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那么我们仅仅需要记住所有的训练数据 ( x, y) ). 至于正则化的方法，很多时候被大家简化理解为了在目标函数上增加关于参数的 ( ell 1 ). 或 ( ell 2 ). 对于Logistic regression问题，通过给定的 (n ). 个数据 ( {(x i, y i) } n {i=1} ). 其中 (y i in {0, 1 } ). 使得 ( sigma(x i) ). 尽可能接近 (y i ). 其中 ( sigma(x)= frac{1}{1 exp(-w cdot x)} ). Arg min w - sum {i: y i=1} log sigma(x i, w) - sum {i: y i=0} log sigma(-x i, w). $. 能够成功让所有 (y i=1 ). 的正样本 ( sigma(x i) 0.5 ). 而负样本输出 ( sigma(x i) 0.5 ). 与 (c cdot w ). 所表达的是同一个分类器超平面 hyperplane ，可以通过限制 ( w 2=1 ). 当我们已知其生成过程 (y i=w Tx i epsilon ).

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那么我们仅仅需要记住所有的训练数据 ( x, y) ). 至于正则化的方法，很多时候被大家简化理解为了在目标函数上增加关于参数的 ( ell 1 ). 或 ( ell 2 ). 对于Logistic regression问题，通过给定的 (n ). 个数据 ( {(x i, y i) } n {i=1} ). 其中 (y i in {0, 1 } ). 使得 ( sigma(x i) ). 尽可能接近 (y i ). 其中 ( sigma(x)= frac{1}{1 exp(-w cdot x)} ). Arg min w - sum {i: y i=1} log sigma(x i, w) - sum {i: y i=0} log sigma(-x i, w). $. 能够成功让所有 (y i=1 ). 的正样本 ( sigma(x i) 0.5 ). 而负样本输出 ( sigma(x i) 0.5 ). 与 (c cdot w ). 所表达的是同一个分类器超平面 hyperplane ，可以通过限制 ( w 2=1 ). 当我们已知其生成过程 (y i=w Tx i epsilon ).

<META> KEYWORDS

1 bosonnlp blog

2 当我们在谈深度学习时，到底在谈论什么三

3 机器学习

4 为什么这么说呢因为通过增加模型复杂性来在训练数据上达到完美的拟合实在太过容易

5 如果仅希望在训练数据上得到输入 x

6 预期的输出 y

7 就可以了

8 而对于机器学习，我们真正的关心的问题，是在那些没有见过

9 的数据上，模型的表现如何，也就是模型的泛化能力

10 范数的简单表达，但对于为何需要增加范数约束，以及增加以后所产生的效果不甚明了

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bosonnlp blog,当我们在谈深度学习时，到底在谈论什么三,机器学习,为什么这么说呢因为通过增加模型复杂性来在训练数据上达到完美的拟合实在太过容易,如果仅希望在训练数据上得到输入 x,预期的输出 y,就可以了,而对于机器学习，我们真正的关心的问题，是在那些没有见过,的数据上，模型的表现如何，也就是模型的泛化能力,范数的简单表达，但对于为何需要增加范数约束，以及增加以后所产生的效果不甚明了,我们希望寻求到一个足够好的 w,就是我们前文神经网络常用的sigmoid函数,假设我们求得某个 w

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那么我们仅仅需要记住所有的训练数据 ( x, y) ). 至于正则化的方法，很多时候被大家简化理解为了在目标函数上增加关于参数的 ( ell 1 ). 或 ( ell 2 ). 对于Logistic regression问题，通过给定的 (n ). 个数据 ( {(x i, y i) } n {i=1} ). 其中 (y i in {0, 1 } ). 使得 ( sigma(x i) ). 尽可能接近 (y i ). 其中 ( sigma(x)= frac{1}{1 exp(-w cdot x)} ). Arg min w - sum {i: y i=1} log sigma(x i, w) - sum {i: y i=0} log sigma(-x i, w). $. 能够成功让所有 (y i=1 ). 的正样本 ( sigma(x i) 0.5 ). 而负样本输出 ( sigma(x i) 0.5 ). 与 (c cdot w ). 所表达的是同一个分类器超平面 hyperplane ，可以通过限制 ( w 2=1 ). 当我们已知其生成过程 (y i=w Tx i epsilon ).

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昔日辉煌的电影雄狮米高梅公司在提出自己的拉丁文口号 ars gratia artis ，即英文 art for art’s sake 艺术的归艺术的时候，一方面主张艺术内在的自主性与内在价值，另一方面也毫不含蓄地表达了作为艺术创作者的骄傲。昔日 art for art’s sake 口号一方面难于经受商业逻辑的考验，而可能更令米高梅始料未及的是，作为人类智慧与创造力浓缩体现的艺术创作本身，也在越来越多的被机器所辅助完成，甚至取代。玻森采用的是最大边缘相关模型 Maximal Marginal Relevance 的一个变种。 MMR是无监督学习模型，它的提出是为了提高信息检索 Information Retrieval 系统的表现。相比于其他无监督学习方法，如TextRank TR ， PageRank PR 等，MMR是考虑了信息的多样性来避免重复结果。在逐渐步入DT Data Technology 时代的今天，自然语义分析技术越发不可或缺。

2

一行命令让ElasticSearch支持中文分词搜索

https://blog.bosonnlp.com/e5c788e1aedf.html

而近几年火起来的 ElasticSearch ES 凭借其稳定、可靠、快速的实时搜索普遍受到大家的好评，连 GitHub、SoundCloud 也都将 ES 作为其核心搜索组件。因为内置的分析器在处理中文分词时，只有两种方式一种是单字 unigram 形式，即简单粗暴的将中文的每一个汉字作为一个词 token 分开另一种是两字 bigram 的，也就是任意相邻的两个汉字作为一个词分开。举个例子假设我们的 index 里面存储了3篇 documents 如下. Case 1 查询中国，期望只得到 id 为1的 document。用 unigram 的分析器即默认的 Standard Analyzer 查询结果为 id 1和 id 2的content bigram 的分析器名为cjk 的结果为id 1。 Standard Analyzer 没有给出预期结果是因为它把中国切分为中、国 2个 token，因此误给出了 id 2的结果。 Case 2 查询国武这一家公司，期望只得到 id 为3的 document。详情解释请查看 Github 上玻森 ES 中文分词的README.

3

当我们在谈深度学习时，到底在谈论什么（二）

https://blog.bosonnlp.com/4f23df055cac.html

概念上，神经网络的学习非常简单，可以被归纳为下面的步骤 (a) 构造神经网络结构选择层数、激活函数等 (b) 初始化构造出的神经网络参数 (w ). C) 对于给定的训练样本 ( x, y) ). 计算梯度 ( triangledown w ). D) 通过随机梯度下降算法更新 (w ). W = w - eta triangledown w.$. 神经网络的初学者往往会发现，上述四个步骤当中，对于给定样本 ( x,y) ). 本文我们玻森(bosonnlp.com)的讨论就围绕解决梯度 ( triangledown w ). 首先理清一个概念，步骤(d)的梯度下降算法是一种优化算法，而我们要讨论的后向传播算法，是计算步骤(c)中所需要梯度 ( triangledown w ). 下面的讨论，我们首先完成单参数即只有一个参数 (w in mathbb R ). 需要学习的特例情况下的推导，进而通过动态规划(Dynamic programming). Y = w 2x 1.$. Text{Cost}(y, bar y)= frac{1}{2}(y - bar y) 2.$. Z l = W l...

4

当我们在谈深度学习时，到底在谈论什么（三）

https://blog.bosonnlp.com/b06e44ef52b5.html

那么我们仅仅需要记住所有的训练数据 ( x, y) ). 至于正则化的方法，很多时候被大家简化理解为了在目标函数上增加关于参数的 ( ell 1 ). 或 ( ell 2 ). 对于Logistic regression问题，通过给定的 (n ). 个数据 ( {(x i, y i) } n {i=1} ). 其中 (y i in {0, 1 } ). 使得 ( sigma(x i) ). 尽可能接近 (y i ). 其中 ( sigma(x)= frac{1}{1 exp(-w cdot x)} ). Arg min w - sum {i: y i=1} log sigma(x i, w) - sum {i: y i=0} log sigma(-x i, w). $. 能够成功让所有 (y i=1 ). 的正样本 ( sigma(x i) 0.5 ). 而负样本输出 ( sigma(x i) 0.5 ). 与 (c cdot w ). 所表达的是同一个分类器超平面 hyperplane ，可以通过限制 ( w 2=1 ). 当我们已知其生成过程 (y i=w Tx i epsilon ).

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当我们在谈深度学习时，到底在谈论什么（一）

https://blog.bosonnlp.com/64311410d649.html

在1957年时由 Cornell 大学的学者 Frank Rosenblatt 博士所提出的感知机(Perceptron)模型可以认为是对人类神经系统的一个高度简化概括. Begin{cases}1 and w cdot x b 0 0 and w cdot x b leq0 end{cases} $. 他的兴趣不仅停留在从数学上抽象出感知机和提出相应的学习算法，还亲自打造了下面这台被称之为 Mark I Perceptron. Y = f(w cdot x b) quad w in mathbb{R} n, b in mathbb{R} $. Y = f left(w 2 cdot f left(w 1 cdot x b 1 right) b 2 right) $. 其他常用的激活函数有Sigmoid, Tanh, ReLU等。 F(w cdot x b)= frac{1}{1 mathcal{e} {-(w cdot x b)} $. Text{ReLU}(x)= max(0, x) $. 这一类型的神经网络也叫 Feed-forward Nerual Network。其中 ( eta ).

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Freitag,07.04.17 00:01. Donnerstag,07.04.16 00:01. Ich sage, die Zeit vergeht. Die Zeit sagt, ich vergehe. Dienstag,07.04.15 00:01. Die Zeit vergeht unaufhörlich …. Sonntag,14.09.14 12:57. Ja, ich bin auch auf FaceBook zu finden:. Https:/ www.facebook.com/thomas.bosl.31. Montag,07.04.14 00:00. Wie die Zeit vergeht …. Freitag,17.01.14 14:00. Das neue Forum ist online und es wurden einige Daten übernommen. Leider funktionieren die BackUps nicht. Grund unbekannt. Samstag,04.01.14 16:00. Nächste Seite ».

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ぼうそう生協｢たんぽぽ｣BLOG

ＰＮ hot summer (07/08). 原材料タピオカでんぷん、こんにゃく粉、水酸化カルシウム天然消石灰、あしたば樹液. ももギリシャ、砂糖ビート糖北海道、三温糖粗糖産地は、国内産やオーストラリア等、みかん国内産、パイナップル外国、りんご果汁国内産、天草日本沿岸、寒天国内産沿岸や地中海など、こんにゃく粉国内産、酸味料クエン酸原料は甘藷国内産又はタピオカタイ、クエン酸三Ｎａ原材料は甘藷国内産、酸化防止剤ビタミンＣ原材料はタピオカ東南アジア. 温度帯保存方法注意事項直射日光を避け冷暗所で保存してください。原材料パイナップルタイ、砂糖ビート糖北海道、三温糖粗糖産地は、国内産やオーストラリア等、みかん国内産、もも外国、りんご果汁国内産、天草日本沿岸、寒天日本沿岸や地中海など、こんにゃく粉国内産、酸味料クエン酸原料は甘藷国内産又はタピオカタイ、クエン酸三Ｎａ原材料ー甘藷国内産、酸化防止剤ビタミンＣ原材料はタピオカ東南アジア.

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一寸先は濃霧警報

地方東京でフリータータクシー運転手房総で田舎暮らしする男のブログ. 一般的にナルシスト自分のことばかり考えているという風に誤解している人も多いが、正確には他人が、自分にベクトルを向けていることへの意識が過剰だということだ。大人になるとそういう自分の特性に気づいて、ネットでも自意識をこじらせるこじらせ女子などというワードもある。自己受容はそれとは違い、受け容れるうけいれるという言葉の通り、何もない今の状態でそのまま得られる状態、という雰囲気の言葉だ。Ａスーパーマンみたいに純粋になりたい何でもできる人間になりたいではなく、. という人は、1つに子供を産むという目的を持つ目的志向. マラソンに例えると、子供を産むことが1つのレース42.195kmでゴールなのでもちろんその後育てるということについては別レースとする、とりあえず42.195km走ればいいんだろと家の前から走り出す人さえいる。出産子供を持つことマラソンを大きなものと捉えすぎていると、目的志向の人からは言われることだろう。案ずるより産むが易しの前に産みの苦しみ自己の.

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Network Simulation & IT Training | Boson Blog

IT Certification and Training Blog. Posted by Andrew Messier. On Aug 24, 2017 11:20:34 AM. 1 Comment Click here to read/write comments. Tags: ICMP Port Numbers. Cisco Live 2017 - What Makes NetSim Different. Posted by Andrew Messier. On Jun 20, 2017 3:46:32 PM. With CiscoLive 2017 quickly approaching, I'm looking ahead and reviewing my notes from last year. One question we frequently receive throughout the conference is, "What makes NetSim different than? 0 Comments Click here to read/write comments.

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