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如果NMDS (素食)收敛是不可能的，这会使输出变得无用吗？

NMDS (Nonmetric Multidimensional Scaling) 是一种多维尺度分析方法，用于将高维数据映射到低维空间中，以便进行可视化和数据分析。它被广泛应用于数据挖掘、生物信息学、社会科学等领域。

如果 NMDS 收敛是不可能的，即无法通过迭代优化算法找到合适的低维表示，这可能会导致输出结果无法准确地反映原始数据的结构和关系。因此，输出结果可能会变得无用。

然而，NMDS 收敛失败的情况并不常见。通常情况下，通过合适的参数设置和数据预处理，NMDS 可以成功收敛并提供有意义的结果。如果 NMDS 收敛失败，可能是由于数据噪声、数据特征不适合使用 NMDS 等原因导致的。在这种情况下，可以尝试使用其他降维方法或者对数据进行进一步的处理和清洗。

腾讯云提供了一系列与数据分析和云计算相关的产品和服务，例如：

云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供可扩展的计算能力，适用于各种计算密集型任务和应用场景。链接：https://cloud.tencent.com/product/ecs
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人工智能平台（AI Platform）：提供丰富的人工智能算法和工具，支持数据挖掘、机器学习、自然语言处理等任务。链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
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传播问卷调查数据不够？自己生成假数据！

11、如果路过一家素食店，您会去品尝吗？ 12、您会成为一个素食主义者吗？ 13、您认为素食主义者比那些非素食主义者更健康吗？ 14、为了环保和健康，需要每周安排一天吃素食，你是否能做到？...11、如果路过一家素食店，您会去品尝吗？ 12、您会成为一个素食主义者吗？ 13、您认为素食主义者比那些非素食主义者更健康吗？ 14、为了环保和健康，需要每周安排一天吃素食，你是否能做到？...(r) 输出： ['1、您的性别', '2、您的年龄', '3、您的受教育程度', '4、您的工作是', '5、您是否是少数民族', '6、您的家庭是否有宗教信仰', '7、您试着了解过素食或尝试过素食..., '11、如果路过一家素食店，您会去品尝吗？', '12、您会成为一个素食主义者吗？', '13、您认为素食主义者比那些非素食主义者更健康吗？'..., '11、如果路过一家素食店，您会去品尝吗？', '12、您会成为一个素食主义者吗？', '13、您认为素食主义者比那些非素食主义者更健康吗？'

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ResNet那些事~

增加网络的深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，一个比较好的例子就是VGG，该网络就是在AlexNex的基础上通过增加网络深度大幅度提高了网络性能。但事实真的是这样的吗？...现实情况下F(x)不可能全为 0，那么这些多出来的东西就可以增强网络的表达能力。...实际上，34层简单网络仍能取得有竞争力的准确率（表3），这表明在某种程度上来说求解器仍工作。我们推测深度简单网络可能有指数级低收敛特性，这影响了训练误差的降低。这种优化困难的原因将来会研究。...比如s输出从5.1变到5.2，映射F'的输出增加了1/51=2%，而对于残差结构输出从5.1到5.2，映射F是从0.1到0.2，增加了100%。明显后者输出变化对权重的调整作用更大，所以效果更好。...如果只有一层，那就意味着要学习的变换非常的复杂，这很难做到。总结两点： 1.

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改进卷积神经网络，你需要这14种设计模式

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The Brain vs Deep Learning（五）

100000突触的数量可能是一个轻微的高估（但75000会太保守），但我使用它会使得数学更简单。所有这些维度是如上所述的时间维度的乘积，使得例如粒度神经元的输入具有15×5的维数。...如果你忘了一个老同学的名字，这并不意味着你不认识她，只是意味着你忘了她的名字。现在想象你在一个火车站下车，你知道一个好朋友正在静止的某个地方等你。...当我们甚至不能理解其学习算法时，便认为我们可以超越这个奇怪的复杂器官是相当幼稚的。除此之外，我们将开发更好的算法从而大脑更有用的声明是不可能的。我们只有在实现它时才能证明它，我们不能证伪它。...想象一下，如果有另一个模型，但你只能使用它，当我们已经证明了所有的粒子的存在。这个模型将是相当无用的。当它对世界上的行为没有任何预测时，我们将无法用这个理论来制造和发展电子学。...我认为很明显，我们不需要仔细地复制一切，以实现人工智能，但真正的问题是：我们要在哪里画线？如果你知道神经元可以模拟卷积网的方式，那进一步地说，这个模型太复杂，我们需要使它更简单吗？

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AI知识点（1）--激活函数

SELU，即扩展型指数线性单元激活函数，其公式如下所示：优点：内部归一化的速度比外部归一化快，这意味着网络能更快收敛； 不可能出现梯度消失或爆炸问题，见 SELU 论文附录的定理 2 和 3。...：当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数；：当激活函数满足这个性质的时候，如果参数的初始化是随机的较小值，那么神经网络的训练将会很高效；如果不满足这个性质，那么就需要详细地去设置初始值；输出值的范围...一些技巧：（来自深度学习500问第三篇深度学习基础）如果输出是 0、1 值（二分类问题），则输出层选择 sigmoid 函数，然后其它的所有单元都选择 Relu 函数。...如果在隐藏层上不确定使用哪个激活函数，那么通常会使用 Relu 激活函数。有时，也会使用 tanh 激活函数，但 Relu 的一个优点是：当是负值的时候，导数等于 0。...3.4 激活函数以零为中心的问题在介绍 Sigmoid 的缺点的时候说到它不是以 0 为中心，这个特点主要是影响收敛速度，因为它的输出值是恒为正的，那么在梯度下降，进行参数更新的时候，所有参数每次更新的方向都是同个方向

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从算法到训练，综述强化学习实现技巧与调试经验

查看每个超参数的灵敏度如果算法过于敏感，那么就是算法不够鲁棒，我们不应该满足于此。有时一个莫名的变动会使算法奏效，但这并不具有泛化能力。 2. 监测优化过程中的指标是有益的。...◦ 为了更好的感受，在强化学习中我们通常将时间离散化。 ◦ 这 100 步是实际时间的 3 秒吗？ ◦ 那段时间里会发生什么？...◦ 最好的回馈是你的策略可以得到很好的磨合。 ◦ 你的策略总是按预期来的吗？？看 episode 长度（有时比它的奖励更有用）。...密切关注熵动作空间的熵 ◦ 更关注状态空间中的熵，但没有很好的计算方法。如果梯度下降得太快，那么策略就会变得确定而不再探索。如果梯度不下降，那么策略就不正确，因为它实际上是随机的。...你可能需要一个巨大的缓冲区，因此需要相应地修改代码。 2. 指定一份学习率表。 3. 如果收敛缓慢或有一个缓慢的启动期耐心等待，DQN 收敛速度极慢。

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深度学习视频理解之图像分类

当时，，那么此时偏导数将会变得非常大，在实际训练时将会遇到 NaN错误，会影响训练的收敛，甚至导致网络不收敛。...这好比要把本国的产品卖到别的国家，结果被层层加了关税，等到了别国市场的时候，价格已经变得非常高，老百姓根本买不起。在RNN中，梯度（偏导数）就是价格，随着向前推移，梯度越来越大。...当时，，那么此时偏导数将会变得十分接近 0，从而使得参数在梯度更新前后没有什么区别，这会使得网络捕获长距离依赖的能力下降。这好比打仗的时候往前线送粮食，送粮食的队伍自己也得吃粮食。...输出门：输出门的目的是从细胞状态产生隐层单元。并不是中的全部信息都和隐层单元有关，可能包含了很多对无用的信息。...因此，的作用就是判断中哪些部分是对有用的，哪些部分是无用的。输入门：控制当前词的信息融入细胞状态。在理解一句话时，当前词可能对整句话的意思很重要，也可能并不重要。

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为什么你应该有一个数据治理策略

，意思是（用于计算机）废料输入废料输出，无用输入无用输出。...该习语的缩写形式是GIGO，是计算机科学和数学中很常见的概念，输出质量是由输入质量决定的。举例来说，如果一个数学方程表达不当，答案就不太可能正确。...同样地，如果不正确的数据输入到一个程序，输出的就可能是无用信息。）。自打孔卡和电传打字终端以来，这个座右铭一直如此。当今复杂的IT系统依靠高质量的数据来为用户带来价值，无论是会计，生产还是商业智能。...通常，这意味着建立采集和处理数据的标准和流程，以及确保这些流程被遵循。如果你想知道这是否值得，那么以下五个理由可能会使你信服，觉得值得。...原因4：解决分析和报告问题数据治理的一个重要方面是整个组织的指标以及驱动它们的数据的一致性。如果没有明确记录的指标标准，人们可能会使用相同的词，但意味着不同的事情。

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Batch Normalization本质：平滑优化空间

我们知道机器学习中有一个经典假设：源空间和目标空间的数据分布是一致的。如果不一致，就会出现新的问题，而我们现在条件分布相同，但边缘密度却不一定相同，所以就引发了问题。...而之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（以Sigmoid函数为例），所以这导致后向传播时低层神经网络的梯度很小甚至消失，这是训练深层神经网络收敛越来越慢的本质原因，...我觉得这一点跟ResNet的short cut机制有点异曲同工之妙，我们知道数据被我们规范之后，可能损失了某些信息，这些信息可能是有用的，可能是无用的，我们引入一个线性变换让模型具有还原的能力。...这就是说，如果神经网络发现我们规范数据分布之后损失的数据是有用对模型有利的，那他可以通过更新线性变换里面的两个参数，让数据分布变回去，给了网络多一个“选择”。...作者发现使用了BN后，loss的变化变得更加稳定，同样梯度也变得更加平滑稳定，这也带出了BN的本质：BN实际上是平滑了优化空间。 ?

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高性能算法的四大实战技巧 | 算法经验（12）

比如，如果在输出层有一个sigmoid函数将输出值转换为二值数据，则将输出的y归一化为二进制。如果选用的是softmax函数，对y进行归一化还是有效的。...你事先不可能知道哪种算法对你的问题效果最好。...8) Optimization and Loss 以往主要的求解方法是随机梯度下降，然而现在有许许多多的优化器。你尝试过不同的优化策略吗？随机梯度下降是默认的方法。...先用它得到一个结果，然后调节不同的学习率、动量值进行优化。许多更高级的优化方法都用到更多的参数，结构更复杂，收敛速度更快。这取决于你的问题，各有利弊吧。...如果每个模型都独立且有效，那么集成后的结果效果更稳定。相反的，你也可以反过来做实验。每次训练网络模型时，都以不同的方式初始化，最后的权重也收敛到不同的值。

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深度学习中的优化问题以及常用优化算法

往梯度相反的方向更新，以使得代价函数取到最小值。 1、经验风险和结构风险设 ? 是每个样本的损失函数， ? 是输入 x 时所预测的输出， ? 是数据生成分布， ? ...是目标输出，于是得到目标函数： ? 机器学习算法的目标就是降低上式所示的期望泛化误差，这个数据量被称为风险。但是实际中，我们是无法知道数据的真实分布 ? ...如果能够快速地计算出梯度估计值，而不是缓慢地计算准确值，那么大多数优化算法会收敛地更快。...这促使我们使用一些绝对最小批量，低于这个值的小批量处理不会减少计算时间。如果批量处理中的所有样本可以并行地处理(通常确是如此)，那么内存消耗和批量大小会正比。...这些非线性在某些区域会产生非常大的导数。当参数接近这样的悬崖区域时，梯度下降更新可以使参数弹射得非常远，可能会使大量已完成的优化工作成为无用功。

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超详细 | 逻辑回归大解析（手写推导+Python代码实现）

模型输出 = 0或1 假设 = >Z=WX+B hΘ(x) = sigmoid (Z) ? 如果”Z”趋近于正无穷，Y（估计值）将为1；如果“Z”趋近于负无穷，Y（估计值）将为0。...假设分析假设的输出值是估计的概率。这个估计概率被用来推断当给定的输入值是X时估计值是实际值的可信度。...这证明了“逻辑回归”名称的合理性。数据被拟合入线性回归模型，而这个线性回归模型之后被用于依照一个逻辑回归函数来估计目标分类因变量。...逻辑回归的种类 1、二元逻辑回归：分类结果只有两种可能输出，例如：是垃圾邮件或非垃圾邮件。 2、多元逻辑回归：三种及以上无序的分类。例如：预测哪类食物更被青睐（蔬菜、非蔬菜、素食）。...只有当函数为凸函数时，梯度下降才会向全局最小值收敛。 ? 凸成本函数和非凸成本函数成本函数解析 ? ? 简化后的成本函数 ? 为什么是这个成本函数？ ? ?

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关于Apache Mesos的一些想法

我也看到过诸如“Mesos的资源请求模型非常落后”的评论，也注意到Mesos在过去几年变得更加流行。这里的关键因素之一也许是Docker天花乱坠般的宣传以及各自对于协作层的需要。...Mesos处理资源的方式就像家长主持一个孩子的生日派对：好比你要为15个孩子（==框架）提供食物（==资源），并且不可能知道他们的喜好（==安置倾向）。...而且，刚接一位客人下车的爸爸也许会告诉你，那人的小孩是素食主义者，那么提供牛肉汉堡（==过滤物）给那个小孩就说不通了。...YARN——幸运的是最近这不再是一个二选一的问题了：使用Myriad项目（由 eBay、Mesosphere和MapR的共同开发，现在交由ASF孵化），你可以让它们在集群中共存并调度它们。...这就是我个人对于Apache Mesos的看法，写于2015年二月中旬。我会继续关注Myriad，作为初学者的你如果还未尝试，或许你可以试试测试驱动Mesos。

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