对一些技术知其然不知其所以然,仅仅会用而不知原理,出现问题就很难解决
时间: 2023-02-06 16:58:45 浏览: 51
很明显,如果只是知道技术的使用方法而不知道其原理,在遇到问题时就会很难解决。这是因为,如果你不知道技术的基本原理,你就无法理解问题的根本原因,也就无法找到正确的解决方案。
在学习新技术时,最好不要仅仅关注如何使用它,而是尽可能多地了解其原理和背景知识。这样,你就能更好地理解这项技术的本质,并在遇到问题时更有发现和解决问题的能力。
相关问题
tcp udp 速度_网络通信中的TCP和UDP的区别,知其然知其所以然
TCP和UDP是网络通信中最常用的两种传输协议,它们在功能和特点上有很大的不同,具体的区别如下:
1. 连接方式不同:TCP是面向连接的协议,而UDP是无连接的协议。TCP需要先建立连接,进行数据传输完毕后再断开连接,而UDP则可以直接发送数据包,不需要先建立连接。
2. 可靠性不同:TCP是可靠的传输协议,而UDP是不可靠的传输协议。TCP会对数据包进行确认和重传,确保数据的正确性和完整性,而UDP则不会做这些操作。
3. 传输效率不同:UDP比TCP传输效率高,因为TCP需要保证数据的可靠性,会增加一些额外的开销,而UDP则没有这些开销。
4. 传输方式不同:TCP是面向字节流的协议,数据是一串连续的字节流,而UDP则是面向数据报的协议,每个数据报的大小是固定的。
5. 应用场景不同:TCP适用于要求可靠传输的应用场景,例如文件传输、网页浏览等;而UDP适用于实时性要求高、数据量较小的应用场景,例如视频直播、网络游戏等。
总结来说,TCP在可靠性和稳定性方面表现更好,适用于需要保证数据完整性的应用场景;而UDP则在传输效率和实时性方面表现更好,适用于实时性要求高的应用场景。
给出SVM算法的python实现,并给出对代码的语义级别而不仅仅是语法级别的,知其所以然的注释
好的,这里是一个简单的SVM算法的Python实现,注释会在代码中详细说明。需要注意的是,这个实现只是SVM算法的基本框架,并不包括各种优化和调参技巧。
```python
import numpy as np
class SVM:
def __init__(self, learning_rate=0.001, lambda_param=0.01, n_iters=1000):
self.lr = learning_rate # 学习率
self.lambda_param = lambda_param # 正则化参数
self.n_iters = n_iters # 迭代次数
self.w = None # 权重向量
self.b = None # 偏置
def fit(self, X, y):
n_samples, n_features = X.shape
# 初始化参数
self.w = np.zeros(n_features)
self.b = 0
# 梯度下降迭代
for i in range(self.n_iters):
# 计算预测值
y_pred = np.dot(self.w, X.T) + self.b
# 计算损失函数
cost = np.max(0, 1 - y * y_pred)
cost += self.lambda_param * np.linalg.norm(self.w) ** 2
# 计算梯度
dw = np.zeros(n_features)
if cost == 0:
dw += self.w
else:
for j in range(n_samples):
if y[j] * y_pred[j] < 1:
dw += -y[j] * X[j]
dw += 2 * self.lambda_param * self.w
db = 0 if cost == 0 else -np.sum(y)
# 更新参数
self.w -= self.lr * dw
self.b -= self.lr * db
def predict(self, X):
y_pred = np.dot(self.w, X.T) + self.b
return np.sign(y_pred)
```
注释如下:
```python
import numpy as np
class SVM:
def __init__(self, learning_rate=0.001, lambda_param=0.01, n_iters=1000):
self.lr = learning_rate # 学习率
self.lambda_param = lambda_param # 正则化参数
self.n_iters = n_iters # 迭代次数
self.w = None # 权重向量
self.b = None # 偏置
def fit(self, X, y):
n_samples, n_features = X.shape
# 初始化参数
self.w = np.zeros(n_features)
self.b = 0
# 梯度下降迭代
for i in range(self.n_iters):
# 计算预测值
y_pred = np.dot(self.w, X.T) + self.b
# 计算损失函数
cost = np.max(0, 1 - y * y_pred)
cost += self.lambda_param * np.linalg.norm(self.w) ** 2
# 计算梯度
dw = np.zeros(n_features)
if cost == 0:
dw += self.w
else:
for j in range(n_samples):
if y[j] * y_pred[j] < 1:
dw += -y[j] * X[j]
dw += 2 * self.lambda_param * self.w
db = 0 if cost == 0 else -np.sum(y)
# 更新参数
self.w -= self.lr * dw
self.b -= self.lr * db
def predict(self, X):
y_pred = np.dot(self.w, X.T) + self.b
return np.sign(y_pred)
```
- `SVM`类是一个封装了SVM算法的类,包括`__init__`、`fit`和`predict`三个方法。
- `__init__`方法用于初始化SVM算法的参数,包括学习率`learning_rate`、正则化参数`lambda_param`和迭代次数`n_iters`,以及权重向量`w`和偏置`b`。
- `fit`方法用于训练SVM算法,输入训练数据`X`和标签`y`,输出更新后的权重向量`w`和偏置`b`。这里使用了梯度下降算法,具体实现如下:
- 初始化参数`w`和`b`为0。
- 对于每一次迭代,计算预测值`y_pred`。
- 计算损失函数,包括Hinge损失和L2正则化项。
- 计算梯度,包括对`w`和`b`的偏导数,根据Hinge损失的特殊形式,只有当`y * y_pred < 1`时才会有梯度,否则梯度为0。
- 更新参数`w`和`b`。
- `predict`方法用于预测新的数据,输入数据`X`,输出预测标签`y_pred`,这里使用了符号函数进行预测。