L1和L2正则化之间的区别
社区干货
如何构建过拟合和防过拟合模型
以捕捉和捕获problem space中的每一个重要特征,同时具有足够密集的示例,以捕捉每个变量的变化和关系。此外,用户还可以考虑采用特征提取和特征选择的技术,以选择在解决问题中真正有效的特征,以减少数据维度,并加快模型的训练和评估速度。接下来,为了构建能够防止“过拟合”的有效模型,用户必须采用正则化技术,以减少或取消模型过度依赖特定变量的情况。两种常见的正则化技术包括L1正则化(又称为LASSO正则化)和L2正则化(又称为ri...
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
L1-FOBOS, L1-RDA 在之前的几个工作上产生的,主要出发点就是为了提高稀疏度且满足精度要求。FTRL 在FTL的优化目标的基础上,加入了正则化,防止过拟合。FTRL的损失函数一般也不容易求解,这种情况下,一般需要找一个代... self.l1 = l1 self.l2 = l2 self.alpha = alpha self.beta = beta def predict(self, x): return self.decisionFunc.fn(self.w, x) def update(self, x, y): ...
抖音春晚幕后|支撑 12 亿红包雨的云原生基础设施
面对高达 703 亿的红包互动总数和累计 12.21 亿的春晚直播间观看人次,抖音技术团队和火山引擎云原生团队通过云原生化的基础架构设计和敏捷开发流程设计,保障了红包互动活动的安全、稳定、顺畅开展。 **本文主要介... 该方案提供全面覆盖边缘节点和终端设备的拨测能力,支持灵活的 L1/L2 回源控制、专线/公网回源无缝切换,可自动进行流量控制、运行时探测线路优选、容灾等,在底层分布式架构上实现了低时延、高弹性、易维护,提升了用...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
之间的表同步,自己做同步又会引入一致性的问题;* 对业务吸引不够:由于以上三点原因,Table Format 对业务的吸引力大打折扣。如何去解这些问题呢?现在业界已经有基于 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks、基于 Iceberg 的 Tabluar以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,底层组件、运维和优化都交由商业产品解决,有效减轻负担。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,...
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干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
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Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践
团队和技术的任何更改或故障的原因和影响。这将显著缩短我们解决问题的时间,也同时让我们具备开始自动化根本原因分析、业务影响分析和警报关联的基础。因此摆在我们面前的问题可能就变成了:有没有一种技术,能够在低侵入的前提下,既可以帮我们自顶向下、深入内核挖掘更多的可观测性,实现 **纵向关联打通**;又可以横向通过访问关系、Trace 串联,打通各个可观测数据之间的因果关系,实现可以追溯 **任意时序状态**的动态拓扑...
干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术
并以构建索引时以及构建向量之间的关系为核心,而主要技术则是highway和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、并发性能好;而缺点则表现为构建速度慢、内存占用高。 目前实际场景中,使用较多的方法... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148415&x-signature=Q29l2L1zgwX1emMxVokatnM9Tf4%3D) ByteHouse是火山引擎研发的云原生数据仓库产品,在开源ClickHouse引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练算力的提升正推动着机器学习的发展,同时特征工程的自动化和端到端化也为模型训练带来了便利和效率。· **文本搜索引擎**:帮助用户从文本数据库中通过关键词搜索所需信息。· **金融和风险管理**:它可以用于金融数据的存...
