迭代模型

Boosting算法 Boosting是一种用来提高弱分类器准确度的算法，是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程，主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。一般来说，找到弱学习算法要相对容易一些，然后通过反复学习得到一系列弱分类器，组合这些弱分类器得到一个强分类器。 Boosting算法要涉及到两个部分，加法模型和前向分步算法。 加法模型就是说强分类器由一系列弱分类器线性相加而成。一般组合形式如下： $$F_M(x;P)=\sum_{m=1}^n\beta_mh(x;a_m)$$ 其中，$h(x;a_m)$就是一个个的弱分类器，$a_m$是弱分类器学习到的最优参数，$\beta_m$就是弱学习在强分类器中所占比重，$P$是所有$\alpha_m$和$\beta_m$的组合。这些弱分类器线性相加组成强分类器。 前向分步就是说在训练过程中，下一轮迭代产生的分类器是在上一轮的基础上训练得来的。也就是可以写成这样的形式： $$F_m (x)=F_{m-1}(x)+ \beta_mh_m (x;a_m)$$ 用下面的GIF看起来会更加生动 Adaboost基本概念 AdaBoost是典型的Boosting算法，属于Boosting家族的一员。 对于AdaBoost，我们要搞清楚两点： 1、每一次迭代的弱学习$h(x;a_m)$有何不一样，如何学习？ 2、弱分类器权值$\beta_m$如何确定

一般地，用 \(Y\) 表示观测随机变量的数据， \(Z\) 表示隐随机变量的数据， \(Y\) 和 \(Z\) 连在一起称为完全数据，观测数据 \(Y\) 又称为不完全数据。假设给定观测数据 \(Y\) ，其概率分布是 \(P(Y|\theta)\) ，其中 \(\theta\) 是需要估计的模型参数。那么不完全数据 \(Y\) 的似然函数是 \(P(Y|\theta)\) ，完全数据的联合概率分布是 \(P(Y,Z|\theta)\) 算法流程 EM算法通过迭代求 \(L(\theta)=\log P(Y|\theta)\) 的极大似然估计。每次迭代包含两步：E步，求期望；M步，求极大化： 输入：观测变量数据 \(Y\) ，隐变量数据 \(Z\) ，联合分布 \(P(Y,Z|\theta)\) ，条件分布 \(P(Z|Y,\theta)\) 输出：模型参数 \(\theta\) 选择参数的初始值 \(\theta^{(0)}\) ，开始迭代 E步：记 \(\theta^{(i)}\) 为第 \(i\) 次迭代参数 \(\theta\) 的估计值，在第 \(i+1\) 次迭代的E步，计算 \(Q\) 函数 \[\begin{aligned} Q(\theta,\theta^{(i)}) &=E_Z[\log P(Y,Z|\theta)|Y,\theta^{(i)}] \\ & =

一、主要工作内容 1.MVC架构的搭建 2.对象池的创建 3.导入场景资源 4.实现人物移动控制 二、MVC框架 MVC全名是Model View Controller，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。 优点:降低视图和模型的耦合度，通过控制器发送信息控制程序内部的信息交互，减少视图与模型的相互调用，提高了应用程序的灵活性和可控性，使得代码更加健壮，复用性更强。 MVC组件关系图 View-视图 抽象类 1、Name 用于各个view之间进行查找、区分-----对应“视图选择” 2、AttentionList 关心事件列表 3、RegisterAttentionEvent 注册关心事件 4、HandleEvent 处理来自Model的事件（参数 事件名称和参数）-----对应“通 知改变” 5、SentEvent 发送事件到Controller-----对应“用户请求” 6、GetModel 获取Model-----对应“状态查询” Model 数据模型 1、Name 名字，用于区分-----对应“状态改变” 2、SendEvent 发送事件到view（通过MVC这个中介者）-

深度学习各种优化函数详解 深度学习中有众多有效的优化函数，比如应用最广泛的SGD，Adam等等，而它们有什么区别，各有什么特征呢？下面就来详细解读一下 一、先来看看有哪些优化函数 BGD 批量梯度下降 所谓的梯度下降方法是无约束条件中最常用的方法。假设f(x)是具有一阶连续偏导的函数，现在的目标是要求取最小的f(x) : min f(x) 核心思想：负梯度方向是使函数值下降最快的方向，在迭代的每一步根据负梯度的方向更新x的值，从而求得最小的f(x)。因此我们的目标就转变为求取f(x)的梯度。 当f(x)是凸函数的时候，用梯度下降的方法取得的最小值是全局最优解，但是在计算的时候，需要在每一步（xk处）计算梯度，它每更新一个参数都要遍历完整的训练集，不仅很慢，还会造成训练集太大无法加载到内存的问题，此外该方法还不支持在线更新模型。其代码表示如下： for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad 1 2 3 我们首先需要针对每个参数计算在整个训练集样本上的梯度，再根据设置好的学习速率进行更新。 公式表示如下： 假设h(theta)是我们需要拟合的函数，n表示参数的个数

迭代器（iterator）和可迭代对象（iterable） 　　在python中，要实现要个对象可以进行遍历，也就是实现for循环，那么他必须是一个可迭代对象，例如string，tuple，list，dict，set都是可迭代对象（iterable），实现的方法是写入了__iter__()函数，前面我们说过鸭子模型，只要实现了这个方法，那么自定义类就可以看成是 一个可迭代对象。如果我们想要实现一个迭代器，那么我们就要实现写入__next__()方法，举个例子要把list迭代对象转变成迭代器，我们有两种方法让他转变为迭代器，一种就是直接用内置函数iter（），或者自定义类，重写__next__()方法。 　　自定义实现类实现for循环功能： 　　class A: 　　　　pass 　　a = A() 　　for i in a: 　　　　print(i) #打印结果：'A' object is not iterable 报错，说明他不是可迭代对象 　　首先我们要让他是一个可迭代对象： 　　class A: 　　　　def __iter__(self): 　　　　　　pass 　　a = A() 　　for i in a: 　　　　print(i) #打印结果：还是报错 　　我们为什么实现了__iter__()把对象变成可迭代对象，怎么还不能使用for循环，我们需要知道

文章作者：曾钦榜 58同城 高级技术经理 编辑整理：周晓侠 内容来源：58技术沙龙 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请在留言区内留言。 导读：随着科学技术的飞速发展，互联网被广泛应用于各个领域，而以互联网为基础的招聘模式也越来越受到企业的青睐。互联网招聘具有不受地域限制、覆盖面广、招聘成本低、针对性强、方便快捷、时效性强等优点，现已得到广泛应用，其中，58招聘是互联网招聘行业中规模最大的平台。今天主要跟大家分享下58招聘如何通过个性化推荐技术服务大规模求职者和招聘企业。分享题目是从零到一构建58招聘个性化推荐，主要通过以下三方面进行介绍： 招聘业务介绍 个性化推荐实践 心得分享与规划 ——招聘业务介绍—— 58招聘业务简介 2018年我国全国总人口13.9亿多，其中就业人口7.7亿，招聘基数庞大。三大产业就业人口占比分别26.11%，27.57%，46.32%，其中第三大产业占比最大，部分发达国家第三大产业占比已达到70%~80%，随着经济的发展，我国未来就业市场和就业分布将发生大的变化。2019年8月城镇调查显示我国失业率为5.2%，其中25~59岁失业率4.5%，同时每年有800多万的应届生加入就职市场。58招聘作为我国互联网招聘行业之首，每天服务于千万级求职者和大中小企业，平台每天生成千万级连接，促成大量求职者求职成功。 58招聘平台主要服务于求职者和招聘方

v4.1.5下载地址 ： itest下载 itest 简介 ： 查看简介 itest 开源敏捷测试管理，testOps 践行者。可按测试包分配测试用例执行，也可建测试迭代(含任务，测试包，BUG)来组织测试工作，也有测试环境管理，还有很常用的测试度量；对于发版频繁，需求常变，itest还可导出用例，线下修改、执行，新增后再导入（同步）到线上；且可根据测试策略来设置测试流程，并可实时调整；在测试看板中，能查看迭代报告，测试包执行情况，测试任务进展，也可以在看板上直接执行用包用例。 在线体验 https://itest.work/demo/ V4.1.5 根据用户反馈，共增加了27个更新：其中有15个功能增强和优化和12个BUG修复。用例增加基线，且在测试包中分配用例时，可以按基线过滤；测试包中增加版本，执行其下用例时，缺省就是测试包的牒版本；当只参加一个项目，点测试菜单时，不再弹出选项目列表，直接进入所参加的项目；另外还修心了任务管理，和迭代管理的几个BUG，还有一些优化和增加。 V4.1.5详情如下所述: 功能增强 1:切换测试项目的窗口有时候，显示的grid 没撑开 2: 点项目，或是任务，或是迭代时，有chrome ,edge 浏览时，再提升1秒, 整个itest是单页系统，切换页面时，有些有左侧菜单，有些没有 前面说的这三个就没有左则菜单，切换后要撑开页面，以显不饱满

一、迭代器 迭代器可以理解为一种特殊的游标，是对循环遍历等一系列操作组成的一种抽象描述。而迭代器协议是程序的一种绑定关系，实现了该协议的对象称为可迭代对象。迭代器协议强调对象必须提供一个next或__next__()方法，并且执行该方法只有两种决策，要么返回迭代中的下一项，要么者引起一个StopIteration异常，以终止迭代。for循环的本质是循环所有对象，使用的一定是迭代器协议生成对象。因此for循环可以遍历所有的可迭代对象（字符串、列表、元组、字典、文件对象等）。既然如此，为什么我们定义一个序列的时候没有使用next方法呢？这是为什么呢？从理论上来讲，只有实现迭代器的对象才可称为可迭代对象。而我们在定义字符串、列表、元组、字典、文件对象的时候，本身没有给出next方法。从这种角度上来看，他们并没有遵循迭代器协议。但是平时我们为什么还是认为他们是可迭代对象呢？ Python提供了一个可以让某种数据类型变为可迭代数据类型的方法，即让某种数据类型的对象直接调用__iter__()或iter()方法，此时我们再查看该数据类型的对象时就多出了next方法。下面如我们通过一个简单的实例来分析，我们使用字符窜调用__iter__()方法，然后使用可迭代对象调用next方法。 string = "hello world" myiter = string.__iter__() print

 机器学习中，绝大部分模型没有解析解，需要采用梯度下降法求解最有参数，各种各样的梯度下降法都会遇到一个问题，就是如何设置学习率，是一个技术活，更是一个运气活。 一 学习率参数调优的原理 超参数调优，经常会遇到两个问题： 1、 模型发散，参数随着迭代数值绝对值越来越大，甚至发散到无穷，从损失函数来看，误差也会越来越大。 2、 震荡，从损失函数来看，误差出现震荡，模型在局部最优解附近徘徊。 1.1 模型参数发散的原因 假定损失函数为 Q ( β ) > 0 Q ( β ) > 0 //--> ，通常梯度下降法可表示为 β n e w = β o l d − λ ∇ Q ( β ) | β = β o l d β n e w = β o l d − λ ∇ Q ( β ) | β = β o l d //--> 当 Q ( β ) Q ( β ) //--> 满足条件： ∥ ∇ Q ( β ) ∥ ≥ s ∥ β ∥ ; ∀ ∥ β ∥ > M > 0 a n d s > 0 ‖ ∇ Q ( β ) ‖ ≥ s ‖ β ‖ ; ∀ ‖ β ‖ > M > 0 a n d s > 0 //--> 几乎所有损失函数都满足这一条件，比如最简单的 Q ( θ ) = a θ 2 , a > 0 , ∀ θ ≠ 0 Q ( θ ) = a θ 2 , a > 0 , ∀ θ ≠ 0 //-->

几种常见软件过程模型的比较 一、瀑布模型（Waterfall Model） 瀑布模型（经典生命模型）提出了软件开发的系统化的、顺序的方法。其流程从用户需求规格说明开始，通过策划、建模、构建和部署过程，最终提供一个完整的软件并提供持续的技术支持。 模型特点 ： 必须等前一阶段的工作完成之后，才能开始后一段的工作； 每一阶段都必须完成规定的文档，没有交出合格的文档就是没有完成该阶段的任务。 前一阶段的输出文档就是后一阶段的输入文档，因此，只有前一阶段的输出文档正确，后一阶段的工作才能得到正确的结果。 每个阶段结束前都要对所完成的文档进行评审，以便及早发现问题，改正错误。事实上越是早期阶段犯下的错误，暴露出来的时间就越晚，排除故障改正错误所需付出的代价也越高。因此，及时审查，是保证软件质量，降低软件成本的重要措施。 模型优点 ： 强调了开发的阶段性，各阶段具有顺序性和依赖性 强调早期调研和需求分析，推迟编码实现的观点 提供了一个模板，这个模板使得分析、设计、编码、测试和支持的方法可以在该模板下有一个共同的指导。 模型局限 ： 瀑布模型是一种线性模型，要求项目严格按规程推进，必须等到所有开发工作全部完成以后才能获得可以交付的软件产品。不能对软件系统进行快速创建，对于一些急于交付的软件系统的开发很不方便。 瀑布模型适合于需求明确，且无大的需求变更的软件开发（编译系统、操作系统等）