首次适应(First Fit)算法：空闲分区以地址递增的次序链接。分配内存时顺序查找，找到大小能满足要求的第一个空闲分区。
最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。在内存中表示图有很多种方法，但是最简单的是邻接表。在这种表示中，每个节点包含了一系列指向任意邻近节点的指针。图中的完整节点集合可以存储在标准的数据结构容器里。下图演示了简单的图的可视化形象和数据表示。
粒子群优化算法是通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。
悬崖寻路问题（CliffWalking）是强化学习的经典问题之一，智能体最初在一个网格的左下角中，终点位于右下角的位置，通过上下左右移动到达终点，当智能体到达终点时游戏结束，但是空间中存在“悬崖”，若智能体进入“悬崖”则返回起点，游戏重新开始。本案例将结合Gym库，使用Sarsa和Q-learning两种算法求解悬崖寻路问题的最佳策略。
选择架构是构建任何AI模型的关键步骤，但是说起来容易做起来难。除了由“ AutoML”系统生成的可根据基本任务概述工作的内容之外，关于模型架构的设计还要结合历史先例、领域内的知识以及反复试验的获得的知识。
大数据文摘作品 人生中，你总是时刻面临重大抉择： 想在有限的时间里找到最心仪的公寓，却不知道什么时候做最后的决定； 你知道股市有风险投资需谨慎，可没人告诉过你什么时候可以赌一把； 而在这个特殊的日子你可能更想知道，如何锁定那个最有可能跟你终成眷属的另一半这些似乎都是无法重复的选择，没有人知道你的决定是不是最佳答案。 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】。 那么37法则是如何得出来的，在生活中，这
进程运行时，若其访问的页面不在内存而徐将其调入，但内存已无空闲时间时，就需要从内存中调出一页程序或数据，送入磁盘的对换区。 而选择调入页面的算法就称为页面置换算法。好的页面置换算法应有较低的页面更换频率，也就是说，应将以后不会再访问或者较长时间不会再访问的页面先调出。
弗洛伊德算法（Floyd算法）是一种用于寻找加权图中最短路径的算法。在监控软件中，可以使用弗洛伊德算法来帮助优化路线规划或者监控摄像头的布局。
来自瑞士电信和EPFL的研究者提出了一种评价NAS搜索阶段的测试基准。他们发现，最先进的三种NAS算法DARTS、NAO、ENAS往往与随机搜索完全相同，甚至在某些情况下还不如随机搜索。
引言：本文超级干货，详细介绍了Brandit算法和A/B测试孰优孰劣，建议慢慢咀嚼。
之前介绍了【LeetCode 买卖股票的最佳时机】系列一共六道题目，这里把之前的题解还有题目链接汇总一下，方便大家查找。
1. PSO的基本思想： “自然界的蚁群、鸟群、鱼群、羊群、牛群、蜂群等，其实时时刻刻都在给予我们以某种启示，只不过我们常常忽略了大自然对我们的最大恩赐！”——马良教授 粒子群算法的思想源于对鸟群捕食
弗洛伊德算法（Floyd算法）是一种用于寻找加权图中最短路径的算法。在文档管理软件中，可以使用弗洛伊德算法来帮助优化路线规划或者监控摄像头的布局。
简介爬山算法是一种局部择优的方法，采用启发式方法，是对深度优先搜索的一种改进，它利用反馈信息帮助生成解的决策。
图像修复(Image Inpainting)技术，又称为图像填充(Region Filling)或物体删除(Object Removal)技术，是一种通过背景填充、替换的方法，去除图像中指定区域的算法，最终目标是达到用户难以感知感知、效果自然的图像修复。
1 大数据时代，数据挖掘和机器学习的一大挑战就是维数灾难，特征选择是缓解维数灾的一种有效方法。
为什么需要做算法题？大家其实都有发现在这一段2020年开始，各大公司对于前端的面试中，都不同程度的加入了算法题的测试，其中让大家最有感悟的就是字节跳动的前端面试，加入了大量的算法考验，其中不乏有很多在LeetCode上的中等以及困难题目，我也在知乎上发起了一个提问。浏览量上百万，也得到了很多的评论。
当我们需要对数据集进行聚类时，我们可能首先研究的算法是 K means, DBscan, hierarchical clustering 。那些经典的聚类算法总是将每个数据点视为一个点。但是，这些数据点在现实生活中通常具有大小或边界（边界框）。忽略点的边缘可能会导致进一步的偏差。RVN算法是一种考虑点和每个点的边界框的方法。
来源： 新智元 授权转载 2017年2月27日，第89界奥斯卡诸项大奖名单新鲜出炉，《月光男孩》战胜呼声甚高的《爱乐之城》拿下最佳影片。大奖公布之前，著名的群体智能预测网站的Swarm AI再出手预
【新智元导读】 2017年2月27日，第89界奥斯卡诸项大奖名单新鲜出炉，《月光男孩》战胜呼声甚高的《爱乐之城》拿下最佳影片。大奖公布之前，著名的群体智能预测网站的Swarm AI再出手预测，今年它虽然保持着75%的胜率，但是却预测错了两项大奖。这是怎么回事？群体智能和群体智能预测原理是什么？本文带来详细解读。 2017年2月27日，第89界奥斯卡诸项大奖名单新鲜出炉： 最佳影片：Moonlight（月光男孩） 最佳导演：amien Chazelle ， La La Land（ 爱乐之城） 最佳男主角：Ca
下面将记录粒子群算法的框架和优化过程。 若要实际使用，可使用matlab自带的粒子群算法调用函数，详情见最后一节的使用案例。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是20世纪90年代兴起的一门学科，因其概念简明、实现方便、收敛速度快而为人所知。粒子群算法的基本思想是模拟鸟群随机搜寻食物的捕食行为，鸟群通过自身经验和种群之间的交流调整自己的搜寻路径，从而找到食物最多的地点。其中每只鸟的位置/路径则为自变量组合，每次到达的地点的食物密度即函数值。每次搜寻都会根据自身经验（自身历史搜寻的最优地点）和种群交流（种群历史搜寻的最优地点）调整自身搜寻方向和速度，这个称为跟踪极值，从而找到最优解。
在计算机网络中，路由器的一个很重要责任就是要在端对端的节点中找出一条最佳路径出来，通过自己与相邻节点之间的信息，来计算出从自己位置到目的节点之间的最佳线路，这种算法我们可以理解为路由算法。
路由的模式又主要分为「静态路由」和「动态路由」。静态路由协议是由网络管理员手动输入配置的，适用于小型的不太复杂的网络环境中，或者有特定需求的网络场景中。而动态路由协议是现代计算机网络中最为常用的一种方式。动态路由算法能够根据网络拓扑结构去适应流量的变化。
Adam 优化器是深度学习中最流行的优化器之一。它适用于很多种问题，包括带稀疏或带噪声梯度的模型。其易于精调的特性使得它能够快速获得很好的结果，实际上，默认的参数配置通常就能实现很好的效果。Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。Adam 对每个参数使用相同的学习率，并随着学习的进行而独立地适应。此外，Adam 是基于动量的算法，利用了梯度的历史信息。基于这些特征，在选择优化算法时，Adam 往往是「当仁不让」。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注。而为了让观众能够更好地选择适合自己口味的电影，推荐系统成为了一个备受关注的研究领域。协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。
2017奥斯卡大奖揭晓，技术解析群集智能AI如何成功预测12项。 2017年2月27日，第89界奥斯卡诸项大奖名单新鲜出炉，《月光男孩》战胜呼声甚高的《爱乐之城》拿下最佳影片。大奖公布之前，著名的群体
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
今天给大家介绍的是ASCOUNTS of chemical research上有关连续流的文章 "Feedback in Flow for Accelerated Reaction Development"
往期文章层次聚类与聚类树、比较聚类与聚类簇划分介绍了层次聚类的使用，今天为大家介绍非层次聚类的使用。非层次聚类（non- hierarchical clustering）是对一组对象进行简单分组的方法，其分类依据是尽量使得组内对象之间比组间对象之间的相似度更高，在分析之前需要预设小组的数目。非层次聚类需要首先有个预设的结构，比如假设有k个类群，那么将所有对象任意分为k组，然后在这个基础上不断进行替换迭代，来达到最优化的分组结果。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 波波，Donna 在机器学习领域，“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之，没有一种算法是完美的，可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点，对于解决监督学习问题（如预测建模问题）尤其重要。 我们不能总说神经网络就是比决策树好，反之亦然。影响算法性能的因素有很多，比如数据集的大小和结构。 因此，对于自己的问题，要尝试多种不同的算法，并使用测试数据集来评估各个算法的性能，以选出效果最优的那一个。 当然，前面所尝试的算法必须要适
K邻近算法的缺点是你需要坚持整个训练数据集。学习向量量化算法（或简称LVQ）是一种人工神经网络算法，允许您选择要挂起的训练实例数量，并准确了解这些实例应该是什么样子。
Sigmoid 函数是一种阶跃函数（step function）。 在数学中，如果实数域上的某个函数可以用半开区间上的指示函数的有限次线性组合来表示，那么这个函数就是阶跃函数。而数学中指示函数（indicator function）是定义在某集合X上的函数，表示其中有哪些元素属于某一子集A。 两种坐标尺度下的Sigmoid函数图 如下：
在一个商店里，顾客需要购买一些商品。他们需要按照价格从低到高排序，以便更容易地找到他们想要的商品。
随着深度强化学习的快速发展，AI 已经在围棋等信息完整的游戏中战胜了人类专业玩家。然而，「星际争霸」等信息不完整游戏的研究还没有取得同样的进展。这类研究的一大问题是，它们很少从理论和量化的角度考虑对其训练和结果进行评估，因此效果难以保证。
什么叫做回归呢？举个例子，我们现在有一些数据点，然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合（该曲线称为最佳拟合曲线），这个拟合过程就被称为回归。 利用Logistic回归进行分类的主要思想是： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 这里的”回归“一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的嘴阀就是寻找最佳拟合曲线，使用的是最优化算法。 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 使用数据类型：数值
动态规划 , 英文名称 Dynamic Programming , 简称 DP , 不是具体的某种算法 , 是一种算法思想 ;
吴恩达的《Machine Learning Yearning》主要讲的是如何构建好的机器学习项目。这本书包含了很难在其他地方找到的实际见解，其格式很容易与队友和合作者分享。大多数人工智能技术课程都会向你解释不同的 ML 算法如何在框架下工作，但是这本书教你如何实际使用它们。如果你渴望成为人工智能的技术领导者，这本书将帮助你的道路。历史上，学习如何对人工智能项目做出战略决策的唯一方法是参加研究生课程或获得在公司工作的经验。《Machine Learning Yearning》是有助于你快速获得这种技能，这使你能够更好地建立复杂的人工智能系统。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
算法复杂度用于定义问题的难度，另外也有助于开发最优化的算法，算法复杂度能够通过分析最坏情况来降低输入数据对算法性能的影响。
看文章之前先看一个相关小视频（55s, 2.86M）： 1. PSO的基本思想： “自然界的蚁群、鸟群、鱼群、羊群、牛群、蜂群等，其实时时刻刻都在给予我们以某种启示，只不过我们常常忽略了大自然对我们的
使用 IR 方法论和指标用于推荐系统的评估在近年来发展迅速，已成为该领域中的常用实践方法，其将理解推荐看成排序任务 [14]。然而 IR 指标已被发现在推荐受欢迎条目（即很多人知道、喜欢、评分或交互的条目 [4,21,35]）的奖励算法中有很强的偏见。同时，当前最佳的推荐算法也被发现在推荐多数人喜欢的条目时存在显而易见的偏见 [21]。人们可能自然地对常用的实验设置和最佳算法真实输出的可靠性提出质疑。
综上，选择合适的压缩算法需要根据数据的特点和需求来权衡压缩比和压缩速度，同时考虑系统资源和数据类型等因素。在实际应用中，可以尝试使用不同的压缩算法，通过实验和性能测试来选择最佳的压缩算法。
超参数调优是机器学习例程中的基本步骤之一。该方法也称为超参数优化，需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。机器学习算法需要用户定义的输入来实现准确性和通用性之间的平衡。这个过程称为超参数调整。有多种工具和方法可用于调整超参数。 我们整理了一份用于调整机器学习模型超参数的前八种方法的列表。 1 贝叶斯优化 贝叶斯优化已成为机器学习算法超参数调整的有效工具，更具体地说，适用于深度神经网络等复杂模型。它提供了一个有效的框架来优化昂贵的黑盒功能，而无需知道它的形式。它已应用于多个领域，包括学习最优机器人力学、序列
连续分配方式，是指为一个用户程序分配一个连续的内存空间。它主要包括单一连续分配、固定分区分配和动态分区分配。
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