Part 7:Regularition 在机器学习中一个很重要的问题就是程序可能会产生overfitting的情况,什么是overfitting?just see below: overfitting就是程序针对所给出的训练集找到了一条曲线,能够把训练集几乎完美的分为2个部分,但是这条曲线过于复杂,并且失去
Part 7:Regularition
在机器学习中一个很重要的问题就是程序可能会产生overfitting的情况,什么是overfitting?just see below:
overfitting就是程序针对所给出的训练集找到了一条曲线,能够把训练集几乎完美的分为2个部分,但是这条曲线过于复杂,并且失去了对新的元组预测的准确度。这种情况是非常有可能出现的,因为在逻辑回归中,如果元组X的属性值很多,那么很有可能拟合出来的曲线就会非常的复杂。那么如何避免这样的情况的发生?视频中给出了2个方法,第一个就是降低数据的维度,选取少部分真正能代表数据特征的几个维度来进行逻辑回归的计算;第二个就是正规化(Regularition),保留所有的维度,但是降低参数θj的大小。这种方法具体的实现如下:
在原来的代价函数上增加了对于参数θj本身大小的影响,使得最后得出的参数θ的大小尽可能的小,这样就不会过分的放大每个属性对于最终的输出的影响而导致函数过于复杂化。然后我们将regularition应用到线性回归,代价函数上面已列出,下面列出使用梯度下降法时的更新公式(基本的公式不变,修改了一下求出偏导之后的公式):
使用最小二乘法时的公式:
至于将regularition应用到逻辑回归,基本和线性回归一致,不再重新给出具体的公式了。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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