coursera Machine Learning Week3-2 学习笔记
Part 7:Regularition 在机器学习中一个很重要的问题就是程序可能会产生overfitting的情况,什么是overfitting?just see below: overfitting就是程序针对所给出的训练集找到了一条曲线,能够把训练集几乎完美的分为2个部分,但是这条曲线过于复杂,并且失去
Part 7:Regularition
在机器学习中一个很重要的问题就是程序可能会产生overfitting的情况,什么是overfitting?just see below:
overfitting就是程序针对所给出的训练集找到了一条曲线,能够把训练集几乎完美的分为2个部分,但是这条曲线过于复杂,并且失去了对新的元组预测的准确度。这种情况是非常有可能出现的,因为在逻辑回归中,如果元组X的属性值很多,那么很有可能拟合出来的曲线就会非常的复杂。那么如何避免这样的情况的发生?视频中给出了2个方法,第一个就是降低数据的维度,选取少部分真正能代表数据特征的几个维度来进行逻辑回归的计算;第二个就是正规化(Regularition),保留所有的维度,但是降低参数θj的大小。这种方法具体的实现如下:
在原来的代价函数上增加了对于参数θj本身大小的影响,使得最后得出的参数θ的大小尽可能的小,这样就不会过分的放大每个属性对于最终的输出的影响而导致函数过于复杂化。然后我们将regularition应用到线性回归,代价函数上面已列出,下面列出使用梯度下降法时的更新公式(基本的公式不变,修改了一下求出偏导之后的公式):
使用最小二乘法时的公式:
至于将regularition应用到逻辑回归,基本和线性回归一致,不再重新给出具体的公式了。

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全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL支持四種索引類型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。 1.B-Tree索引適用於等值查找、範圍查詢和排序。 2.Hash索引適用於等值查找,但不支持範圍查詢和排序。 3.Full-text索引用於全文搜索,適合處理大量文本數據。 4.Spatial索引用於地理空間數據查詢,適用於GIS應用。

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。
