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    专访乔治亚理工宋乐教授:用强化学习为图论组合优化问题寻找“元算法”

    大数据文摘作品,转载要求见文末 作者|钱天培 导读: 从交通优化、信息传播优化、用户网络分析,组合优化这一传统计算问题在日常应用中无处不在。然而,这类问题往往是NP难题(NP-hard),并需要大量的专业知识和试错来解决。在许多实际生活的应用中,相似的组合优化问题一次又一次的出现,而每次面对具有相同形式、但数据不同的问题,却需要大量人力一遍又一遍的设计新的算法方案。在机器学习席卷各个行业的同时,我们不禁想问:组合优化这一传统的应用数学问题是否也会有新的自动化的解决方法呢? 后台回复“图论”获取宋乐教授论文L

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    【干货】开发者如何掌握机器学习?传统方法可能都走了弯路

    【新智元导读】作为一名开发者,怎么才能加入时下正火热的机器学习?本文作者Jason认为,传统的方法,包括从经典图书、博客文章或线上课程进行学习成效不大,甚至“错得离谱”。最好的方法其实是动手,不要停留在理论层面,动手实践才能高效的学习。在文章中,作者给出了自己的建议,特别强调机器学习实践过程中的细节,此外,他还推荐了一些可用的机器学习训练平台及数据库。 这篇文章要回答的问题是“我该如何开始机器学习”? “我是一个开发者。我读了一些关于机器学习的文章和书,也在Coursera上学习了机器学习课程。但我仍不知道

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    Java数据结构和算法.(第二版)

    《Java数据结构和算法》(第2版)以一种易懂的方式教授如何安排和操纵数据的问题,其中不乏一些难题:了解这些知识以期使计算机的应用获得最好的表现。不管使用何种语言或平台,掌握了数据结构和算法将改进程序的质量和性能。 《Java数据结构和算法》(第2版)提供了一套独创的可视讨论专题用以阐明主要的论题:它使用Java语言说明重要的概念,而避免了C/C++语言的复杂性,以便集中精力论述数据结构和算法。经验丰富的作者RorbertLafore先生提供了许多简单明了的例子,避免了对于这类例题常见的冗长、繁锁的数学证明。在第二版中,他利用Java语言最新特性,修改并扩充了他的例子。在每一章后都有问题和练习,使读者有机会测试自己的理解程度。

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