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更新半连续变量的下界不再使其保持半连续

是指在半连续变量的更新过程中，下界的值不再保持半连续性质。

半连续变量是指在一定范围内可以连续取值的变量。更新半连续变量的下界通常是为了限制变量的取值范围，确保其不会低于某个特定值。

然而，当更新半连续变量的下界不再保持半连续性质时，意味着下界的值可以取任意值，不再受限于半连续性质。这可能会导致变量取值范围的不确定性，使其可能超出原本的限制。

在实际应用中，更新半连续变量的下界不再保持半连续性质可能会带来一些问题。例如，在资源分配场景中，如果某个资源的下界不再保持半连续性质，可能会导致资源分配不合理，无法满足系统的需求。

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CS229 课程笔记之九：EM 算法与聚类

不变关于最小化，然后保持不变关于最小化。...对于一个实数域的函数，其为凸函数的条件为。如果输入为向量形式，则该条件可推广为其 Hessian 矩阵半正定（）。如果（），则函数「严格」凸。...5 EM 算法 5.1 算法的导出假定我们有一个包含 m 个独立样本的训练集，我们希望去拟合一个概率模型，其对数似然函数为：这里假定是「离散」变量（连续变量需要使用积分）。...直接最大化是难以求解的。EM 算法的思想是先构建一个的下界（E-step），然后去优化这个下界（M-step），达到间接最大化的目的。...是上一步的下界最大化的结果；(6) 式的得出之前已经证明（满足等号成立的条件）。

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CS231n：11 生成模型

需要一提的是，可以将生成模型分成两大类，即隐式密度模型和显式密度模型，显式密度模型会显式地给出一个分布使其和输入数据的分布相同。...所以，在半弦月和满月之间的位置会被同时采样用于学习生成满月和半弦月，那么如果我们从这些位置采样，就会生成一张介于满月和半弦月之间的图片，这是因为它即要满足满月的特征，又要满足半弦月的特征。...由于的取值变成了连续的，所以混合高斯模型的表达式也变成了积分的形式：。...于是可以进行公式推导： image.png 也就是说，我们如果想要越大，那么只要让越大就好，这称为下界函数，这也是机器学习中的一种优化方法，即找到一个近似解作为下界，让下界最大，那么我们的目标也会最大...而在生成的图片比较好的时候，梯度又很大，模型更新地会过快，这也不是我们想看到的，在即将收敛的时候应该放缓更新步伐。

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fast.ai 深度学习笔记（二）

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R语言数据挖掘实战系列（3）

QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半...在数据挖掘过程中，不一致数据的产生主要发生在数据集成的过程中，可能是由被挖掘数据来自于不同的数据源、对于重复存放的数据未能进行一致性更新造成的。...、四分位数间距（四分位数间距是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。...相关性分析分析连续变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程称为相关分析。 ...Pearson相关系数一般用于分析两个连续性变量之间的关系，并且要求连续变量的取值服从正态分布。

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二分查找算法速记

搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。...这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。...适合的场景： Sorted（单调递增或者递减） Bounded （存在上下界，因为要一分为二的进行查找） Accessible by index（能够通过索引访问）时间复杂度： O(logN) 空间复杂度...: O(N) 使用常数空间，无论任何大小的输入数据，算法使用的空间都是一样的适用的数据结构：数组，因为在内存中时连续的适合使用二分查找。...但是链表不适合，因为链表坐标不是固定的，访问a[2]需要先从a[0]的后继节点找到a[1]再通过a[1]的后继节点才能访问到a[2]。步骤：初始状态left、right 分别指向数组的头和尾。

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云计算正在显著地改变制造业

该报告还发现66%的制造商使用公共云实施两个或多个应用，而68%的制造商使用私有云。此外该报告发现，到2023年，云托管服务预计将占制造商使用的软件的一半。...拥有更多订单意味着能够以更低的价格提供产品，以保持领先于竞争对手的优势。许多制造商使用即付即用模型来提高盈利能力。...因此通过利用云计算技术，可以确保计算机的停机时间更少，这有助于业务连续性。 (9)提供更高的安全性当制造商的操作在云中运行时，可能会担心安全性。...由于大多数内部存在安全漏洞，云计算使其能够生成比内部系统更好的安全性和加密级别。适当的云计算管理系统可提供数据加密、自动备份和自动软件更新。...因此，参与者不再需要实施辉瑞公司自己的企业资源计划(ERP)系统。辉瑞公司要求其500多家供应商使用其基于云计算的数据交换框架。

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机器学习是最容易得到错误结论的一种解决方案

永远保持怀疑机器学习是最容易得到错误结论的一种解决方案。和编程、做表格、或者纯粹的数学建模不同，机器学习是由数据驱动，并有很强的黑箱性。因此很多时候容易得出似是而非的结论。...因此，从简单到复杂模型的“进化”才是比较合理的方案。比如如果能用监督，就监督学习。退而求其次才选择半监督或者无监督。...连续变量：变量在特定区间内有无限个可能取值，如股票的价格。离散变量：变量在特定区间内的可选取值有限，比如{红、蓝、黄}三种颜色。从数学角度看，连续变量往往可以被离散化，从而转为离散变量。...这种转化可以依赖于固定区间，或者固定密度，甚至是变化的条件。将连续变量离散化适合广义线性模型，如逻辑回归，而不适合树模型或者神经网络。连续特征离散化的优点：降低噪音对模型的干扰，提高鲁棒性。...如果只允许我说一条我学到的最重要的经验，那一定是：保持独立思考的能力，不要别人说什么/书上说什么/论文里写什么，你就相信什么。毕竟在机器学习的世界里，我们每个人都是“民科”:)

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教程 | 通过PyTorch实现对抗自编码器

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2.14.6 半朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯采用了“属性条件独立性假设”，半朴素贝叶斯分类器的基本想法是适当考虑一部分属性间的相互依赖信息。...求解步骤如下：（1）选取，使得，然后对此时的求取最大值，得到极值点，实现参数的更新。（2）重复以上过程到收敛为止，在更新过程中始终满足。...)、(3)直到簇中心不再变化； 2.16.9 层次聚类算法根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。...，其映射具有拓扑特征保持性质,与实际的大脑处理有很强的理论联系。 ...同时，将邻近区域的权值更新，使输出节点保持输入向量的拓扑特征。

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