将得到最佳结果。 ? 通过调整α，此空间将保持一个平面。毕竟更改α只会更改该平面的倾斜度。在凸的情况下，可以通过调整α来实现帕累托曲线上的任何解。...当我们调整α时，该平面以与凸情况下完全相同的方式倾斜，但由于帕累托前沿面的形状，将永远只能到达该前沿面上的两个点，即凹曲线末端的两个点。...请注意，在大多数应用中，帕累托前沿面既不是凸的也不是凹的，而是二者的混合体，这扩大了问题。以一个帕累托前沿面为例，凸块之间有凹块。

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激活函数

产生背景深度学习模型中其它的层都是线性的函数拟合，即便是用很深的网络去拟合，其还是避免不了线性的特性，无法进行非线性建模，而加入非线性激活函数单元，当线性函数的输出层经过非线性激活单元的时候，其输出呈现一种非线性的变化...此时函数的曲线非常平坦，并且自变量的一个较大的变化只能带来函数值的一个微小的变化，即：导数很小。...从右下图可以看出导数最大值为0.25，在进行反向传播时，各层的梯度（均小于0.25）相乘很容易造成梯度为0，也就是“梯度消失”, 所以一般不会作为神经网络中间层的激活函数.图片Softmax 函数图片softmax...ReLU函数线性整流函数（Rectified Linear Unit, ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数...，影响模型的稳定性，为抵消ReLU激励函数的线性增长部分, 一般用在神经网络中间层图片3.

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ICLR 2024| 用巧妙的「传送」技巧，让神经网络的训练更加高效

teleportation）在损失函数水平集中寻找更陡峭的点以加速梯度下降：传送后，损失值不会改变。...图 3 通过可视化的方式展示了一个梯度流 L (w) 和一条极小值上的曲线（γ），这两条曲线的曲率对应着极小值的锐度和曲率。此外，表中还显示了测试集上的损失与锐度或曲率之间的 Pearson 相关性。...图 3：展示了一个梯度流 L (w) 和一条极小值上的曲线（γ）这些相关性的一种解释来源于损失地形（loss landscape）在不同数据分布上的变化。...图 5 为在 CIFAR-10 上 SGD 的训练曲线，其中在第 20 个 epoch 进行了一次传送。实线代表平均测试损失，虚线代表平均训练损失。图 5 传送到更平坦的点略微改善了验证损失。...在两层 LeakyReLU 神经网络上的实验中，他们使用了不同初始化创建的多个梯度下降轨迹上训练元优化器，并在训练中未见过的新初始值上测试收敛速度。

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