机器学习-支持向量机 黄海广 副教授 2 本章目录 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 3 1.支持向量机概述 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 4 1.支持向量机概述 支 持 向 量 机 （ Support Vector 将两个方程合并，我们可以简写为： 至此我们就可以得到最大间隔超平面的上下两个超平面： ?(?T? + ?) ≥ 1 9 2.线性可分支持向量机 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 10 2.线性可分支持向量机 背景知识 ??? + ? = 0 ??? + ? = 1 ??? + ? = −1 ? = |?T? + ? = σ?=1 ? ?? ???? σ?=1 ? ?? ?? = 0 添加负号 16 3.线性支持向量机 01 支持向量机概述 02 线性可分支持向量机 03 线性支持向量机 04 线性不可分支持向量机 17 3.线性支持向量机 软间隔 若数据线性不可分，则可以引入松弛变量? ≥ 0，使函数间隔加上松弛变量大于 等于1 ，则目标函数： min ?

决策树的决策过程就是从根节点开始，测 试待分类项中对应的特征属性，并按照其 值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子 节点的存放的类别作为决策结果。 根节点 (root node) 叶节点 (leaf node) 5 1.决策树原理 根节点 (root node) 非叶子节点 (non-leaf node) (代表测试条件，对数据属性的测试) 分支 (branches) (代表测试结果) 叶节点 (leaf 计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当 前决策节点； 3. 更新数据集合和特征集合（删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不 同分支的数据集合）； 4. 重复 2，3 两步，若子集值包含单一特征，则为分支叶子节点。 11 ? ? = − ෍ ?=1 ? ?? ? ???2 ?? ? 信息熵 ?是类别，?是数据集，??是类别?下的数据集 信息熵 右边数据中： 样就可能对训练样本学习的“太好”了，把训练样本的一些特点当做所有数据 都具有的一般性质，从而导致过拟合。 剪枝的基本策略有“预剪枝”（prepruning）和“后剪枝”（post-pruning） 通过剪枝处理去掉一些分支来降低过拟合的风险。 20 C4.5的剪枝 预剪枝（prepruning） 预剪枝不仅可以降低过拟合的风险而且还可以 减少训练时间，但另一方面它是基于“贪心” 策略，会带来欠拟合风险。

的时候，社区对此术语的定义未能形成共识。当时，我们对该技术的常 技术 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 17 见解读抱有疑虑，因为部分解读包含不恰当的做法。例如，使用“环境分支”就可能导致雪花即代码的出现。此 外，“GitOps 是持续交付的一种替代方案”这个说法也令人困惑。在那之后，四个 GitOps 原则澄清了该技术的 范围和性质。当拨开炒作和混乱的迷雾，你会发现 络平台一样在数据平台中实施持续集成和持续交付（CI/CD），自动化测试，可观测性和代码管理。我们的团队 正在用它来管理数据产品的全生命周期，包括代码和数据的开发、分支、部署。通过它的自动化环境管理，能 够轻易建立、修改、自动销毁基于特征分支的环境。它的声明式标准（SOLE）能力也值得关注，因其可以优化 开发者体验。它能使团队构建数据产品的时间从几个月变为几天。我们的团队成功将 DataOps.live 评估 我们一直是短暂开发分支的倡导者，这些分支经常合并到主代码分支中，主代码分支始终准备好进行部署。这 种主干开发的实践与持续集成密切相关，并且在条件允许的情况下，可以实现最快的反馈循环和最高效的开发 流程。然而，并不是每个人都喜欢这种方法，我们经常根据客户的实践来调整我们的风格。有时，这包括长期 存在的特性分支和拉取请求必须被手动审查和批准，然后才能将它们合并到主分支中。在这些情况下，我们使

BuildConfig 的 spec 部分的一部分： git 字段包含源代码的远程 Git 存储库的 URI。此外，也可通过 ref 字段来指定要使用的特定代码。有 效的 ref 可以是 SHA1 标签或分支名称。 contextDir 字段允许您覆盖源代码存储库中构建查找应用程序源代码的默认位置。如果应用程序位 sourcePath: /usr/lib/somefile.jar 5 值，OpenShift Container Platform 将执行浅克隆 ( --depth=1)。这时，仅下载与默认分支 （通常为 master）上最近提交相关联的文件。这将使存储库下载速度加快，但不会有完整的提交历史记 录。要对指定存储库的默认分支执行完整 git clone，请将 ref 设为默认分支（如 master）的名称。 警告 警告 如果 Git 克隆操作要经过执行中间人 (MITM) TLS id 构建中使用的源提交的哈希值 io.openshift.build.commit.message 构建中使用的源提交的消息 io.openshift.build.commit.ref 源中指定的分支或引用 io.openshift.build.source-location 构建的源 URL 您还可以使用 BuildConfig.spec.output.imageLabels 字段指定将应用到从

微服务架构 • 各种语言、各种框架或子系统 • 各种数据源 • ServiceMesh一般的开发流程 • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Developer 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发并自测后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分 支；（执行单元测试，测试状态呈现 • 4. Reviewer 对 MR 进行 code review ，批准合并之后， feature/new_branch 会合并到 develop； • 5. 部署负责人将 develop 分支代码部署到测试环境，然后再通知 QA 测试；（脚本或者人工）有什么问题？ • 效率低 • 没有代码检查； • 没有自动化测试（包括单元测试）； • 沟通成本高 • 开发需要通知负责人、测试、产品等；（而且是每次构建/部署 依赖多较好的开发流程（流程化、自动化） • 1. 开启一个新的 feature； • 2. Devloper 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发完成后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分支； • 4. MR 触发 Jenkins，Jenkins/Drone 触发 Sonar 代码质量检测系统； •

字段包含源代码的远程 Git 存储库的 URI (Uniform Resource Identifier)。您必须指定 ref 字段的 值来签出特定的 Git 引用。有效的 ref 可以是 SHA1 标签或分支名称。 ref 字段的默认值为 master。 contextDir 字段允许您覆盖源代码存储库中构建查找应用程序源代码的默认位置。如果应用程序位 $ oc secrets link builder 值，OpenShift Container Platform 将执行浅克隆 ( --depth=1)。这时，仅下载与默认分支 （通常为 master）上最近提交相关联的文件。这将使存储库下载速度加快，但不会有完整的提交历史记 录。要执行指定存储库的默认分支的完整 git clone，请将 ref 设置为默认分支的名称（如 main）。 警告 警告 如果 Git 克隆操作要经过执行中间人 (MITM) TLS 劫持或重新加密被代理连接的代 id 构建中使用的源提交的哈希值 io.openshift.build.commit.message 构建中使用的源提交的消息 io.openshift.build.commit.ref 源中指定的分支或引用 io.openshift.build.source-location 构建的源 URL 您还可以使用 BuildConfig.spec.output.imageLabels 字段指定将应用到构建配置构建的每个镜像的自

W型 ResNet,152层,V型 3x3, 64 3x3, 64 relu 直线型 （I型） 局部双分支型 （V型） 局部多分支型 （W型） DenseNet Dual Path Network 整体结构：深度大幅增加，宽度适当增加： 局部结构：直线型分支型 稠密连接：分支连接多层连接 SACC2017 深度学习 - 更深更复杂的网络带来效果提升，计算量提升 An Analysis

(这里根据项集的数量排序成I2、I1、I3) Null l2:1 l1:1 l3:1 ② 再次扫描数据库并检查事务。检查第一个事务并找出其中的项集。计数 最大的项集在顶部，计数较低的下一个项集，以此类推。这意味着树的 分支是由事务项集按计数降序构造的。 35 3.FP-Growth算法 构建FP树 1.考虑到根节点为空(null)。 2. T1:I1、I2、I3的第一次扫描包含三个项目{I1:1}、 {I I4链接到I3。但是这个分支将共享I2节点，就像它已经 在T1中使用一样。将I2的计数增加1，I3作为子级链接 到I2，I4作为子级链接到I3。计数是{I2:2}，{I3:1}， {I4:1}。 Null l2:2 l1:1 l3:1 l3:1 l4:1 ③ 36 3.FP-Growth算法 构建FP树 4.T3:I4、I5。类似地，在创建子级时，一个带有I5的新分支 链接到I4。 l4:1 37 3.FP-Growth算法 FP-tree的挖掘总结如下： 1.不考虑最低节点项I5，因为它没有达到最小支持 计数，因此将其删除。 2.下一个较低的节点是I4。I4出现在两个分支中， {I2,I1,I3,I4:1}，{I2,I3,I4:1}。因此，将I4作为后缀， 前缀路径将是{I2,I1,I3:1}，{I2,I3:1}。这形成了条件 模式基。 3.将条件模式基视为事务数据库，构造FP树。这

修订说明：本书内容已基于 Docker CE v17.MM 进行了重新修订，2017 年底发布了 0.9.0 版 本。旧版本（Docker 1.13-）内容，请阅读 docker-legacy 分支的内容。 Docker 是个划时代的开源项目，它彻底释放了计算虚拟化的威力，极大提高了应用的运行效 率，降低了云计算资源供应的成本！使用 Docker，可以让应用的部署、测试和分发都变得前 所未有的高效和轻松！ 修正底层实现章节的架构、命名空间、控制组、文件系统、容器格式等内容 添加对常见仓库和镜像的介绍 修订记录 11 添加 Dockerfile 的介绍 重新校订中英文混排格式 修订文字表达 发布繁体版本分支：zh-Hant 0.2.0: 2014-09-18 对照官方文档重写介绍、基本概念、安装、镜像、容器、仓库、数据管理、网络等 章节 添加底层实现章节 添加命令查询和资源链接章节 其它修正 773ae8583d14: Already exists ... 这行命令指定了构建所需的 Git repo，并且指定默认的 master 分支，构建目录为 /8.14/ ， 然后 Docker 就会自己去 git clone 这个项目、切换到指定分支、并进入到指定目录后开始 构建。 用给定的 tar 压缩包构建 $ docker build http://server/context

修正底层实现章节的架构、名字空间、控制组、文件系统、容器格式等内容； 添加对常见仓库和镜像的介绍； 添加 Dockerfile 的介绍； 重新校订中英文混排格式。 修订文字表达。 发布繁体版本分支：zh-Hant。 0.2: 2014-09-18 对照官方文档重写介绍、基本概念、安装、镜像、容器、仓库、数据管理、网络等章节； 添加底层实现章节； 添加命令查询和资源链接章节； 其它修正。 将这 些不同的层结合到一个镜像中去。 通常 Union FS 有两个用途, 一方面可以实现不借助 LVM、RAID 将多个 disk 挂到同一个目录下,另一个更 常用的就是将一个只读的分支和一个可写的分支联合在一起，Live CD 正是基于此方法可以允许在镜像不 变的基础上允许用户在其上进行一些写操作。 Docker 在 AUFS 上构建的容器也是利用了类似的原理。 镜像的实现原理 Docker Docker Hub，以及目标网站； 在目标网站中连接帐户到 Docker Hub； 在 Docker Hub 中 配置一个自动创建； 选取一个目标网站中的项目（需要含 Dockerfile）和分支； 指定 Dockerfile 的位置，并提交创建。 之后，可以 在Docker Hub 的 自动创建页面 中跟踪每次创建的状态。 自动创建 Docker —— 从入门到实践 39 Docker