这篇文章主要介绍了关于用TensorFlow实现戴明回归算法的示例，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下如果最小二乘线性回归算法最小化到回归直线的竖直距离（即，平行于y轴方向），则戴明回归最小化到回归直线的总距离（即，垂直于回归直线）。其最小化x值和y值两个方向的误差，具体的对比图如下图。 线性回归算法和戴明回归算法的区别。左边的线性回归最小化到回归直线的竖直距离；右边的戴明回归最小化到...
这篇文章主要介绍了关于用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响，其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归。lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似，有一点不同的是，在公式中增加正则项来限制斜率（或者净斜率）。这样做的主要原因是限制特征对因变量的影响，通过增加一个依赖斜率A的损...
这篇文章主要介绍了关于详解用TensorFlow实现逻辑回归算法，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下本文将实现逻辑回归算法，预测低出生体重的概率。# Logistic Regression # 逻辑回归 #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve logistic regression. # y = sigmoid(Ax + b) # # We will use the low birth weight data, specifically: # y = 0 or 1...
TensorFlow反向传播算法实现 反向传播（BPN）算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。学习 BPN 算法可以分成以下两个过程：正向传播：输入被馈送到网络，信号从输入层通过隐藏层传播到输出层。在输出层，计算误差和损失函数。 反向传播：在反向传播中，首先计算输出层神经元损失函数的梯度，然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度。接下来用梯度更新权重。这两...
在上一篇文章强化学习——DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源，以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法：经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法 一、环境介绍 1、Gym 介绍 本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 \(OpenAI\) 推出的\(Gym\)仿真环境， \(Gym\) 是一个研究和开发强化学习相关算法的仿真平台，了许多问题和环境（或游戏）的接口，而用户无需过多了解游戏的内部实现，通过...
1 #线性回归：用线性模型y=Wx+b拟合sin2 import numpy as np3 import matplotlib.pyplot as plt4 import tensorflow as tf5 6 #数据，标签7 x_data = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,300)8 noise = np.random.normal(-0.01,0.05,x_data.shape)9 y_label = np.sin(x_data) + noise 10 plt.rcParams[font.sans-serif]=[FangSong] # 用来正常显示中...
什么是负载均衡 负载均衡，英文 名称为Load Balance，指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种 负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服 务器阵列，借此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题，这种集群技术可...
负载均衡介绍 随机与轮询算法及其扩展 平滑加权算法、一致性哈希算法、最小活跃数算法负载均衡介绍 负载均衡，英文名称为Load Balance，指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服务...
本文实例讲述了Nodejs基于LRU算法实现的缓存处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下： LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的，是根据页面调入内存后的使用情况进行决策了。由于无法预测各页面将来的使用情况，只能利用“最近的过去”作为“最近的将来”的近似，因此，LRU算法就是将最近最久未使用的页面予以淘汰。 可以用一个特殊的栈来保存当前正在使用的各个页面的页面号...
1、常用缓存策略 缓存淘汰策略：指的是当缓存被用满时清理数据的优先顺序。 缓存是一种提高数据读取性能的技术，比如常见的cpu缓存、数据库缓存、浏览器缓存。但是缓存的大小有限，当缓存用满的时候，哪些数据应该被清理出去，哪些数据应该被保留？ 解决方案：FIFO（First In，First Out）--->先进先出策略 LFU（Least Frequently Used）---> 最少使用策略 LRU（Least Recently Used）--->最近最少使用策略 2、数组和链表底...
这篇文章主要介绍了JS 实现缓存算法的示例（FIFO/LRU）,现在分享给大家，也给大家做个参考。FIFO最简单的一种缓存算法，设置缓存上限，当达到了缓存上限的时候，按照先进先出的策略进行淘汰，再增加进新的 k-v 。使用了一个对象作为缓存，一个数组配合着记录添加进对象时的顺序，判断是否到达上限，若到达上限取数组中的第一个元素key，对应删除对象中的键值。/*** FIFO队列算法实现缓存* 需要一个对象和一个数组作为辅助* 数组记录...
FIFO最简单的一种缓存算法，设置缓存上限，当达到了缓存上限的时候，按照先进先出的策略进行淘汰，再增加进新的 k-v 。使用了一个对象作为缓存，一个数组配合着记录添加进对象时的顺序，判断是否到达上限，若到达上限取数组中的第一个元素key，对应删除对象中的键值。/*** FIFO队列算法实现缓存* 需要一个对象和一个数组作为辅助* 数组记录进入顺序*/ class FifoCache{constructor(limit){this.limit = limit || 10this.map = {}th...
这次给大家带来JS实现缓存算法步骤详解，JS实现缓存算法的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。FIFO最简单的一种缓存算法，设置缓存上限，当达到了缓存上限的时候，按照先进先出的策略进行淘汰，再增加进新的 k-v 。使用了一个对象作为缓存，一个数组配合着记录添加进对象时的顺序，判断是否到达上限，若到达上限取数组中的第一个元素key，对应删除对象中的键值。/*** FIFO队列算法实现缓存* 需要一个对象和一个数组作...
这篇文章主要介绍了Nodejs基于LRU算法实现的缓存处理操作,结合具体实例形式分析了LRU算法的原理、功能以及nodejs使用LRU算法实现缓存处理操作的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Nodejs基于LRU算法实现的缓存处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下：LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的，是根据页面调入内存后的使用情况进行决策了。由于无法预测各页面将...
FIFO最简单的一种缓存算法，设置缓存上限，当达到了缓存上限的时候，按照先进先出的策略进行淘汰，再增加进新的 k-v 。 使用了一个对象作为缓存，一个数组配合着记录添加进对象时的顺序，判断是否到达上限，若到达上限取数组中的第一个元素key，对应删除对象中的键值。 /*** FIFO队列算法实现缓存* 需要一个对象和一个数组作为辅助* 数组记录进入顺序*/ class FifoCache{constructor(limit){this.limit = limit || 10this.map = {}...