快速迭代聚类 1 谱聚类算法的原理 2 快速迭代算法的原理 3 快速迭代算法的源码实现 4 参考文献 快速迭代聚类 1 谱聚类算法的原理   在分析快速迭代聚类之前，我们先来了解一下谱聚类算法。谱聚类算法是建立在谱图理论的基础上的算法，与传统的聚类算法相比，它能在任意形状的样本空间上聚类且能够收敛到全局最优解。谱聚类算法的主要思想是将聚类...

5.1. 定义数据集 5.1. 定义数据集 打开数据集添加界面，填写名称、数据源、查询SQL语句，执行预览，保存后，即完成数据集定义。 其中，SQL语句可以是任意格式的查询语句，例如： SELECT NAME , MAX ( VALUE ) AS VALUE FROM T_ANALYSIS GROUP BY NAME 参数化数据集 ...

5.4 全局最小与局部最小 5.4 全局最小与局部最小 模型学习的过程实质上就是一个寻找最优参数的过程，例如BP算法试图通过最速下降来寻找使得累积经验误差最小的权值与阈值，在谈到最优时，一般会提到局部极小（local minimum）和全局最小（global minimum）。 * 局部极小解：参数空间中的某个点，其邻域点的误差函数值均不小...

Angel中的优化器 1. SGD 2. Momentum 3. Adam 4. FTRL Angel中的优化器 机器学习的优化方法多种多样, 但在大数据场景下, 使用最多的还是基于SGD的一系列方法. 在Angel中目前只实现了少量的最优化方法, 如下: 基于随机梯度下降的方法 SDG: 这里指mini-batch SGD (小批量随机...

MOT内存和存储规划 MOT内存规划 存储IO 容量需求 MOT内存和存储规划 本节描述了为满足特定应用程序需求，在评估、估计和规划内存和存储容量数量时，需要注意的事项和准则，以及影响所需内存数量的各种数据，例如计划表的数据和索引大小、维持事务管理的内存以及数据增长的速度。 MOT内存规划 MOT是一种内存数据库存储引擎（IMDB），其中...

MOT内存和存储规划 MOT内存规划 存储IO 容量需求 MOT内存和存储规划 本节描述了为满足特定应用程序需求，在评估、估计和规划内存和存储容量数量时，需要注意的事项和准则，以及影响所需内存数量的各种数据，例如计划表的数据和索引大小、维持事务管理的内存以及数据增长的速度。 MOT内存规划 MOT是一种内存数据库存储引擎（IMDB），其中...

动量优化 想象一下，一个保龄球在一个光滑的表面上平缓的斜坡上滚动：它会缓慢地开始，但是它会很快地达到最终的速度（如果有一些摩擦或空气阻力的话）。 这是 Boris Polyak 在 1964 年提出的动量优化背后的一个非常简单的想法。相比之下，普通的梯度下降只需要沿着斜坡进行小的有规律的下降步骤，所以需要更多的时间才能到达底部。 回想一下，梯度下降只是...

基数排序、桶排序和计数排序的区别 基数排序、桶排序和计数排序的区别 先比较时间复杂度和空间复杂度。 算法 时间复杂度 空间复杂度 适用场景 基数排序 O(nd) O(n+k) 1.非负整数 2.maxV 和minV 差距尽可能小 桶排序 O(n+k) O(n+k) 元素尽可能均匀分布 计数排序 O(n...

CPUParticles2D 描述 教程 属性 方法 信号 枚举 属性说明 方法说明 CPUParticles2D 继承： Node2D < CanvasItem < Node < Object 基于 CPU 的 2D 粒子发射器。 描述 基于 CPU 的 2D 粒子节点，可用于创建各种粒子系统、粒子效果。 另见...

ReduceLROnPlateau ReduceLROnPlateau 注意：该API仅支持【动态图】模式 class paddle.fluid.dygraph.ReduceLROnPlateau ( learning_rate, mode=’min’, decay_rate=0.1, patience=10, verbose=False, t...