这里整理一下实验课实现的基于单层决策树的弱分类器的AdaBoost算法。由于是初学，实验课在找资料的时候看到别人的代码中有太多英文的缩写，不容易看懂，而且还要同时看代码实现的细节、算法的原理什么的，就体验很不好。于是我这里代码中英文没有用缩写，也尽量把思路写清楚。基本概念集成学习：通过组合多个基分类器（baseclassifier）来完成学习任务，基分类器一般采用弱学习器。弱学习器：只学习正确率仅仅略优于随机猜测的学习器。通过集成方法，就能组合成一个强学习器。Bagging和Boosting：集成学习主要的两种把弱分类器组装成强分类器的方法。AdaBoost是adaptiveboosting的
介绍作为人类，我们天生就想要即刻拥有东西。即时满足感是一种强大的力量，当前的实时经济反映了这一点。业务方之间的事务在实时的数字化，逐渐自动化（M2M通信、物联网、人工智能和机器学习）并完成。根据VoltActiveData的等待心理调查，当被问及“实时意味着什么”时，超过70%的受访者表示“立即”。即时满足的需求推动了实时经济的发展，也因此涌现出了大批试图创建使用实时决策的新型应用程序的供应商。但是，如果没有合适的基础数据平台来支持应用程序快速接收和处理数据的能力，就不可能进行实时决策。如果没有一个平台可以通过情景智力来积极支持你的数据需求并确保你按需使用（就数据而言），那么您最终将是
介绍作为人类，我们天生就想要即刻拥有东西。即时满足感是一种强大的力量，当前的实时经济反映了这一点。业务方之间的事务在实时的数字化，逐渐自动化（M2M通信、物联网、人工智能和机器学习）并完成。根据VoltActiveData的等待心理调查，当被问及“实时意味着什么”时，超过70%的受访者表示“立即”。即时满足的需求推动了实时经济的发展，也因此涌现出了大批试图创建使用实时决策的新型应用程序的供应商。但是，如果没有合适的基础数据平台来支持应用程序快速接收和处理数据的能力，就不可能进行实时决策。如果没有一个平台可以通过情景智力来积极支持你的数据需求并确保你按需使用（就数据而言），那么您最终将是
一，前言1.1，模型剪枝定义二，深度神经网络的稀疏性2.1，权重稀疏2.2，激活稀疏2.3，梯度稀疏2.4，小结三，结构化稀疏3.1，结构化稀疏分类3.1.1，Channel/Filter剪枝3.1.2，阶段级别剪枝3.2，结构化稀疏与非结构化稀疏比较参考资料一，前言学术界的SOTA模型在落地部署到工业界应用到过程中，通常是要面临着低延迟（Latency）、高吞吐（Throughpout）、高效率（Efficiency）挑战的。而模型压缩算法可以将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型，从而减少对硬件的存储、带宽和计算需求，以达到加速模型推理和落地的目的。近年来主流的模型压缩方法包括
一，前言1.1，模型剪枝定义二，深度神经网络的稀疏性2.1，权重稀疏2.2，激活稀疏2.3，梯度稀疏2.4，小结三，结构化稀疏3.1，结构化稀疏分类3.1.1，Channel/Filter剪枝3.1.2，阶段级别剪枝3.2，结构化稀疏与非结构化稀疏比较参考资料一，前言学术界的SOTA模型在落地部署到工业界应用到过程中，通常是要面临着低延迟（Latency）、高吞吐（Throughpout）、高效率（Efficiency）挑战的。而模型压缩算法可以将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型，从而减少对硬件的存储、带宽和计算需求，以达到加速模型推理和落地的目的。近年来主流的模型压缩方法包括
引言本篇主要聚焦介绍风控决策引擎中决策树编排能力的构建。决策引擎是风控的大脑，而决策树的编排能力和体验是构建大脑的手段，如何构建高效、丝滑、稳定可靠的决策树编排能力，是对风控决策引擎的一大挑战，本篇文章和大家分享一下过往构建心得。背景任何系统在初期构建肯定不是往“一步到位”的方向去构建的，只是架构设计者尽量向后期可扩展、可维护的方向去搭建。好的底层设计，不怕产品后期疯狂迭代，且改动调整方便。糟糕的“填鸭式”代码，可能在当时为了尽快实现了功能，最终也会逐步发展成“屎山”，维护成本越来越高，要么跑路，要么只能另起炉灶。MVP小步迭代1.0此阶段目标：最小化可行产品（MVP）；小布迭代，快速上线；一
引言本篇主要聚焦介绍风控决策引擎中决策树编排能力的构建。决策引擎是风控的大脑，而决策树的编排能力和体验是构建大脑的手段，如何构建高效、丝滑、稳定可靠的决策树编排能力，是对风控决策引擎的一大挑战，本篇文章和大家分享一下过往构建心得。背景任何系统在初期构建肯定不是往“一步到位”的方向去构建的，只是架构设计者尽量向后期可扩展、可维护的方向去搭建。好的底层设计，不怕产品后期疯狂迭代，且改动调整方便。糟糕的“填鸭式”代码，可能在当时为了尽快实现了功能，最终也会逐步发展成“屎山”，维护成本越来越高，要么跑路，要么只能另起炉灶。MVP小步迭代1.0此阶段目标：最小化可行产品（MVP）；小布迭代，快速上线；一
一，剪枝分类1.1，非结构化剪枝1.2，结构化剪枝1.3，本地与全局修剪二，PyTorch的剪枝2.1，pytorch剪枝工作原理2.2，局部剪枝2.2.1，局部非结构化剪枝2.2.2，局部结构化剪枝2.2.3，局部结构化剪枝示例代码2.3，全局非结构化剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素
一，剪枝分类1.1，非结构化剪枝1.2，结构化剪枝1.3，本地与全局修剪二，PyTorch的剪枝2.1，pytorch剪枝工作原理2.2，局部剪枝2.2.1，局部非结构化剪枝2.2.2，局部结构化剪枝2.2.3，局部结构化剪枝示例代码2.3，全局非结构化剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素
--人会说谎,但是数据不会声明个人原创,转载需注明来源https://www.cnblogs.com/milton/p/16296974.html数据和决策商业智能(BusinessIntelligence)是一个总称:包括数据的定义,生成,收集,存储和分析,以及最后的一环--决策.数据化是对信息进行收集,量化和存储.这个趋势将一切活动数字化可以电子化的活动:媒体,通信,交易,票据,音乐,娱乐等,信息化的变革直接取代了过去传统的工作方式无法电子化的活动:建筑,制造,运输,食品,医护,商超等,因为必须以物理形态交付,这些活动无法数字化,但是可以通过IOT将过程数字化,这方面现在有个流行名词叫数字
