弹性网络

最新推荐文章于 2024-01-09 00:56:50 发布
最新推荐文章于 2024-01-09 00:56:50 发布
阅读量1.1k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 跨层设计(Cross-Layer) 网络模拟器(NS2) 延迟容忍网络(DTN) 文章标签： 弹性网络 NS2
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/norbert_jxl/article/details/9495043
弹性网络：为AI算力网络与通信赋能
AI天才研究院
07-08 862
随着生成式AI、大模型等技术的爆发，AI任务对算力与通信的需求呈现高动态性、强关联性、低延迟性三大特征，传统静态网络架构已无法匹配这一需求。弹性网络（Elastic Network）作为一种以“按需匹配”为核心的新型网络架构，通过动态调整算力资源分配、网络拓扑结构与通信协议，实现AI算力与通信的协同优化。
曲速未来 发布：什么是“网络弹性”？为企业搭建网络安全避震器
WarpFuture的博客
09-18 430
区块链安全咨询公司 曲速未来表示：网络弹性(Cyber Resilience)是衡量一个组织在遭受数据泄露或网络攻击期间，保持其业务正常运营能力的一个指标。安全团队已经制定了检测和阻止攻击的措施，并且还为不可避免的违规行为制定了灾后恢复计划，但是他们能否与IT人员一起，在企业遭遇危机期间保持其关键业务（如订单履行、客户服务或业务核算等）正常运行呢？ 这样说并非要求每个人都必须成为一名安全专家，但是那些负责开发工作或担任其他技术角色的人员，必须要了解安全对于大型企业的重要意义。如果他...
机器学习--弹性网络（Elastic-Net Regression）
weixin_42727538的博客
04-19 7067
机器学习–Elastic-Net Regression 基本概念 弹性网络 是一种使用 L1， L2 范数作为先验正则项训练的线性回归模型。 这种组合允许拟合到一个只有少量参数是非零稀疏的模型，就像 Lasso 一样，但是它仍然保持了一些类似于 Ridge 的正则性质。 弹性网络在很多特征互相联系的情况下是非常有用的。Lasso 很可能只随机考虑这些特征中的一个，而弹性网络更倾向于选择两个。 最小化的目标函数是: min w12nsamples∣∣Xw−y∣∣22+αρ∣∣w∣∣1+α(1−ρ)2∣∣w∣∣
机器学习——弹性网估计
weixin_46649908的博客
05-11 2513
机器学习——弹性网估计
网络弹性基础知识和实践
ITmoster的博客
05-06 1974
OpManager 提供全面的网络监控功能，可帮助管理员监控网络性能，实时检测故障隐患，保障业务系统高效运行。并且拥有强大的实时可视化监控功能，让管理员获得对整个网络基础架构的完全可见性和性能控制。
Python实现直方图梯度提升回归模型(HistGradientBoostingRegressor算法)并基于网格搜索进行优化同时绘制PDP依赖图项目实战
张陈亚的博客
11-05 3835
Python实现直方图梯度提升回归模型(HistGradientBoostingRegressor算法)并基于网格搜索进行优化同时绘制PDP依赖图项目实战
用tensorflow实现弹性网络回归算法
09-20
### 使用TensorFlow实现弹性网络回归算法 #### 一、引言 在机器学习领域，回归分析是一种常用的技术，用于预测连续值目标变量。其中，**弹性网络回归算法**（Elastic Net Regression）是一种结合了Lasso（L1正则化...
使用弹性网络正则化执行逻辑回归的通用函数：使用弹性网络正则化执行逻辑回归的通用函数-matlab开发
05-29
使用弹性网络正则化执行逻辑回归的通用函数。 用法： call_generic_elasticnet_glm_predict() 此函数加载玩具数据并使用弹性网络正则化执行逻辑回归。 改编自： ...
面向物联网隐私数据分析的分布式弹性网络回归学习算法matlab实现完整源码(含超详细注释+数据集+说明).zip
10-27
面向物联网隐私数据分析的分布式弹性网络回归学习算法matlab实现完整源码(含超详细注释+数据集+说明).zip > 为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全...
logit模型matlab代码求系数-AcceleratedCVonMLR_matlab:这个MATLAB包能够有效地计算具有弹性网络（L1和
06-08
具有弹性网络正则化的多项逻辑回归的近似交叉验证 这是免费软件，您可以根据 GNU 通用公共许可证第 3 版或更高版本的条款重新分发和/或修改它。 有关详细信息，请参阅 LICENSE.txt。 分发此程序是希望它有用，但不作...
弹性网络的接入层设计
qq_43691045的博客
01-14 993
本文包括以下内容 多层次的园区网络设计 L2 区域 L3区域 1.多层次的园区网络设计 通常园区网络使用三层的网络架构，包括接入层，汇聚层和核心层。 接入层功能包括： 为终端系统提供接入，包括IP电话，主机等； 提供流量分类，标记和监管功能； 提供端口安全服务，包括802.1x，端口安全； 提供到汇聚层的冗余链路； 汇聚层功能包括： 汇聚接入层交换机； 终结二层； 为终端系统提供第一跳服...
什么是“网络弹性”？为企业搭建网络安全避震器
weixin_33756418的博客
05-22 328
简而言之，网络弹性(Cyber Resilience)是衡量一个组织在遭受数据泄露或网络攻击期间，保持其业务正常运营能力的一个指标。安全团队已经制定了检测和阻止攻击的措施，并且还为不可避免的违规行为制定了灾后恢复计划，但是他们能否与IT人员一起，在企业遭遇危机期间保持其关键业务（如订单履行、客户服务或业务核算等）正常运行呢？ 这样说并非要求每个人都必须...
spark mllib源码分析之逻辑回归弹性网络ElasticNet
weixin_33861800的博客
01-03 415
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
弹性网络与5G：共同发展，搭建高效网络
AI天才研究院
01-09 1452
1.背景介绍 随着人类社会的发展，信息化和智能化已经成为各国政府和企业的重要战略。随着互联网的普及和人们对网络的需求不断增加，传统的固定网络和移动网络已经无法满足人们的需求。因此，弹性网络(Elastic Network)技术逐渐成为人们的关注焦点。 弹性网络是一种可以根据需求自动调整网络资源和带宽的网络技术，它可以实现网络资源的高效利用，提高网络的灵活性和可扩展性。5G技术则是一种新一代的无...
增强网络弹性的五个策略
05-10 561
网络弹性(cyber resilience)也称为运维弹性(operational resilience)是指网络在遇到灾难事件时快速恢复和继续运行的能力。灾难事件的范畴很广泛，比如长时间停电、网络设备故障、恶意入侵和技术新人不小心在服务器上洒了咖啡等等。当我们在处理一些可能导致系统和公司业务崩溃且完全未知的运营变数时，网络弹性可以保持网络的正常运行。 网络防火墙是一个实现网络弹性的重要区域...
python机器学习 多项式回归模型正则化（拉索，岭，弹性网）
Big_SHOe的博客
11-07 2963
多项式回归模型正则化（拉索，岭，弹性网络） 目录多项式回归模型正则化（拉索，岭，弹性网络）一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入
机器学习算法系列（六）- 弹性网络回归算法（Elastic Net Regression Algorithm）
热门推荐
Saisimon`s blog
01-08 4万+
机器学习算法系列（六）- 弹性网络回归算法（Elastic Net Regression Algorithm）
机器学习—回归模型—逻辑回归、最小二乘回归、岭回归、套索回归、弹性网回归
柳成荫
08-07 4337
回归模型目标函数 一、岭回归模型 1、介绍 Ridge/RidgeCV：使用结构风险最小化=损失函数（平方损失）+正则化（L2范数） Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和， 其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。 2、导库实现 导库 from ...
弹性网络模型
最新发布
03-19
<think>嗯，用户想了解弹性网络模型的概念和实现方法。首先，我需要回忆一下弹性网络的基本知识。弹性网络（Elastic Net）是机器学习中的一种线性回归模型，结合了L1和L2正则化。L1正则化（Lasso）可以产生稀疏模型，有助于特征选择，而L2正则化（Ridge）能防止过拟合，处理多重共线性问题。弹性网络综合了两者的优点，适用于高维数据和特征之间存在强相关性的情况。 接下来，用户可能想知道弹性网络的数学表达式。弹性网络的损失函数应该包括数据拟合项和正则化项。具体来说，损失函数可以写成：$$\min_{\beta} \left\{ \frac{1}{2n} \sum_{i=1}^n (y_i - \beta_0 - \sum_{j=1}^p x_{ij}\beta_j)^2 + \lambda \left( \frac{1-\alpha}{2} \sum_{j=1}^p \beta_j^2 + \alpha \sum_{j=1}^p |\beta_j| \right) \right\}$$其中，$\alpha$控制L1和L2的比例，$\lambda$控制正则化强度。这部分需要详细解释，确保用户理解参数的作用。 然后是实现方法。用户可能对如何在Python中使用现有库（如scikit-learn）实现弹性网络感兴趣。需要提到ElasticNet类，以及如何设置alpha和l1_ratio参数。示例代码是必要的，比如导入库、准备数据、训练模型和评估。同时，要指出参数调整的重要性，比如使用网格搜索或交叉验证。 用户可能还会有更深层次的需求，比如如何选择alpha和l1_ratio，或者弹性网络与其他正则化方法的比较。因此，在相关问题部分，可以提出超参数调优、与Lasso/Ridge的对比，以及在高维数据中的应用等问题。这样可以帮助用户进一步探索弹性网络的应用场景和优化方法。 另外，需要检查是否有相关引用可以支持解释。例如，引用[1]提到可解释模型的重要性，弹性网络作为线性模型具有较好的可解释性，符合这一点。引用[2]涉及微调模型，虽然弹性网络本身不涉及迁移学习，但参数调整可以类比为一种模型优化过程。引用[3]关于Elasticsearch的查询可能与用户的问题无关，但需要注意不要混淆弹性网络（Elastic Net）和Elasticsearch，避免误解。 最后，确保回答结构清晰，分点解释概念、数学原理、实现步骤和示例代码，并生成相关问题引导用户深入理解。同时，语言要简洁，避免技术术语过多，必要时进行解释，确保用户能够逐步理解弹性网络的各个方面。</think>### 弹性网络模型（Elastic Net）的解释与实现方法 #### 1. 概念解释 弹性网络（Elastic Net）是一种结合了**L1正则化（Lasso）**和**L2正则化（Ridge）**的线性回归模型，用于解决高维数据中的过拟合和特征选择问题。其核心目标是通过正则化项平衡模型的复杂度和稳定性： - **L1正则化**：通过稀疏化系数（将部分系数压缩为0）实现特征选择[^1]。 - **L2正则化**：通过缩小系数幅度减少多重共线性的影响，提升模型泛化能力[^2]。 弹性网络的数学表达式为： $$ \min_{\beta} \left\{ \frac{1}{2n} \sum_{i=1}^n (y_i - \beta_0 - \sum_{j=1}^p x_{ij}\beta_j)^2 + \lambda \left( \frac{1-\alpha}{2} \sum_{j=1}^p \beta_j^2 + \alpha \sum_{j=1}^p |\beta_j| \right) \right\} $$ 其中，$\alpha$ 控制L1与L2正则化的比例（$\alpha=1$时为纯Lasso，$\alpha=0$时为纯Ridge），$\lambda$ 控制正则化强度。 --- #### 2. 实现方法（Python示例） 使用`scikit-learn`库的`ElasticNet`类实现： ```python from sklearn.linear_model import ElasticNet from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成示例数据 X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=20, noise=0.1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 初始化模型（alpha=λ，l1_ratio=α） model = ElasticNet(alpha=0.1, l1_ratio=0.5) model.fit(X_train, y_train) # 评估 print("训练集R&sup2;:", model.score(X_train, y_train)) print("测试集R&sup2;:", model.score(X_test, y_test)) ``` **关键参数说明**： - `alpha`（λ）：总正则化强度，值越大，系数压缩越强。 - `l1_ratio`（α）：L1正则化的比例，取值范围$[0,1]$，0表示仅L2，1表示仅L1。 --- #### 3. 应用场景 - **高维数据**（特征数远大于样本数），如基因数据分析。 - **特征相关性高**时，弹性网络比Lasso更稳定。 - 需要同时进行**特征选择和防止过拟合**的任务[^1]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值