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  • 社交网络之平衡理论

    2020-02-08 18:36:04
    海德等人与20世纪40年代开始研究,并提出了平衡... 从平衡理论的角度出发, 三角恋好比上图(本图来源于Signed Graph Convolutional Network)所示的Unbalanced Triangles(c), 女一k是男一号和男二j共同喜欢的对...

           海德等人与20世纪40年代开始研究,并提出了平衡理论(时间和人名资料来源于百度百科)。在现实生活中,人们喜欢平衡的关系,举个简单的例子。三角恋的关系是不长久的,Why? 从平衡理论的角度出发,

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    三角恋好比上图(本图来源于Signed Graph Convolutional Network)所示的Unbalanced Triangles(c), 女一k是男一号和男二j共同喜欢的对象,当然女一k对男一和男二那也是喜欢的关系,但是现实生活告诉我们i和j 是存在敌对关系的,所以造成了Unbalanced Traiangles(c)的这种敌对关系, 当然这种不平衡会随着时间的推移走向新的平衡。平衡理论直观的讲可以描述为朋友的朋友是你的朋友,敌人的朋友是你的敌人。只有这样,这种平衡才不会被打破,即Balanced Traingels(A)Balanced Traingels(B)的结果。

        好了,谈到这里,我们可以说说社交网络了,社交网络中人人都是男一号啊。在这样一个群体中,人与人直接的关系是错综复杂的,就像看爱情电视剧,发现男一号喜欢女一号,突然有一天男一号被自己妈逼着去相亲(相亲对象竟然是女一号),我去!!!对于我们人这样一个群体,人与人之间具有关系,无非两种(好与坏,或者说信任与不信任),非常感谢爬数据的科学家,毕竟自己去做这种事,真的是浪费时间,最起码咋得术业有专攻吧。数据叫做Epinions, 当然百度直接搜索可以搜索到,里面的Extended Data 包含了很多信息,对于后期实验进展给予了很大的帮助。

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  • 一个明显的例子是手性磁效应(CME)。 为了在重离子碰撞中产生的夸克-胶子等离子体中寻找CME,已经做出了积极的努力。 一个关键的挑战是,此类碰撞中的极强磁场可能仅持续一会儿,而CME电流可能必须在如此早期阶段...
  • 摘要:  1.常见问题  1.1 什么是偏差与方差?  1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合?... 泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)平方加上方差(variance)加上噪声(no...

    摘要:

      1.常见问题

        1.1 什么是偏差与方差?

        1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合?

      2.模型选择例子

      3.特征选择例子

      4.特征工程与数据预处理例子

    内容:

    1.常见问题

      1.1 什么是偏差与方差?

      泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise)。

     

     

      偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰动所造成的影响 

     

      噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差下界,刻画了问题本身的难度。一般训练程度越强,偏差越小,方差越大,泛化误差一般在中间有一个最小值,如果偏差较大,方差较小,此时一般称为欠拟合,而偏差较小,方差较大称为过拟合。(吴恩达的讲义

     

      1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合?

      一般在机器学习中,将学习器在训练集上的误差称为训练误差或者经验误差,在新样本上的误差称为泛化误差。显然我们希望得到泛化误差小的学习器,但是我们事先并不知道新样本,因此实际上往往努力使经验误差最小化。然而,当学习器将训练样本学的太好的时候,往往可能把训练样本的噪声也考虑(拟合)到了。这样就会导致泛化性能下降,称之为过拟合,相反,欠拟合一般指对训练样本的一般性质尚未学习好,在训练集上仍然有较大的误差。

      一般来说欠拟合更容易解决一些,例如增加模型的复杂度(增加决策树中的分支,增加神经网络中的训练次数等等),增加特征(“组合”、“泛化”、“相关性”),减少正则化系数参考)(参考2)。

      过拟合的解决方案一般有降低模型复杂度,重新清洗数据(导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的),增加样本数量,对样本进行降维/特征选择,增加正则化系数,利用cross-validation,early stopping等等

    2.模型选择例子

      交叉验证确定最佳超参数

      elasticNet取L1,L2系数

      模型选择的准则:

        1.Bayesian Information Criterion/Schwarz criterion(贝叶斯信息准则BIC)

         2.maximal information coefficient(最大信息系数MIC)

    3.特征选择例子

    4.特征工程与数据预处理例子

      

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/arachis/p/Bais_Variance_Tradeoff.html

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  • SQL范式理论

    2012-03-14 08:31:00
    而数据库三范式也是前人经过多次经验总结出来,觉得数据库在这样设计规则下会在数据完整性和占用数据资源两者之间取得一个较好的平衡。 下面通过例子来认识一下数据库三范式理论: 第一范式: ...

    还说七期的师哥师姐给我们讲课。当时说到了数据库的三范式理论,听得时候听明白了,课下自己总结了一下。

    其实,数据库的范式理论无非是为了节省资源,就是在保证数据完整性的前提下最大程度上减小数据的冗余程度。而数据库三范式也是前人经过多次的经验总结出来的,觉得数据库在这样的设计规则下会在数据完整性和占用数据资源两者之间取得一个较好的平衡。

    下面通过例子来认识一下数据库三范式理论:

    第一范式:

    第一范式是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列的中不能哟多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。第一范式包括下面的指导性原则:

    1、 数组的每个属性只能包含一个值

    2、 关系中的每个数组必须包含相同数量的值

    3、 关系中的每个数组一定不能相同

    例如下面的这个关系就是不符合第一范式的

    学生姓名

    性别

    入学时间

    张三

    2005年

    李四

    2005年

    赵武

    王六

    2006年

    江涛

    2009年

    大家看上边的图是不是觉得很别扭呢,对,第三行里面有两个学生姓名。不必担心,因为我们在sql server中建表的时候绝对不会出现这种情况的,所以你大可不必担心自己设计出来的表不符合第一范式。那么正确的表的关系应该是下面这样的:

    学生姓名

    性别

    入学时间

    张三

    2005年

    李四

    2005年

    赵武

    2006年

    王六

    2006年

    江涛

    2009年

    第二范式:

    如果一个数据表已经满足第一范式,而且该数据表中的任何一个非主键字段的数值都依赖于该数据表的主键字段,那么该数据表满足第二范式。

    例如下面的表:

    项目编号

    名称

    负责人

    负责人部门

    1

    项目1

    张涛

    项目部

    2

    项目2

    王明

    建材部

    3

    项目3

    张红

    业务部

    我们一个一个的来看,项目编号显然是主键字段,根据项目编号可以推出项目名称,可以推出项目负责人,但是根据项目编号不能推出项目负责人部门,所以上面的表是不符合第二范式的。接下来我们把上面的表拆成两个符合第二范式的表

    项目编号

    名称

    负责人

    1

    项目1

    张涛

    2

    项目2

    王明

    3

    项目3

    张红

    负责人

    负责人部门

    张涛

    项目部

    王明

    建材部

    张红

    业务部

    第三范式

    如果一个数据表已经满足第三范式,而且该数据表中的任何两个非主关键字段的数据值之间不存在函数信赖关系,那么该数据表满足第三范式,即3NF。

    大家可以看下面的表格

    编号

    姓名

    性别

    工资

    奖金

    1

    王鹏

    8000

    800

    2

    张红

    7700

    770

    假如公司有这样的规定:工资的百分之十作为奖金发放给员工,那么上面的表的设计就不符合第三范式了。

    从第三范式的定义我们可以看出,根据工资可以推出奖金的多少,所以工资和奖金之间是存在函数信赖关系的。但是可能就有这样的疑问了,我要是根据姓名还能推出性别呢,这怎么办呢?试想一下,如果没有员工的基本信息表你能根据姓名推出性别吗?也就是说我们数据的根源信息都不知道,你怎么推出其他的信息,也可以理解为上面的表格就是我们刚刚说到的“根源信息”。

    我是这么理解的,不知道大家对上面的理解有什么疑问,请多多指教!

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  • 举个例子,桌上盒子,地球对它引力形成就是靠着地球释放能量,而桌子也在不断释放着能量来维持势能!当桌子和地球任何一方能量不在释放能量,盒子势能就将消失或转化!可见,在这里传统认为提着水桶走路...

    能量平衡原则

    势能的保持就是靠着此原则。举个例子,桌上的盒子,地球对它的引力形成就是靠着地球释放的能量,而桌子也在不断的释放着能量来维持势能!当桌子和地球任何一方能量不在释放能量,盒子的势能就将消失或转化!可见,在这里传统的认为提着水桶走路不消耗能量的说法事错误的,只是人释放的能量和地球对桶释放的能量处于平衡位置而已,或相等而已!那么,它与能量守恒原理有什么区别呢?!

    其实,根据你的理论,粒子时刻释放着能量,还是很容易得出这样的结论!

    还有能量守恒,动能是不是一个中间态,和你一个回答有关,动能只是一枚钥匙!

    最近,突然间想到一个可以验证的方法:就是正负电子的泯灭实验,通过不同电子的速度。两者反应,测算释放出的能量变化!

    如果,电子的速度不同,释放的能量却相当,那就说明动能可能就是一枚钥匙!!

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  • 机器人系统能控性和能观性(现代控制理论3)

    千次阅读 热门讨论 2020-10-17 00:22:42
    想一个有趣的例子,类似这个,但是控制器换成人的脑袋啦,啥例子??? 举着一杯满满的水,我们还能健步如飞吗?观察水杯就无法看周围环境,走路可能不稳;看周围环境,嗯,水估计都洒到地上了吧^-^ ^_^ ^-^ ^_^ ...
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    2009-06-21 22:30:32
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  • 最好的例子就是预期理论,作为人类,我们对亏损和收益的预期反应是不同的。 举个例子,按预期理论分析,如果你亏了100块,需要挣200块,心里才能感觉到平衡。一些投资者更关心资产变动的百分...
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空空如也

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平衡理论的例子