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  • 综述:最大池化,平均池化,全局最大池化全局平均池化?区别原来是这样

    综述:最大池化,平均池化,全局最大池化和全局平均池化?区别原来是这样


    摘要

    创建ConvNets通常与池化层并驾齐驱。更具体地说,我们经常看到其他层,例如最大池化。但是他们是什么?为什么有必要,以及它们如何帮助训练机器学习模型?以及如何使用它们?

    我们在此博客文章中回答这些问题。

    首先,我们将从概念层面看一下池化操作。我们探索了ConvNet的内部工作原理,并通过此分析显示了合并层如何帮助这些模型中生成的空间层次结构。然后,我们继续确定池的四种类型-最大池化,平均池化,全局最大池化和全局平均池化。

    随后,我们从理论转向实践:我们展示池化如何在Keras(当今最广泛使用的深度学习框架)中表示。然后,我们通过基于MaxPooling的示例来结束本博客。

    什么是池化?

    假设您正在训练卷积神经网络。您的目标是对数据集中的图像进行分类。由您的神经网络中的第一卷积层执行的操作可以表示如下:
    在这里插入图片描述

    该层的输入是图像,高度为 H,宽度 w ^并具有三个渠道。因此,它们很可能是RGB图像。使用3x3x3内核&#

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  • 不同平均数的比较;...流行的观点不同,从数学上说,平均数通常不是一样东西。意思是:没有可以恰当地称作“平均数”的数学运算。我们通常所说的平均数是“算术平均数”,具体计算过程如前所述。我们称其为...

    不同平均数的比较;图片来源:维基百科

    大概是最常见的数据分析任务

    你有一组数字。你希望用更少的数字概括它们,最好是只用一个数字。因此,你将这组数字加起来,然后除以数字的数目。哇,你得到了“平均数”,没错吧?

    也许。

    和流行的观点不同,从数学上说,平均数通常不是一样东西。意思是:没有可以恰当地称作“平均数”的数学运算。我们通常所说的平均数是“算术平均数”,具体计算过程如前所述。我们称其为“平均数”,是因为我们期望它符合“平均数”的口头定义:一个典型的、正态的中间值。我们常常是对的,但正确的频率比我们想象的要低。

    概述统计量

    算术平均数仅仅是得到“平均”值的许多方法的其中之一。技术一点地说,这些属于概述统计量、集中趋势测度、位置测度。

    中位数大概是第二出名的概述统计量。由于中位数是数据集中间的值,因此常常比均值更平均。我这里不讨论中位数,不过在许多情形下,算术平均数被滥用在中位数更合适的地方。更多关于中位数的内容,可以参考下面三篇文章:

    https://www.linkedin.com/pulse/20140715160509-29681087-median-vs-average-household-income/

    http://wkuappliedeconomics.org/indblogs/mean-vs-median-income-which-one-to-use-and-what-it-means-for-south-central-kentucky/

    https://medium.com/%40JLMC/understanding-three-simple-statistics-for-data-visualizations-2619dbb3677a

    本文将重点讨论知名度相对较低的几何平均数和调和平均数。

    毕达哥拉斯平均数

    平方平均数和毕达哥拉斯平均数;图片来源:维基百科

    算术平均数是3种毕达哥拉斯平均数之一(名称源自研究这些性质的毕达哥拉斯及其学派)。另外两种毕达哥拉斯平均数是几何平均数和调和平均数。

    为了了解它们的基本功能,让我们从熟悉的算术平均数开始。

    算术平均数

    算术平均数的名字取得很合适:我们累加数据集中的所有数字,接着除以数据集包含的数字数目。

    不过,加法没有什么特别的。它只不过是一种简单的数学运算。在数字之间存在可加性(additive)关系的数据集上,算术平均数效果很好。这样的关系经常被称为线性,因为如果我们将所有数字按升序或降序排列,数字倾向于落在一根直线上。一个简单而理想化的例子是公差为3的等差数列:

    然而,不是所有的数据集都适宜用这种关系描述的。有些数据集内部存在乘法或指数关系,例如,公比为3的等比数列:

    我们看到,算术平均数(156)并不特别接近我们的数据集中的大多数数字。实际上,它是中位数(27)的5倍。

    将数据绘制在一根数轴上,能够更明显地看到这一扭曲。

    所以,我们做什么?

    引入……

    几何平均数

    由于数据集中数字之间的关系是相乘,我们通过乘法和取方根(总共有几个数字就开几次方根)来得到几何平均数。

    我们可以看到,在等比数列上,几何平均数更能代表数据集的中间值。事实上,在这个等比数列数据集上,它等于中位数。

    从单根数轴上也可以看到这一点:

    几何平均数的真实世界应用

    实际上,有很多实际场景适合使用几何平均数,因为类似相乘的关系在真实世界中很常见。

    一个经典的例子是复利问题。

    假设我们有一笔5年期存款,本金为$100,000,每年的利率是变动的:

    年利率:1%、9%、6%、2%、15%

    我们想要找到平均年利率,并据此计算5年后本金和利息的总和。我们尝试“平均”这些利率:

    (.01 + .09 + .06 + .02 + .15) ÷ 5 = .066 = 6.6%

    然后我们将平均利率代入复利计算公式:

    100000 * (1.066 ** 5 - 1) + 100000 = 137653.11

    比较以下不使用平均利率,直接计算的结果:

    100000 * 1.01 * 1.09 * 1.06 * 1.02 * 1.15 = 136883.70

    可以看到,我们的简便计算方法误差接近$1,000。

    我们犯了一个常见的错误:我们将加法操作应用于相乘过程,得到了不精确的结果。

    现在,让我们试试几何平均数:

    1.01 * 1.09 * 1.06 * 1.02 * 1.15 = 1.368837042

    1.368837042开5次方根 = 1.064805657

    将几何平均数代入复利计算公式:

    100000 * (1.0648 ** 5 - 1) + 100000 = 136883.70

    这个数字正好等于我们逐年计算所得的结果。

    我们使用了合适的平均数,并得到了正确的结果。

    几何平均数还适合什么场景呢?

    几何平均数的一个很酷的特性是,你可以对尺度完全不同的数字取平均数。

    例如,假设我们想比较两间咖啡店来源不同的在线评价。问题在于,来源一的评价使用五星制,而来源二的评分评价使用百分制:

    咖啡店A

    来源一:4.5

    来源二:68

    咖啡店B

    来源一:3

    来源二:75

    如果我们直接根据原始分值计算算术平均数:

    咖啡店 A = (4.5 + 68) / 2  =  36.25

    咖啡店 B = (3 + 75) / 2 = 39

    根据上面的数据,我们得出结论咖啡店B是赢家。

    如果我们对数字有一点敏感性,我们会知道在应用算术平均数得到精确的结果之前,我们首先需要标准化(normalize)数据集中的值至同一尺度。

    所以,我们将来源一中的评价乘以20,将其从五星尺度拉伸到来源二的百分制尺度:

    # 咖啡店A

    4.6 * 20 = 90

    (90 + 68) / 2 = 79

    # 咖啡店B

    3 * 20 = 60

    (60 + 75) / 2 = 67.5

    我们发现,其实咖啡店A才是赢家。

    然而,几何平均数,允许我们在不考虑尺度问题的前提下得到一样的结论:

    咖啡店A = (4.5 * 68) 的平方根 =  17.5

    咖啡店B = (3 * 75) 的平方根 = 15

    算术平均数被尺度较大的数字支配了,以至于得出了错误的结果。这是因为算术平均数期望数字间的加法关系,而没有考虑尺度和比例问题。所以需要在应用算术平均数之前将数字转换为同一尺度。

    另一方面,几何平均数,很容易就能处理比例问题,因为它本质上是乘法关系。这是一个极为有用的性质,但注意我们损失了什么:我们不再具有可解释的尺度了。在这样的情况下,几何平均数其实是无单位的(unitless)。

    例如,以上的几何平均数既不意味着百分制中的17.5分,也不意味着五星制中的15星。它们不过是无单位的数字,互相之间比例一致(技术上说,它们的尺度是原尺度5 & 100的几何平均数,也就是22.361)。不过,如果我们只需比较两间咖啡店评价的高低,那么这不会成为一个问题。

    几何平均数回顾

    几何平均数对值相乘,而不是相加,接着取n次方根,而不是除以n。

    它基本上是在说:如果我们的数据集中的数字都是一样的,那么这个数字应该是什么,才能得到和实际数据集一样的乘积?

    这使它非常适合描述相乘关系,例如比率,即使这些比率的尺度不同。(因此,它经常用来计算财经指数和其他指数。)

    缺点: 应用几何平均数时,可能会丢失有意义的尺度和单位。另外,它对离散值的不敏感性可能会遮蔽可能具有较大影响的大数值。

    和生活中的大多数事情一样,极少有牢不可破的规则说必须使用几何平均数(复利等少数情形除外)。有一些启发式的规则和经验规则,但无疑需要判断力和科学的怀疑,才能应用合理的经验。

    在最后的总结中我们将继续讨论这些,不过现在让我们引入最后一种毕达哥拉斯平均数……

    调和平均数

    算术平均数需要加法,几何平均数则利用乘法,调和平均数使用倒数。

    我们可以用语言描述调和平均数:数据集的倒数的算术平均数的倒数。

    听起来当中包含很多倒数,但实际上不过是一些简单的步骤:

    对数据集中的所有数字取倒数

    找到这些倒数的算术平均数

    对上一步所得取倒数

    源自维基百科的一个简单例子:1、4、4的调和平均数是2:

    注意,由于0没有倒数,因此调和平均数和几何平均数一样,无法处理包含0的数据集。

    好,我们已经明白数学部分如何工作了。不过调和平均数适用于哪些场景呢?

    调和平均数的现实世界应用

    为了回答上面的问题,我们需要回答:倒数适用于哪些场景?

    由于倒数和除法类似,不过是伪装的乘法(乘法不过是伪装的加法),我们意识到:倒数帮助我们更方便地除以分数。

    例如,5 ÷ 3/7等于多少?如果你还记得初等数学,你大概会将5乘以7/3(3/7的倒数)。

    不过有一个等价的方法,将5和3/7缩放至共同的分母:

    5/1 ÷ 3/7 = 35/7 ÷ 3/7 = 35 ÷ 3 = 112/3 = 11.66667

    类似之前使用几何平均数作为快捷路径,在未标准化的情况下找到不同尺度评分的相加算术平均数的关系,调和平均数帮助我们在不操心共同分母的情况下找到乘/除关系。

    因此,调和平均数很自然地成为几何平均数之上的另一层乘/除。因此,它有助于处理包含长度或周期不同的比率的数据集。

    (你可能在想:“等一下,我原以为几何平均数用在平均利率和不同尺度的比率上!”你想的没错。你也不是第一个为此感到困惑的人。我自己写下下面的内容正是为了厘清我自己的思考和理解。我希望下面的例子让这个主题更清楚了,在文章后面的总结部分也会回顾所有的区别。)

    平均速度

    现实世界中,使用调和平均数的经典例子是以不同的速度通过物理空间。

    考虑一次去便利店并返回的行程:

    去程速度为30 mph

    返程时交通有一些拥堵,所以速度为10 mph

    去程和返程走的是同一路线,也就是说距离一样(5 miles)

    整个行程的平均速度是多少?

    同样,我们可以不假思索地直接应用30 mph和10 mph的算术平均数,然后自豪地宣布结果是20 mph。

    但是再想一想:由于你在一个方向上的速度较高,因此你更快地完成了去程的5 miles,在那个速度上花了整个行程中更少的时间,所以整个行程期间你的平均速度不会是30 mph和10 mph的中点,它应该更接近10 mph,因为你更多的时间是以10 mph的速度行驶。

    为了正确地应用算术平均数,我们需要判定以每种速率行驶所花的时间,然后以适当的权重加权算术平均数的计算:

    去程:5 / (30/60) = 10 minutes

    返程:5 / (10/60) = 30 minutes

    总行程:10 + 30 = 40 minutes

    加权算术平均数:(30 * 10/40) + (10 * 30/40) = 15 mph

    所以,我们看到,真正的平均速度是15 mph,比使用未加权的算术平均数计算所得低了5 mph(或者25%)。

    你大概猜到了我们下面要做什么……

    让我们试着使用调和平均数:

    2 / (1/30 + 1/10) = 15

    真正的行程平均速度,自动根据在每个方向上使用的时间进行调整,是15 mph!

    有一些地方需要注意:

    可以直接应用调和平均数的前提是不同速度行驶的总距离是相等的。如果距离不同,我们需要使用加权调和平均数,或加权算术平均数。

    当距离不等时,算术平均数仍然以不同速度行驶的时间作为加权,而调和平均数则以不同速度行驶的距离作为加权(因为通过取倒数,已经隐式地考虑了不同速度的时间比例)。

    毕达哥拉斯平均数大部分的复杂性和麻烦源于比率的本质以及我们对比率的哪方面更感兴趣。例如,算术平均数总是用分母的单位表示。在行程问题中,比率是每小时的英里数,因此,算术平均数给出的结果是以分母(某种意义上隐藏的)单位表示,小时:(30m / 1hr + 10m / 1hr) ÷ 2 = 20m/1hr = 20 mph。如果我们在每个方向上所花的时间是一样的,那么这个结果会是精确的。然而,我们知道,在每个方向上所花的时间并不一样。相反,调和平均数通过取倒数翻转这些比率,将我们实际感兴趣的数字放入分母,接着取算术平均数,并再次翻转,给出我们要求的平均速度。(可以使用财经的P/E率更深入地探讨这一问题,请参阅论文Using the Price-to-Earnings Harmonic Mean to Improve Firm Valuation Estimates。)

    几何平均数适用于复利问题的原因是,利率的周期是相等的:每种利率一年。如果周期是可变的,也就是说每种利率的持续时间不同,那么我们同样需要使用某种权重。

    几何平均数可以处理相乘关系,例如复利问题和不同评分尺度上的比率,而调和平均数则通过神奇的倒数容纳了另一层次的乘/除关系,例如可变周期或长度。

    类似复利问题和几何平均数,这是一个准确、客观正确的调和平均数的应用案例。不过,事情并不总是如此清晰。有其他准确的、可以在数学上论证的调和平均数的应用,包括物理、财经、水文学,甚至(源自传统)棒球统计。和数据科学关系更密切的:调和平均数经常用在评估机器学习模型的准确率和召回中。但是,在更多的情况下,调和平均数的应用需要判断力,需要你对数据和手头问题的灵活理解。

    总结

    1. 3种毕达哥拉斯平均数密切相关

    例如,我们已经看到:

    不同尺度评分的几何平均数有时保留了这些值标准化至同一尺度后的算术平均数的次序。

    调和平均数等价于行程速度的加权算术平均数(权重为相对行程时间)

    在下篇中,我们将看到,数据集的几何平均数等价于数据集中每个数字的对数的算术平均数。所以,正如调和平均数不过是算术平均数加上一些倒数变换,几何平均数不过是算术平均数加上对数变换。

    2. 毕达哥拉斯平均数遵循严格的次序

    根据相应的公式,调和平均数总是小于几何平均数,几何平均数总是小于算术平均数。

    这三种平均数是彼此接近还是互相远离,取决于数据的分布。以上规则唯一的例外是,在数据集中所有数字相等的极端情形下,3种平均数同样相等。也就是说,以下不等关系成立:

    调和平均数 ≤ 几何平均数 ≤ 算术平均数

    从本节开头的毕达哥拉斯平均数的几何描述中也能看到这一点。

    认识到这一次序关系有助于理解何时应用哪种平均数,以及不同平均数对结果的影响。

    让我们回顾之前的相加和相乘数据集,这次我们将画出所有三种平均数:

    很明显,几何平均数和调和平均数看起来要比这一线性、相加数据集的中间低不少。这是因为这两种平均数对较小的数字而不是较大的数字更敏感(让它们相对而言对较大的离散值不敏感)。

    这里,几何平均数准确地位于数据集的中点,而调和平均数则向低端扭曲,算术平均数则受较大的离散值的影响,向高端扭曲。

    描绘一个集中趋势用调和平均数表达最佳的数据集并不容易,因此我将直接转入下一部分……

    3. 强硬的规则,一些启发式的方法,和许多判断的空间

    不同尺度的比率:使用几何平均数(或在标准化的数据上应用算术平均数)。

    周期一致的复合比率:使用几何平均数。

    不同周期或长度上的比率:使用调和平均数(或加权平均数)。

    了解比率的哪一边你更感兴趣,以决定应用哪种平均数。算术平均数是以分母的单位表达的(显式或隐式)。调和平均数让你可以倒置比率,让结果以原本分子的单位表达。

    如果数据体现出相加结构:算术平均数通常是安全的选择。

    如果数据体现出相乘结构和/或包含较大的离散值:几何平均数或调和平均数可能更合适(中位数可能也比较合适)。

    任何决定都有缺陷和折衷:

    使用几何平均数可能损失有意义的尺度或单位。

    包含0的数据集无法应用几何平均数或调和平均数,包含负数的数据集意味着无法应用几何平均数。

    使用几何平均数或调和平均数时,受众可能不熟悉这两个概念。

    经常,更实用、更易解释的方法是:

    存在较大的离散值时直接使用中位数

    移除离散值

    使用加权算术平均数或统计学变换,而不是难懂的毕达哥拉斯平均数

    统计计算语言R内置矩阵求逆和三次样条插值的方法,却没有内置计算简单的几何平均数或调和平均数的函数,这可能多少暗示了这两种平均数狭窄的使用场景。(不过Google sheets和Excel倒是包含这两种平均数。)

    如果要用一句话概括整篇文章,那么:

    理解数据的本质,仔细思考你用来描述数据的概述统计量,才能避免用错平均数的风险。

    请留言分享你使用这两种不那么常见的毕达哥拉斯平均数的案例和经历(以及你发现的本文的错误)。

     

     

     

     

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  • 背景: 最近做实验的过程中发现,平均交叉熵损失(Average Cross Entropy,ACE)升高时,分类模型的准确率(Accuracy,ACC)也会出现升高的情况。起初认为这是反直觉的,还以为是自己程序里又bug。经查阅发现也有人...

    背景:

        最近做实验的过程中发现,随着训练集的平均交叉熵损失(Average Cross Entropy,ACE)降低,验证集ACE升高时,分类模型的准确率(Accuracy,ACC)也会出现升高的情况。起初认为这是反直觉的,还以为是自己程序里有bug。经查阅发现也有人遇到相同的问题,并且对这个现象给出了解释(详情见参考链接1)。

        通过一下午的认真思考,尝试将ACC与ACE之间的关系进行整理。我理解不对的地方,或者有更加规范的证明方法,劳烦指教~


    正文:

    一、交叉熵损失

        如下为对应于Softmax回归的交叉熵损失函数(来自于UFLDL教程):

        

    二、单个样本的ACC与ACE关系分析

        想分析一批训练数据会使ACC与ACE产生什么样的关系,需要首先了解单个样本时ACC与ACE可以有什么样的关系。

        如下为交叉熵损失函数退化为单样本时的公式:

        J(θ)=-1 *1{y=label} * logP(y=label)  

        单个样本时,ACC和CE(Cross E )会出现以下9种情况:

    CE\ACC上升不变下降
    上升①:二分类时不存在,多分类时存在②:存在③:正常
    不变④:二分类时不存在,多分类时存在⑤:正常⑥:二分类时不存在,多分类时存在
    下降⑦:正常⑧:存在⑨:二分类时不存在,多分类时存在

        以上9种情况中,③、⑤、⑦被标记为“正常”情况,比较容易理解且符合直觉,因此不再解释。如下解释其他6种情况:

        1. 情况① & 情况⑨

            这两种情况是相对的,以情况①为例进行分析(情况⑨将前后两次迭代结果调换即可):

            情况①为CE上升,同时ACC也上升。“ACC上升”代表“该样本第一次迭代时被分错,第二次迭代时分类正确”。

            A. 二分类

            假设样本label=1,两次迭代的得到的分类概率情况如下:

    迭代次数Iter 1Iter 2
    PP(y=1)=0.49
    P(y=0)=0.51
    P(y=1)=0.51
    P(y=0)=0.49
    ACC0/11/1
    ACE-log0.49(大)-log0.51(小)

            由上表可以清晰看出,二分类时,该样本ACC上升,P(y=label)一定是从一个小于0.5的值,变为大于0.5的值。-log(x)在(0,1]区间内单调递减,因此这种情况下,CE一定变小,与情况①所述现象矛盾,因此该情况对于单样本、二分类来说,不存在。

            B. 多分类

            假设样本label=2,两次迭代的得到的分类概率情况如下:

    迭代次数Iter 1Iter 2
    P

    P(y=2)=0.49

    P(y=1)=0.5

    P(y=0)=0.01

    P(y=2)=0.4

    P(y=1)=0.3

    P(y=0l)=0.3
    ACC0/11/1
    ACE-log0.49(小)-log0.4(大)

            多分类时,样本ACC上升,P(y=label)是从一个小值变大值,大值变为小值或者不变,都有可能的由上表可以清晰看出,ACC上升,CE也上升了。因此该情况对于单样本,多分类来说,是存在的。


        2. 情况② & 情况⑧

            这两种情况是相对的,以情况②为例进行分析(情况⑧将前后两次迭代结果调换即可)。

            二分类时(多分类时也容易举例),假设样本label=1,两次迭代的得到的分类概率情况如下:

    迭代次数Iter 1Iter 2
    PP(y=1)=0.49
    P(y=0)=0.51
    P(y=1)=0.01
    P(y=0)=0.99
    ACC0/10/1
    ACE-log0.49(小)-log0.01(大)

        3. 情况④ & 情况⑥

            这两种情况是相对的,以情况④为例进行分析(情况⑥将前后两次迭代结果调换即可):

            A. 二分类

            同情况①,二分类时,该样本ACC上升,P(y=label)一定是从一个小于0.5的值,变为大于0.5的值。-log(x)在(0,1]区间内单调递减,因此这种情况下,CE一定变小,与情况④所述现象矛盾,因此该情况对于单样本、二分类来说,不存在。

            B. 多分类

            假设样本label=2,两次迭代的得到的分类概率情况如下:

    迭代次数Iter 1Iter 2
    P

    P(y=2)=0.4

    P(y=1)=0.5

    P(y=0)=0.1

    P(y=2)=0.4

    P(y=1)=0.3

    P(y=0l)=0.3
    ACC0/11/1
    ACE-log0.4-log0.4

            由上表可以清晰看出,ACC上升,CE可以保持不变。因此该情况对于单样本,多分类来说,是存在的。

    三、多个样本的ACC与ACE关系分析

        平均交叉熵损失考虑了多个样本的情况,因此可能性非常多。无论是二分类还是多分类,上述9种情况都有可能出现。

    四、总结

        我的工作为二分类问题,在此对我这两天的思考进行如下总结:

        1. 对于单个样本CE升高,这意味着:A. 如果ACC下降,模型过拟合;B. 如果ACC不变,原本分错的数据(p(y=1)=0.49)可能会错的更离谱(p(y=1)=0.01);原本分对的数据(p(y=1)=0.99)可能会变得没有那么"确定"(p(y=1)=0.51)。不论是A还是B,CE升高都不是一个好的现象。

        2. 对于包含多个样本的训练集(验证集或测试集)来说,无论是什么现象,都可以用单样本的9种情况排列组合进行N种可能的解释。但是由1.知,无论怎么组合,ACE升高终归都不是一个好的现象,只是在多样本的情况下,这个结论变得没有那么绝对而已。



    参考链接1:https://www.zhihu.com/question/65439175/answer/231303779

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  • a b 3 3 2 2 0 NULL 4 4 具体如表所示对a求平均:avg(a)=(3+2+0+4)/4=9/4 对b求平均:avg(b)=(3+2+4)/3=9/3 结论:avg求平均时自动去除NULL
    ab
    33
    22
    0NULL
    44

    具体如表所示对a求平均:avg(a)=(3+2+0+4)/4=9/4

                         对b求平均:avg(b)=(3+2+4)/3=9/3

     

    结论:avg求平均时自动去除NULL

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  • 不同平均数的比较;图片来源:维基百科 大概是最常见的数据分析任务 你有一组数字。你希望用更少的数字概括它们,最好是...流行的观点不同,从数学上说,平均数通常不是一样东西。意思是:没有可以恰当地称...
  • Hive分区和分区别

    千次阅读 2018-09-08 15:58:10
    每一个子目录包含了分区对应的列名每一列的值。 Hive的分区方式:由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象,Hive的一个分区名对应一个目录名,子分区名就是子目录名,并不是一个实际字段。 所以可以这样理解,当我们...
  • 集成学习分类和区别

    千次阅读 2017-08-08 10:34:00
    集成也可包含不同类型的个体学习器(例如同时包含决策树神经网络),这一类学习器被称为“组件学习器”(component learner)。 集成学习通过将多个学习器进行结合,可获得比单一学习器显著优越的泛化...
  • 索引、分区和分桶的区别

    千次阅读 2018-05-21 22:05:22
    分区和分桶最大的区别就是桶随机分割数据库,分区是非随机分割数据库。 因为桶是按照列的哈希函数进行分割的,相对比较平均;而分区是按照列的值来进行分割的,容易造成数据倾斜。 其次两者的另一个区别就是桶...
  • 文章目录前言什么是系统平均负载?一个类比多处理器多核系统CPU使用率注意输入/输出(I / O)操作一些技巧 前言 做为一个性能测试工程师,每当我们发现计算机变慢的时候,我们通常的标准姿势就是执行 uptime 或 ...
  • fastText原理文本分类实战,看这一篇就够了

    万次阅读 多人点赞 2019-03-19 11:19:48
    1、fastText在保持高精度的情况下加快了训练速度测试速度 2、fastText不需要预训练好的词向量,fastText会自己训练词向量 3、fastText两个重要的优化:Hierarchical Softmax、N-gram 二、fastText模型架构...
  • 什么是移动平均法? 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测...移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项
  • 设若时间序列的自相关函数偏自相关函数都只是伴随着阶数的增加而逐渐衰减,但均无截断点,则无论是采用自回归模型还是采用移动平均模型,其中所包含的的待估参数都过多。这时,宜采用自回归移动平均过程ARMA(p,q...
  • 个人理解,说简单点: 一组数据中如果有特别大的数或特别小的数时,一般用中位数 一组数据比较多(20个以上),范围比较集中...一、联系与区别:  1、平均数是通过计算得到的,因此它会因每一个数据的变化而变...
  • 对于矩阵,WMEAN(X,W)是包含每一列的加权平均值的行向量。对于ND数组,WMEAN(X,W)是沿着X的第一个非单维度的元素的加权平均值。 输入XW的类支持: 浮点数:双精度,单精度 示例: x = rand(5,2); w = ...
  • EXCEL求平均

    千次阅读 2018-06-25 16:29:48
    普通求均值AVERAGE函数 计算选中区域中所有包含数值单元格的平均值参数为 AVERAGE(number1,number2,...) 或一个选定区域例: AVERAGE(C95:C99) /AVERAGE(C95:C100) ( AVERAGEA 的区别是把区域内非数值的单元格也...
  • 作为流量识别的一个重要手段, 深度流检测使用的统计特征中屡屡包含包长信息。从互联网五种典型应用的平均包长入手, 利用滑动窗口模型探索五种应用在平均包长概率分布上的差异。对FTP、Foxmail、WWW、迅雷、Emule五种...
  • HashtableConcurrentHashMap的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-04-19 18:15:34
    HashtableHashtable是一种能提供快速插入查询的数据结构,无论其包含多少Item(条目),执行查询插入操作的平均时间复杂度总是接近O(1)。ConcurrentHashMapConcurrentHashMap是Java5中支持高并发、高吞吐量的...
  • 通过科学试验的观察、测定记载,可得到大量的数据资料,这些资料必须按照一定的程序进行整理分析,才能透过数据表现看到蕴藏在数据中的客观规律。资料整理分析时试验工作的重要组成部分。 一、总体及其样本 ...
  • 十二平均律的数学描述

    万次阅读 2018-09-29 09:10:06
    十二平均律的数学描述 mywang88 2018年9月28日 1. 声音的物理特性 声音的本质,是空气的震动。 人听到外界的声音大致需要经历以下几个步骤: 发声体(例如人的声带、各种乐器)发生特定的震动,也包括了发声体内部...
  • 移动平均法 and 指数平滑法

    千次阅读 2019-09-25 02:21:36
    一、移动平均法(Moving average , MA) 移动平均法又称滑动平均法、滑动平均模型。 用处:一组最近的实际数据值->...分类:简单移动平均 加权移动平均 思想:根据时间序列资料,逐项推移...
  • 邻域平均

    万次阅读 2010-06-14 07:17:00
    5.4 图像的平滑 图像的平滑方法是一种实用的...它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声,在空间域中主要利用邻域平均法、中值滤波法选择式掩模平滑法等来减少噪声;在频率域内,由于噪声主要存在
  • 移动平均法又称滑动平均法、滑动平均模型法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速...
  • 之前介绍了时间序列的基本概念性质,现在就正式介绍一些处理时间序列的模型方法,第一个是移动平均法。 移动平均法很简单,就是用最近的数据预测未来短时间内的数据。有简单移动平均法,真的很简单,就是用最近的...
  • 将原时间序列中若干项数据进行平均,通过平均来消除或减弱时间序列中不规则变动其他变动 ,从而呈现出现象发展变化的长期趋势。 若平均的数据项数为 k ,就称为 k 期(项)移动平均 案例: ...
  • F-score相当于precisionrecall的调和平均,用意是要参考两个指标。从公式我们可以看出,recallprecision任何一个数值减小,F-score都会减小,反之,亦然。 specificity指标平时见得不多,它是相对于...
  • 编写程序,计算学生们的平均成绩,并统计及格(成绩不低于60)的人数。题目保证输入与输出均在整型范围内。 输入输出格式 输入: 在一行中给出n个非负整数,即这n位学生的成绩,其间以空格分隔。 输出:average = ...
  • 1,进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是分配资源的基本单位,线程是进程的一个实体,是CPU调度分派的基本单位 2,线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个...

空空如也

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平均分和包含除的区别