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总结:机器学习中的基本数学知识

注:本文的代码是使用Python 3写的。 机器学习中的基本数学知识 线性代数(linear algebra) 第一公式 矩阵的操作 换位(transpose) 矩阵乘法 矩阵的各种乘积 内积 外积 元素积(element-wise product/point-wise product/Hadamard product 加 低等数学 几何 范数(norm) 拉格朗日乘子法和KKT条件 微分(differential) 表示形式 法则 常见导数公式 统计学/概率论 信息论 香农熵(Shannon Entropy) 博弈论 不知道放到哪儿 机器学习 激活函数 损失函数 附录 希腊字母的含义和发音 数学符号的含义和发音 参照 线性代数(linear algebra) 第一公式 f(x)=xwT+b 这是在机器学习中,最常见的公式。我把这个称为机器学习的第一公式,实际上就是线性分类函数(linear classifier)。 训练分类器的目标就是求出 (w,b)(w,b)。 其中: xx 是一个一行矩阵 [[x1,x2,...,xn]][[x1,x2,...,xn]]。 ww 是一个一行矩阵...

Java 多线程上下文传递在复杂场景下的实践

一、引言 海外商城从印度做起,慢慢的会有一些其他国家的诉求,这个时候需要我们针对当前的商城做一个改造,可以支撑多个国家的商城,这里会涉及多个问题,多语言,多国家,多时区,本地化等等。在多国家的情况下如何把识别出来的国家信息传递下去,一层一层直到代码执行的最后一步。甚至还有一些多线程的场景需要处理。 二、背景技术 2.1 ThreadLocal ThreadLocal是最容易想到了,入口识别到国家信息后,丢进ThreadLocal,这样后续代码、redis、DB等做国家区分的时候都能使用到。 这里先简单介绍一下ThreadLocal: /** * Sets the current thread's copy of this thread-local variable * to the specified value. Most subclasses will have no need to * override this method, relying solely on the {@link #initialValue} * method to set the values...

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