迭代模型

迭代器出现的原因 Python中的列表，有可能会占用很大的空间。而迭代器，它是每一次用__next__调用时才计算出值，这会节省内存空间。 迭代器、生成器、可迭代对象的关系 可迭代对象一般是列表、元组、字典、字符串等可以For循环的对象。可通过以下语句判断是不是可迭代对象。 from collections.abc import Iterator, Iterable l = [1, 2, 3, 4, 5] print(isinstance(l, Iterable)) # True 而且每个可迭代器都有__iter__方法，并且此方法返回一个迭代器。 那么什么是迭代器呢？它与可迭代对象有什么关系？为什么for循环可以得出每人元素的值？那是因为可迭代对象有一个记录员，可记录当前位置。而这个记录员就是迭代器。可迭代对象可生成迭代器，如下： l = [1, 2, 3, 4, 5] it = iter(l) print(isinstance(it, Iterator)) # True 每个迭代器都有__next__方法。而生成器是迭代器的一种，除了有__next__方法以外，还要用到yield。 for循环的本质 其实for循环一个可迭代对象，为我们做了以下事情 1、通过可迭代对象生成一个迭代器 2、调用迭代器的__next__方法，生成值 3、遇到错误时，就退出 以下程序就说明了这个问题

一、多步决策问题和网格迷宫 上一篇文章里讨论多臂赌机问题是单步最优决策问题的对应模型。而在这之后，则可以考虑离散的多步决策问题。离散的多步决策问题，对应的典型问题模型则是网格迷宫(Grid World)。 前文中，ε-greedy策略，softmax策略的原理及其特点得到了讨论。而这些策略，可以看作智能体应对某一状态时选择动作的方式。策略应用的前提，则是智能体对于动作的优劣有着某种估计（无论正确与否）。 当策略应用到多步决策问题上时，如果想要令同样的策略产生作用并选择动作，就需要对系统所处的每一个状态以及对应动作的优劣进行估计。状态价值函数 V(x) (state value function)以及状态-动作价值函数Q(x,a) (state-action value function)也就应运而生了。 图1 Windy Grid World 网格迷宫问题可以描述为智能主体在一个类似棋盘的离散网格空间中学习到达目标点的最优策略的问题。在普通的网格中增加一些变化，添加影响小球运动的风速，即得到Windy Grid World，如图一。智能体在该情况下的移动，受到时不变的风速影响。 状态价值函数与动作-状态价值函数之间的关系可以用Bellman方程得到，具体可参看[1]或者浙江大学的机器学习MOOC。而在算法的具体实现上，往往仅仅需要动作-状态价值函数，即Q函数。 总的思路是

大家知道，我们在进行建模时，会求解一个目标函数；目标函数又称代价函数，在机器学习中普遍存在，一般形式为： o b j ( θ ) = L ( θ ) + Ω ( θ ) obj(\theta)=L(\theta)+\Omega(\theta) o b j ( θ ) = L ( θ ) + Ω ( θ ) ； 其中： L ( θ ) L(\theta) L ( θ ) 为训练误差，衡量模型在训练集上的表现； Ω ( θ ) \Omega(\theta) Ω ( θ ) 是正则化惩罚，衡量模型的复杂度。 训练集误差： L = ∑ i = 1 n l ( y i , y i ^ ) L=\sum_{i=1}^{n}l(y_i,\hat{y_i}) L = ∑ i = 1 n ​ l ( y i ​ , y i ​ ^ ​ ) square loss: l ( y i , y i ^ ) = ( y i − y i ^ ) 2 l(y_i,\hat{y_i})=(y_i-\hat{y_i})^2 l ( y i ​ , y i ​ ^ ​ ) = ( y i ​ − y i ​ ^ ​ ) 2 logistic loss： l ( y i , y i ^ ) = y i l n ( 1 + e − y i ^ ) + ( 1 − y i ) l n ( 1 + e y i ^ ) l(y

Python实现牛顿迭代法 牛顿迭代法原理及实现 （一）牛顿迭代法（方程，简单） （二）牛顿迭代法（由迭代次数） （三）牛顿迭代法（由迭代精度） （四）牛顿迭代法（由迭代次数和迭代精度） （五）全局牛顿法 牛顿迭代法原理及实现 牛顿法是牛顿在17世纪提出的一种求解方程f(x)=0.多数方程不存在求根公式，从而求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。 牛顿迭代法是取x0之后，在这个基础上，找到比x0更接近的方程的跟，一步一步迭代，从而找到更接近方程根的近似跟。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x) = 0的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。另外该方法广泛用于计算机编程中。 设r是f(x)=0的根，选取x0作为r初始近似值，过点（x0,f(x0)）做曲线y=f(x)的切线L，L的方程为y=f(x0)+f’(x0)(x-x0),求出L与x轴交点的横坐标 x1=x0-f(x0)/f’(x0),称x1为r的一次近似值，过点（x1,f(x1)）做曲线y=f(x)的切线，并求该切线与x轴的横坐标 x2=x1-f(x1)/f’(x1)称x2为r的二次近似值，重复以上过程，得r的近似值序列{Xn},其中Xn+1=Xn-f(Xn)/f’(Xn),称为r的n

from：https://www.cnblogs.com/shibalang/p/4859645.html 多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。 对应的模型如下： n: 特征数量。 一般选取残差平方和最小化作为损失函数，对应为： M: 训练样本数量。 通过最小化代价损失函数，来求得 值，一般优化的方法有两种，第一是梯度下降算法（ Gradient Descent ），第二种是矩阵法（ The normal equations ）。 梯度下降算法 给 一个初始值，然后逐步的迭代改变的值，是代价损失函数逐次变小，使每次都往梯度下降的方向改变： 表示下降速度。 为了求偏导数，当只有一个样本时，即 ； 即： 当有多个训练样本时，下降梯度算法即为： 由于每次迭代都需要计算所有样本的残差并加和，因此此方法也叫做批下降梯度法（ batch gradient descent），当有大规模数据时，此方法不太适合，可采取它得一个变种，即每次更新权重时，不是计算所有的样本，而是选取其中一个样本进行计算梯度，这个方法叫做随机下降梯度法（ stochastic gradient descent）： 随机下降梯度法与下降梯度法对比可能收敛更快，但是可能找不到最优点而在最优点附近徘徊。 矩阵求解法 由于梯度下降算法需要多次迭代，并且需要指定下降速率

人工智能实验四报告：深度学习算法及应用 文章目录 人工智能实验四报告：深度学习算法及应用 实验目的 实验要求 实验硬件 实验软件 实验内容与步骤 MNIST数据集 具体实现 DNN（深度神经网络） 概述 具体设计 代码实现 结果输出 结果分析 为啥我又用了CNN（卷积神经网络）？ CNN（卷积神经网络） 概述 具体设计 代码实现 结果输出 结果分析 思考题 实验目的 了解深度学习的基本原理 能够使用深度学习开源工具识别图像中的数字 了解图像识别的基本原理 实验要求 解释深度学习原理 对实验性能进行分析 回答思考题 实验硬件 计算机 实验软件 软件：windows操作系统 应用软件：TensorFlow、PyCharm、Python、Google Colab 实验内容与步骤 安装开源深度学习工具设计并实现一个深度学习模型，它能够学习识别图像中的数字序列。使用数据训练它，可以使用人工合成的数据（推荐），或直接使用现实数据。 MNIST数据集 通过下面的代码我们可以对其中的图片有一个大致的把握： import matplotlib . pyplot as plt # 训练集 train_images = mnist . train . images train_labels = mnist . train . labels # 验证集 validation_images = mnist

STL是一种泛型编程（generic programming）。面向对象编程关注的是编成的数据方面，而泛型编程关注的是算法。它们之间的共同点是抽象和创建可重用代码，单他们的理念决然不同。 泛型编程旨在编写独立于数据类型的代码。 16.4.1 为何使用迭代器 理解迭代器是理解STL的关键所在。模板使得算法独立于存储的数据类型，而迭代其使算法独立于使用的容器类型。因此，它们都是STL通用方法的重要组成部分。 为了解为何需要迭代器，我们来看如何为两种不同数据表现实现find函数，然后来看如何推广这种方法。首先来看一个在double数组中搜索特定值的函数，可以这样编写该函数： double * find_ar(double * ar, int n, const double & val) { for (int i = 0; i < n; i ++) if (ar[i] == val) return &ar[i]; return 0; // or, in C++11, return nullptr; } 如果函数在数组中找到这样的值，则返回该值在数组中的地址，否则返回一个空指针。该函数使用下标来便利数组。可以用模板将这种算法推广到包含==运算符的、任意类型的数组。尽管这样，这种算法仍然与一种特定的数据结构（数组）关联在一起。 下面来看搜索另一种数据结构——链表的情况

目录 1 集成学习的思想 1.1 Bagging简介 1.2 Boosting简介 1.3 Stacking简介 2 随机森林(Random Forest) 2.1 算法流程 2.3 TRTE 2.4 Isolation Forest(IForest) 2.5 RF随机森林的优缺点 3 AdaBoost 3.1 算法原理 3.2 算法的构建过程 3.3 总结 4 GBDT 4.1 算法原理 4.2 GBDT回归算法和分类算法 4.3 总结 1 集成学习的思想 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器。弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5)。 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity)。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升。 常见的集成学习思想有：Bagging、Boosting、Stacking 1.1 Bagging简介 Bagging方法又叫做自举汇聚法(Bootstrap Aggregating)， 思想 ：在原始数据集上通过 有放回的抽样 的方式，重新选择出S个新数据集来分别训练S个分类器的集成技术。也就是说这些模型的训练数据中允许存在重复数据。 Bagging方法训练出来的模型在预测新样本分类的时候，会使用 多数投票或者求均值

问题记录：为什么使用GPU训练模型会越来越慢？ 本篇没前言，没总结，就仅仅是记录下我的一个“傻瓜式”代码。。。。。。 在RPN上修改我的代码，使用GPU跑训练越来越慢，每次迭代消耗时间越来越大。 经过仔细查找，发现犯了一个sb错误，在每次迭代都是新建了一个读gt的新图，这样会使整个图越来越来，训练越来越慢，最终导致内存爆了。 怎么排查？ 答：在session定义下使用 sess.graph.finalize() ，运行，如果报错，就说明问题和我说的一样，那么就一步步排查吧。 来源： CSDN 作者： Macan_ML 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42211626/article/details/103741141

一、迭代器协议 1、什么是迭代器协议 （1）、迭代器协议指对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项， 要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代（只能往后奏不能往前走） （2）、可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义了一个__iter__()方法） （3）、协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（for循环、sum、min、max函数） 使用迭代器协议访问对象 二、for循环机制 for循环的本质：循环所有对象，全都是使用迭代器协议 备注：for循环的本质就是遵循迭代器协议去访问对象，那么for循环的对象可定都是迭代器了啊，么错， 既然这样，for循环可以遍历（字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象），那这些类型的数据肯定都是可迭代对象啊？但是，为什么我定义了一个列表l=[1,2,3,4,4]没有next（）方法？ ——字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象这些都不是可迭代对象，只不过在for循环中，调用了他们 内部的__iter__方法，把他们变成了可迭代对象 ———for循环调用可迭代对象的__next__方法进行取值，而且for循环会捕捉Stopiteration异常，以终止迭代 1、for循环工作机制的模拟 1 l = [1,2,3] #将列表赋值为l 2 # for i in l: