本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。介绍了优化的基本原理，重点介绍了基于梯度的数值优化策略和算法，可用于求解光滑和有噪声的不连续优化问题。...一个特殊的Python模块以电子方式提供(通过springerlink)，它使文本中的新算法易于访问并直接适用。数值例子和练习包括鼓励高级到研究生水平的学生计划，执行，并反映数值调查。...(i)作者认为，引入数学优化的主题最好通过经典的基于梯度的方法来完成，(ii)与目前流行的使用非梯度方法的趋势相反，如遗传算法(GA)，模拟退火，粒子群优化和其他进化方法，作者认为，在许多情况下，这些搜索方法在计算上过于昂贵...根据作者的经验，通过明智地使用基于梯度的方法，可以解决带有数值噪声和多重最小值的问题，而且只需要花费遗传算法等搜索技术的一小部分计算成本。...材料的呈现不太严格，但希望是正确的，应该提供必要的信息，让科学家和工程师选择适当的优化算法，并成功地将它们应用到各自感兴趣的领域。
写了一个月，篇幅太长了，都写不下了，被逼无奈，只能拆分 面试题： HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理，volatile关键字，CAS（比较与交换）实现原理 答案：理论：第一章：HashMap...JUC并发包，ThreadLocal与Lock和Synchronize区别 答案：理论：第八章：线程是什么，有几种实现方式，它们之间的区别是什么，线程池实现原理，JUC并发包，ThreadLocal与Lock...例如：1.Spring Security 2.apache shiro 索引使用的限制条件,sql优化有哪些，数据同步问题（缓存，数据库数据同步） 答案：理论：第三章：索引使用的限制条件，sql优化有哪些...答案：理论：第九章：JVM内存模型，算法，垃圾回收器，调优，四大引用，常见的JVM错误，类加载机制（双亲委派），创建一个对象，这个对象在内存中是怎么分配的？...，Zookeeper底层原理 答案：理论：第十二章：Dubbo的运行原理，支持什么协议，与SpringCould相比它为什么效率要高一些，Zookeeper底层原理_廖志伟-CSDN博客 假如你带一个团队
这本书一共二十二章节，当然，除去了必要阅读的第0章，你没看错，这本书有第0章，而且还是必看章节。阅读这本书，我不仅了解了MySQL的理论知识，还掌握了一些实用的技巧。...本书是在MacOS平台和windows平台都做了解释，而类UNIX的操作系统比较多，比如FreeBSD、Linux、MacOS、Solaris等都是同样的理论，大家以各自的需求来适用性的选择即可。...第2部分（第四章节到第九章节）是本书后续章节的基础，介绍了MySQL的一些基础知识，比如记录、页面、索引、表空间的结构和用法等。...第3部分（第十章节到第十七章节）则与大家在工作中经常遇到的查询优化问题紧密相关，介绍了单表查询、连接查询的执行原理，MySQL基于成本和规则的优化具体指什么，并详细分析了Explain语句的执行结果。...第4部分（第十八章节到第二十二章节）则是与MySQL中的事务和锁相关，介绍了事务概念的来源，MySQL是如何实现事务的，包括redo日志、undo日志、MVCC、各种锁的细节等。
我做成了在线阅读版本，点击打开大学高等数学精华 2.概率论 首选 推荐斯坦福大学 CS229 机器学习课程的基础材料的概率论部分，这个由我翻译，是斯坦福各类人工智能课程的基础材料，针对机器学习进行了优化...如何在最短时间掌握机器学习的经典算法？我推荐把算法精华部分进行学习，这样学习进度会快一点。...第一版和第二版前面十二章相同，第二版多了无监督学习的内容（比第一版多了十二章以后的部分），由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容。...（点击目录在线阅读） 目录 第 1 章统计学习及监督学习概论 第 2 章感知机 第 3 章 k 近邻法 第 4 章朴素贝叶斯法 第 5 章决策树 第 6 章逻辑斯谛回归与最大熵模型 第 7 章支持向量机...第 8 章提升方法 第 9 章 EM 算法及其推广 第 10 章隐马尔可夫模型 第 11 章条件随机场 第 12 章监督学习方法总结 github： https://github.com/fengdu78
点击打开大学高等数学精华 2.概率论 首选 推荐斯坦福大学 CS229 机器学习课程的基础材料的概率论部分，这个由我翻译，是斯坦福各类人工智能课程的基础材料，针对机器学习进行了优化，可以说是经典材料。...第一版和第二版前面十二章相同，第二版多了无监督学习的内容（比第一版多了十二章以后的部分），由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容。...（点击目录在线阅读） 目录 第 1 章统计学习及监督学习概论 第 2 章感知机 第 3 章 k 近邻法 第 4 章朴素贝叶斯法 第 5 章决策树 第 6 章逻辑斯谛回归与最大熵模型 第 7 章支持向量机...第 8 章提升方法 第 9 章 EM 算法及其推广 第 10 章隐马尔可夫模型 第 11 章条件随机场 第 12 章监督学习方法总结 第13章无监督学习概论 第14章聚类方法 第15章奇异值分解 第16...章主成分分析 第17章潜在语义分析 第18章概率潜在语义分析 第19章马尔可夫链蒙特卡罗法 第20章 潜在狄利克雷分配 第21章 PageRank算法 第22章 无监督学习方法总结 附录
方法 第九章 通用编程 第十章 异常 第十一章 并发 第十二章 序列化 ?...第七章 MySQL高级特性 第八章 优化服务器设置 第九章 操作系统和硬件优化 第十章 复制 第十一章 可扩展的MySQL 第十二章 高可用性 第十三章 云端的MySQL 第十四章 应用层优化...5章 调优案例分析与实战 第6章 类文件结构 第7章 虚拟机类加载机制 第8章 虚拟机字节码执行引擎 第9章 类加载及执行子系统的案例与实战 第10章 前端编译与优化 第11章 后端编译与优化 第12章...Java内存模型与线程 第13章 线程安全与锁优化 ?...十二、数据结构与算法分析：Java语言描述 第1章 引论 第2章 算法分析 第3章 表、栈和队列 第4章 树 第5章 散列 第6章 优先队列（堆） 第7章 排序 第8章 不相交集类 第
而 Web 框架中，Django、Flask、Tornado 无疑是最流行的三个框架，今天准备整理一些学习Web开发的资源，希望能帮助正在自学的你。...而 Web 框架中，Django、Flask、Tornado 无疑是最流行的三个框架，今天准备整理一些学习Web开发的资源，希望能帮助正在自学的你。...第二章：模板 第三章：Web表单 第四章：数据库 第五章：用户登录 第六章：个人主页和头像 第七章：错误处理 第八章：粉丝 第九章：分页 第十章：邮件支持 第十一章：美化 第十二章：日期和时间 第十三章...：国际化和本地化 第十四章：Ajax 第十五章：优化应用结构 第十六章：全文搜索 第十七章：Linux上的部署 第十八章：Heroku上的部署 第十九章：Docker容器上的部署 第二十章：加点JavaScript...魔法 第二十一章：用户通知 第二十二章：后台作业 第二十三章：应用程序编程接口（API） Flask 之旅 前言 代码约定 环境 组织你的项目 配置 关于视图和路由的进阶技巧 蓝图 模板 静态文件
李航老师编写的《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等...第二版课程目录： 第1篇 监督掌习 第1章统计学习及监督学习概论 第2章感知机 第3章k近邻法 第4章朴素贝叶斯法 第5章决策树 第6章逻辑斯谛回归与优选熵模型 第7章支持向量机 第8章提升方法 第9章...EM算法及其推广 第10章隐马尔可夫模型 第11章条件随机场 第12章监督学习方法总结 第2篇无监督学习 第13章无监督学习概论 第14章聚类方法 第15章奇异值分解 第16章主成分分析 第17章潜在语义分析...第18章概率潜在语义分析 第19章马尔可夫链蒙特卡罗法 第20章 潜在狄利克雷分配 第21章 PageRank算法 第22章 无监督学习方法总结 附录A 梯度下降法 附录B...包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法
▌第一章：数学基础 这部分内容可能和大家以往看到的数学理论知识书籍不太一样，这里作者并没有讲解那些知识点，而是帮大家总结整理了知识点间的关系，比如：张量与矩阵的区别，奇异值与特征值的关系，常见概率分布...▌第二章：机器学习 机器学习涉及的知识非常的多，作者在这里为大家讲解了常见的算法及它们各自的优缺点，如何根据数据类型来选择模型，如何选择函数，以及不同方法（如：降维方法 LDA、PCA）的优缺点。...▌第七至十五章 第七、八章主要介绍目标检测、图像分割等技术的运用；第九、十章将带领大家了解这两年大热的强化学习与迁移学习；目前第十一、十二章内容，作者还没有更新；第十三、十四、十五章则从优化算法、超参数调整...缺少的两章内容中，第十一章是近来受到大家关注的生成对抗网络——GAN；第十二章是非常干货的内容——网络框架搭建实践经验分享，我会根据自己的操作和实践经验总结那些容易出现问题的解决方法，相信这部分内容对大家在学习和工作中的帮助会非常大...以理论角度看，加强理论知识的理解，不要跑跑模型就觉得可以了。
下面让我们通过第十二章《基于知识图谱的语言认知》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。 本课程配套教材《知识图谱：概念与技术》。...这个答案相对全一些，其实很多算法的优化，都可以follow这两类思路，第一类思路尤其是适用于全局方案代价大的情况，往往先固定一些局部方案，寻求在此基础上的较优的完整方案。...在构建出指涉图后，优化公式的算法可以转化成图上的稠密子图发现问题。这个稠密子图包含所有指代节点，而且每个指代都与唯一的实体相关联，从而实现实体消歧。 ...肖仰华老师： 大家有否发现图模型很强大，理论上图模型可以解决任何问题，几乎所有问题都可以从图上的问题规约过去，如果大家想要夯实自己的算法基础，建议大家学习图论、图算法，最近 graph neural network...本书注重知识图谱的整个知识体系，从最基础的基本概念、基础理论到设计、技术、模型、方法都做了全面的介绍。
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与实践」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与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与工程系、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，这次会议最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，最吸引他的地方是共同研究的方法和问题特征。
你将学习： 如何建立你的开发和测试集 基本错误分析 如何使用偏差和方差来决定该做什么 学习曲线 将学习算法与人类水平的表现进行比较 调试推理算法 什么时候应该和不应该使用端到端的深度学习 按步进行错误分析...已翻译章节 第一章：为什么是机器学习策略 第二章：如何使用这本书来帮助你的团队 第三章：预备知识和注释 第四章：规模驱使机器学习前进 配置开发与测试集 第五章：您的开发和测试集 第六章：你的开发集和测试集应该来自相同的分布...第八章：为你的团队进行算法优化建立一个单一数字的评估指标 第九章：优化指标和满足指标 第十章：有一个开发集和评估指标来加速迭代 第十一章：何时更改开发/测试集和评估指标 第十二章：小结：建立开发集和测试集...第十九章：小贴士：基本错误分析 偏差和方差 第二十章：偏差和方差：错误的两大来源 第二十一章：偏差和方差的例子 第二十二章：比较最优错误率 第二十三章：处理偏差和方差 第二十四章：偏差和方差间的权衡...：处理数据不匹配 第四十三章：人工数据合成 调试推理算法 第四十四章：优化验证测试 第四十五章：优化验证测试的一般形式 第四十六章：强化学习案例 端到端深度学习 第四十七章：端到端学习的兴起 第四十八章
答案就是“回归” 我的理解，回归就是利用已经有的函数模型进行未知变量的预测，比如1对应2，2对应3,3对应4.....但是为什么就是这么对应的？...二.线性回归的概念 线性回归是一种监督学习方法，其最简单的思路是用一条直线拟合所有的数据，即使不能全部拟合，也要尽可能的让数据分布在拟合直线两侧，（这个有点类似之后学的SVM支持向量机，有兴趣的朋友可以先看看...在整个的机器学习中最为重要的就是数据，模型，优化算法。优化算法中最为常用的就是梯度下降算法。那么问题又来了什么是梯度？什么又是梯度下降算法？...平方差损失函数公式： 在公式中m为测试样本总数，y为第i个的预测值，x为其变量，通俗理解就是现在预测的值距离最真实目标的插值，在控制理论中成为误差e 对平方差损失函数进行梯度的求取，计算得到变化最快的趋势...，乘以一个常数α（学习率），对于现在模型中参数权重与偏执的修正值。
那么根据上篇文章所讲到的，这就是在求算法。 那么如何算法求解呢？ 答案就在上篇文章提到的“朴素而广泛的方法论”中。这个方法论其实就是算法求解的套路。...理论上有3种情况： 第1种情况，100%匹配，此时“直接拿来主义”； 第2种情况，部分匹配，此时可在已有算法基础上进行调整、组合或者改良； 第3种情况，完全不匹配，此时需要我们根据已有知识（甚至是跨学科知识...那么如何对暴力算法进行优化呢？ 关于复杂度的计算，我会在下篇文章中详细介绍。...要得到这样的效果，显然我们需要一种性质——这种性质必须是容易获得的：要么可以直接从当前数据中获取，要么可以通过已有方法（算法）获取。 最容易想到的就是有序性，这种性质可以通过排序算法获取。...步骤3：验证 现在我们来验证一下优化后的算法的复杂度,整个算法分成两部分： 第1部分是快速排序。
宇 宙的终极问题…… 为什么42竟然会成为宇宙和时间万物的答案？这得从英国科幻作家道格拉斯·亚当斯所写的经典科幻小说《银河系漫游指南》讲起。...在故事中，一个具有高度智慧的跨维度生物种族为了找出一个能够回答终极问题的简单答案，特别造了一台超级电脑——“深思”（Deep Thought）来进行计算。...作者并没有确切地说出“终极问题”到底是什么，不过有许多读者提供了不少的理论和意见给作者作为参考。 从此，42也就成为一个“梗”在科学家、程序员以及极客之间流传了开来。...在英雄联盟中召唤峡谷地图中使用汉默丁格能偶尔听到他说到“42，一个神秘的数字，某些东西与它有关~”甚至有人说《佛说四十二章经》中的42也与之有关，emmmm…… 了解了这些，以后在编程中把“宇宙的终极答案...下 期预告 在下一期中，大猫会为大家带来自己对于Microsoft Machine Learning Server的研究笔记，主要探索MLS的设计哲学、性能提升、与data.table包如何互补等问题。
但如果你去问一个数学家，他八成会带着神秘的笑容告诉你，理论上来讲，有一种算法都可以为你作答——最佳停时。 或者说，更广为人知的，传说中的【37法则】。...接下来的一段时间，我们将在这个新栏目中，跟随他们的脚步，探讨一些人类和计算机所共同面临的难题： 如何分配有限的空间、时间、注意力；如何应对不完整的信息和无限的未知......我们将了解到计算机是如何尝试优化这些问题的...如果前99人公主都看不中的话，她必须选择第100名男子为驸马，不管他有多么丑陋。 当然，没有任何选择方法能够保证公主一定选择到最帅的帅哥。对于任何选择方法，总存在某些出场的顺序，让公主与帅哥错过。...因为并不是要讨论数学，这里就直接给出答案答案：最佳选法是 pass 掉最开始的 100/e 名男子（e = 2.718… 是自然对数，即 100/e 约等于 37）。...Right，那么就只好选择第100位男子。 这个最佳选法背后有很有意思的数学推导。感兴趣的话，可自行查阅。
放弃从零起步 说到入门，很多人会从最基础的知识开始学起！深度学习是一门融合概率论、线性代数、凸优化、计算机、神经科学等多方面的复杂技术。...- 神经网络基础知识：感知机、梯度下降 - 神经网络的正向传播 - 神经网络的误差反向传播 - 防止过拟合技巧 - 神经网络梯度优化算法 - 网络初始化技巧与超参数调试 - 激活函数的选择与比较 - 卷积神经网络...答案是肯定的！针对这些建议，结合我自己在入坑深度学习的经验，我特此推出了一个写给所有想要入门深度学习的极简教程《深度学习 Python 入门与实战》。以上的经验分享，它全都包含！...第二部分（第 05~14 课），主要介绍神经网络的基础，以最简单的两层神经网络入手，详细推导正向传播与反向梯度的算法理论。...然后，从简单网络推导至深度网络，并重点介绍神经网络优化算法及构建神经网络模型的实用建议。每一部分都会使用 Python 构建神经网络模型来解决实际问题。
为了更好的帮助大家学习和成长，少走弯路，在今天的文章里，SIGAI的作者以自己的亲身经历和思考，为大家写下对这一问题的理解与答案。 首先来看一个高度相关的问题：一个优秀的算法工程师必须具备哪些素质？...我们之前已经总结过，理解绝大多数算法和理论，有微积分/高等数学，线性代数，概率论，最优化方法的知识就够了。...深度学习目前最权威的教程是下面这本书： 它涵盖了深度学习的方方面面，从理论到工程，但美中不足的是对应于介绍的相对较少。...实践经验与思考 在说完理论与实践知识之后，最后我们来说经验与思考。...计算机以及人工智能是一个偏实践的学科，它的方法和理论既需要我们有扎实的理论功底，又需要有丰富的实践能力与经验。这两个方面构成了算法工程师最主要的素质。
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