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文章/答案/技术大牛

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AlgorithmDog的专栏

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一个特殊场景的 LR 预测优化 Trick

人工智能大数据 spark 深度学习

我们的业务碰到了一个很特殊的场景：用户数量巨大，上亿；物品数目比较少，不超过 500 个。针对这个特点，我们设计了一个小程序 Trick。这个程序 Trick 极大地提高了 LR 的预测性能，预测耗时减为原来的 120 分之一。

2018-02-07

1.2K0

遗传算法系列之五:多目标遗传算法和遗传编程

深度学习数据库

本文介绍了遗传算法的基本概念、发展历程、应用案例以及未来展望。遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法，具有高度的并行性、全局搜索能力和鲁棒性。在计算机科学、人工智能、机器学习和生物信息学等领域具有广泛的应用。随着理论和技术的发展，遗传算法在解决复杂问题、优化模型和降低计算复杂度等方面取得了重要进展。

2018-01-08

5.3K0

遗传算法系列之三:数学摆摆手，“很惭愧，只做了一点微小的工作”

机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了遗传算法的基本概念、工作原理和应用，并分析了遗传算法中的模式定理和马尔科夫链分析方法。作者通过实例讲解了遗传算法在解决实际问题中的应用，并探讨了遗传算法的发展趋势和未来研究方向。

2018-01-08

1.3K0

遗传算法系列之二:“欺骗”深度学习的遗传算法

机器学习神经网络深度学习

本文介绍了遗传算法在解决复杂问题中的应用，包括在机器人路径规划、神经网络参数优化、机器人视觉系统中的运动物体检测和识别、以及自动化作曲等领域。遗传算法在这些领域的应用中，表现出极大的潜力和广泛的应用前景，同时也存在一些挑战和需要解决的问题。

2018-01-08

2.3K0

遗传算法系列之四:遗传算法的变种

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

本文介绍了遗传算法的发展历程、应用案例、变种以及未来展望。

2018-01-08

3.5K0

深度学习框架大战正在进行，谁将夺取“深度学习工业标准”的荣耀？

深度学习 tensorflow

2017-12-29

1K0

XGBoost + LR 就是加特征而已

本文介绍了XGBoost+LR算法在工业界的一些应用，以及在CTR预估领域的成绩。作者通过在Criteo数据集上的实验表明，XGBoost+LR可以有效地提高CTR预测的准确度，同时也能够降低算法的计算复杂度。虽然XGBoost+LR在预测效果上并没有达到深度学习的效果，但是它的优势在于算法复杂度更低，更适合于工业界的应用。同时，作者也指出了XGBoost+LR的局限性，例如无法处理非线性和复杂关系，需要更多的特征工程等等。因此，对于工业界来说，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的算法和模型，同时也需要更多的实验和研究来探索更优的解决方案。

2017-12-29

1.6K0

工欲善其事必先利其器——游戏 AI 环境对比

人工智能机器学习深度学习大数据

本文探讨了游戏 AI 环境的四个主要特点：环境交互、策略、学习和适应。作者详细介绍了这些特点，并通过一个简化版的星际争霸 II 游戏来演示这些特点在实际游戏中的应用。

2017-12-29

9840

强化学习系列之九:Deep Q Network (DQN)

深度学习强化学习

本文介绍了强化学习中的马尔科夫决策过程、模型相关的强化学习、模型无关的策略评价、模型无关的策略学习和价值函数近似等概念。作者通过举例来说明这些概念在强化学习中的应用，并提出了针对这些概念的相关算法。最后，作者对强化学习未来的研究方向进行了展望，包括深度强化学习和策略搜索算法等。

2017-12-29

2.1K0

动态图计算：Tensorflow 第一次清晰地在设计理念上领先

tensorflow 深度学习机器学习

本文介绍了动态图计算在深度学习框架中的实现和优势，包括TensorFlow Fold、动态图计算和总结。

2017-12-29

1.2K0

迟蹭一个热点：自我对弈的 AlphaGo Zero

人工智能深度学习

2017-10-26

1.9K0

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