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搜索关键字:norm l1    ( 1702个结果
6、降维
当特征选择完成后,可以直接训练模型了,但是可能由于特征矩阵过大,导致计算量大,训练时间长的问题,因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外,另外还有主成分分析法(PCA)和线性判别分析(LDA),线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-17 16:25:16    阅读次数:117
java 多线程-优先级
优先级priority,调用的概率,建议在start之前设定.setPriprity(num);可以是数组或下列常量;取值1到10,NORM_PRIORITY5所有线程默认为5MIN_PRIORITY1MAX_PRIORITY10.getPriority()获得当前线程优先级publicclassn{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsInterrupt
分类:编程语言   时间:2019-08-13 00:16:15    阅读次数:97
8.6
Python深浅拷贝 拷贝(赋值)、浅拷贝、深拷贝 1. 可变or不可变:d不变值可变,即在原值的基础上修改,则为可变数据类型;值变id也变,即重新申请一个空间放入新值,则为不可变数据类型。 拷贝 如果l2是l1的拷贝对象,则l1内部的任何数据类型的元素变化,则l2内部的元素也会跟着改变,因为可变类 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-06 19:58:21    阅读次数:88
深浅拷贝
深浅copy 先问问大家,什么是拷贝?拷贝是音译的词,其实他是从copy这个英文单词音译过来的,那什么是copy? copy其实就是复制一份,也就是所谓的抄一份。深浅copy其实就是完全复制一份,和部分复制一份的意思。 1.先看赋值运算。 对于赋值运算来说,l1与l2指向的是同一个内存地址,所以他们 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-06 10:35:54    阅读次数:95
Python 第二十一章
```python # 面向过程编程vs函数 # 普通函数 s1 = "1234355" count = 0 for i in s1: count +=1 print(count) # 函数,减少重复代码,增强可读性 s1 = "1234355" l1 = [i for i in range(10)... ...
分类:编程语言   时间:2019-08-06 00:44:47    阅读次数:111
[算法模版]莫队
[算法模版]莫队 莫队是一个极其有意思的玄学算法,常用于暴力骗分。 首先,莫队是通过暴力转移区间来求解答案的。那么显然,完成单组询问复杂度是$O\left(x^{ }(|r 1 r 2|+|(l1 l2 |))\right.$。其中$x$为每次的转移复杂度。 莫队算法的总复杂度是$n \sqrt m ...
分类:编程语言   时间:2019-07-31 17:00:36    阅读次数:125
LeetCode 143.重排链表
给定一个单链表 L:L0→L1→…→Ln-1→Ln ,将其重新排列后变为: L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→… 你不能只是单纯的改变节点内部的值,而是需要实际的进行节点交换。 示例 1: 给定链表 1->2->3->4, 重新排列为 1->4->2->3.示例 2: 给定链表 1->2- ...
分类:其他好文   时间:2019-07-31 00:44:53    阅读次数:94
枚举练习
package jul30; public enum KeCheng { L1("大数据开发工程师"),L2("大数据挖掘工程师"),L3("大数据架构师"); private String str; public String getStr() {return str;} public void ...
分类:其他好文   时间:2019-07-30 12:52:27    阅读次数:98
matplotlib(3)-- legend(图例、说明、解释),annotate(标注),text(标注)
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x = np.linspace(-3, 3, 50) 5 y1 = 2 * x + 1 6 y2 = x ** 2 7 8 plt.figure() 9 l1, = plt.plot... ...
分类:其他好文   时间:2019-07-25 21:48:48    阅读次数:109
过拟合与欠拟合
1. 过拟合 过拟合是指在模型的训练阶段过分拟合训练数据的特征,模型的训练数据上具有较小的误差。数据中的噪声也有可能被模型所学习,使得模型的泛化性能较差。 通常导致过拟合产生的原因包括: (1). 目标函数中没有相应的正则化项作为惩罚项, 常用的正则化项包括L1 和L2,其中L1约束能够学习出稀疏的 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-23 00:14:20    阅读次数:178
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