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。
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。
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。
在我们的猫咪识别实例中，这个“想法”的错误率指的是——最优分类器的错误率接近0%，就像一个人可以很轻松的识别它。而且随时可以进行识别，我们希望机器也可以做到这点。 还有一些问题是比较困难的。例如：假设你建立了一个语音识别系统，并且发现有14%的音频杂音非常多，即使一个人也很难听出音频中在说什么。在这种情况下，这个“最优的”语音识别系统的误差大约为14%。 假设在这个语音识别系统中，你的算法效果如下： • 在训练集上的误差 = 15% • 在开发集上的误差 = 30% 在训练集上的效果接君最优误差14%。因此，在偏差和训练集上面进行改进是不会取得太大的效果的。然而这个算法并不适用于开发集；因此，由于方差的原因，在这里有很大的改进空间。 这个例子于上一章节的第三个例子类似，它有在训练集上有15%的误差，在开发集上有30%的误差。如果最优分类器的误差接近于0%的话，则训练集上有15%的误差改进空间非常大，减少偏差是非常有效的。但是如果最优错误率约为14%，那么近乎相同的训练集的数据告诉我们我们分类器是很难提高的。 对于最优错误率远大于0%的问题，这里有一个关于算法错误的更详细的分类。我们继续使用上面的语音识别示例，可以按如下方式分解在开发集上的30%误差。（在测试集上也可以类似进行错误分析） • 最优误差率 (“不可避免的偏差”): 14%. 假设我们认为，即使世界上最好的语言我们仍会有14%的误差，我们可以把这个看作为不可避免的部分。 • 可避免的偏差 : 1%.由训练集上的误差于最优误差的差值计算得到。3 • 方差 : 15%.训练集与开发集上误差的区别。 由我们之前的定义，我们定义这两者关系如下：4 偏差 = 最优误差（不可避免的偏差） + 可避免的偏差 这个可避免的偏差反映了你算法的在训练集上与最优分类器直接的差别。 方差的定义与之前的定义一样，从理论上讲，我们可以通过对大量训练集的训练，将方差减少到接近0%的水平。因此，如果数据量足够大，所有的方差都是可避免的，反之不可避免。
在我们的猫咪识别实例中，这个“想法”的错误率指的是——最优分类器的错误率接近0%，就像一个人可以很轻松的识别它。而且随时可以进行识别，我们希望机器也可以做到这点。 还有一些问题是比较困难的。例如：假设你建立了一个语音识别系统，并且发现有14%的音频杂音非常多，即使一个人也很难听出音频中在说什么。在这种情况下，这个“最优的”语音识别系统的误差大约为14%。 假设在这个语音识别系统中，你的算法效果如下： • 在训练集上的误差 = 15% • 在开发集上的误差 = 30% 在训练集上的效果接君最优误差1
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
素材来源：新浪博客 @能说好动爱生活的刺客 编辑：Emma 摘自：知象科技（微信ID: briphant） 知象科技授权转载，如需再次转载，请联系版权方。 七夕来袭，又到了情侣们大秀恩爱，单身狗们咬牙切齿的季节。本着人道主义关怀，先给大家唱一曲单身狗之歌—— 雌雄双兔傍地走，你还是条单身狗； 两个黄鹂鸣翠柳，你还是条单身狗； 路见不平一声吼，你还是条单身狗； 问君能有几多愁，你还是条单身狗。 听完是不是很想组个复仇者联盟，早上去卖花，晚上去卖套，凌晨去卖药？ 还是你认为社会资源就这么多，拆散一对是一对，于是
七夕来袭，又到了情侣们大秀恩爱，单身狗们咬牙切齿的季节。本着人道主义关怀，先给大家唱一曲单身狗之歌—— 雌雄双兔傍地走，你还是条单身狗； 两个黄鹂鸣翠柳，你还是条单身狗； 路见不平一声吼，你还是条单身狗； 问君能有几多愁，你还是条单身狗。 听完是不是很想组个复仇者联盟，早上去卖花，晚上去卖套，凌晨去卖药？ 还是你认为社会资源就这么多，拆散一对是一对，于是整晚都在大街上溜达，看哪一对不顺眼就冲上去扇姑娘一巴掌然后问她“不是说你爱我吗？” 还是你打算宅在家里重播非诚勿扰，幻想自己站在台上和24位姑娘演皇上选后妃
头条写的是安全，写完有点意犹未尽。想就着话题聊，不过这里又写明了叫机器学习，一咬牙一跺脚，聊一个大一点的话题。
每个组织都面临规划问题：为产品或服务提供有限的受约束的资源（员工、资产、时间和金钱）。OptaPlanner用来优化这种规划，以实现用更少的资源来做更多的业务。 这被称为Constraint Satisfaction Programming（约束规划，这是运筹学学科的一部分）。
这个算法由一个目标/结果变量（或因变量）组成，这个变量可以从一组给定的预测变量（独立变量）中预测出来。 使用这些变量，我们生成一个将输入映射到所需输出的函数。 训练过程一直持续到模型达到训练数据所需的准确度。 监督学习的例子：回归，决策树，随机森林，KNN，逻辑回归等。
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。
本文将主要介绍Aggregation Models，也就是把多个模型集合起来，利用集体的智慧得到最佳模型。 ”
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章，感觉自己写的东西有点烂，于是打算重新来过，无奈时间精力有限，因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文，原文链接如下：
现在机器学习已经变得越来越主流，一些设计模式渐渐浮现。作为CrowdFlowe的CEO，我与许多构建机器学习算法的公司合作过。我发现了在几乎任何一个成功将机器学习应用于复杂商业问题的案例中，都有“人在环中”的运算。它是这样的： 首先，一个机器学习模型先对数据，或者每一个需要标记的视频、图片和文件，做处理。这个模型也给出了一个置信分数（confidencescore），表示这个算法有多大可能做出了正确的判断。 如果置信分数低于了某个值，它会把数据发送给人类，让人类做判断。人类做出的这个新判断既会被应用于处理过
今天，给大家推荐最常用的10种机器学习算法，它们几乎可以用在所有的数据问题上： 1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下，让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序，你觉得这个孩子会怎么做？他（她）很可能会目测人们的身高和体型，综合这些可见的参数来排列他们。这是
1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下，让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序，你觉得这个孩子会怎么做？他（她）很可能会目测人们的身高和体型，综合这些可见的参数来排列他们。这是现实生活中使用线性回归的例子。实际上，这个孩子发现了身高和体型与体重有一定的关系，
R2RT 是一个很有特色的机器学习/人工智能技术博客，作者是一个在 Github 上用户名为 spitis 的机器学习、人工智能专家。这位真名不知为何的专家，目光深邃，擅长对于一些深邃的技术话题娓娓道来，更难得的是作者对于机器学习、特别是深度学习有一个大局观。 他总会反复提醒读者，我们在干什么，讨论什么问题，在人工智能这盘大棋里处于哪个环节。这样的文章在当前的机器学习和深度学习当中，还是非常少见和难得的。 这就是为什么 AI100 决定将这个博客已发表的文章全部翻译出来以飨读者。 这篇文章是这个系列的第
例如方形的左边一半，是实际上为正的样本。右边一半，是实际上为负的样本。那除了算法判断正确的，以外，就是判断错误的样本。
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
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。
快速排序是一种常用的优雅的排序算法，它使用分而治之的策略。 那么分而治之（D&C）是一种怎样的策略呢？ 分而治之 分而治之（D&C）的要点只有两个： 找出简单的基线问题 确定如何缩小问题的规模，使其符合基线条件 D&C不是一种解决问题的算法，而是一种解决问题的思路。比如看下面这个例子： 这是一个数字数组： 你需要将这些数字相加，并返回结果。使用循环可以很轻松地解决这个问题： def sum(arr): """一个数组元素相加的循环""" total = 0 fo
大家好，我是来自于华为的程序员小熊。今天给大家带来一道与贪心算法相关的题目，这道题同时也是字节、苹果和亚马逊等互联网大厂的面试题，即力扣上买卖股票的最佳时机 II。
GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting 和Decision Tree分别是什么？
Spark ML模型选择与调优 本文主要讲解如何使用Spark MLlib的工具去调优ML算法和Pipelines。内置的交叉验证和其他工具允许用户优化算法和管道中的超参数。 模型选择（又称为超参数调整） ML中的一个重要任务是模型选择，或者使用数据来找出给定任务的最佳模型或参数。这也被称为调优。可以针对单个独立的Estimator进行调优，例如LogisticRegression，也可以针对整个Pipeline进行调优。用户可以一次针对整个pipeline进行调优，而不是单独调优pipeline内部的
学习率（Learning Rate）是机器学习和深度学习中一个至关重要的概念，它直接影响模型训练的效率和最终性能。简而言之，学习率控制着模型参数在训练过程中的更新幅度。一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时，提高训练效率。然而，学习率的选择并非易事；过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。
机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。
选自Technica Curiosa 作者：Nishant Shukla 机器之心编译 参与：Jane W 本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者，从事研究机器人机器学习技术。Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者，以及 SpaceX 的机器学习工程师。他还是《Haskell Data Analysis Cookbook》的作者。 TensorFlow 入门级文章： 深度 | 机器学习敲门砖
您需要了解哪些算法在那里，以及如何有效地使用它们。
机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。 在这篇文章中，我挑选了 10 本书，这些书有不同的风格，主题也不尽相同，出版时间也不一样。因此，无论你是
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示，建议从第一篇文章开始看起
原文作者： Jacob Joseph 原文链接：https://blog.clevertap.com/how-to-detect-outliers-using-parametric-and-n
异常值是指距离其他观测值非常遥远的点，但是我们应该如何度量这个距离的长度呢?同时异常值也可以被视为出现概率非常小的观测值，但是这也面临同样的问题——我们要如何度量这个概率的大小呢? 有许多用来识别异常
决策树是最简单的机器学习算法，它易于实现，可解释性强，完全符合人类的直观思维，有着广泛的应用。决策树到底是什么？简单地讲，决策树是一棵二叉或多叉树（如果你对树的概念都不清楚，请先去学习数据结构课程），它对数据的属性进行判断，得到分类或回归结果。预测时，在树的内部节点处用某一属性值（特征向量的某一分量）进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶子节点处，得到分类或回归结果。这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法，决策树的这些规则通过训练得到，而不是人工制定的。
password_hash是PHP5.5以后才加入进来的的算法函数，常用于密码加密。 以前主要md5+salt，早就有的PHP原生函数却知之甚少，今日学习会整理分享下。 password_hash — 创建密码的散列（hash）
LR主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。
在我的统计学硕士学位论文项目过程中，我专注于情感分析的问题。情感分析是自然语言处理的一个应用，目的是识别情感(积极的vs消极的vs中性的)，主观性(客观的vs主观的)和情感状态。我在这个特别的项目上工作了9个多月，同时在Tsiamyrtzis和Kakadiaris教授的监督下使用了几种不同的统计方法和技术。
本文介绍了逻辑回归算法在网络安全领域的应用，包括异常流量识别、网站异常URL识别等，并探讨了如何使用逻辑回归算法解决这些场景中的问题。
每个机器学习项目都有自己独特的形式。对于每个项目，都可以遵循一组预定义的步骤。尽管没有严格的流程，但是可以提出一个通用模板。
一、介绍 目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。 虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需要与环境进行交互。无论我们是学习驾驶汽车还是婴儿学习走路，学习都是基于和环境的相互交互。从互动中学习是所有智力发展和学习理论
大型科技公司通常都主张必须进行算法面试，因为他们的规模过大，无法承受低效代码带来的巨额成本。但一次的算法面试真的能体现一个人真正的实力吗？
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 近几天推送了以决策树为基础模型的，性能优秀，应用广泛的 XGBoost 集成算法。与之相似的，比 XGBoost 发明还早的 GBDT（梯度提升决策树），它们的共同点都是以决策树为基础模型，要想深刻的理解这两种重要的集成算法，如果能更好地理解决策树算法的实现，会有助于理解它们。 下面，我们用源码实现决策树的回归算法，提到决策树一般
上期我们一起学习了强化学习中梯度策略的相关知识， 深度学习算法(第34期)----强化学习之梯度策略实现 今天我们学习强化学习中的马尔科夫决策过程的相关知识。
在Netflix公司，无论是内容平台工程师团队，还是全球产品创意团队都知道，观众在寻找新的节目和电影观看时，封面插图扮演着非常重要的角色。我们可以透过封面插图，揭示故事的独特元素，而这些元素将我们的观众与不同的角色和故事线索联系起来。我们为此感到很自豪。随着我们的原创内容不断增多，我们的技术专家的任务是寻找新的方式来处理不多扩展的资源，并使我们的创意可以摆脱不断增长的令人厌烦的数字宣传需求。其中的一个方法是直接从我们的源视频中采集静态图像帧，以提供更加灵活的原始插图来源。
图片 第一部分:算法概述 算法定义:一系列解决问题的清晰易行的步骤和规则。以编程实现,输入为问题实例,输出为问题解。 算法特征:输入、输出、有穷性、确定性、可行性。算法必须有清晰的输入与输出,步骤必须能在有限时间内结束,为任意输入都可以给出解,并且解得出的结果是正确的。 算法类族:递归算法、迭代算法、确定算法、非确定算法、Exact算法、Heuristic算法等。递归算法通过递归解决子问题,迭代通过循环;确定算法对每组输入都给出同样的输出,非确定算法输出随输入变化。Exact算法可以给出最优解,Heuri
在机器学习的众多子领域中，聚类算法一直占据着不可忽视的地位。它们无需预先标注的数据，就能将数据集分组，组内元素相似度高，组间差异大。这种无监督学习的能力，使得聚类算法成为探索未知数据的有力工具。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是这一领域的杰出代表，它以其独特的密度定义和能力，处理有噪声的复杂数据集，揭示了数据中潜藏的自然结构。
在计算机科学中，贪心算法是一种重要的算法设计策略。它基于一种贪婪的策略，每一步都做出在当前看来最好的选择，希望这样的局部最优解能够导向全局最优解。尽管贪心算法并不总是能找到全局最优解，但在许多情况下，它能够提供相当接近最优解的有效解决方案。
虽然LeetCode里给这道题的难度是Medium，但实际上并不简单，我们通过自己思考很难想到最佳解法。
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