spring的@Autowire @Qualifier @Resource @Component使用
将多个有激活函数的神经元组合起来，我们就可以得到一个相当复杂的函数。 ? 引入非线性激活函数之中，模型的表达能力增强，能够有效解决非线性情况。...3.对数似然损失函数和softmax激活函数 前面我们假设模型的输出都是连续可导的值，但如果是分类问题，输出的是不同类别，那么怎么用DNN解决呢？...比如我们有三个类别的分类问题，这样DNN输出层对应的便是三个神经元，每个神经元分别代表类别1、类别2、类别3，这样我们的期望输出应该是(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)，即样本真实类别对应的神经元输出应该无限接近或等于...对于用作分类的softmax激活函数，对应的损失函数一般都是用对数似然函数，函数表达式如下所示。 ?...可见损失函数只是和真实类别对应的输出有关，这样假设真实类别是第i类，则其他不属于第i类序号对应的神经元梯度导数为0。对于真实类别第i类，所对应的梯度计算为 ?
如果一个或多个特征值为零，则该高斯分布将是奇异的，被限制在一个低维的子空间上。 高斯分布的局限性在于它是单峰的，因此难以逼近多峰分布。...一般情况下，给定概率分布，能够寻找一个先验与似然函数共轭，从而后验分布的函数形式与先验分布相同。...PCA PCA选择投影后使得样本投影点具有最大方差的方向，假设就是方差越大，信息量越多。 对于无监督学习，使用PCA降维，维度可以任意。...例子：高斯混合模型、朴素贝叶斯模型、隐马尔可夫模型、VAE、GAN、受限玻尔兹曼机 特点：对于输入的X，需要求出好几个概率，选择最大的那一个。...卷积神经网络中的参数计算 不考虑通道数，对于NN大小的输入，与FF大小的卷积核，输出大小为(N-F)/stride+1 案例2，对于77的图片，33的卷积核，stride=1，补了一圈零，最后为多少？
这就产生了贝叶斯判定准则：最小化总体风险，只需要在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类别标记，即： 此时，称作贝叶斯最优分类器，与之对应的总体风险称为贝叶斯风险，反映了分类器能达到的最好性能，即机器学习所产生的模型精度的上限...具体来说，若目标是最小化分类错误率（对应0/1损失），则可以用损失改写，得到条件风险和最小化分类错误率的最优分类器分别为： 即对每个样本x，选择能使后验概率P(c|x)最大的类别标识。...贝叶斯公式 对生成模型来说，必然考虑： 其中P(c)是“先验概率”；P(x|c)是样本x对于类标记c的类条件概率，或称为“似然”；P(x)是用于归一化的“证据”因子。...基于条件独立性假设，对于多个属性的后验概率可以写成： d为属性数目，是在第个属性上取值。...对于所有的类别来说相同，基于极大似然的贝叶斯判定准则有朴素贝叶斯的表达式： 极值问题情况下每个类的分类概率 很多时候遇到求出各种目标函数（object function）的最值问题（最大值或者最小值）。
这就产生了贝叶斯判定准则：最小化总体风险，只需要在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类别标记，即： 此时，称作贝叶斯最优分类器，与之对应的总体风险称为贝叶斯风险，反映了分类器能达到的最好性能，即机器学习所产生的模型精度的上限...具体来说，若目标是最小化分类错误率（对应0/1损失），则可以用损失改写，得到条件风险和最小化分类错误率的最优分类器分别为： 即对每个样本x，选择能使后验概率P(c|x)最大的类别标识。...贝叶斯公式 对生成模型来说，必然考虑： 其中P(c)是“先验概率”；P(x|c)是样本x对于类标记c的类条件概率，或称为“似然”；P(x)是用于归一化的“证据”因子。...基于条件独立性假设，对于多个属性的后验概率可以写成： d为属性数目，是在第个属性上取值。...对于所有的类别来说相同，基于极大似然的贝叶斯判定准则有朴素贝叶斯的表达式： 极值问题情况下每个类的分类概率 很多时候遇到求出各种目标函数（object function）的最值问题（最大值或者最小值
样本点划分到最近聚类中心的那一类 [图片] 根据重新划分的样本点，计算每个类的新聚类中心 [图片] K-MEANS++ 改进了初始样本中心的选择方法。...从数据中随机选择样本点作为第一个聚类中心 对每个样本点，计算到最近的聚类中心的距离 根据第二步计算的样本点到最近的聚类中心的距离，成概率地选择新的聚类中心 重复2-3直到获得K个聚类中心 这样做的优点有...： 提高了局部最优点的质量 收敛更快 这样做的缺点有： 相比随机选择中心点计算较大 评估聚类结果与选择K [图片] 找到上述误差式随着K增大而减小的拐点即可 MapReduce map：每个node...[图片] M步骤：根据样本i到类别k的概率rik最大似然模型参数 [图片] 初始化 初始化对于收敛速率以及局部最优点的质量很关键，参数初始化的方法如下： 随机选择K个点，计算每个点到K个中心点的距离...类似K-MEANS++，一步步选择K个点，以期好的收敛性。 通过K-MEANS的结果初始化参数。 过拟合 M步骤的最大似然可能会导致训练数据的过拟合。 例如：K=2。类1只有一个点，其他的点都在类2。
注：1、如果要对某个样本进行编辑，可将鼠标移到样本上点击右键，选择Edit record是修改样本，点击Delete record是删除样本。...（2）在图像上右键选择New ROI，分别为建筑、耕地、裸地、水体、其他5类选择样本； （3）如下图为选好好的样本。 ? （4）计算样本的可分离性。...表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在0~2.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8，需要编辑样本或者重新选择样本...最小距离（Minimum Distance） 利用训练样本数据计算出每一类的均值向量和标准差向量，然后以均值向量作为该类在特征空间中的中心位置，计算输入图像中每个像元到各类中心的距离，到哪一类中心的距离最小...最大似然（Maximum Likelihood） 假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中。
那么此时的损失函数为： 将E对w求导： 同样的，令上述式子为0可得： 实际中{ X }^{ T }X经常不是可逆矩阵，此时可以得到多个w都可使得损失函数最小，选择哪个为输出由机器学习算法的归纳偏好决定。...“最像”就是“最大似然”之意，这种想法就是最大似然原理。 最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。...每个样本集中的样本都是所谓独立同分布的随机变量 (iid条件)，且有充分的训练样本。...极大似然估计就是求使得出现该组样本的概率最大的θ值： 实际中为了便于分析，定义了对数似然函数： 2.5、逻辑回归损失函数 我们知道逻辑回归的函数式如下： 转化后为： 若将y视为类后验概率，则上述式子可重写为...给定数据集，对率回归模型最大化对数似然估计： 即令每个样本属于其真实值标记的概率越大越好。
世界上最流行的编程语言之一当前就业市场需求量大易于学习和使用开源且免费安全、快速且功能强大拥有庞大的社区支持（数千万开发者）面向对象语言，清晰的程序结构，允许代码重用，降低开发成本Java 与 C++ 和 C# 语言相似，因此程序员可以轻松切换到...创建第一个 Java 文件使用文本编辑器创建一个名为 Main.java 的文件，并写入以下代码：public class Main { public static void main(String[...Java 文件名必须与类名匹配，保存时使用 ".java" 扩展名。main() 方法是每个 Java 程序的入口。...每个代码语句必须以分号 (;) 结尾。进一步学习本节介绍了 Java 的基本概念，包括入门步骤、基本语法、类和方法。随着学习的深入，您将逐渐了解更高级的语法和概念。...最后为了方便其他设备和平台的小伙伴观看往期文章：微信公众号搜索：Let us Coding，关注后即可获取最新文章推送看完如果觉得有帮助，欢迎 点赞、收藏、关注
作者：刘才权 编辑：李文臣 写在前面 1 如今机器学习和深度学习如此火热...此时可解出多个w，他们都能使均方误差最小化。选择哪一个最为输出，将由学习算法的归纳偏好决定，常见的做饭是引入正则化（regularization）项。 更一般地，考虑单调可微函数g(.)，令 ?...我们可以通过“极大似然法”（maximum likelihood method）来估计w和b， ?...具体来说，先对问题进行拆分，然后为拆出的每个二分类任务训练一个分类器；在测试时，对这些分类器的预测结果进行集成以获得最终的分类结果。...； 第二类是对训练集里的正类样例进行“过采样”（oversampling），即增加一些正例使得正、反例数目接近，然后再进行学习； 第三类则是直接基于原始训练集进行学习，但在用训练好的分类器进行预测时，将
智能编辑通过代码评论，扩展/缩小选择，内联正则表达式检查，同步标签编辑等功能提高工作效率。多选同时在许多地方：编辑代码片段，使用代码完成，同时在多个位置更改“查找”结果等等。...分割编辑将当前编辑器以独立视图水平或垂直拆分，并在每个视图中保留一组选项卡。或者在一个窗口中处理多个项目。...无忧无虑的模式无论何时您需要全面关注代码，切换到无分心模式 - 无任何工具栏，工具窗口或选项卡的简约用户界面。2.智能代码导航智能导航一键导航到声明，超级方法，测试，用法，实现等等。...在Rails应用程序中快速切换模型，视图和控制器。高级搜索选项跳转到任何类，文件或符号：按模式和文件夹过滤，或使用正则表达式。甚至可以找到任何IDE动作或工具窗口。...结构视图通过使用Structure工具窗口或特殊的弹出窗口，可以在类方法（包括继承的方法）或HTML标记之间轻松切换。使用层次结构窗格查看和搜索类类型，还有超类型和子类型。
这当然是一种选择。另一种常见的选择是用交叉熵损失函数来代替均方差损失函数。每个样本的交叉熵损失函数的形式： ? 其中，▪为向量内积。...对于用于分类的softmax激活函数，对应的损失函数一般都是用对数似然函数，即： ? 其中yk的取值为0或者1，如果某一训练样本的输出为第i类。则yi=1,其余的j≠i都有yj=0。...由于每个样本只属于一个类别，所以这个对数似然函数可以简化为： ? 可见损失函数只和真实类别对应的输出有关，这样假设真实类别是第i类，则其他不属于第i类序号对应的神经元的梯度导数直接为0。...对于真实类别第i类，它的WiL对应的梯度计算为： ? 可见，梯度计算也很简洁，也没有第一节说的训练速度慢的问题。...也就是说大于等于0则不变，小于0则激活后为0。 其他激活函数 DNN常用的激活函数还有： tanh 这个是sigmoid的变种，表达式为： ?
四，给Java文件（类文件）命名，然后点击finish 五，创建好了叫HelloWorld.Java的文件 六，编辑Java文件 在文件中定义一个类 1，class 类名{}...命名规则： 类名应当使用名词，每个单词的首字母大写，如：XxxYyyZzz。...方法名（函数名），第一个单词小写，后面每个单词的首字母大写如：xxxYyyZzz。...4，一个Java项目中，包含多个Java文件（类文件）；每一个Java文件都是由类构成的（可以有多个类的）；每一个类里面可以有多个方法（函数） 主方法（函数）：在一个Java文件中，最多只能有一个主方法...①点击搜狗输入法的S图标，然后点击属性设置 ②点击高级，再点击小图功能快捷键 ③简繁切换前面的方框里有一个红色的对号，点击一下，确定对号，然后点击确定就好了 假如我现在排版不正确 然后我现在使用
最近做了一个 BI 平台的可视化看板编辑器，项目刚做完一期，各方面的功能都还能粗糙，但该有的也都有了，比如编辑器场景下最基本的两类时移操作-撤回(undo) 和恢复 (redo)。...行为分类 并不是所有行为都是可以撤回的，理论上应该只有编辑行为可撤回，其他的比如页签之间的切换等简单交互的行为虽然也是状态机驱动（此处留个扣子，下文细聊），但并没有支持撤回的必要性，如果所有状态都能撤回反而令编辑器不好用...所以在设计技术方案时，需要对用户行为进行归类，最基本要有三类： 支持撤回的行为； 不支持撤回的行为； 不支持撤回但是需要覆盖当前状态机快照的行为。...Excel 的每个工作表（sheet）相当于报告中的页签，你试着在excel中执行以下步骤： 在 sheet 1 中任意编辑一次； 新建一个 sheet 2； 在 sheet 2 中任意编辑一次； 执行一次...其实有很多种解决方案，最简单的就是每个 sheet 在 vuex store 对应一个 module，然后为每个 module 单独维护一个操作历史栈，这属于暴力解法，简单有效但很挫。
也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值）。最后，对于每个TCR，运行两个模型1000次，绘制独立的偏离泊松分布，其均值等于所有区域的均值。...选择的是从研究中随机抽取TCR样本始终给予少数大的（>3）类的最低阈值。...计算类的多样性 想要了解每个类是主要由同一区域发现的TCRs组成，还是包含了许多不同区域存在的TCRs。因此，对于每个CDR3类，计算Shannon多样性，计算了每个可能的区域组合对集类的贡献。...普遍型序列最相似的CDR3β链序列上运行GLIPH（由于聚类结果的一致性，选择了3000）。...使用expanded区域瘤内CDR3序列或同一患者瘤内库随机选择一组（相同数目）的CDR3序列作为对照。对于每个患者，绘制了每个CDR3序列的平均DNA序列数。 11.
Java特点 简单 基于c++，有c++基础好上手，同时摒弃了复杂的指针；不需要删除未引用对象，因为java有自动垃圾回收；有人说java代码太长，这个在编辑器里常用代码都是自动补全的，你完全可以把重点放在该放的地方...可移植 可以将字节码携带到任何平台 较高性能 字节代码接近本地代码，不算特别高但也不低 分布式 可以通过互联网上的任何机器调用方法来访问文件 多线程 可以定义多个线程一次处理多个任务，每个线程不占用内存...，你要找到自己安装的路径复制下来用） 选中 Path环境变量， 双击或者点击 编辑 在变量值的最前面，键入 %JAVA_HOME%\bin; 分号必须要写，必须是英文格式。...，找到之前你自己安装的JDK目录，点击目录并选择ok即可 点击next、next，然后为你的工程起个名字（英文），默认也行，第二行是工程存储位置，自己建立一个文件夹即可。...在创建好的包上，鼠标右键，选择 new->class 创建类，键入类名。 第一个程序：hello world 在代码编辑区，键入主方法，并输出 HelloWorld 。
对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。 在计算总偏差时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。 线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。...因为在这里使用的是二项分布（因变量），需要选择一个对于这个分布最佳的连结函数。它就是logit函数。在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差。...逐步回归(Stepwise Regression) 在处理多个自变量时，可以使用逐步回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。...该方法做两件事情，即增加和删除每个步骤所需的预测。 （2）向前选择法。该方法从模型中最显著的预测开始，然后为每一步添加变量（依据AIC值）。 （3）向后剔除法。...当有多个相关的特征时，ElasticNet是很有用的。Lasso 会随机挑选他们其中的一个，而ElasticNet则会选择两个。
,xm,则算法步骤为： 假设输入样本为T=X1,X2…,Xm则算法步骤为(使用欧几里得距离公式) 选择初始化的k个类别中心a1,...ak 对于每个样本X,将其标记位距离类别中心aj最近的类别 更新每个类别的中心点...一个最直观了解EM算法思路的是K-Means算法，见之前写的K-Means聚类算法原理。在K-Means聚类时，每个聚类簇的质心是隐含数据。...我们会假设KK个初始化质心，即EM算法的E步；然后计算得到每个样本最近的质心，并把样本聚类到最近的这个质心，即EM算法的M步。...但每个样本i对应的类别z(i)是未知的（相当于聚类），也即隐含变量。...（因为Q是随机变量z(i)的概率密度函数），则可以得到：分子的和等于c（分子分母都对所有z(i)求和：多个等式分子分母相加不变，这个认为每个样例的两个概率比值都是c），则： ?
某公司真题，ES的倒排索引是什么意思 在搜索引擎中,每个文档都要有一个文档id,文档内容相当就是一系列的关键词集合,文档就会经过分词,提取多个关键词，每个关键词就会都会记录他在文档中出现的次数以及文档出现的位置...，type就是代表某一类表，mapping代表表的结构,document代表每一条数据,field代表字段 每一个索引，可以拆成多个shard即分片,每个分片存储部分数据,我们拆分成多个分片有两个好处...支持横向扩展,比如我们有3T的数据，有3个分片，每一个分片存储1T的数据 提高性能，多个分表，即多条服务器上,所有的操作都是多条机器上操作,提高吞吐量 然后为了高可用，我们分片又分为主分片 primary...shard和副本replica shard,当我们写数据之后,会将数据同步到其他几个副本replica shard, 每个分片，都会有多个副本，然后当某个机器宕机之后,没有关系，我们还有其他副本在,...在es集群中有一个master节点，他是负责我们集群的元数据，负责切换primary shard和replica shard，如果是非master节点宕机，那么此节点上的primary shard就会丢失
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