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计量笔记 | 拟合

带截距项回归的 定义 拟合用来判定样本回归曲线拟合真实 值的优劣程度,又称为判定系数。 ?...缺点 拟合的缺点是:如果增加解释变量的数目,则 只增不减,因为至少可让新增解释变量的系数为 0 而保持 不变。...计算 * 计算调整R^2 * 调整拟合 /* adj_r2 = 1 - (RSS/df)/(TSS/df) = 1 - ((RSS/n-k-1)/(TSS/(n-1)) */ sysuse auto...不带截距项回归的 还有一种情况要注意,当模型没有截距项的时候,平方和分解公式不成立(只有一个一阶条件,无法保证 ),不宜使用 来度量拟合。...另一种理解 有常数项的情况下,拟合等于被解释变量 与拟合值 之间相关系数的平方,即 ,故记为 。

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Spark优化(二)----资源调、并行

因此一个stage刚开始执行的时候,它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点,去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key,然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作...2.资源参数调 spark参数调主要就是对spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升spark作业的执行性能。 搭建集群:master节点的 .....调建议:Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。...调建议:Driver的内存通常来说不设置,或者设置1G左右应该就够了。...参数说明:调节聚合后的RDD的并行 (7)spark.default.parallelism 参数说明:该参数用于设置每个stage的默认task数量。

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    算法分类 ,时间复杂 ,空间复杂,

    算法   今天给大家带来一篇关于算法排序的分类,算法的时间复杂,空间复杂,还有怎么去优化算法的文章,喜欢的话,可以关注,有什么问题,可以评论区提问,可以与我私信,有什么好的意见,欢迎提出....前言: 算法的复杂分为时间复杂与空间复杂,时间复杂指执行算法需要需要的计算工作量,空间复杂值执行算法需要的内存量,可能在运行一些小数据的时候,大家体会不到算法的时间与空间带来的体验....时间复杂,空间复杂     接下来就要来说说时间复杂与空间复杂: 时间复杂就是假如你 泡茶,从开始泡,到你喝完茶,一共用了多长时间,你中间要执行很多步骤,取茶叶,烧水,上厕所,接电话,这些都是要花时间的...空间复杂(space complexity) ,执行时所需要占的储存空间,记做 s(n)=O(f(n)),其中n是为算法的大小, 空间复杂 绝对是效率的杀手,曾经看过一遍用插入算法的代码,来解释空间复杂的..., 觉得特别厉害,我就比较low了,只能给大家简单的总结一下我遇到的空间复杂度了,   一般来说,算法的空间复杂值得是辅助空间,比如:一组数字,时间复杂O(n),二维数组a[n][m]   :那么他的空间复杂就是

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    Windows网络工具:TCPOptimizer

    Windows 网络,微软一般是不建议的,默认设置就是最佳的,一般不需要调,可能越调越不好了,如果非要调,用TCPOptimizer这个软件,支持所有windows系统https://www.speedguide.net...图片之前遇到一个场景,公网传输速度上不去,抓包发现乱序重传非常多,同样的机器、网络,啥都不变,换成部分linux系统正常了,部分linux系统不行,所有windows系统除过win11内核的都试了一遍都不行...也就是说不管网络乱序多么严重,我们都只用一个固定的window。Win11上会根据乱序程度动态调节。这个window决定了TCP能够容忍乱序的程度。...经过自己实践,结合微软的答复,win11内核的系统是网络性能最好的windows系统。

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    神经网络性能调方案

    神经网络性能调主要方法 (1)数据增广 (2)图像预处理 (3)网络初始化 (4)训练过程中的技巧 (5)激活函数的选择 (6)不同正则化方法 (7)来自于数据的洞察 (8)集成多个深度网络...此外还可以尝试多种操作的组合, 例如同时做旋转和随机尺度变换,此外还可以把每个patch中所有像素在HSV颜色空间中的饱和和明度提升0.25-4次幂方,乘以0.7-1.4之间的一个因子,再加一个-0.1...微调涉及两个重要的因素:新数据集的大小和两个数据集的相似网络顶层特征包含更多dataset-specific特征。 ? 5. 激活函数 激活函数用于在网络中引入非线性。...在训练期间,dropout能够被理解为在一个全连接的神经网络中的神经网络进行子采样,并且仅仅基于输入数据更新网络采样更新的参数。然而,该指数可能的取样数量,网络并不是独立的,因为他们共享参数。...当验证集上精确收敛时,红线和绿线间隔过大很明显训练集上出现了过拟合。当两线间隔很小且准确率都很低时,说明模型学习能力太低,需要增加模型的capacity。 8.

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    BN与神经网络

    学习目标 目标 知道常用的一些神经网络超参数 知道BN层的意义以及数学原理 应用 无 2.4.1 神经网络 我们经常会涉及到参数的调,也称之为超参数调。..., 网络层面: hidden units:各隐藏层神经元个数 layers:神经网络层数 2.4.1.1 调参技巧 对于调参,通常采用跟机器学习中介绍的网格搜索一致,让所有参数的可能组合在一起,得到...如果资源不允许的话,还是得一个模型一个模型的运行,并时刻观察损失的变化 所以对于这么多的超参数,调是一件复杂的事情,怎么让这么多的超参数范围,工作效果还能达到更好,训练变得更容易呢?...那么有一个解释叫做 在网络当中数据的分布会随着不同数据集改变 。这是网络中存在的问题。那我们一起来看一下数据本身分布是在这里会有什么问题。...也就是说如果我们在训练集中的数据分布如左图,那么网络当中学习到的分布状况也就是左图。那对于给定一个测试集中的数据,分布不一样。这个网络可能就不能准确去区分。这种情况下,一般要对模型进行重新训练。

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    神经网络加速器应用实例:图像分类

    不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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    陆奇:AI是5G网络下最好的加速器,技术商业化还要更快

    问耕 假装发自 LV 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 下一代通信网络5G,意味着什么?...百集团总裁兼COO陆奇美国时间10日在出席CES一个对话活动时说,AI是5G网络下最好的加速器,陆奇表示AI+5G将会真正引起变革。...尽管如此,当你把那些网络连接和计算传感器(connectivity and computing sensors)放在一辆汽车上时,这辆汽车就会自己行驶。...我非常相信AI是5G网络下最好的伙伴或者说是最好的加速器(accelerator)。我想提到的另一件事情是,对中国,老实讲移动互联网、移动平台远远超前于美国,移动支付等等服务都更先进。...每个公司都需要进行数字化转型、有广泛的网络连接和更低延迟。我认为它们都应想想在哪些方面能够降低成本、在哪些方面能够扩大用户群、创新和变革它们的现有产品并将其推向新的高度。对每个人来说都有很多机会。

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    windows下的BBR、锐速,主动网络加速器

    美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现网络加速,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有!...---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...使用此加速器效果: Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed....trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果...就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。

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    python 线性回归分析模型检验标准–拟合详解

    建立完回归模型后,还需要验证咱们建立的模型是否合适,换句话说,就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系,这个验证标准一般就选用拟合。 拟合是指回归方程对观测值的拟合程度。...拟合问题目前还没有找到统一的标准说大于多少就代表模型准确,一般默认大于0.8即可 拟合的公式:R^2 = 1 – RSS/TSS 注: RSS 离差平方和 ; TSS 总体平方和 理解拟合的公式前...二、拟合 接上一节内容可知,我们拿实际值与期望值的离差平方和作为整体变量的总变动程度,这个变动程度就是我们建模型的目的,我们建立模型就是为了模拟这个变动程度。...,拟合0.83,符合要求 # 用训练集进行拟合,验证回归方程是否合理 def get_lr_stats(x, y, model): message0 = '一元线性回归方程为: '+'\ty...以上这篇python 线性回归分析模型检验标准–拟合详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    如何利用硬件加速技术提高PCDN的调度效率?

    GPU适用于处理大量数据并行任务,如内容流行分析、用户行为分析或复杂的调度算法。。将部分计算密集型任务(如复杂的网络性能预测模型)迁移到GPU上执行,以加快处理速度。2.专用硬件加速器:。...使用针对特定任务设计的专用硬件加速器,如网络处理单元(NPUs)或智能网卡,来卸载CPU上的网络调度任务。...这些专用加速器通常具有优化的硬件架构和指令集,可以高效地处理网络数据包和调度决策,建议选购亿程智云小盒子收益还是不错的比较稳定。3.直接内存访问(DMA)技术:。...采用支持网络功能卸载的智能网卡,将部分网络处理和调度任务卸载到网卡上执行。这些智能网卡通常具有强大的处理能力和优化的硬件架构,可以显著提高网络性能。6.硬件支持的加密和压缩:。...7.硬件监控和调:。使用硬件监控工具来实时监控系统性能和资源利用率,以便及时发现瓶颈并进行调。。结合硬件性能计数器(如GPU利用率、内存带宽等),对调度算法进行调,以充分利用硬件资源。

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    Linux 性能调网络内核参数优化

    1写在前面 考试整理相关笔记 分享一些 Linux 中网络内核参数调的笔记 理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。...3网络内核调 通过上面的简单回顾,可以了解到 网络缓存包括内核缓存,每个socket缓存,碎片缓冲区以及网卡的DMA缓冲区。...RH442 可以通过配置上面不同的缓存区的内核参数达到调的目的,具体的调参数配置可以结合上面的图 系统级内核参数(对缓存的动作) net.ipv4.tcp_mem,net.ipv4.udp_mem(...min/avg/max/mdev = 14.190/14.522/15.002/0.344 ms ┌──[root@liruilongs.github.io]-[~] └─$ 最后一行可以看到,连接百有...在这里插入图片描述 根据 BPD 配置网络参数 下面为在 window 机器上 ping 谷歌 DNS ,可以看到 有 169 ms 的 RTT PS W:\Downloads> ping 8.8.8.8

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    NASA网络安全准备(一)

    近年来,NASA的首席信息官办公室(OCIO)牵头相关工作,着力提升该局的网络安全准备。尽管如此,仅在过去4年间,NASA就遭受了6000多起网络攻击,包括网络钓鱼欺诈和在NASA系统植入恶意软件。...,识别机构和各任务在IT方面的EA差距并进行优化; 3.评估如何合理定位企业架构师和企业安全架构师在实施MAP期间和之后的组织职责,从而提升网络安全准备; 4.在对NASA的526个系统进行A&A的过程中...与大多数其他政府机构相比,更可能被网络不法分子盯上。近年来,NASA的首席信息官办公室(OCIO)牵头相关工作,着力提升该局的网络安全准备。...为了评估NASA是否做好准备、能够识别网络安全威胁并防范重大网络安全事件,我们调查了:(1)OCIO企业架构设计是否适用于评估网络安全风险和威胁;(2)NASA的网络安全保护战略是否基于风险;(3)网络安全资源配置是否充足...例如,任务局人员确定用于国际空间站和行星际卫星任务(如朱诺号和好奇号火星探测器)的网络的风险和风险接受

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