决策树模型因为其特征预处理简单、易于集成学习、良好的拟合能力及解释性，是应用最广泛的机器学习模型之一。
计算机的流水线把一个重复的过程分解为若干子过程，每个子过程与其他子过程并行执行。由于采用流水线技术只需增加少量硬件就能把计算机的运算速度提高几倍，因此成为计算机中普遍使用的一种并行处理技术。
最近写文章需要用到fmincon函数做优化，于是抽空学习一下；按照惯例，继续开个博文记录一下学习的过程
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家，同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 国际机器学习大会（ICML）即将于6月19日-24日在纽约召开，众多顶尖的科研
20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。
LINGO是一款专业的线性规划和非线性规划求解软件，以下是LINGO软件的主要功能和安装条件：
作者： GURCHETAN SINGH 翻译：张逸 校对：丁楠雅 本文共5800字，建议阅读8分钟。 本文从线性回归、多项式回归出发，带你用Python实现样条回归。 我刚开始学习数据科学时，第一个接触到的算法就是线性回归。在把这个方法算法应用在到各种各样的数据集的过程中，我总结出了一些它的优点和不足。 首先，线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系，但实际情况却很少是这样。为了改进这个问题模型，我尝试了多项式回归，效果确实好一些（大多数情况下都是如此会改善）。但又有一个新问题：当数据集的变量太多的时候
作为回归家族的一个扩展，广义加性模型(GAMs)是最强大的模型之一，可以为任何回归问题建模!!
了解SVM之前，先让我们来思考一个问题，有下图所示的两类样本点，我们需要找到一条直线（一个平面）来把这两类样本点区分开，在图中可以看到有很多条直线都满足条件，但是哪条直线的分类效果更好呢？
线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。 但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大。计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”，专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。
在大数据时代下,深度学习理论和技术取得的突破性进展,为人工智能提供了数据和算法层面的强有力 支撑,同时促进了深度学习的规模化和产业化发展.然而,尽管深度学习模型在现实应用中有着出色的表现,但 其本身仍然面临着诸多的安全威胁.为了构建安全可靠的深度学习系统,消除深度学习模型在实际部署应用中的潜在安全风险,深度学习模型鲁棒性分析问题吸引了学术界和工业界的广泛关注,一大批学者分别从精确和近似的角度对深度学习模型鲁棒性（Robustness，亦称稳健性、可靠性）问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的模型鲁棒性量化分析方法。
本文将介绍MATLAB遗传算法工具箱求解非线性规划问题。在阅读本文之前，建议读者阅读上一期“MATLAB遗传算法工具箱求解线性规划问题”。文章传送门：
本文章总结于大疆前技术总监，目前在卡内基梅隆大学读博的杨硕博士在深蓝学院的关于机器人的带约束轨迹规划的公开课演讲内容。
激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。
浓缩就是精华。想要把书写厚很容易，想要写薄却非常难。现在已经有这么多经典的机器学习算法，如果能抓住它们的核心本质，无论是对于理解还是对于记忆都有很大的帮助，还能让你更可能通过面试。在本文中，SIGAI将用一句话来总结每种典型的机器学习算法，帮你抓住问题的本质，强化理解和记忆。下面我们就开始了。
树回归：可以对复杂和非线性的数据进行建模；适用数值型和标称型数据。 1、 CART：classification and regression trees（分类回归树）。每个叶节点上运用各自的均值做预测 二元切割：每次把数据集切成两份，如果等于切分所要求的值进入左子树，否则进入右子树。 CART使用二元切分来处理连续型变量。 回归树（连续型）分类树（离散型）： 回归树：假设叶节点是常数值，这种策略认为数据中的复杂关系可以用树结构来概括。 度量数据的一致性：在给定节点时计算数据的混乱度。首先计算
看看深度学习之激活函数 本篇接着上一篇推文入门《必看！从零开始了解到训练神经网络（一）》，在介绍完神经网络的基本原理和结构之后，继续介绍神经网络中的关键之一 —— 激活函数。 树根这一部分会给大家通俗讲一下激活函数的概念，原理以及作用，还有实际应用中各种激活函数的优缺点。因为激活函数本身就是一种数学函数，推文中出现数学公式在所难免，但是树根力求讲得通俗清晰，让初学者都能读懂，轻松入门深度学习。 1 感知机 Percrptron Activation Function 感知机由Rosenblatt于1957年
当给定插值函数是多项式函数的时候, 我们可以产生一种插值的方案, 下面介绍一下Lagrange插值
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 1.机器学习中特征的理解 def：特征选择和降维 特征选择：原有特征选择出子集，不改变原来的特征空间 降维：将原有的特征重组成为包含信息更多的特征，改变了原有的特征空间 降维的主要方法 Principal Component Analysis(主成分分析) Singular Value Decomposition(奇异值分解) Sammon’s Mapping(Sammon映射) 特征选择的方法 Filter方法 Chi-squared test(卡方检验) info
数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。
在这里，我们放宽了流行的线性技术的线性假设。有时线性假设只是一个很差的近似值。有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来 解决 。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。本文本专注于线性模型的扩展…
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个很有意思的研究领域，在科学、工业和金融领域都有重要的应用。最后，统计学习是训练现代数据科学家的基础组成部分。 统计学习方法的经典研究主题包括： 线性回归模型 感知机 k 近邻法 朴素贝叶斯法 决策树 Logistic 回归与最大熵模型 支持向量机 提升方法 EM 算法 隐马尔可夫模型 条件随机场 之后我将介绍
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
LR模型是广义线性模型。LR模型（对数几率回归模型），虽然叫回归，但是其本质为分类。对数几率函数是一种sigmoid函数。
在matlab中，fmincon函数可以求解带约束的非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)的最小值,即可以用来求解非线性规划问题
在使用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）之前，你得了解遗传算法是干什么的。遗传算法一般用于求解优化问题。遗传算法最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Limit of Linear Model 实际要调整的参数很多 如果有N个Class，K个Label，需要调整的参数就有(N+1)K个 Linear Model不能应对非线性的问题 Lin
量化深度神经网络是一种有效的减少内存消耗和提高推理速度的方法，因此适用于资源受限的设备。然而，极低位模型仍然很难达到与全精度模型相当的精度。为了解决这个问题，本文提出了可学习扩展量化 (LCQ) 作为一种新的非均匀量化方法用于 2-bit、3-bit 和 4-bit 模型量化。LCQ 联合优化模型权重和可学习的压扩函数，这些函数可以灵活而非均匀地控制权值和激活的量化级别。本文还提出了一种新的权重归一化技术，允许更稳定的量化训练。实验结果表明，在图像分类和目标检测任务中，LCQ 优于传统最先进的方法，缩小了量化模型和全精度模型之间的差距。值得注意的是，ImageNet 上的2-bit ResNet-50 模型达到了最高的 75.1% 的精度，并将差距缩小到 1.7% ，使 LCQ 能够进一步挖掘非均匀量化的潜力。
根据文章内容撰写摘要总结
我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。尽管机器学习和深度学习有巨大的发展潜力，但要深入掌握算法的内部工作原理并获得良好的结果，就必须透彻地了解许多技术的数学原理。但是，据我观察，一些人缺乏必要的数学直觉和框架，无法获得有用的结果。如果你真的想成为一名人工智能人才，必须要严格自律，拿出很大一块时间投入到学习数学中。
前些天完成了《机器学习实战》这本书的学习，也利用 Python3 实现了各个章节的代码，对传统的机器学习方法有了更进一步的了解，这里做一个总结。 代码传送门： https://github.com/xyxxmb/Machine-Learning-In-Action 目录 第一部分：分类 【Ch1】机器学习基础 【Ch2】k - 近邻算法 【Ch3】决策树 【Ch4】基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 【Ch5】Logistic 回归 【Ch6】支持向量机 【Ch7】利用 AdaBoost 元算法
随着我们底层特征库中特征数目的不断增长，如何组合特征，如何针对不同场景选择适合的特征，如何评估特征优劣？这些问题已经日益凸显，所以这次想梳理现有的特征工程方法，并将通用的模块抽象成工具，封装到神盾离线计算平台。
非线性规划 (non-linear programming) 问题不要求目标函数、约束条件都为线性形式，较之线性
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。在文章的最后，你将看到描述算法的主要特性的结构化概述。 首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。通过对标签训练集的拟合，我们希望找到最优的模型参数来预测其他对象(测试集)的未知标签。如果标签是一个实数，我们就把任务叫做“回归（regre
选自KDnuggets 作者：James Le 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、蒋思源 「数据科学家比程序员擅长统计，比统计学家擅长编程。」本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。 不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」榜单，其中第一名就是数据科学家。尽管排名已经顶尖了，但数据科学家的工作内容一定不会就此止步。随着深度学习等技术越来越普遍
不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」榜单，其中第一名就是数据科学家。尽管排名已经顶尖了，但数据科学家的工作内容一定不会就此止步。随着深度学习等技术越来越普遍、深度学习等热门领域越来越受到研究者和工程师以及雇佣他们的企业的关注，数据科学家继续走在创新和技术进步的前沿。
Glassdoor利用庞大的就业数据和员工反馈信息，统计了美国25个最佳职位排行榜，其中，数据科学家排名第一。这个工作的重要性可见一斑。毫无疑问，数据科学家所做的事情是不断变化和发展的。随着机器学习的普遍应用，数据科学家们将继续在创新和技术进步浪潮中独领风骚。
深度前馈网络（deep feedforward network），也叫做前馈神经网络（feedforward neural network）或者多层感知机（multilayer perceptron，MLP），是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数
梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为：
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