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  • 1.变量的三要素“变量的值”保存在内存的某个地方,如同使用门牌号确定地址一样,在内存中也给变量分配门牌号。在C的内存世界中,门牌号被称为变量的地址。即从变量中取值就是通过变量名找到相应的存储地址,然后...

    1.变量的三要素

    “变量的值”保存在内存的某个地方,如同使用门牌号确定地址一样,在内存中也给变量分配门牌号。在C的内存世界中,门牌号被称为变量的地址。即从变量中取值就是通过变量名找到相应的存储地址,然后读取该存储单元中的值,而写一个变量就是将变量的值存放到与之相应的存储地址中去。

    通常将用于存储数据的“位置”称为对象,当将一个对象看作一个黑盒子时,如果将指定类型的值放入这个盒子,则需要使用一个名字才能访问一个对象。假设命名后的对象称为变量iNum,它有特定的类型int,类型决定将什么赋给对象,比如,将0x64赋给int类型变量iNum,以及可以使用的操作,比如,多个int类型数据可以使用“*”操作进行乘法运算。

    如果有以下声明:

    int     iNum = 0x64;                        // 声明iNum为int型变量

    其中,int为变量iNum的类型,iNum为变量名,0x64为变量iNum的值。当声明一个变量时,编译器会根据变量的类型预留足够的内存空间。变量的存储空间是系统自动分配的,但此存储空间不会在程序的整个生命周期中永远存在。

    值是被解释为一个类型的内存中的一组比特(bit)。计算机内存不知道值的类型,只是将它保存起来。因此只有决定内存如何解释时,内存中的bit才有意义。比如,3.0的含义是什么?只有使用单位时,才会决定3.0的含义。

    声明是命名一个对象的一条语句,定义是为一个对象分配内存空间的声明,一个定义通常会提供一个初始值。比如:

    int length = 20;

    int width = 40;

    int area = length + width;

    2.变量的地址与指针

    当你声明一个变量时,底层会分配一定大小的内存存储变量的信息。而分配多少内存,则在编译期就已经确定了。为了能够访问无限量的内存,C语言使用地址&操作符返回操作数的地址。当&运算符作用于一个变量时,则返回的是变量的地址。对于变量iNum来说,&iNum就是变量iNum的内存地址,详见图 1.3。

    bb4be8f79cb892fd33d87f1c9d34f0dd.png

    从变量中取值就是通过变量名iNum找到与之相应的存储地址&iNum,然后读取存储在该地址中的值0x64,写一个变量iNum就是将变量的值0x64存放到与之相应的存储地址&iNum中去。显然,不能在&iNum前面再加“&”运算符,因为&iNum已经不是变量了,而是一个不可修改的整型常量,即0x22FF74。

    为了便于描述变量,C语言将用于存储变量的内存地址的&iNum抽象为指向变量iNum的指针。这些地址之所以称为指针,因为它是“指向”一个变量的。只需指出变量的地址(不是变量名),就可以确定该变量。即指针的本质就是一个内存的地址,它指向内存的某个位置。指针是一个地址,其强调的是当使用指针时要想到它是“内存地址”。实际上,在现实世界里既没有变量也没有指针,变量和指针是对程序中的数据和存储空间的抽象。

    为了展示变量的地址与变量的值的对应关系,最好的方式是直接打印输出。比如,输入2个整数,交换两者的值后输出,即先将输入的整数存入变量iNum1和iNum2,然后交换,详见程序清单 1.3。注意,不同的编译环境(不同的编译器、同一编译器的不同版本、编译参数不同等),变量的地址值(0x22FF74)可能会不一样。

    程序清单 1.3  变量交换范例程序

    1       #include

    2       int main(int argc, char *argv[])

    3       {

    4                 intiNum1, iNum2, temp;

    5

    6                 scanf("%x%x",&iNum1, &iNum2);

    7                 printf("%x,%x\n", &iNum1, &iNum2);

    8                 printf("%x,%x\n", iNum1, iNum2);

    9                 temp= iNum1;  iNum1 = iNum2;  iNum2 = temp;

    10               printf("%x,%x\n", &iNum1, &iNum2);

    11               printf("%x,%x\n", iNum1, iNum2);

    12               return0;

    13     }

    请读者仔细观察,为何要在程序清单 1.3(6)中的变量前添加“&”?程序清单 1.3(6~7)中的&iNum1、&iNum2有什么区别?

    左值和右值

    为了理解某些操作符的限制,标准C发明了L-value和R-value两个名词。虽然其被解释为左值和右值,但实际上是一个美丽的误会。因为L-value是指“locator value”不是“left vaue”,其字面意思是“(在内存中)有特定位置的值”,即内存的索引值——地址。而R-value是指“readvalue”不是“rightvalue”,其字面意思是“可读的值”。比如:

    int iNum = 0x64;

    虽然编译器为变量iNum分配了地址(L-value),其L-value是在编译期就确定了的地址“&iNum”。而R-value是存储在变量iNum中的值0x64,但其赋值是在运行时。

    尽管iNum有地址,但iNum++表达式没有地址,因此iNum只有R-value。虽然任何表达式都有R-value,但只有部分表达式有L-value。

    3.变量的存储

    如果数据从低位到高位用最左位和最右位表述,则一定会产生歧义,因此使用最低有效位(Least Significant,LSB)和最高有效位(Most Significant,MSB)分别表示数据的最低位和最高位。对于有符号数来说,最高有效位就是符号位。假设变量的值用二进制表示为

    D31D30D29D28D27D26D25D24D23D22D21D20D19D18D17D16D15D14D13D12D11D10D9D8D7D6D5D4D3D2D1D0

    即数据的MSB符号位为D31,LSB为D0。

    根据数据中各个字节在连续字节序列中排列顺序的不同,分为2种排列方式:大端和小端。如果A中存放的是数据的MSB最高有效位,即为大端模式(详见图1.4(a));如果A中存放的是数据的LSB最低有效位,即为小端模式(详见图1.4(b))。注意,CPU究竟采用何种存储模式取决于硬件,与编译器无关,Intel x86计算机的CPU就是小端模式。当计算机对存储单元进行编号时,则每个地址编号中只存放一个字节。C规定多字节的int、float、doublie类型变量必须占用相邻的存储单元,且将存储单元的最低地址作为变量的地址。假设一个32位变量占用地址为A、A+1、A+2和A+3存储单元,则变量的地址为A。如果有“intiNum = 0x64;”,那么A中到底存放的是4个字节00H、00H、00H、64H中的哪个字节呢?

    3692704da7e6548411c1907cfdb72209.png

    4.变量类型别名

    大家可能知道,作者的名字叫周立功,但作者在家里还有一个别名——小兵,其实都是同一个人。同样如此,我们也可以给变量的类型取一个别名。如果在“int iNum;”定义前添加typedef,即:

    typedef int iNum;

    此时,iNum等同于int类型。为了便于理解,将iNum替换成INT32。比如:

    typedef int INT32;

    typedef的用途是声明类型的别名,它只是为某个已经存在的类型增加了一个新的名字。那么利用这一特性,就可以定义变量了。比如:

    INT32  a;                                  //定义int型变量a

    除此之外,INT32还可用于类型转换,比如:

    float b;

    (INT32)b;                               // 将其它的类型b转换为整型

    为何还要为int再取一个名称呢?主要是为了提高程序的可移植性。比如,某种微处理器的int为16位,long为32位。如果要将该程序移植到另一种体系结构的微处理器,假设其int为32位,long为64位,而只有short才是16位的,因此必须将程序中的int全部替换为short,long全部替换为int,不仅修改工作量巨大且容易出错。如果在程序中全部用新取的名称,那么只需要修改定义的这些新名称。即只要将以前的:

    typedef int INT16;

    typedef long INT32;

    替换成:

    typedefshort INT16;

    typedef int INT32;

    在编程中使用typedef的好处,除了为变量取一个简单易记且意义明确的新名称之外,其最主要的作用是使用typedef构造新的数据类型。而不要误认为typedef的作用仅仅是简化更复杂的类型声明,将在后续的章节中详细阐述。

    由此可见,C语言变量的内涵包括3个要素:变量的类型、变量的值和变量的地址。

    变量的类型:即变量存储的数据的类型,程序如何解释变量保存的数据。比如,int类型变量,任何引用存储在变量中的数据都被程序解释为整数。数据类型分为基本类型(字符型与数值型)、构造类型(数组型、结构体型、联合体型、枚举型与位域型)、指针类型与void *类型,所有其它的类型都是通过组合的方式从基本类型构造而来的。

    变量的值:程序根据变量的类型解释存储在变量中的数据,数据分为不可修改的常量的值和可以修改的变量的值。

    变量的地址:即变量在内存中的位置,当利用一个变量存储一个数据时,则程序将数据存储到变量的地址所指示的存储单元中。

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  • 该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼1.1 指针的三要素数据类型 标识符1. 凡是在程序中可以分配内存空间(除了内存管理函数 malloc calloc申请空间以外),一定是在定义变量,定义变量一定是符合 数据类型变量...

    该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼

    1.1 指针的三要素

    数据类型 标识符

    1. 凡是在程序中可以分配内存空间(除了内存管理函数 malloc calloc申请空间以外),一定是在定义变量,

    定义变量一定是符合 数据类型变量名 格式

    2. 如何确定变量的数据类型?

    1)先确定变量名,变量名符合标识符的命名规则

    2)去掉变量名,剩下的就是变量的数据类型

    数据类型 [长度]--->数组类型

    数据类型 *-------->指针类型

    数据类型 (参数列表)----->函数类型

    在数组的声明中,除了 数组名[长度] 剩下的就是数组元素的类型

    在指针的声明中,除了 *指针名 剩下的就是指针指向的对象的类型

    在函数的声明中,除了 函数名(参数列表) 剩下的就是函数返回值类型

    3. 在复杂数据类型的定义中,带有 * [] () 符号, 将其当做运算符,根据运算符的优先级和结合性,确定标识符优先跟谁结合,那么就是谁?

    标识符[长度]----->数组 , 剩下的就是数组元素的类型

    *标识符 ------>指针 剩下的就是指针指向的对象的类型

    标识符(参数列表)---->函数 剩下的就是函数返回值类型

    char *name[20];

    //优先结合,---->name[20]---->数组

    //去掉 name[20] 剩下的就是数组元素的类型 char *--->指针类型

    //指针数组

    char (*name)[20];

    // 优先结合, *name 优先结合,---->指针

    //去掉 *name ,剩下的就是指针指向的对象的类型 --->char [20]---->数组类型

    //数组指针

    char (*name)(int);

    //优先结合, *name 优先结合,---->指针

    //去掉 *name ,剩下的就是指针指向的对象的类型 --->char (int)---->函数类型

    //函数指针

    char *name(int);

    //优先结合---->name(int)----->函数

    //去掉 name(int) 剩下的就是函数的返回值类型 char *------>指针

    //指针函数

    char name[3][4];

    //优先结合:name[3]----->数组

    //去掉 name[3] 剩下的就是数组元素的类型 char [4]--->数组类型

    //是元素类型为数组类型的数组,---->二维数组

    int fun[5]; //fun

    //定义 int [5] 类型的变量 , int [5] ---> 数据类型 [长度]--->数组类型

    //定义数组类型的变量 fun

    char *p; //p

    //表示定义 char *类型的变量p char *------>数据类型 *-------->指针类型

    int test(int , int);

    //test

    //int (int , int)---->数据类型 (参数列表)----->函数类型

    指针名:指针名--->变量名,符合标识符的命名规则

    指针的类型:去掉指针名,剩下的就是指针的类型,(去掉变量名,剩下的就是变量的数据类型)

    指针指向的对象的类型:在指针的声明中,除了 *指针名 以外剩下的就是指针指向的对象的类型

    指针的大小固定的,由指针本身的大小决定,跟指针所指向的对象的类型无关

    指针的偏移实际上由定义指针时指针指向的对象的类型决定,而不是由实际上指针指向的对象的类型决定

    int main(){int a = 100; //整型变量aint *p = &a;char *pf = &a;printf("%#p\n",p);printf("%#p\n",p+1);printf("%#p\n",pf);printf("%#p\n",pf+1);return 0;}

    p+1; //地址的前移

    注意:

    int *p; //如果指针定义在函数内容,

    int main(){int *p; //指针类型的局部变量 //如果没有初始化,则系统默认赋值为随机值 //指针指向不明确//如果指针一开始只定义,不赋值,应当将指针置空//int *p = NULL; //不让指针指向任何一个地方//野指针: 指针的指向不明确,而使用指针*p = 100; //野指针。野指针会导致程序运行崩溃return 0;}

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  • C#+AE常用的命名空间

    2019-02-01 11:59:09
    IActiveView (激活视图) ESRI.ArcGIS.Carto IBasicMap (基本地图 )ESRI.ArcGIS.Carto ICommand(命令) ESRI.ArcGIS.SystemUI IElement (元素) ESRI.ArcGIS.Carto ...IFeature(要素) ESRI.ArcGIS.G...

    IActiveView (激活视图) ESRI.ArcGIS.Carto

    IBasicMap (基本地图 )ESRI.ArcGIS.Carto

    ICommand(命令) ESRI.ArcGIS.SystemUI

    IElement (元素) ESRI.ArcGIS.Carto
    IEnvelope(框架) ESRI.ArcGIS.Geometry

    IFeature(要素) ESRI.ArcGIS.Geodatabase
    IFeatureLayer(要素图层) ESRI.ArcGIS.Carto
    IFeatureCursor( 游标)ESRI.ArcGIS.Geodatabase
    IFeatureClass (要素类)ESRI.ArcGIS.Geodatabase
    IFeatureSelection (要素选择)ESRI.ArcGIS.Carto
    IField (领域)ESRI.ArcGIS.Geodatabase
    IFillSymbol (符号)ESRI.ArcGIS.Display

    IGraphicsContainer(图形容器 ) ESRI.ArcGIS.Carto
    IGeometry (几何)ESRI.ArcGIS.Geometry

    IHookHelper(定制命令类) ESRI.ArcGIS.Controls

    ILayer (图层) ESRI.ArcGIS.Carto
    ILineSymbol( 线符号) ESRI.ArcGIS.Display

    IMap(地图) ESRI.ArcGIS.Carto

    IPoint (点) ESRI.ArcGIS.Geometry

    IRectangleElement ( 矩形元素)ESRI.ArcGIS.Carto
    IRgbColor (RGB颜色)ESRI.ArcGIS.Display

    ISpatialFilter (空间过滤器)ESRI.ArcGIS.Geodatabase

    ITopologicalOperator (拓扑运算器)ESRI.ArcGIS.Geometry
    ToolbarMenuClass(工具栏菜单类 )ESRI.ArcGIS.Controls

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  • 机器学习的三要素

    千次阅读 2020-09-21 15:03:36
    一、机器学习的三要素 数据在机器学习方法框架中...然后,机器学习通过“数据+三要素”的训练,目标是获得假设空间的一个最优解,翻译一下就是求模型的最优参数。 策略:在模型部分,机器学习的学习目标是获得假设空间

    一、机器学习的三要素

    数据在机器学习方法框架中的流动,会按顺序经历三个过程,分别对应机器学习的三大要素:1. 模型;2. 策略;3. 算法

    模型:谈到机器学习,经常会谈到机器学习的“模型”。在机器学习中,模型的实质是一个假设空间(hypothesis space),这个假设空间是“输入空间到输出空间所有映射”的一个集合,这个空间的假设属于我们的先验知识。然后,机器学习通过“数据+三要素”的训练,目标是获得假设空间的一个最优解,翻译一下就是求模型的最优参数。
    策略:在模型部分,机器学习的学习目标是获得假设空间(模型)的一个最优解,那么问题来了,如何评判优还是不优?策略部分就是评判“最优模型”(最优参数的模型)的准则或方法。
    算法:在策略部分,机器学习的学习目标转换成了求目标函数的最小值,而算法部分就是对函数最优解的求解方法。

    二、模型

    2.1 判别模型和生成模型

    一般来说,机器学习模型会分为判别模型(Discriminative Model)和生成模型(Generative Model)两类。

    判别模型相对来说更常用,感知机(Perceptron)、逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、神经网络(NN)、K近邻(KNN)、线性判别分析(LDA)、Boosting、条件随机场(CRF)模型都属于判别模型。判别模型本身又分为两类:

    (1)直接对输入空间到输出空间的映射建模;

    (2)分两步,先对条件概率P(y|x)建模,再分类。

    生成模型是一种更加间接的建模,高斯判别分析(GDA)、朴素贝叶斯(NB)、文档主题生成模型(另外一个LDA,跟线性判别分析的LDA是完全不同的两个概念)、受限玻尔兹曼机(RBM)、隐马尔科夫模型(HMM)属于生成模型。分三步:先对联合概率P(x,y)建模,再根据贝叶斯公式算出P(y|x),最后再分类。

    以上提到了很多种当前热门的机器学习模型,不了解不要紧,在后面的文章都会一一详细介绍。为了方便起见,后文提到的某些模型的名称用惯用简写来表示。这里有必要提一下近些年来大热的深度学习,深度学习其实只是机器学习的一个大派别,深度神经网络模型(DNN)也只是众多机器学习模型中的一类:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、多层感知机(MLP)、堆叠自编码器(SAE)、堆叠受限玻尔兹曼机(有一个专门名字深度置信网络,DBN),以及以上各种模型的变形和扩展,它们都是针对特定的问题和当前的高性能计算时代而诞生,没必要神化。

    回到判别模型和生成模型,两者的差别就在于是否先对联合概率P(x,y)建模。学术界对两种模型各自都有不同的声音,主要是针对求条件概率P(y|x)的方法应该直接建模还是用P(x,y)间接建模有分歧:SVM之父Vapnik的观点是生成模型的第一步是先对联合概率P(x,y)建模,这个做法没必要,对P(y|x)直接进行建模就行了,事实上这是学术界主流认识;而Andrew Ng为生成模型发声,他认为对P(x,y)进行建模从而达到判别的目的也有它自身的一些优势:虽然生成模型的渐进误差(Asymptotic error)确实是比判别模型的大,但随着训练集增加后,生成模型会比判别模型更快得达到渐进误差(收敛速度更快)。

    2.2 概率模型和非概率模型

    还有一种常用的分类方式,将判别模型(2)方法即先求条件概率的方法和生成模型先求联合概率的方法作为一类,称之为概率模型;将判别模型(1)方法即直接建模的方法分为另一类,称之为非概率模型。

    概率模型由条件概率分布P(y|x)表示。所有生成模型都是概率模型,除此之外,判别模型中的LR、条件随机场(CRF)等属于概率模型。概率模型指出了学习的目的是学出联合概率P(x,y)或条件概率P(y|x),其中联合概率通过贝叶斯公式P(x,y)=P(x|y)P(y)拆分成P(x|y)和P(y)分别进行估计。无论是P(y|x)、P(x|y)还是P(y),都是会先假设分布的形式,例如LR就假设了 y|x 服从伯努利分布,线性回归假设了误差项服从均值为0的高斯分布。

    非概率模型由决策函数y=h(x)表示。判别模型中感知机、SVM、神经网络、KNN都属于非概率模型。

    两者的差别就是是否直接对输入空间到输出空间建模。概率模型相对而言包含的信息量比非概率模型多,而且更加精细,所以当具有足够数据准确描述不确定参数的概率分布特性时,概率模型更为适用;非概率模型对已知数据的要求低,它只需要确定不确定参量的界限,而不要求其具体的分布形式,且计算过程通常更简便,所以当在掌握的原始数据较少的情况下,非概率模型更合适。

    三、策略

    了解机器学习的策略,最关键是掌握10个名词:欠拟合(Underfitting)、过拟合(Overfitting)、经验风险(Empirical risk)、经验风险最小化(Empirical risk minimization, ERM)、结构风险(Structural risk)、结构风险最小化(Structural risk minimization, SRM)、损失函数(Loss function)、代价函数(Cost function)、目标函数(Object function)、正则化(Regularization)

    为了理解这些名词,我们从一个例子开始说起,如图1所示,
    在这里插入图片描述
    图1 数据拟合
    其中,蓝色的线为训练出的模型,红叉是样本。从图1中可以看到,第1个子图中的模型没有很好的拟合样本,这种情况就叫做欠拟合(Underfitting),欠拟合的问题在于无法很好地拟合当前训练样本。

    为了避免欠拟合的问题,需要有一个标准来表示拟合的好坏,通常用一个函数来度量拟合的程度,比如常见的平方损失函数(Square loss function),图2是对某一个样本得拟合程度函数,
    在这里插入图片描述
    图2 平方损失函数
    图2的这个函数就称为损失函数(loss function),是常见损失函数的一种。损失函数越小,就代表模型对某个样本拟合得越好。期望风险函数是损失函数的期望,这是由于我们输入输出遵循一个联合分布,但是这个联合分布是未知的,所以无法计算。但是我们是有历史数据的,就是我们的训练集,关于训练集的平均损失称作经验风险(Empirical risk),我们常用经验风险替代期望风险,因为根据大数定理,当样本容量趋于无穷时,经验风险也就趋于期望风险,经验风险可表示为,
    在这里插入图片描述
    我们希望经验风险最小,称为经验风险最小化(Empirical risk minimization, ERM),而这个度量经验风险的函数称为代价函数(Cost function)。

    如果到这一步就完了的话,那我们看上面的图1,那肯定是第3个子图的经验风险函数最小了,因为它对历史的数据拟合的最好嘛。但是我们从图上来看。肯定不是最好的,因为它过度学习历史数据,导致它在真正预测时效果会很不好,比如此时右上方按照目前的趋势再有一堆新样本,该模型就废掉了,这种情况称为过拟合(Overfitting)。为什么会造成这种结果?大白话说就是它的函数太复杂了,都有四次方了,这就引出了下面的概念,我们不仅要让经验风险最小化,还要让结构风险最小化。这个时候就定义了一个度量函数
    在这里插入图片描述
    ,这个函数专门用来度量模型的复杂度,表示模型的结构风险(Structural risk),在机器学习中也叫正则化(Regularization),为了让模型尽可能结构简单,我们的优化目的又多一个,即结构风险最小化(Structural risk minimization)。常用的正则化方法有L1范数和L2范数,在机器学习中正则化使用得极其广泛,以后的文章会进行详细介绍。到了这一步,我们就可以给出最终的优化函数:
    在这里插入图片描述
    即经验结构风险的度量函数,该函数就被称为目标函数(Object function)。这个时候再回过头来看图1:最左面的第1个子图的结构风险最小(模型结构最简单),但是经验风险最大(对历史数据拟合的最差);最右边的第3个子图的经验风险最小(对历史数据完全拟合),但是结构风险最大(模型结构最复杂);中间的即第2个子图,达到了二者的良好平衡,即经验结构最小化,最适合用来预测未知数据集。

    虽然上文对损失函数(Loss function)、代价函数(Cost function)、目标函数有介绍,但在很多情况下,甚至包括学术论文里,对损失函数、代价函数、目标函数的叫法区分并不严格,可能存在混用的情况,但如果三个名词同时出现,还是应该按上述定义理解,这里再总结一下:

    损失函数
    在这里插入图片描述
    ,一般是针对单个样本 i

    代价函数
    在这里插入图片描述
    ,一般是针对总体,即在损失函数基础上的总体样本均值

    目标函数
    在这里插入图片描述
    ,即在代价函数基础上加正则化项

    四、算法

    高中知识告诉我们,通常来说,最小值必然是极值点,而连续函数的极值点可以通过求一阶导数并令导数等于0,最后找到值最小的极值点,就是最小值点。而在机器学习中,由于目标函数的复杂性,高中的解法绝大多数情况行不通,这个时候需要一些别的算法。机器学习求解目标函数常用的算法有最小二乘法、梯度下降法(属于迭代法的一种),最小二乘法针对线性模型,而梯度下降法适用于任意模型,适用最为广泛。

    4.1 最小二乘法

    在一些最优化问题中,比如曲线拟合,目标函数由若干函数的平方和构成,一般可以写成
    在这里插入图片描述
    把极小化 F(x) 称为最小二乘问题。最小二乘法分为线性最小二乘问题和非线性最小二乘问题,解决线性最小二乘问题的最常用方法就是最小二乘法。

    还记得高中课本里关于线性回归(线性拟合)的某一节中不要求掌握的公式吗?对于坐标为(x,y)的n个样本,假设拟合直线为y=ax+b, 通过使
    在这里插入图片描述
    最小,然后对a和b分别求偏导,得到的了a和b关于n个样本的表示,这种方法就叫做最小二乘法,这是一种基于高斯分布假设的回归方法,具体以后的文章再细说。

    4.2 迭代法,特别是梯度下降法

    迭代法家族还有多个著名成员:机器学习中最常见的梯度下降(Gradient descent method, GD)法一族;牛顿法(Newton iteration method)一族,包括原始的牛顿法、高斯-牛顿法(Gauss-Newton iteration method, GN)、莱文贝格-马夸特方法(Levenberg-Marquardt method, LM),在实际应用中,牛顿法一族通常只用于解决最小二乘问题;拟牛顿法一族,包括DFP算法(以三个人名的首字母命名),BFGS(以四个人名的首字母命名)、L-BFGS(Limited-memory BFGS算法)。

    梯度下降法(GD)是机器学习中最常见的迭代方法:梯度是上升最快的方向,那么如果逆着上升最快的方向就是此刻下降最快的方向,所以GD通常也称最速下降法(Steepest descent method),迭代公式为
    在这里插入图片描述
    ,其中
    在这里插入图片描述
    叫学习率(Learning rate,后面会经常接触)。梯度下降法由于可对任意函数求最优解,故在机器学习中广泛使用;但GD也有如下明显的缺点:

    1. 从上面迭代公式可以看到,GD是线性收敛,所以收敛速度较慢;
    2. 当目标为非凸函数时,GD求得的解不保证是全局最优解。

    ,针对GD的缺点,梯度下降法扩展出了多个子类别。我们将在《机器学习·总览篇VIII 三要素之算法》一文中将对梯度下降法一族进行详细的介绍。

    五、小结

    机器学习 = 模型 + 策略 + 算法
    在后面的文章中,有以下两个建议:
    在对模型、策略、算法中的某一要素进行介绍时,建议用联系的思想,考虑另外两个要素与该要素的关联;
    在对某一种特定机器学习方法进行介绍时,建议从更高的层次,考虑该机器学习方法的三要素分别是什么,为什么是这样,是否有其它可替换的方法。

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  • 本章主要介绍一下XML文件的命名空间,为以后学习WebService打下基础。 1、疯狂XML讲义中对XML文档的分类。  1. 格式不良好(malformed)的XML文档。 例如:完全没有遵守XML规则,乱写!标签不成对,反正不是...
  • 对ArcGIS Runtime SDK各个命名空间的翻译,目前版本是100.1
  • 实践目的:将房屋结构注记点的房屋结构属性连接给与其相交的房屋要素(此案例针对一个要素相交两个或多个要素,一个要素与一个要素相交的情况请关注上一篇) 1.打开分析工具——》叠加分析——》空间连接工具...
  • 【Web Service】WebService三要素

    千次阅读 热门讨论 2017-02-22 10:50:23
    WebService三要素:SOAP(Simple Object Access Protocol) 用来描述传递信息的格式;WSDL(Web Services Description Language) 用来描述如何访问具体的接口;UDDI(Universal DescriptionDiscovery and Integration) ...
  • 附件包含目前最新的省级和市县级国土空间规划数据库标准,主要内容有:数据库内容及要素编码,数据库结构、数学基础、数据交换内容及格式等。
  • Geoserver+PostGIS+Openlayers 空间要素的增删改

    千次阅读 热门讨论 2019-06-12 18:06:46
    创建工作区,“命名”无所谓,只用于在geoserver内部使用,“命名空间URI”很重要(命名自己看着来吧)。 创建新的数据连接到postgis,根据红框输入postgis的连接信息即可,工作区选择上面创建的工作区。 ...
  • 第十六章 命名空间扩展  探测器使用层次结构表述形成系统的许多对象——文件,文件夹,打印机,网络对象等等。这些对象组合定义了一个命名空间,这是一个封闭的符号或名字集合,其中任何给定的符号或名字都能成功...
  • 对象命名空间

    千次阅读 2010-07-24 11:08:00
    windows对象命名空间
  • Flex4下面的命名空间

    千次阅读 2012-11-17 14:23:28
    命名空间fx代表MXML语言要素和Flex 4中编译器指令。 命名空间S是指包含Flex 4中的所有新Spark可视化组件。 命名空间MX作为Flex 3 Halo组件库的代表,就是Flex3使用的MX库。 Flex 4带给我们的,是全新的命名...
  • 2019年5月自然资源部发布的《省级...4 数据库内容和要素分类编码 2 5 数学基础 4 6 数据库结构定义 4 7 数据交换文件命名规则 28 8 数据交换内容与格式 28 9 元数据 29 附录A(资料性附录)国土空间规划数据交换格式 30
  • 高质量代码的三要素

    千次阅读 2011-12-02 16:55:30
     一提到可读性似乎有一些老生常谈的味道,但令人沮丧的是,虽然大家一而再,再而地强调可读性,但我们的代码在可读性方面依然做得非常糟糕。由于工作的需要,我常常需要去阅读他人的代码,维护他人设计的模块。...
  • 关于C#中的命名空间

    千次阅读 2009-07-24 21:04:00
    命名空间   ...命名空间是程序之中控制名称的可见度的一种机制。利用命名空间可以使标识符之间的命名冲突...命名空间是组件开发的必备要素。正如我们所看到的,有了它,其他程序都会较容易地重复利用我们的软件。
  • ArcGIS学习总结()——空间分析基本操作

    万次阅读 多人点赞 2019-05-31 14:03:43
    一、介绍 空间数据及其表达 空间数据(也称地理数据)是地理信息系统的一个主要组成部分 。空间数据是指以地球表面...在某一尺度下,可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。 有两种基本方法来表示空间数据...
  • 空间要素组织管理 本次分享的市级国土空间总体规划数据库(全域)采用分层的方法进行组织管理。图层名称、几何特征及属性表名的描述见下表。 序号 图层分类 图层名称 几何特征 属性表名 约束 备注条件 .............
  • 自然资源部于2019年5月发布...4 数据库内容和要素分类编码 2 5 数学基础 4 6 数据库结构定义 4 7 数据交换文件命名规则 28 8 数据交换内容与格式 28 9 元数据 29 附录A(资料性附录)国土空间规划数据交换格式 30
  • GIS空间索引

    万次阅读 2020-03-11 12:02:02
    在GIS系统中,空间索引技术就是通过更加有效的组织方式,抽取与空间定位相关的信息组成对原空间数据的索引,以较小的数据量管理大量数据的查询,从而提高空间查询的效率和空间定位的准确性。 常见的GIS空间索引 KD...
  • 空间计量:空间权重矩阵的构建

    千次阅读 2020-12-19 11:46:13
    空间计量方法已经成为了时下最为热门和常用的计量方法之一,而空间权重矩阵的构建则是运用空间计量方法时必不可少的“标准动作”。但在实际研究过程中,我们往往会遇到很多问题。例如,目前网络上能获取到的矩阵与我...
  • 空间相关性分析

    千次阅读 2021-09-17 18:59:24
    说明:使用MATLAB构建空间权重矩阵,并用stata进行空间相关性分析--计算全局莫兰指数、绘制莫兰散点图
  • ArcGIS学习总结(二)——空间数据处理

    千次阅读 多人点赞 2019-05-30 00:00:20
    一、介绍 ArcToolbox 是 ArcGIS Desktop 中的一个软件模块。内嵌在 ArcCatalog 和 ArcMap 中,在 ArcView、ArcEditor 和 ArcInfo 中 都可以使用。...空间数据处理是基于已有数据派生新数据的一种方法...
  • 知识抽取包括要素命名实体识别(NER)、实体关系抽取(RE) 和 属性抽取。其中属性抽取可以使用python爬虫爬取百度百科、维基百科等网站,操作较为简单,因此命名实体识别(NER)和实体关系抽取(RE)是知识...
  • 通过空间调整调整要素位置-Adjusting feature locations with spatial adjustment ITransformationMethod Interface 关于空间校正变换   通过空间调整调整要素位置 概要本主题讨论使用空间调...
  • 产品读书《用户体验要素

    万次阅读 2018-08-06 14:04:05
    《用户体验要素》是一本讲产品的好书,作者为我们清晰地介绍了关于用户体验的五个要素,五个要素是按照产品的整个生命过程来描述的。 产品设计五要素分别是:战略层、范围层、结构层、框架层、表现层。 ...

空空如也

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命名空间的三要素