对于二类分类问题，训练集T={(${ x }{ 1 }$,${ y }{ 1 }$),(${ x }{ 2 }$,${ y }{ 2 }$),...,(${ x }{ n }$,${ y }{ n }$)}，其类别${ y }_{ n }\in ${-1，1}，线性SVM通过学习得到分离超平面：
支持向量机(SVM)是一种有监督的分类算法，并且它绝大部分处理的也是二分类问题，先通过一系列图片了解几个关于SVM的概念。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
【导语】因为不存在一个适用于所有情况的评价指标，所以评估预测精度（或误差）就变成了一件不是那么容易的事情。只有通过试验，才能知道哪个性能评估指标适用于当前情况。在这个过程中，你会发现每个指标都可以避开某些陷阱，但同时也容易掉进其他陷阱。今天，我们就把几大预测评价指标一一为大家分析对比，从而对它们的适用情况更了解。
前者如实现一个功能、搭建一个服务、实现一种展现交互方式等。更关注的是如何实现功能，如何对于各种复杂甚至小众的场景都不出错。互联网中典型的后端、前端、平台、网络工程师的主要工作是这一类。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前面两个小节具体介绍了Hard Margin SVM算法的思想，并将这种思想转换为数学中的最优化问题。这一小节：
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。
梯度下降（Gradient Descent GD）简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。 本文将介绍它的原理和实现。
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主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 你会学到什么？ 前三天的推送都是关于动态规划算法的，先通过一个《装水最多的容器》初步感受了动态规划是怎么一回事，相比于直观的枚举算法，它能使求解更快地收敛；之后，推送了求解有效括号对的最大数，在求解过程中，根据两种情况分别建立了递推公式；接着解决了动态规划常常需要一个O(n)或更大的空间以及这样做得到个回报，即效率上的提升，并通过一个典型的爬
由于工作内容接触到点云标定，需要用到最小二乘法，所以特意花了点时间研究LM算法，但是由于大学的高等数学忘得差不多了，所以本文从最基本的一些数学概念开始；
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节从SVM算法的基本思想推导成最终的最优化数学表达式，将机器学习的思想转换为数学上能够求解的最优化问题。SVM算法是一个有限定条件的最优化问题。
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序列最小最优化算法（Sequential minimal optimization）
导读 | 在实时视频通讯中，要达到终端用户的体验质量（QoE）最优，需要实现实时视频传输的信号质量和交互性最优，而时延和带宽是有限的，如何衡量取舍对有限资源进行分配，成为构建腾讯会议实时视频传输算法架构的核心问题。为实现QoE最优，腾讯会议如何构建实时视频传输算法架构？在【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中，腾讯多媒体实验室高级研究员许景禧针对实时视频传输算法架构与实践进行了分享。 点击视频，查看直播回放 一、腾讯会议的架构为优化QoE服务 腾讯会议总体的架构比较大，主要分成左边和右边两部分。
统计学习基于训练数据集，根据学习策略，从假设空间中选择最优模型，最后需要考虑用什么样的计算方法来求解最优模型。
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机器学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，如模型y=kx+b就是所要学习的内容。
最优化方法一直主导着模型的学习过程，没有最优化器模型也就没了灵魂。好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的，它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助。
“Logistic Regression——Advanced optimization”。
快来试试 Lookahead 最优化方法啊，调参少、收敛好、速度还快，大牛用了都说好。
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，小编将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中， 可能会有很多可行解。没一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。胎动规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解为若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适用于动态规划算法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算很多次。如果我们能保存已解决子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解决的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。这就是动态规划算法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。
未来一周，AI 顶会 NeurIPS 2018 将于当地时间 12 月 2 日-8 日在加拿大蒙特利尔举行。2016 年有 5000 人注册参加该会议，2017 年参会人数飙升至 8000，今年则出现了 11 分钟大会门票被抢光的盛况。近年来，很多科技巨头在 NeurIPS 会议期间举行一些 party 来招揽人才，如英特尔、亚马逊、IBM、英伟达、谷歌、苹果、特斯拉、Uber 等。
“ 随机过程，实分析。机器学习往深里做肯定需要用这种，高级的数学语言去对问题进行描述。我本人对随机和实分析，其实目前也还只是略懂，很难说，真正的彻底掌握这两门十分强大的数学工具。”
局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的最优化问题，比如各种NP完全问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，是一种近似算法（Approximate algorithms），以时间换精度的思想。局部搜索就是其中的一种方法。
“谈情说AI” 有段日子没有更新了，今天我们挽起袖子继续新的一节。从今天起我们的学习之旅进入了新的阶段，之所以说是新的阶段，是因为之前讲的几个模型：线性回归、朴素贝叶斯、逻辑回归和决策树等背后的数学推导都算初级难度。今天开始讲AI的经典算法——SVM，经过几天坐地铁时间的学习终于搞清楚了SVM背后的来龙去脉。废话少说，让我们进入 “谈情说AI” 新的旅程——SVM。
9.1 代价函数(Cost Function) 9.2 反向传播算法(Backpropagation Algorithm) 9.3 直观理解反向传播(Backpropagation Intuition) 9.4 实现注意点: 参数展开(Implementation Note: Unrolling Parameters) 9.5 梯度检验(Gradient Checking) 9.6 随机初始化(Random Initialization) 9.7 综合起来(Putting It Together) 9.8 自主驾驶(Autonomous Driving)
目前，无论是从理论还是应用层面来说，机器学习中的优化都是以随机梯度下降等一阶梯度方法为主。囊括二阶梯度和/或二阶数据统计的二阶优化方法虽然理论基础更强，但受限于计算量、内存和通信花销等因素，二阶梯度优化方法的普及度不高。
我们小时候上学的时候，从家到学校的方案应该有多种，假如某一天你想知道走哪一条路最快到学校，走哪一条路最慢，走哪一条路风景最好，该怎么办呢？
动态规划是一种常用且高效的算法技术，用于解决一类具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。在本篇博客中，我们将重点介绍动态规划的基本概念与特点，探讨其在解决典型问题中的应用，并通过实例代码演示动态规划算法的实现，每行代码都配有详细的注释。
文章目录 前言 一、三大模型 1️⃣预测模型💖 2️⃣优化模型💗 3️⃣评价模型💝 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法🍂 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法🍁 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题🥀 4️⃣图论算法🌺 5️⃣动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界🌹 6️⃣最优化理论的三大非经典算法🍧 7️⃣网格算法和穷举法🍓 8️⃣一些连续离散化方法🌷 9️⃣数值分析算法🥤 🔟图象处理算法🍬 ---- 前言 提示：文章为个人学习笔记备忘录 ---- 一、三大模型 1️⃣预测模
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节具体的编程实践中看到，在SVM算法中有一个非常重要的概念叫做核函数。本小节以简单的多项式核函数为例介绍什么是核函数。
在有些情况下，我们知道目标函数的表达形式，但因为目标函数形式复杂不方便对变量直接求导。这个时候可以尝试找到目标函数的一个下界函数，通过对下界函数的优化，来逐步的优化目标函数。
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但“数学”二字所包含的内涵与外延太广，到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢？
上节我们已经介绍了图像分类的两个关键部分：评分函数与损失函数，接下来就是最优化的问题了，即如何寻找使得损失函数值最小的WW。 对于SVM 得分函数：f(xi,W)=Wxif(x_i,W)=Wx_i 损失函数：L=1N∑i∑j≠yi[max(0,f(xi;W)j−f(xi;W)yi+1)]+λR(W)L = \frac{1}{N} \sum\limits_i \sum\limits_{j\neq y_i} \left[ \max(0, f(x_i; W)_j - f(x_i; W)_{y_i} + 1) \right] + \lambda R(W)
链接：http://www.cis.upenn.edu/~jean/math-basics.pdf
首先说一下，大家的催更我都有看到，无奈我请假出差了，预计十来天，这期间也会尽力更新文章，感谢大家的支持。今天发一篇北大18级硕士Jason Cai关于xgboost的文章，后续还有相关内容的进阶。首先说一下，xgboost也算是集成学习的一种。正文如下：
前言 人类总是在生活中摸索规律，把规律总结为经验，再把经验传给后人，让后人发现更多的规规律，每一次知识的传递都是一次进化的过程，最终会形成了人类的智慧。自然界规律，让人类适者生存地活了下来，聪明的科学家又把生物进化的规律，总结成遗传算法，扩展到了更广的领域中。 本文将带你走进遗传算法的世界。 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，从生物进化的一些现象发展起来，这些现象
作者： 张丹(Conan) 程序员Java,R,PHP,Javascript 前言 人类总是在生活中摸索规律，把规律总结为经验，再把经验传给后人，让后人发现更多的规规律，每一次知识的传递都是一次进化的过程，最终会形成了人类的智慧。自然界规律，让人类适者生存地活了下来，聪明的科学家又把生物进化的规律，总结成遗传算法，扩展到了更广的领域中。 本文将带你走进遗传算法的世界。 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最
贪心法用于求解最优化问题，即求解某一问题的最优解。 既然能用贪心法求解的问题是一个最优化问题，那么我们首先来了解下最优化问题的几个基本概念。 最优化问题的几个基本概念 目标函数 解决一个最优化问题，首先要将问题抽象成一个数学函数，这也就是一个数学建模的过程，这个能够描述问题的函数就称为『目标函数』，这个函数的最大/小值就是我们要求的最优值。 约束条件 任何函数都有它的取值范围，所有取值范围的集合就称为『约束条件』。 可行解 满足所有约束条件的解称为『可行解』。 最优解 满足约束条件，并
算法，是计算机科学领域的灵魂，是解决问题的重要工具。在算法的世界里，有着各种各样的种类和特性。今天，我将带各位踏上一段探索算法种类的旅程，分享一些常见的算法种类，并给出相应的实践和案例分析。希望通过本文的介绍，能够帮助您更好地理解和应用这些算法，提高解决问题的能力。请您抽出宝贵的时间，与我一同探索这个充满魅力和挑战的算法世界。
AI科技评论按：“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词，由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋，多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到： 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的，不但欠缺工程化、产品化的经验，而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉，更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷，人工智能产品化和商业化进程不断加速，使得算法的门槛逐渐降低，但对工程的要求不断在提高。这种情况下，实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI
最近，快手 Y-Tech 西雅图 AI lab 联合罗切斯特大学等研究者提出了一种基于能耗建模的压缩方法，他们一脉相承的两篇论文分别被 ICLR 2019 和 CVPR 2019 接收。在这篇文章中，我们将介绍这种新型模型压缩的核心思想及主要做法，神经网络压缩也许该走向有目标的前进之路了。
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