我的计算机网络专栏，是自己在计算机网络学习过程中的学习笔记与心得，在参考相关教材，网络搜素的前提下，结合自己过去一段时间笔记整理，而推出的该专栏，整体架构是根据计算机网络自顶向下方法而整理的，包括各大高校教学都是以此顺序进行的。 面向群体：在学计网的在校大学生，工作后想要提升的各位伙伴，
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。
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。
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
路径规划是指在给定起点和终点的情况下，确定一条从起点到终点的最佳路径的过程。它是计算机科学、人工智能和自动化领域中的一个重要问题，广泛应用于自动驾驶、物流配送、无人机导航等领域。
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。
上一次的强化学习简介中我们提到了强化学习是一种试错学习，没有直接的指导信息，需要用户不断地与环境进行交互，通过试错的方式获得最佳策略。这一节我们将从一个简单的单步强化学习模型进行进一步理解。
链接：https://wei2624.github.io/MachineLearning/
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。
特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。这是我们实际上无法克服的物理限制。我们能做的是充分利用我们的管道。我们面临着不同的可能性，最方便的两个是：
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。
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
k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。
贪心算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择，以期望最终达到全局最优解。
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"
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。
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
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。
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松，当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后，该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数，移动的准确度提高到 82%（这一移动非常重要，任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点！）。很兴奋，我开始调整其
最近清华大学、微软研究院和东北大学的一项新研究表明，利用传统进化算法来处理提示词工程中的问题，可以大大提升效率。
该文介绍了如何使用dlib库实现一个无参数、无梯度的黑盒优化算法，该算法可以用于机器学习和深度学习中的超参数优化，并且与现有的方法相比具有更好的性能。该算法可以用于解决机器学习中的特征选择问题，以及机器学习、深度学习中的超参数优化问题。
路由选择协议的核心是路由选择算法，也即路由选择与更新算法。 因特网路由选择协议可以分为两大类： 内部网关协议（IGP）：把一个自治系统内部路由交换信息所用的任何信息统称为内部网关协议。目前因特网常用的有RIP、OSPF和IGRP。 外部网关协议（EGP）：两个自治系统间传递网络可达性信息所用的协议称为外部网关协议。 内部网关协议RIP： 路由信息协议（RIP）使用距离向量法更新路由表，常用于小型自治系统。 距离向量算法要求每个路由器在路由表中列出到所有已知目的网络的最佳路由，并且定期把自己的路由表副本发送给
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。
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。
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。
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。
大家好，今天我要开始一个名为“每个程序员都应该知道的算法”的系列。在本系列中，我们将研究各种算法，例如搜索，排序，图形，数组等。
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。
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。
从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 一、分类基本介绍 物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题
爬山算法即是模拟爬山的过程，随机选择一个位置爬山，每次朝着更高的方向移动，直到到达山顶，即每次都在临近的空间中选择最优解作为当前解，直到局部最优解。这样算法会陷入局部最优解，能否得到全局最优解取决于初始点的位置。初始点若选择在全局最优解附近，则就可能得到全局最优解。
来源：blog.dlib.net 作者：Davis King 【新智元导读】本文介绍了一个名为LIPO的全局优化方法，这个方法没有参数，而且经验证比随机搜索方法好。基于此，作者提出了MaxLIPO和置信域方法混合使用的优化方法，在所有测试中，都取得了最优结果，而且不需要任何参数。你还在手动调参？不如试一下更好的方法。 有一个常见的问题：你想使用某个机器学习算法，但它总有一些难搞的超参数。例如权重衰减大小，高斯核宽度等等。算法不会设置这些参数，而是需要你去决定它们的值。如果不把这些参数设置为“良好”的值，这个
将拿到的训练数据，分为训练和验证集，以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集，然后经过4次（组）的测试，每次都更换不同的验证集，即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。由于是将数据分为4份，所以我们称之为4折交叉验证。
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。
美国卡耐基梅隆大学发布消息称，可辅助集体决策的人工智能系统已经上线。 有争议的总统选举可能引起人们关于当下投票制度能否选出最佳候选人这一问题的质疑。尽管美国人的投票方式不会发生任何改变，但有一项新的在线服务RoboVote.org可使任何人都能使用最先进的投票方法，从而做出最佳群体决策。 RoboVote是卡耐基梅隆大学和哈佛大学共同开展的一个项目。它的作用不仅仅是汇总选票，因为所有在线调查工具都已经具备了这个功能。该网站由人工智能驱动，并结合了数十年社会选择研究智慧，以最佳方式结合意见、喜好和兴趣以促成集
最佳实践（Best Practices）是指在特定领域或特定任务中，被广泛认可并被认为是最有效、最高效、最安全的方法或做法。它们是基于经验、实践和研究得出的，旨在提供一种可靠的指导，以帮助人们在特定情境下取得良好的结果。
贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次贪心选择得出最优值（或较优解）的一种解法
选自Medium 作者：Thomas Simonini 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中，你将学到：（1）Q-
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
【IT168 资讯】在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法能够适用每一个问题，而且它对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 📷 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。 因此，你应该为你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择胜出者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习任务的地方。打一个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器、扫帚或拖把，但是你不会
【磐创AI导读】：对于想要了解机器学习的新手，本文为大家总结了数据科学家最经常使用的十大机器学习算法来帮助大家快速入门。如果喜欢我们的文章，欢迎点赞、评论、转发到朋友圈~想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
本文将介绍四种基本的聚类算法—层次聚类、基于质心的聚类、最大期望算法和基于密度的聚类算法，并讨论不同算法的优缺点。
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。
机器学习中，有一个称为“ No Free Lunch ”的定理。简单来说，与监督学习特别相关的这个定理，它指出没有万能算法，就是用一个算法能很好地解决每个问题。
数据聚类是搭建一个正确数据模型的重要步骤。数据分析应当根据数据的共同点整理信息。然而主要问题是，什么通用性参数可以给出最佳结果，以及什么才能称为“最佳”。
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。
Andrew NG是计算机科学家，执行官，投资人，企业家，也是人工智能领域的领先专家之一。 他是百度的前任副总裁兼首席科学家，是斯坦福大学的兼职教授，是最受欢迎的机器学习在线课程的创建者之一，Coursera.com的联合创始人以及Google Brain的前负责人。 在百度，他的积极参与将人工智能团队扩展到数千人。
在Ceph集群中，数据分布和负载均衡是通过以下策略和算法来实现的，并且这些技术在大规模集群中具有一定的优势。
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