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    背景

    单纯形方法(simplex method)是求解线性规划问题的通用有效算法,于1947年由G.B.Dantaig首先提出,该算法被称为20世纪最成功的算法之一.其基本思想是根据线性规划问题的标准形式,从可行域中的某个初始基可行解出发,按目标函数值增大(或减小)的方式转换到另一个基可行解,直到目标函数值达到最优为止.。

    单纯性方法的经济解释

    例题

    求生产计划问题

    解:化为标注形式为

    目标函数中松弛变量的价值系数为0,其经济意义是没有被利用的资源,约束条件的系数矩阵为:

    (资源不被利用,不能产生利润所以价值系数为0)

    取基矩阵(基矩阵不唯一)

    对应基矩阵的基变量为:

    目标函数用非基变量表示为:

    ( 用非基变量表示,目的是确定非基变量的系数是否还有正的,看目标函数值是不是还能够增加)

    当工厂未做生产时x_{1} = x_{2} = x_{3} = 0,工时和原材料都没被利用,去x_{4} = 4,x_{5} = 9.工厂不产生利润,z = 0 ,得一个基解

    由于目标函数中非基变量的系数都为正,若将非基变量变为基变量,也就是说安排产品生产,就可以增加工厂的利润,首先应选获利最大的产品投产,取目标函数中系数(贡献系数)最大的非基变量转化为基变量,例如取x_{2},取x_{1} = x_{3} = 0需满足

    计算x_{2}生产多少利润最大

    这表明生产2个单位产品B,正好将4个单位的工时用完,即x_{4} = 0,此时消耗原材料4\times 2 = 8 ,原材料还有1个单位仍未被利用,得新基可行解:

    从经济意义上看,4个单位的工时生产2个单位的产品B,即x_{2}变为非基变量,原线性规划问题转化为

    令非基变量x_{1} = x_{3} =x_{4} = 0,得z = 6

    由于目标函数仍有非基变量的系数为正,将x_{1}从非基变量转换为基变量的线性规划问题

    x_{1}的取值应满足x_{2}x_{5}都大于等于0

    目标函数中非基变量系数都为负值,这些变量的增加将会导致目标值得减少,故目前生产方案x_{1} = 4 ,x_{2} = 0,x_{3} = 0,x_{4} = 0,x_{5} = 5使目标函数达到最大值z = 8

    最优解为:

    (生产4个单位的A 产品,时间用完,原材料剩余5个单位。)

     

     

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  • 过拟合及交叉验证方法的对比

    千次阅读 2018-12-14 22:21:49
    在缺少有效预防欠拟合和过拟合措施情况下,随着模型拟合能力增强,错误率在训练集上逐渐减小,而在验证集上先减小后增大;当两者误差率都较大时,处于欠拟合状态(high bias, low variance);当验证集误差率...

    过拟合与欠拟合

    1.常用的判断方法是从训练集中随机选一部分作为一个验证集,采用K折交叉验证的方式,用训练集训练的同时在验证集上测试算法效果。在缺少有效预防欠拟合和过拟合措施的情况下,随着模型拟合能力的增强,错误率在训练集上逐渐减小,而在验证集上先减小后增大;当两者的误差率都较大时,处于欠拟合状态(high bias, low variance);当验证集误差率达到最低点时,说明拟合效果最好,由最低点增大时,处与过拟合状态(high variance, low bias)。上图的横坐标用拟合函数多项式的阶数笼统地表征模型拟合能力。

    2.防止过拟合方法主要有:

    1.正则化(Regularization)(L1和L2)

    2.数据增强(Data augmentation),也就是增加训练数据样本

    3.Dropout

    4.early stopping:在每一个Epoch结束时计算validation data的accuracy,当accuracy不再提高时,就停止训练。

    5.batch_normalization 用在激活函数之前提高泛化能力,加快训练速度,而且避免了训练数据中协方差偏移的情况。反传时梯度接近1,不容易出现梯度消失和梯度爆炸。

    5.模型过于复杂,减少神经网络层数和参数量

    几种交叉验证方法

    1、随机子抽样验证(Hold-Out Method) 
    介绍:常识来说,Hold-Out 验证并非一种交叉验证,因为数据并没有交叉使用。该方法将原始数据随机分为两组,一组做为训练集,一组做为验证集,利用训练集训练分类器,然后利用验证集验证模型,记录最后的分类准确率为分类器的性能指标。相对K-CV又被称为2-CV。

    优点:处理简单,只需随机把原始数据分为两组即可。

    缺点:有些样本可能从未做过训练或测试数据,而有些样本不止一次选为训练或测试数据。另外训练集样本数太少,通常不足以代表母体样本的分布,导致 test 阶段辨识率容易出现明显落差。

    2、K折交叉验证(K-fold Cross Validation) 
    介绍:作为2-CV的演进,将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一次验证集,其余的K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。K一般大于等于2,实际操作时一般从3开始取,只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2。而K-CV 的实验共需要建立 k 个models,并计算 k 次 test sets 的平均辨识率。在实作上,k 要够大才能使各回合中的训练样本数够多,一般而言 k=10 (作为一个经验参数)算是相当足够了。

    优点: K-CV使得每一个样本数据都既被用作训练数据,也被用作测试数据,可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生,最后得到的结果也比较具有说服性。

    缺点: K值的选择

    3、留一法交叉验证(Leave-One-Out Cross Validation) 
    介绍:如果设原始数据有N个样本,那么每个样本单独作为验证集,其余的N-1个样本作为训练集,所以LOO-CV会得到N个模型,用这N个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此下LOO-CV分类器的性能指标。

    优点: 
    a.每一回合中几乎所有的样本皆用于训练模型,因此最接近原始样本的分布,这样评估所得的结果比较可靠; 
    b. 实验没有随机因素,整个过程是可重复的。

    缺点: 计算成本高,当N非常大时,计算耗时。除非每次训练分类器得到模型的速度很快,或是可以用并行化计算减少计算所需的时间。

    在模式识别与机器学习的相关研究中,经常会将数据集分为训练集与测试集这两个子集,前者用以建立模式,后者则用来评估该模式对未知样本进行预测时的精确度,即泛化能力(generalization ability)。

    交叉验证核心原则
    Cross-validation 是为了有效的估测 generalization error 所设计的实验方法,只有训练集才可以用在模式的训练过程中,测试集则必须在模式完成之后才被用来评估模式优劣的依据。

    数据集分割原则
    原始数据集分割为训练集与测试集,必须遵守两个要点: 
    1、训练集中样本数量必须够多,一般至少大于总样本数的 50%; 
    2、两组子集必须从完整集合中均匀取样。均匀取样的目的是希望尽量减少训练集/测试集与完整集合之间的偏差。一般的作法是随机取样,当样本数量足够时,便可达到均匀取样的效果。

    参考:https://blog.csdn.net/yawei_liu1688/article/details/79138202 
    参考:https://blog.csdn.net/nini_coded/article/details/79304498

    讲过拟合非常详细

    参考:http://www.cnblogs.com/LittleHann/p/10020448.html 

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  • 如果你能有效地学习和应用以下8种方法,你也可以成为一名优秀社群运营专家! 1、分析需求,定位群体。 任何产品都是基于目标群体需求。作为社群运营人,我们必须充分理解这一点,知道谁可能成为社群成员。这样...

    如果你能有效地学习和应用以下8种方法,你也可以成为一名优秀的社群运营专家!

    1、分析需求,定位群体。

    任何产品都是基于目标群体的需求。作为社群运营人,我们必须充分理解这一点,知道谁可能成为社群的成员。这样才能有更明确的目标群体。

    许多社群运营者渴望成功,到处把人们拉进社群,但他们不知道找对目标群体才是最重要的。只有把社群信息推给那些有共同爱好、共同价值观、共同生活方式的人,他们才能更快地聚在一起。

    2、增大曝光度。

    越来越多的社群运营者想要脱去神秘感,从幕后走到舞台。甚至有些人以“自黑”的形式出现在公众面前,让与社群成员互动时的氛围可以渲染到极致。

    事实上,你越慷慨,你就越能接近社群成员,增强你的互动。这样既能满足社群成员的意愿,又能有效地把他们聚集在一起。

    3、组织活动,保证创意。

    大家要记住,社群要发展,离不开丰富多彩的线上线下活动。对于任何社群来说,积极是必不可少的。通过一些创造性的活动来吸引社群成员的注意力是提高积极性的好方法。一般来说,社群越能创造动力,就越能聚集和留住社群。

    因此,我们必须学会通过社群活动为我们的社群建立动力,以便聚集和留住社群成员。

    4、交流引导,加强互动。

    对于一个社群运营者来说,除了为社群成员之间的交流创造机会之外,还需要提供适当的指导。引导他们吸引朋友加入社群,然后用好的产品和服务留住朋友,不断给社群注入新鲜血液。

    5、收集反馈,进行改进。

    建立社群的目的之一是为社群成员提供更好的服务。如果你想达到这个目标,你应该鼓励社群成员说出他们对产品的反馈,收集他们的反馈,然后根据这些反馈及时改造和升级产品。

    这里需要注意的是,对于社群成员来说,参与产品研发和设计将是一种很好的体验。比如可以组织一次产品创意大赛,在网上征集网友的创意,开展有奖创作活动。这不仅会提高产品的吸引力,还会激发会员的热情和积极性。这方面大家可以向小米公司学习。

    6、学会分享和有效沟通。

    对于社群运营者来说,除了把各种元素融入社群,社群成员也要有故事听,有知识学,有内容看。因此,我们必须加强与社群成员的交流和沟通。我们可以讲述更多发生在自己身上的趣事和尴尬事,分享一些成长创业的经验。这样社群成员才能更好的了解你,对你产生更强烈的感情。

    7、细分社群,建立圈子。

    随着社群的不断发展,社群成员也会越来越多。在这种情况下,社群会逐渐细分成部落。就像QQ建立的兴趣部落一样,虽然成员不在同一个社群,但是短时间内可以找到自己的小圈子。你可以为每个部落选择一个部落首领,让他们管理和运营这些部落。一方面可以提高社群成员的参与度,另一方面可以让社群成员在社群中找到一定的归属感。

    8、给予适当的奖励,调动积极性。

    自从“抢红包”这种爆人气的有效武器出现后,大部分社群运营者已经在使用这种有效的武器了。可见,以实实在在的利益来吸引和聚集社群成员确实是一个非常好的选择。

    作为社群运营者,我们应该给社群成员一定的奖励,给他们更多的福利,这样可以激发他们的热情和积极性。比如你可以给社群成员准备一些代金券,然后发到社群去抢。当然也可以直接发红包抢。除了物质奖励之外,还需要对社群成员进行精神奖励,以增强他们的归属感。

    了解了聚集粉丝的八种方法之后,就要把这些方法运用到实际操作中去。这样才能真正聚集社群成员,扩大社群规模。

    以上就是揽客魔课堂的全部分享了,希望对你有启发!

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    遇到这种问题怎么办呢?所谓“解铃还须系铃人”,最好的办法当然是找主机商了,让他们帮你调整一下这个最大上传文件尺寸嘛!如果你使用的是ixwebhosting空间,你也可以联系他们的客服人员,让他们帮你解决。不过如果客服人员不在,或你想自己动手尝试一下的话,不妨试试下面这三种方法。不过事先声明:这三种方法有时有效,有时无效——这都取决于主机商给你开放的权限。现在我们就来给大家介绍一下增加wordpress上传文件最大尺寸限制的三种方法吧!

    1、修改你的主题文件的function.php文件。

    将下面这些代码贴到自己的functions.php文件中。

    @ini_set( ‘upload_max_size’ , ’64M’ );
    @ini_set( ‘post_max_size’, ’64M’);
    @ini_set( ‘max_execution_time’, ’300′ );

    2、创建或者编辑PHP.INI 文件    ------   我是通过这个方法解决的!!!

    相信如果是玩vps的同学肯定应该知道php.ini文件在哪里,如果大家用的是共享空间,一般的虚拟主机都是共享空间,需要在根目录创建一个文件php.ini,这里我只知道linux主机的情况就是和htdocs或者publil_html一级的目录。将以下代码添加到php.ini文件中

    upload_max_filesize = 64M
    post_max_size = 64M
    max_execution_time = 300

    3、编辑.htaccess文件

    如果你已经知道了htaccess如何使用那么将下面这些代码添加到该文件中

    php_value upload_max_filesize 64M
    php_value post_max_size 64M
    php_value max_execution_time 300
    php_value max_input_time 300

    希望对大家有所帮助,这个功能毕竟还是和主机有关,如果以上办法都失效,可以联系一下大家的主机服务商


    本文来自:52ixwebhosting
    文章地址:http://52ixwebhosting.com/wordpress-upload-limit/
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