百度的官方解释是：在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。
在对处理后的图像数据进行分析之前，图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。
决策树decision tree分类法是一种简单但广泛使用的分类技术。以是否贷款违约的二分类问题为例，当我们希望根据给定的训练集习得一个模型对新出现的贷款人进行分类时，经常需要从大量的贷款申请单中识别出来哪些贷款人是劣质的贷款人（容易拖欠贷款）。想象一下客户经理和助手针对一个贷款者进行的如下对话：
来源：数据科学与人工智能本文约4500字，建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。 https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解，本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本：LightGBM。 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，
各位读者大家好，今天小编给大家分享如何用遗传算法求解带时间窗的车辆路径规划问题。算法的主要思想来自于论文：A simple and effective evolutionary algorithm for the vehicle routing problem。在实现用遗传算法解VRPTW的过程中，小编一直在被生成了很多不可行解修复很困难而困扰，而这篇论文中所提出的算法恰好就避免了不可行解的处理，那么究竟是如何实现避免讨论不可行解的呢？接着读完这篇推文就能明白了~
有一个8*8的棋盘，沿着格子的边进行分割，每分割一块拿走，将剩下的矩形棋盘继续分割。
LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：
统计学中最令人震惊的结论之一是 Stein 悖论。Stein（1956）认为，若要估计高斯随机变量，最好是从所有样本中估计三个或三个以上变量的均值，而不是分别单独进行估计，即使这些高斯分布是相互独立的。Stein 悖论是探索多任务学习（MTL）（Caruana，1997）的早期动机。多任务学习是一种学习范式，其中来自多任务的数据被用来获得优于独立学习每个任务的性能。MTL 的潜在优势超出了 Stein 悖论的直接含义，因为即便是真实世界中看似无关的任务也因数据共享的过程而存在很强的依赖性。例如，尽管自动驾驶和目标操纵看似无关，但相同的光学规律、材料属性以及动力学都对基础数据产生了影响。这启发人们在学习系统中使用多任务作为归纳偏好。
1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 1.4.3 直方图加速 1.4.4 直接支持类别特征 1.4.5 LightGBM并行优化 1.5 其他注意 2 lightGBM代码 2.1 基础代码 2.2 模板代码 2.2.1 二分类 2.2.2 多分类 2.3 lightGBM 和 xgboost 的代码比较 2.3.1 划分训练集测试集 2.3.2 设置参数 2.3.3 模型训练 2.3.4 模型执行时间 2.3.5 模型测试 2.3.6 分类转换 2.3.7 准确率计算 2.3.8 roc_auc_score计算 3 lightGBM调参 3.1 参数 3.1 控制参数 3.2 核心参数 3.3 IO参数 3.2 调参 4 lightGBM案例 4.1 回归案例 4.1.1 代码 4.1.2 运行结果 4.2 [ICC竞赛] 精品旅行服务成单预测 4.2.1 业务需求 4.2.2 数据表格 4.2.3 lightGBM模型 5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 5.2 自动处理类别特征 5.3 自动处理缺失值
LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：
新冠大流行给世界带来了巨大的改变，全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围，并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。
本文主要介绍CS224W的第五课，图的谱聚类。前一章主要讲图的社区，社区是一组节点的集合，社区内部的节点保持紧密的连接，而与图的其他节点连接很少的节点集合。图的社区是从节点间的连接关系来研究图的性质，本章则是从另一个角度（谱聚类）来介绍图。
最近基于深度学习的图像分割技术一般依赖于卷积神经网络 CNN 的训练，训练过程中需要非常大量的标记图像，即一般要求训练图像中都要有精确的分割结果。 对于图像分割而言，要得到大量的完整标记过的图像非常困难，比如在 ImageNet 数据集上，有 1400 万张图有类别标记，有 50 万张图给出了 bounding box, 但是只有 4460 张图像有像素级别的分割结果。对训练图像中的每个像素做标记非常耗时，特别是对医学图像而言，完成对一个三维的 CT 或者 MRI 图像中各组织的标记过程需要数小时。 如果学
工厂人员作业现场异常违规行为识别算法运用SVM算法图像识别技术，人员违规行为识别算法对工厂人员的行为是否合规SOP流程操作规范，帮助作业人员及时发现并纠正违规行为，确保作业过程的安全和合规性。简单介绍一下关于人员违规行为识别SVM算法:SVM算法又名支持向量机，它是一种二分类模型，擅长处理小样本分类问题，有较强的泛化能力并且可以处理非线性分类问题，通过多个SVM的组合使用还可以用来处理多分类问题。
选自Medium 机器之心编译 作者：Aryan Gupta 编辑：魔王 罗素曾说：所有精确科学都被近似思想所主宰。本文介绍了近似算法及其对某些标准问题的适用性。 新冠大流行给世界带来了巨大的改变，全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围，并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。 以在线食品配送为例，我们经常从网上订购食物，享受快速送达的服务。但你想过这些 app 后端运行的什么算法让快递员在更短时间内抵达目的地吗？答案是近似算法。这类问
一、支持向量机： SVM 即支持向量机（Support Vector Machine）， 是有监督学习算法的一种，用于解决数据挖掘或模式 识别领域中数据分类问题。 二、基本原理：
安全生产作业现场违规行为识别算法通过SVM算法设定了各种合规行为和违规行为的模型，安全生产作业现场违规行为识别算法检测到违规行为，将立即进行抓拍并发送告警信息给相关人员，以便及时采取相应的处置措施。简单介绍一下关于安全生产作业现场违规行为识别算法中使用到的SVM算法:SVM算法又名支持向量机，它是一种二分类模型，擅长处理小样本分类问题，有较强的泛化能力并且可以处理非线性分类问题，通过多个SVM的组合使用还可以用来处理多分类问题。
所谓区间收缩方法，指的是将含有最优解的区间逐步缩小，直至区间长度为零的方法。比如，为求函数f(x)在区间[a,b]上的最小值点，可在该区间中任取两点
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/split-a-string-in-balanced-strings
机器之心专栏 作者：梁琛 GMMSeg 同时具备判别式与生成式模型的优势，在语义分割领域，首次实现使用单一的模型实例，在闭集 (closed-set) 及开放世界 (open-world) 分割任务中同时取得先进性能。 当前主流语义分割算法本质上是基于 softmax 分类器的判别式分类模型，直接对 p (class|pixel feature) 进行建模，而完全忽略了潜在的像素数据分布，即 p (class|pixel feature)。这限制了模型的表达能力以及在 OOD (out-of-distrib
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
决策树分为两大类：分类树和回归树，分类树用于分类标签值，回归树用于预测连续值，常用算法有ID3、C4.5、CART等。
其中黑色部分为原来的Faster-RCNN，红色部分为在Faster 网络上的修改：
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51531333， 来自： shiter编写程序的艺术
久前微软 DMTK (分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM 知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的 LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。 GBDT ： GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合
上文中我们了解了一下XGBoost的原理，本文再来了解一下GBDT的另一个进化算法LightGBM，从原理上来说它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。
立体匹配是三维重建系统的关键步骤，并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图，可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等，图割算法不仅精度高，收敛速度快，并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。
支持向量机 Support vecor machine,SVM)本身是一个二元分类算法,是对感知器算法模型的一种扩展,现在的SVM算法支持线性分类和非线性分类的分类应用,并且也能够直接将SVM应用于回归应用中,同时通过OvR或者OVO的方式我们也可以将SWM应用在多元分类领域中。在不考虑集成学习算法,不考虑特定的数据集的时候,在分类算法中SVM可以说是特别优秀的。 算法思想 在感知器模型中,算法是在数据中找出一个划分超平面,让尽可能多的数据分布在这个平面的两侧,从而达到分类的效果,但是在实际数据中这个符合我
一.问题描述：VRPOPB问题 （Vehicle Routing Problem with Outsourcing and Profit Balancing） 从前有一位商人，他要把货物送到他的顾客手中，那么他现在就必须做好运输的规划，让自己的运输成本最小。这就是我们熟知的VRP（Vehicle Routing Problem，车辆路径）问题。 但是，作为一个小小的商人，怎么可能自己拥有那么大一支车队呢？ 就算能买下一支车队，保养车辆，发放司机的工资，这不是白白地给企业增加风险吗？ 在这时，一种新的业态就产
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。
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动态规划算法 例： 走楼梯，可以一次上一阶，也可以，一次上两阶，根据楼梯的阶数来判断有几种上楼梯的方法。 分析： f(1) = 1; 1种 f(2) = 2; 2种 f(3) = f(1) + f(2);3种 f(4) = f(3) + f(2) ;5种 … 依次类推 代码如下: #include<iostream> using namespace std; int WalkCount(int n) { //可以一次走一阶台阶，也可以一次走两阶台阶 if (n < 0) {
机器学习中的监督部分大多从样本数据开始，首先构建满足一定假设且逻辑合理、理论完备的“带参”假设函数
"语言艺术是以善意为基础。变相的讽刺，拐弯抹角的谩骂，体现的不是机灵，而是素质问题，毕竟谁都不是傻瓜。
最近在刷算法题目，突然重新思考一下大二时学习的算法分析与设计课程，发现当时没有学习明白，只是记住了几个特定的几个题型；现在重新回归的时候，上升到了方法学上了；感觉到了温故知新的感觉；以下总结自童咏昕老师的算法设计与分析课程和韩军老师的算法分析与设计课程；当我们遇到一个问题的时候，我们先想出一个简单的方法，可以之后再在这个方法的基础上进行优化；
木材表面缺陷不利于木材的加工利用，降低木制品的品质，影响生产企业的经济效益，因此木材表面缺陷的图像检测技术越来越受重视。而采用图像处理方法进行木材表面缺陷检测，是实现木材表面缺陷自动检测、提高企业生产效率的必由之路。
在Go语言中，为了找到矩阵链乘法的最优括号化方案，我们通常会使用动态规划（Dynamic Programming, DP）的方法。矩阵链乘法的问题是要确定计算矩阵乘积的最有效顺序，以最小化乘法操作的次数。
GraphCut（图切）分割算法是组合图论的经典算法之一，今天我简单介绍GraphCut算法的思想并结合交互式图像分割技术来实现在MR图像上左肱骨区域的分割提取。
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）其核心是对决策树（Decision Tree）的增强（Boosting）方法，属于集成学习（Ensemble Learning）。
前言： 近日，数据库和数据工程领域的顶级学术会议之一 ICDE（IEEE International Conference on Data Engineering）在荷兰乌得勒支举行，字节跳动基础架构团队的论文《Resource Allocation with Service Affinity in Large-Scale Cloud Environments》成功入选。
在本文中，重点介绍特征选择方法基于评估机器学习模型的特征重要性在各种不可解释(黑盒)及可解释机器学习方法上的表现。比较了CART、Optimal Trees、XGBoost和SHAP正确识别相关特征子集的能力。
上一篇文章里简单介绍了AI产品经理需要具备的能力和对数据、算法需要理解的程度。本篇计划介绍一下机器学习的实际训练过程，来进一步的理解AI产品在日常工作中需要关注的内容。现简单的将训练流程划分为：定位要解决的任务类型 -> 选择合适的算法模型 -> 准备数据集 -> 训练模型 -> 调整参数 -> 模型评估及验收。
本文主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
本文是主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
贪心算法的定义： 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。 解题的一般步骤是： 1.建立数学模型来描述问题； 2.把求解的问题分成若干个子问题； 3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解； 4.把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解。 如果大家比较了解动态规划，就会发现它们之间的相似之处。最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，大部分情况下这是不可行的。贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。动态规划方法代表了这一类问题的一般解法，我们自底向上构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。而贪心算法是动态规划方法的一个特例，可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。
本文是决策树的第三篇，主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包，比常见的工具包快 10 倍以上。Xgboost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法，除了工程实现、解决问题上的一些差异外，最大的不同就是目标函数的定义。故本文将从数学原理和工程实现上进行介绍，并在最后介绍下 Xgboost 的优点。
面网易数据挖掘工程师岗位，第一次面数据挖掘的岗位，只想着能够去多准备一些，体验面这个岗位的感觉，虽然最好心有不甘告终，不过继续加油。 不过总的来看，面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍。 因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样，更多的是看重你对基础知识的掌握（即学习能力和逻辑），实际项目中解决问题的能力（做了什么贡献）。 ---- 先提一下奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比较复杂的模型更可取。以免模型过于复杂，出现过拟合的问题。 如果你想面数据挖掘岗必须先了解下面这部分的基本
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