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机器学习背后的数学原理--学习笔记4:统计理论中bayes学派与频率学派的差别

事实上,概率模型的训练过程就是参数估计(parameter estimation)的过程。对于参数的估计,统计学界的两个学派提供了不同的解决方案【1】: 频率主义学派认为参数是未知但却是客观存在的固定值,因此,可通过优化似然函数等准则来确定参数值;打个比方来说,针对重力加速度g,频率学派的观点是这是一个宇宙常数,它的值就是恒定的。我们每次测量g得到不一样的值是因为统计误差和系统误差。因此没有办法得到一个准确的g,但是可以汇报一个信心水准(比如90%信心水准),即:如果同时进行100次实验,那么90次实验所得到的结果会落在某个范围内。则可以说g为某个值有90%信心水准区间内。显而易见,频率学派所定义的概率就是频率。 贝叶斯学派(Bayesian)则认为观察到的数据才是“固定”的(也称之为“幸存者偏差”),而我们的模型的参数是在一直变化的,其本身服从某个概率分布。如果我们不停地观察数据,估计出来的模型参数就可能一直的变化。不仅如此,我们对于这个模型的参数可能会有一个最初始的信仰,称之为先验假设,一旦设置后了之后,我们就可以由观察到的数据修正模型参数。如上例,贝叶斯学派则认为g不是恒定的,...

观察 | 漫话docker的衰落与kubernetes的兴起

本文来自OPPO云平台团队高级工程师徐工,他自2014年开始从事容器化相关工作,目前负责OPPO云平台的编排与调度方向的工作,主要关注技术领域为超大规模的集群管理与调度,混合云平台建设与融合计算。 伴随着kubernetes 1.20中对于docker的弃用,关于docker的灭亡与kubernetes的兴起的话题再度热了起来。讨论中关于docker灭亡的观点我不敢苟同。docker还远未到达灭亡的程度。相较而言,我觉得更恰当的说法应该是docker的衰落。本文我也就我个人的角度,聊聊我所经历的docker的衰落与kubernetes的兴起。 横空出世——docker的兴起 第一次接触docker,是2014年。当时OpenStack的主要负载还是kvm。而我们也尝试过了更为轻量的lxc,但是以失败而告终了。docker这个集装箱的小图标配上docker container的理念,一下子就吸引住了大家的目光。经历过制作lxc镜像的痛苦,你就会更体会到docker的可贵。繁琐的lxc镜像制作与精简的Dockerfile相比,孰高孰低、孰优孰劣可谓是一目了然。 docker成功的将cgro...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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