在大多数监督性机器学习问题中，我们需要定义一个模型并基于训练数据集预估其参数。计算这些参数的广泛且容易使用的一个技术是通过梯度下降来最小化模型的误差。梯度下降通过在每个步骤最小化成本函数来在许多迭代中估计模型的权重。
python动态规划算法的使用过程 📷 使用过程 1、获取相应信息 (商品数量、背包容积、各商品体积和价值) 2、结构的最佳值矩阵。 3、初始化的最佳值矩阵 (上方和左侧留有空白矩阵作为后续运算，但没有结果) 4、根据商品之间的最佳价值公式计算出相应的结果。 5、逆向推导矩阵得到某个商品，或者没有安装。 输出结果。 实例 print('请输入待装物品数量和背包体积(空格隔开):') n, v = map(int, input().split()) # 获取物品数量和背包体积 goods = [] # 初
以(1)为例，分子可能会为0。但是我们不能使h太大，因为这样截断错误将变得过大。为了解决这个矛盾，我们可以采取以下措施：
计算机学科里有太多的术语，而且许多术语的使用并不一致。哪怕是相同的术语，不同学科的人理解一定有所不同。
还有一个算法在这次的课程中没有提到，就是kmeans++，它与上面的kmeans不同的是，选择中心点是首先随机选择一个，然后选择一个离当前最远的作为下一个中心点....
在某些时候，你也许曾问过自己，人工神经网络的参数的来源是什么？权重的目的是什么？如果不用偏差（bias）会怎样？
在使用某些算法时，特征缩放可能会使结果发生很大变化，而在其他算法中影响很小或没有影响。为了理解这一点，让我们看看为什么需要特征缩放、各种缩放方法以及什么时候应该缩放。
机器学习可以分为两个主要领域：有监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一个无监督学习的算法，利用这个算法可以从数据集里找到具有共性的点簇。假设我们有一个如下所示的数据集：
在实践中，经验丰富的机器学习工程师和研究人员会培养出直觉，能够判断上述选择哪些 可行、哪些不可行。也就是说，他们学会了调节超参数的技巧。但是调节超参数并没有正式成 文的规则。如果你想要在某项任务上达到最佳性能，那么就不能满足于一个容易犯错的人随意 做出的选择。即使你拥有很好的直觉，最初的选择也几乎不可能是最优的。你可以手动调节你 的选择、重新训练模型，如此不停重复来改进你的选择，这也是机器学习工程师和研究人员大 部分时间都在做的事情。但是，整天调节超参数不应该是人类的工作，最好留给机器去做。
在这篇文章中，我将介绍knn算法，knn算法是机器学习中十大经典算法之一。knn可用于分类和回归问题，其算法原理简单，没有涉及太多数学原理，准确的说用一个数学公式就可以表示整个算法的核心。本文主要包括以下四个问题：
大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本，有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。有两种选择超参数的基本方法，手动选择和自动选择。手动选择超参数需要了解超参数做了些什么，以及机器学习模型如何才能取得良好的范数。自动选择超参数算法大大减少了了解这些想法的需要，但它们往往需要更高的计算成本。
机器学习开发的最终目标是最大化模型的效用。尽管不同应用场景的开发流程有所不同（例如时间长度、可用计算资源、模型类型等），基本步骤和原则都是相似的。
大型语言模型，比如ChatGPT经常会在答案中输出错误信息，可能会对用户造成误导，这种现象也被称为模型幻觉（hallucination）。
开尔文（Kelvins），为热力学温标或称绝对温标，是国际单位制中的温度单位。 [1] 开尔文温度常用符号K表示，其单位为开。每变化1K相当于变化1℃，计算起点不同。摄氏度以冰水混合物的温度为起点，而开尔文是以绝对零度作为计算起点，即-273.15℃=0K。开尔文过去也曾称为绝对温度。水的三相点温度为0.0076℃，也可以说开尔文是将水三相点的温度定义为273.16K后所得到的温度。2019年5月20日起，开尔文被定义为“对应玻尔兹曼常数 为1.380649×10^-23J·K^-1的热力学温度”。
在《机器学习宝典》前 6 篇的内容主要都是聊一些关于机器学习中的一些基础常识、模型评估指标、模型评估方法以及数据泄露问题，从这一篇开始聊一些模型的原理的事情。这篇带来的是关于线性回归模型的原理介绍。
L2正则是一种减少过拟合的一种经典方法，它在损失函数中加入对模型所有权重的平方和，乘以给定的超参数（本文中的所有方程都使用python，numpy，和pytorch表示）：
NaiveBayesSpamFilter 利用朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件的过滤，并结合Adaboost改进该算法。 1 Naive Bayes spam filtering 假设邮件的内容中包含的词汇为Wi，垃圾邮件Spam，正常邮件ham。 判断一份邮件，内容包含的词汇为Wi，判断该邮件是否是垃圾邮件，即计算P（S|Wi）这个条件概率。根据Bayes’ theorem： Bayes’ theorem 其中： Pr(S|Wi) 出现词汇Wi的邮件是垃圾邮件的条件概率（即后验概率）； Pr(S)
在前面的学习中，我们分析了蒙特卡洛方法，本章节将为大家解开蒙特卡洛树搜索的“面纱”。虽然它们的名字很接近，但大家需要注意的是这两者却有着本质区别。
AiTechYun 编辑：xiaoshan k最近邻算法（kNN）是机器学习中最简单的分类方法之一，并且是入门机器学习和分类的好方法。它基本上是通过在训练数据中找到最相似的数据点进行分类，并根据分类做
K近邻算法又称KNN，全称是K-Nearest Neighbors算法，它是数据挖掘和机器学习中常用的学习算法，也是机器学习中最简单的分类算法之一。KNN的使用范围很广泛，在样本量足够大的前提条件之下它的准确度非常高。
【导读】本文是Devin Soni撰写的博文，主要介绍k-近邻算法（KNN）的工作原理和常见应用。KNN可以说是机器学习算法中最普遍、最简单的分类方法了，其拥有思想简单、易于实现等优点，但是也存在若干
k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。他实现简单，主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别，但是有很多距离度量可以使用，所以本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。
在2008年金融危机期间，银行业认识到，他们的机器学习算法是基于有缺陷的假设。 因此，金融体系监管机构决定需要额外的控制措施，并引入了对银行和保险公司进行“模式风险”管理的监管要求。 银行也必须证明他们理解他们所使用的模型，所以，令人遗憾但是可以理解的是，他们有意地限制了他们技术的复杂性，采用了简单和可解释性高于一切的广义线性模型。 如果你想建立对机器学习的信任，可以尝试像人一样对待它，问它同样的问题。 为了信任AI和机器学习提供的建议，来自所有行业的企业需要努力更好地理解它。 数据科学家和博士不应该是唯
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
本文着重于对基本的MDP进行理解(在此进行简要回顾)，将其应用于基本的强化学习方法。我将重点介绍的方法是"价值迭代"和"策略迭代"。这两种方法是Q值迭代的基础，它直接导致Q-Learning。
人工智能是计算机科学的一个大领域，它模拟计算机中的智能行为。在此基础上，提出了一种基于元启发式（ metaheuristic）的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为，以便迭代地优化数值问题。例如，它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。
这个文章最大的特点是考虑了前后两个轮子的压力，以及最后给出了加速度的计算方法。用的方法也没有多高级，但是讲的比较明白。
KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。
【引子】周末，读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》，很有启发，遂加入个人思考编译成文。
其中第一步 权重的初始化 对模型的训练速度和准确性起着重要的作用，所以需要正确地进行初始化。
摘要：我们扩展了标准的在线最坏情况模型，以适应过去在许多实际场景中可供在线玩家使用的体验。我们通过提前向在线玩家展示对抗性输入的随机样本来做到这一点。在线播放器与在线到达的输入部分的预期最佳值竞争。我们的模型在现有的在线随机模型（例如，从分布中i.i.d中绘制的项目）和在线最坏情况模型之间架起桥梁。我们也以类似的方式（通过揭示样本）扩展在线随机顺序模型。
量子遗传算法就是基于量子计算原理的一种遗传算法。将量子的态矢量表达引入了遗传编码，利用量子逻辑门实现染色体的演化，实现了比常规遗传算法更好的效果。
时间复杂度：，其中，t 为迭代次数，k 为簇的数目，n 为样本点数，m 为样本点维度。
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A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
K-means 是我们最常用的基于距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。
花了几天看了些做社交的好友推荐，现在很多App都有社交场景，本身就是做用户的场景，所以以后肯定要在这块有一些应用。像早期的论坛类的更偏重资讯类的信息，后来像优酷土豆这又是做视频类，网易云音乐做音乐类。豆瓣相对来说还比较全一些，有包含资讯、音乐电台等这些。也用了一些其他做社交场景的App，包括像脉脉、钉钉这些。感觉不是太好，具体原因就是都不是什么认识的人，活跃度也不高。很多App基本上就是属于少数意见领袖，这些人有大量的粉丝。而还有一帮大量用户，他们粉丝不多活跃也不高。本质上来说，还是没有找到他们感兴趣的内容。就跟昨天一样，突然腾讯视频给我推了下2007出的《远古入侵》，这推的太给力了！一部科幻、时空穿越、冒险题材的英剧就应该推给我这样tag的用户。
事实上，特征工程比超参数调优更重要，这是作为一个教训和一个重要的提醒而言的，这将彻底改变在构建任何机器学习模型之前处理问题和数据的方式。
KNN代表“ K最近邻居”，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的
Adam 优化器之旅可以说是过山车（roller-coaster）式的。该优化器于 2014 年推出，本质上是一个出于直觉的简单想法：既然我们明确地知道某些参数需要移动得更快、更远，那么为什么每个参数还要遵循相同的学习率？因为最近梯度的平方告诉我们每一个权重可以得到多少信号，所以我们可以除以这个，以确保即使是最迟钝的权重也有机会发光。Adam 接受了这个想法，在过程中加入了标准方法，就这样产生了 Adam 优化器（稍加调整以避免早期批次出现偏差）！
虽然是个小小的区别！但是在Python里面是重要的。你需要将None和不含任何值的空数据结构区分开。
特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
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