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数据挖掘算法现实生活中的应用案例

(一)有监督学习 有监督的学习,即存在目标变量,需要探索特征变量和目标变量之间的关系,在目标变量的监督下学习和优化算法。例如,信用评分模型就是典型的有监督学习,目标变量为“是否违约”。 二、基于数据挖掘的案例应用 上文所提到的四种算法类型(分类、预测、聚类、关联),是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景,例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。 (一)基于分类模型的案例 这里面主要想介绍两个案例,一个是垃圾邮件的分类和判断,另外一个是在生物医药领域的应用,即肿瘤细胞的判断和分辨。 即该算法会同时考虑其他顾客的选择和行为,在此基础上搭建产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。基于此,找出相似的顾客或关联的产品,从而完成产品的推荐。 此外,社会网络在银行(担保网络)、保险(团伙欺诈)、互联网(社交互动)中也都有很多的应用案例。 (八)基于文本分析的案例 这里面主要想介绍两个案例

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独家 | 高季尧:定制化优化算法应用威力(附PPT)

随着大数据与人工智能领域技术的发展和应用的普及,算法越发繁多复杂,需要处理的数据量也越发庞大,高性能计算能力就显得尤为重要。 本篇选自高季尧先生近期于清华大数据“技术·前沿”系列讲座上所做的题为《定制化优化算法应用威力》的主题演讲。 本篇主要通过三个方面进行分享: 1. 何为运筹优化 2. 为什么需要定制化算法 3. 定制化算法案例分享 后台回复“181224”获取完整版PPT 作者介绍: 高季尧,本科毕业于清华大学化学工程系,博士就读于美国康奈尔大学,并从事能源系统供应链的数学建模运筹优化研究。 在高性能算法中,大致分为两类:严格优化算法和Metaheuristic算法。严格优化算法更好进行说明,在数学上更容易证明,所以在学术界更受欢迎;而Metaheuristic算法应用上更有优势。 通用的MINLP求解器最终只解决了36到37个问题,他们通用,任何MINLP问题都可以求解,但计算效率的差距非常大。 案例收获: ?

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    数据仓库数据挖掘 - 大数据在SEO网站优化领域的具体应用案例

    提高官网服务质量是第一位的,但是还需要对网站做SEO优化,但是怎样做SEO优化? 大公司的SEO优化都是形成体系的,提高网站的被搜索权重,同时增加特色关键字,增加网站访问量、加大网站被搜索引擎的索引等等方式。 作为一个计算机系的学生,对CSDN网站的需求量在浏览器中算是有着比较大的权重,接下来我借用CSDN网站的大数据网站分析,通过站长之家平台数据进行阐述个人对于大数据在SEO优化领域的具体应用。 image.png 上图可以看到CSDN网站的热门标题及优化建议,CSDN全程“CSDN-专业IT技术社区”,这一标题占据着网站整体SEO关键词搜索,其中站长之家提供了对搜索的优化建议:一般不超过80 根据CSDN网站得出SEO优化的途径,主要优化来源有以下几点: 主动使网站让百度、Google、必应、360搜索引擎索引; 用户数量提升、访问数量提升,基数做大,访问量才会稳定; 关键词尽量不要和大牌网站关键词冲突

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    基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用【附PPT视频资料】

    关注文章公众号 回复"王卓琳"获取PPT视频资料 视频资料可点击下方阅读原文在线观看 导读 ---- 鲁棒优化以及分布鲁棒优化问题已经成为当今优化领域的研究热点,在金融,调度以及机器学习等领域中都有着广泛的应用 本文主要介绍基于数据的分布鲁棒优化算法中的建模及其具体应用。 作者简介 ---- 王卓琳,清华大学自动化系在读博士,本科毕业于北京师范大学信息科学技术专业,目前主要研究方向为鲁棒优化及其应用。 ? 王卓琳 1、背景介绍 ---- 分布鲁棒优化问题是当前优化领域一个很重要的研究问题,在金融的投资组合理论,库存管理等问题以及机器学习中回归问题,分类问题中都有广泛的应用[1]。 2、优化算法 ---- 分布鲁棒优化算法的关键在于如何构建分布的不确定集,根据不确定集的形式可以对算法进行分类。 ? 重点介绍了Wasserstein不确定集以及在此不确定集下分布鲁棒优化算法的建模和应用

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    分布式优化算法及其在多智能体系统机器学习中的应用【附PPT视频资料】

    关注文章公众号 回复"张家绮"获取PPT视频资料 视频资料可点击下方阅读原文在线观看 导读 ---- 分布式优化理论算法近年来在多智能体系统中得到了广泛的发展应用,目前在机器学习领域也正在受到越来越多的关注 背景介绍 ---- 分布式优化问题并没有一个特别明确的定义,根据应用场景的不同具体的形式也有不同,但是主要思想都是采用多个节点来优化全局目标函数。 以机器学习为例,分布式优化可以应用于利用多个服务器来优化一个神经网络,其中数据集分布在不同的服务器上,因此每台服务器只能获得一个局部的损失函数。优化算法需要服务器间不断的交换信息。 ? ? 实际上,虽然在实际中经常直接异步式的应用同步算法,并且有时候能够有不错的效果,但是理论上这样的异步算法可能并不能收敛。 总之,分布式优化目前还有很多理论问题需要研究,并且如何跟具体的应用问题结合也是一个重点和难点。 参考文献 ---- [1] A. Nedić and A.

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    数据挖掘算法现实生活中的应用案例

    (一)有监督学习 有监督的学习,即存在目标变量,需要探索特征变量和目标变量之间的关系,在目标变量的监督下学习和优化算法。例如,信用评分模型就是典型的有监督学习,目标变量为“是否违约”。 ---- 二、基于数据挖掘的案例应用 上文所提到的四种算法类型(分类、预测、聚类、关联),是比较传统和常见的。 (一)基于分类模型的案例 这里面主要想介绍两个案例,一个是垃圾邮件的分类和判断,另外一个是在生物医药领域的应用,即肿瘤细胞的判断和分辨。 ? 即该算法会同时考虑其他顾客的选择和行为,在此基础上搭建产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。基于此,找出相似的顾客或关联的产品,从而完成产品的推荐。 此外,社会网络在银行(担保网络)、保险(团伙欺诈)、互联网(社交互动)中也都有很多的应用案例。 ? (八)基于文本分析的案例 这里面主要想介绍两个案例

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    会议 | 数据驱动的优化理论实践国际研讨会:算法、大数据、人工智能结合将碰撞出怎样的火花

    AI 科技评论消息,2017 年 12 月 16 日-19 日,「2017 年数据驱动的优化理论实践」国际研讨会在上海财经大学举办。 葛冬冬教授在本次演讲中首先描述了大数据时代我们所面临的挑战,他也细致分析了当今学术界工业界的结合较之以往有何区别。「目前可以将实际中决策问题转化为数学模型,并用高效的优化算法求解。」 明尼苏达大学张树中教授 接下来是冯•诺依曼理论奖得主、斯坦福大学管理科学工程系、杉数科技首席科学家顾问叶荫宇教授的精彩分享。 另一名来自中国香港的博士生也表达了类似的观点,他表示,这次会议吸引他的地方就是数据驱动和优化。 而来自东北大学统计优化方向的一名博士则表示,吸引他的地方是共同研究的方法和问题特征。

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    数学,对人工智能开发者意味着什么

    这些应用的背后是一大批新的智能算法,如统计学习理论、支持向量机、概率图模型、深度神经网络等,这些算法都是在数学模型的基础上建立起来的,算法的创新离不开数学工具的支撑。 数学是科学的语言,数学基础知识背后蕴含着处理智能问题的基本思想方法,也是理解复杂算法的必备要素。对于学习人工智能而言,基础的学科知识主要涉及数学和计算机。 高等数学是理解人工智能算法的基础知识,是计算机计算的基石,很多领域密切相关,例如数值计算、求定积分近似解就是数值计算研究领域的一个典型应用。最优化理论本身就是人工智能数学模型的理论基础之一。 梯度下降法、拉格朗日乘子法等优化方法是最优化理论常用方法。 详细概述数学公式学习方法算法案例应用套路。整体风格通俗易懂适合准备入门转行AI方向的同学们。

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    18本纸质书:OpenCV、Python和机器学习,总有一本适合你

    这六种书分别是: 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解:基于PythonC++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路 本书既注重基本的概念理论及数学原理,也注重其代码实现及实际应用,力求帮助读者全面系统地掌握图像算法的基本技术,同时为掌握OpenCV 打下良好的基础。 应用类系统尝试解决一些实际问题,用简单的方法实现一个学习系统,让读者能够了解该类系统的主要算法、解决问题的基本思路,同时能够更深入地了解如何更好地使用OpenCV处理实际问题。 进阶篇高级篇的每章末节均提供了本章内容相关的应用实例,意在让读者更好理解知识点,进而有效地进行图像处理开发。 ,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。

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    干货 | 中国运筹学会理事长胡旭东:运筹学与人工智能(80页PDF)

    1985 年毕业于清华大学,获应用数学专业学士学位,1989 年毕业于中国科学院应用数学研究所,获运筹控制论专业博士学位。 自 1989 年始,一直在中科院从事运筹学的理论研究和教学工作,主要研究方向为组合优化、网络博弈、近似算法。 叶荫宇谈优化 在杉数科技主办的 2017AI 大师圆桌会上,叶荫宇教授发表了学术演讲「优化算法的思想及应用」。在会上,叶荫宇教授详述了运筹学的发展史,以及机器学习的结合案例。 一般优化过程就是从建模到求解,然后再到决策,最后我们需要一套算法来求解。 ? 叶荫宇教授在演讲中给出了将机器学习运筹学结合的具体案例。如物流选址及路径优化、库存管理、投资组合优化。 他举了如下案例:人工智能中的机械定理证明推动了计算代数的发展;数据安全、比特币、区块链的发展推动了代数数论、椭圆曲线和模形式的发展;社交网络、大数据的发展催生了持续同调理论(persistent homology

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    《机器学习》课程视频(数据处理、模型构建优化

    一直以来我经常听到很多粉丝反馈,觉得人工智能是目前牛X的技术,想要尝试自学入行,将自己的一些想法和创意付诸现实。 但大部分人苦于不知从何入手,往往抓不到学习重点。 或是止步于晦涩难懂的理论和烧脑的算法,顾此薄彼,一番折腾下来,直接从入门到放弃。 ? ? 本着好饭不怕晚的原则,我们大面积网罗资料,选用人工智能机器学习中应用最广泛的一些算法作为切入点,整理了本套教程。 内容上绝对有别于市面上那些华而不实的妖艳货,无论是从理论部分,还是案例分析实践项目,都是你从来见过的船新版本。 现将内容罗列于此,可直达文末免费下载。 ? 四、机器学习模型的构建优化 一个简单的线性回归问题 多维建模以及优化问题 自编算法的难点 实践:获取近期股票数据进行预测 ? 篇幅有限,仅展示部分...

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    数值优化方法及MATLAB实现(一)

    随着科学的发展,人们逐渐提出了许多优化算法并由此形成了系统的优化理论,如线性规划、非线性规划、整数规划和动态规则等,但由于这些传统的优化算法,一般只适用于求解小规模间题,不适合在实际工程中应用,所以自20 优化算发展状况 随着应用和需求的不断发展,优化算法理论和研究也得到了较大的发展。 前者有爬山法、陡下降法等;后者有模拟退火、遗传算法、禁忌算法、进化算法、群智能算法等。 对于每一个算法,都有其适用的和不适用的问题,对于给定的算法,要尽可能通过理论分析和实际应用,找出其适用的范围,归纳特定的问题类,使其成为一个指示性算法。 ②以问题为导向,确定其适用的算法。 关于极值寻优的背景介绍就这么多,下期开始就开始过冷水特有的学习风格——理论+案例+代码的模式了。感兴趣的读者请持续关注,有疑问的地方欢迎共同讨论。

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    冬奥高质量炫技,Get同款“魔法”:图像处理算法 | 赠书

    SLAM(同时定位地图构建)所需的基本知识核心算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动、非线性优化,又包括计算机视觉的算法实现,例如多视图几何、回环检测等。 (扫码了解本书详情) 04 《深度学习计算机视觉实战》 肖铃 著 一本看懂计算机视觉的实战指南 使用理论实践相结合的思想,真正一站式搞定理论学习、算法开发到模型部署上线 本书中的上百个知识点50 多个案例都是作者工程应用中的经验总结,每章末尾均有"进阶必备”,给读者提供更多的拓展知识。 (扫码了解本书详情) 05 《OpenCV 4机器学习算法原理编程实战》 朱斌 著 注重理论结合实战 兼顾经典前沿算法 应用案例翔实 学习路线清晰 本书主要面向OpenCV领域的研究开发人员,采用原理结合实战的方式 ,并延伸到了深度学习的理论及其应用方面 对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材,并详细讲解了其 MATLAB 实验的核心程序,通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行,读者可以更加深刻地理解图像处理的内容

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    刘汨春:AI大数据在企业全链业务中的应用和价值(上)

    特斯拉的汽车电池组管理和动态电池性能的监控及优化就是汽车行业经典的案例。 ? ? 包括客户标签画像、客户个性化营销推荐、线下客户画像、竞品舆情等;三是供应链优化应用场景,包括供应商360度立体画像、供应商活性分析、仓储需求预测、仓储效率提升;四是售后运营服务,包括产品预测性维护、 产品售后舆情分析、产品口碑分析、运维管理自动化等;五是生产过程优化,包括生产过程参数优化、生产设备健康管理、易损易耗件寿命预测、自动化产品缺陷检测分类等;六是基础设施整合优化,包括基础平台搭建、数据实验室 构建大数据价值发现应用创新平台,通过可视化操作的方式实现对工业大数据的分析挖掘,发现工业大数据中潜在的规律以及可提升业务能力的价值,为工业大数据应用提供便捷分析平台。五是算法模型应用开发。 进行工业大数据应用算法模型的设计实现、应用业务逻辑的实现以及应用的可视化开发。包括故障预测模型、故障诊断模型、生产优化模型、精准营销模型、客户需求预测模型等。 ?

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    5本书带你走进Python机器学习的世界

    ——Python实践》 魏贞原 著 本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验 这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,本书会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。 NO.3 《Python机器学习算法》 赵志勇 著 这是一本机器学习入门读物,注重理论实践的结合。 NO.4 《零起点Python机器学习快速入门》 何海群 著 本书采用独创的黑箱模式,MBA案例教学机制,结合一线实战案例,介绍 Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python 编程实践,采用“原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+ 代码实战+ 运行调参”的形式展开,理论实践结合,算法原理编程实战并重

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    Java从入坑到入土学习路线及知识点详解

    [强化并发编程能力] 深度剖析Java内存模型JMM,对Java线程安全知识点进行全面解读,剖析 JDK中JUC包的一些源码 [数据结构算法] 通过简单易懂的方式,讲解常见的数据结构算法,理解空间复杂度 、时间复杂度 [JDK源码解析] 聊一聊JDK的一些常用集合类底层源码是如何实现的 [探索JVM知识图谱] JVM的完整知识认清运行时数据区,搞懂垃圾回收、JVM优化等知识 MySQL MySQL架构流程解析 MySQL架构执行流程分析、物理结构(Binlog、Redo/Undo log等) [索引理论篇] 索引存储结构详解如:BTree、B+Tree分析,索引原理组合索引 [索引案例篇] 索引失效分析 性能分析] 慢查询日志、查询计划Profle性能分析方案实战 [MySQL性能优化] 服务器层面、SQL设计层面、SQL语句层面 [MySQL高可用篇] 高可用高性能之主从复制、读写分离原理实现 [ 分库分表理论篇] 分库分表设计原则、数据切分方案、分片策略算法 [分库分表案例篇] 海量数据分库分表性能优化案例实战 ?

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    学界 | Michael I.Jordan:AI 时代变革,源于应用场景中的优化算法

    近年来,运筹优化决策算法作为数学在现实中的应用领域,一直受到数学界的广泛关注。 我们超越了经典的梯度流理论,专注于二阶动态,旨在展示这种动力学快速收敛 (converge) 的优化算法之间的相关性。 虽然我们关注理论研究,但实际的应用背景对我们来说也同样重要。 在大规模数据分析中,一个可以实际应用算法不仅需要多项式的复杂度阶,而且需要在相关问题参数中线性或者近似线性的复杂度。优化理论为提升算法的效率提供了实践和理论的支持。 在现实生活、公司和科学中,以下对于成功案例至关重要。一个是基于梯度的优化,我学到的算法版本,是在关注 Hessian 矩阵和牛顿迭代法以及更高阶的版本。 为了使连续时间上的结果能够推广、得出数字计算机可以实现的算法,我们将连续时间动态系统的问题离散化。有趣的是,我们会发现,广泛应用于从变分或哈密顿角度获得的动态的辛迭代积分器,优化有关。

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    普林斯顿大学教授:用理论的力量横扫深度学习(77PPT)

    ---- 新智元编译 来源:ICML'18 Tutorial 编译:金磊 【新智元导读】目前深度学习的应用较为广泛,尤其是各种开源库的使用,导致很多从业人员只注重应用的开发,却往往忽略了对理论的深究理解 结合GPUs、大型数据集,优化概念已经塑造了深度学习: 反向传播:用线性时间算法来计算梯度; 随机梯度下降:通过训练集的小样本评估 ? 深度学习中的优化 困难:深度学习中大多数优化问题是非凸(non-convex)的,最坏的情况是NP难问题(NP-hard)。 且 ? 成正比。 非“黑盒”分析: 很多机器学习问题是深度为2的子案例,例如,输入层和输出层之间的一个隐含层。通常假设网络的结构、数据分布,等等。 比起GD/SGD,可以使用不同算法,例如张量分解、最小化交替以及凸优化等等。

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    开课啦|清华-美团联合课程《即时配送中的人工智能技术》

    想知道一线互联网公司是如何利用智能建模和优化理论来解决实际难题的吗?想知道机器学习、运筹优化算法在实际复杂场景落地面临哪些挑战吗?想知道如何成为应用 AI 解决实际问题的高手吗? 课程介绍实际工业场景下实现决策自动化和智能化面临的常见复杂因素,以及 AI 驱动的复杂系统智能建模决策优化方法在应用于即时配送时的问题分析、设计理念、关键算法方案、工程落地方法等。 课程将融合理论讲授、应用案例介绍、课程 Project 等方式。 :机器学习、运筹优化算法工程等技术知识及丰富的产业界前沿实例 走进美团:为完成课程的同学开放实习申请绿色通道 讲师团队代表 贾庆山 清华大学自动化系教授 致力于综合运用序优化理论、描述复杂性科学、基于事件的动态规划理论等 何仁清 美团高级研究员 美团配送算法负责人,从 0 ~ 1 搭建美团智能配送系统,工作方向横跨运筹优化、时空大数据、智能定价等多个技术领域。共发表学术论文 10 多篇,授权发明专利 20 多项。

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