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
自举元学习到深度学习的时间序列预测,外推与泛化之间的关系与 Ridge Rider 探索多样化最优
据报道称,由于采用基于云的技术和在大数据中使用深度学习系统,深度学习的使用在过去十年中迅速增长,预计到 2028 年,深度学习的市场规模将达到 930 亿美元。
来源:数学中国本文约2200字,建议阅读9分钟当有适当的神经网络架构以及足够大的数据,深度学习网络可以学习从一个向量空间到另一个向量空间的任何映射。 据报道称,由于采用基于云的技术和在大数据中使用深度学习系统,深度学习的使用在过去十年中迅速增长,预计到 2028 年,深度学习的市场规模将达到 930 亿美元。 但究竟什么是深度学习,它是如何工作的? 深度学习是机器学习的一个子集,它使用神经网络来执行学习和预测。深度学习在各种任务中都表现出了惊人的表现,无论是文本、时间序列还是计算机视觉。深度学习的成功主要
目前,在计算机这个学科中有两个非常重要方向:一个是离散优化的经典算法-图算法,例如SAT求解器、整数规划求解器;另一个是近几年崛起的深度学习,它使得数据驱动的特征提取以及端到端体系结构的灵活设计成为可能。
数学建模主要模型不单独写,参考数学模型第四版教材即可,只给出编程中一些重要的算法目录,如果有方法漏写,请评论区指出,笔者添加,谢谢QAQ
GitHub 链接:https://github.com/martius-lab/blackbox-backprop
其中 c 和 x 为 n 维列向量, A 、 Aeq 为适当维数的矩阵, b 、 beq 为适当维数的列向量。
美赛马上来了,总结一下这些年参赛的算法(我打编程位),数学建模主要模型不单独写,参考数学模型第四版教材即可,只给出编程中一些重要的算法目录,如果有方法漏写,请评论区指出,笔者添加,谢谢QAQ
前两天写了插值+空间掩膜的推文,不过因为数据问题删除了。 后台很多朋友留言说有需要,还是想学习一下,因此自己造了个数据再把这篇文章推一遍。
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。
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。
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
基础篇 书推荐:《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持,以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持,以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学,包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库,用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库,文本挖掘用 ----- 贵阳大
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 最近在写文章需要绘制一些一维的能量曲线(energy profile)和抽象的二维和
视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的,即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是,RGB 三个颜色是有相关性的,为了去掉这个相关性,减少需要编码的信息量,通常会把 RGB 转换成 YUV,也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
我们倾向于把few-shot learning理解成这样一个问题--如何训练一个模型使其基于少量的训练样本能在目标任务中获得好的性能。
社群分享实录 昨天赵总在群里遇到foxbarcode在win10中打印预览,显示是条码是正常的。实际打印出来,就是变形的。他一直以为是条码打印机的问题,反复折腾了很久。最后做了两个条码在一个报表中打印出来。对比结果,感觉是函数输出的问题。
贪心算法,又称贪婪算法(Greedy Algorithm),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,不从整体最优解出发来考虑,它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
本文是阅读Alink源码期间在网上查找资料做的笔记整理,把找到的算法实现加了一些注解。
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
Hybird A*算法保证生成的路径是车辆可实际行驶的,但它仍然包含很多不必要的车辆转向操作,我们可以对其进行进一步的平滑和优化。
本文对插值、平稳假设、变异函数、克里格等常用的地学计算概念加以介绍,并对相关公式进行推导。
虽然也有一些生成矢量图形的算法,但是在监督训练中,又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。
作者:Bowen Tan , Zhiting Hu , Zichao Yang, Ruslan Salakhutdinov, Eric P. Xing
学会了Python基础知识,想进阶一下,那就来点算法吧!毕竟编程语言只是工具,结构算法才是灵魂。
全局最优:问题所有的可能解中效果最好的解。 局部最优:问题的部分可能解中效果最好的解。
几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。从原理到代码,全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解,有的部分还配了动图。
学会了 Python 基础知识,想进阶一下,那就来点算法吧!毕竟编程语言只是工具,结构算法才是灵魂。
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途,主要包括数学和统计上的建模方法,关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充,以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好,需要用数据来验证,还有求解方法也不唯一,比如指派问题,你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
广角镜头,甚至超广角镜头已经成为了现在手机的标配,这样的手机能够拍摄出宽广的视角,还能够在合拍时拍下更多的人物。
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的,因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/260707853
SciPy 是 Python 里处理科学计算 (scientific computing) 的包,使用它遇到问题可访问它的官网 (https://www.scipy.org/). 去找答案。 在使用 scipy 之前,需要引进它,语法如下:
子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 说起图像生成算法,大家也许并不陌生。 不过,大多数算法都针对栅格图像,也就是位图,而不支持矢量图。 虽然也有一些生成矢量图形的算法,但是在监督训练中,又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。 为此,来自伦敦大学学院和Adobe Research的研究人员提出了一个新方法——Im2Vec,只需利用栅格训练图像进行间接监督,就可以生成复杂的矢量图形。 △Im2Vec的插值效果 原理架构 为建立无需向量监督的矢量图形生成模型,研究人员使用了可微的栅
在上一篇文章72. 三维重建7-立体匹配3中,我为你介绍了几种用能量函数最小化得到视差图的方法,以及基于局部一致性约束的视差处理方法。这些方法都在标准测试数据集上得到了不错的成绩。然而,即便是其中最优秀的方案,得到的结果依然包括一些错误,我们需要一些方法能够纠正这些错误,或至少要标识这些错误像素。与此同时,到目前为止我们看到的方法都是认为视差值是基于离散的像素的整数型的,这显然是很粗糙的,尤其是对三维测量准确度很敏感的应用,整数型的视差值显然无法满足要求,我们需要方法能够得到浮点数型的视差值。
数据增强早已被广泛应用在提升模型泛化能力上,通过"创造"额外的样本输入给模型使得模型更加鲁棒。近期又有隐式数据增强,不是通过直接创造样本来提高模型效果,那隐式数据增强究竟是怎么做的呢?
克里金法(Kriging) 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测(插值)的回归算法。在特定的随机过程,例如固有平稳过程中,克里金法能够给出最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Prediction, BLUP),因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(spatial BLUP)。
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目前大多数人都关注点都在超分辨率技术上,为何不Pick一下帧率上采样呢?
随着移动互联网的普及,实时音视频技术已经在越来越多的场景下发挥重要作用,已经不再局限于IM中的实时视频聊天、实时视频会议这种功能,在远程医疗、远程教育、智能家居等等场景也司空见惯。
理解和处理数字(识数)的能力对于很多复杂的推理任务而言非常关键。目前,大部分自然语言处理模型对文本中数字的处理方式与其他 token 相同:将数字看作分布式向量。但是这足以捕捉数字吗?
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