• Machine Learning笔记——单变量线性回归

    图中的函数不存在什么局部最优,而是存在只有一个全局最优。当我们计算这种类型的代价函数的梯度下降时,只要使用线性回归,它总是会收敛到全局最优,因为它自己本身没用其他的局部最优解。Batch梯度下降算法 意味着...
    文章 2018-11-27 1018浏览量
  • 一张地图带你玩转机器学习

    这是一个凸优化问题,可以得到全局最优解,求解时一般采用SMO算法,这是一种分治法,每次挑选出两个变量进行优化,对这两个变量的优化问题求公式解。优化变量的选择使用了KKT条件。支持向量机是一种判别模型,既支持...
    文章 2018-07-22 2646浏览量
  • [机器学习Lesson3]梯度下降算法

    注意,虽然梯度下降一般容易受到局部极小值的影响,但我们在线性回归中所提出的优化问题只有一个全局,没有其他局部最优解,因此梯度下降总是收敛(假定学习率α不是太大)到全局最小值。实际上,j是凸二次函数。...
    文章 2018-04-09 1077浏览量
  • DataOps 助力容量管理-Project 迁移优化应用实践

    线性规划求解最优迁移策略 这一步的目的是挑选出最合适的project迁移到最合适的集群。迁移影响的量化估计:分析本次迁移对集群资源水位和带宽消耗会产生什么影响,因为现实场景较复杂,存在跨集群复制等问题,有些...
    文章 2018-08-30 2506浏览量
  • NIPS 2018论文解读|基于条件对抗网络的领域自适应方法

    什么是多线性映射?通俗点说就是,f(x)→y 是单映射,f(x,y)→z 是双映射,以此类推。线性呢?当固定其他自变量时,f 对未固定的那个自变量满足线性性(就是可加性、数乘不变),维基百科上对多线性映射的解释太抽象...
    文章 2018-11-27 2599浏览量
  • 《机器学习系统设计:Python语言实现》一导读

    第9章着眼于一些设计策略,以确保你的机器学习系统最优。我们将学习模型选择和参数调优技术,并将所学知识应用于一些案例研究之中。目 录 第1章 机器学习的思维1.1 人机界面1.2 设计原理1.3 总结第2章 工具和...
    文章 2017-05-02 1862浏览量
  • 应用统计学与R语言实现学习笔记(九)——线性回归

    回归模型(regression model)——回答“变量之间是什么样的关系?方程中运用1个数值型因变量(响应变量)作为被预测的变量;1个或多个数值型或分类型自变量(解释变量)作为用于预测的变量。主要用于预测和估计。回归模型...
    文章 2017-06-13 1185浏览量
  • 机器人快跑!伯克利和CMU联合开发两足机器人,两条细...

    通过对系统动力学中的非线性进行推理,并利用最近最优控制和非线性控制技术的进展,伯克利小组可以在提供形式的稳定性和安全性保证的同时,以简单紧凑的形式指定控制目标和期望的机器人行为。这意味着,这种机器人...
    文章 2018-06-29 1660浏览量
  • 揭秘深度学习成功的数学原因:从全局最优性到学习表征...

    例如,局部熵——Entropy-SGD 最小化的损失,是 HamiltonJacobi-Bellman 偏微分方程的解,因此可写成一个惩罚贪婪梯度下降的随机最优控制问题。这个方向进一步导致具备良好经验性能的 SGD 变体和凸优化标准方法(如 ...
    文章 2017-12-25 3513浏览量
  • 简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

    但对 logistic 函数而言,平方误差函数是一个非凸函数,利用梯度下降算法,它将无法保证找到损失函数的全局最优解。图 13:非凸函数 对 logistic 函数,我们需要其他的损失函数: 图 14: 图 15: 如果 y=1,而 h(x)=1 ...
    文章 2017-08-02 1926浏览量
  • 还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧(附...

    不可能存在对于数据集中的所有数据点最优的单个值,因为数据的密度可能变化。在密集区域中,较小的值通常与较稀疏的区域相比更合适。任何特定值在所有其他数据点上诱发概率分布。这个分布有一个 该分布具有随着增加...
    文章 2018-01-22 5734浏览量
  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    学习的方面(比如卷积核),它到底学习到的是什么?模型结构设计方面(比如卷积层数量、卷积核数量、池化策略、非线性函数的选择),为什么某些组合会优于其他组合呢?求解这些问题的答案,不仅有利于我们更好地理解...
    文章 2018-05-07 4618浏览量
  • 关于如何解释机器学习的一些方法

    线性单调函数:由线性回归算法创建的函数可能是容易解释的一类模型了。这些模型被称为『线性的、单调的』,这意味着任何给定的自变量的变化(有时也可能是自变量的组合,或者自变量的函数的变化),因变量都会以...
    文章 2017-05-16 1940浏览量
  • 你会给想学习机器学习的软件工程师提出什么建议?

    这种“局部最优即全局最优”的问题就是凸优化问题。(如果你在集合的任意两点间画一条直线,整条线始终在集合范围内,则这个集合是一个凸集合;如果你在一条函数曲线的任意两点间画一条直线,这两点间的函数曲线始终...
    文章 2017-10-16 821浏览量
  • 搜索双链路实时计算体系@双11实战

    基本的思路就是:先用MAB从有限的离散策略集合里面选出最优策略,然后在最优策略基础上用ZeroOrderOpt做连续参数空间的进一步寻优。在寻优过程中会不断把当前的最优策略全量到接受桶。3.2.2 Multi-Armed Bandit 根据...
    文章 2016-01-11 13168浏览量
  • 量子计算来了,你的所有密码,即将被破解!

    现在的机器学习,往往试图通过样本学习得出问题的最优解,往往这需要庞大的算力支撑,当算力不够,它在短时间得出的解决方法经常不是最优的。据说如果能同时控制 50 个量子比特做运算,那么它的算力就将远远超过现在...
    文章 2018-05-16 990浏览量
  • 带你读《基于浏览器的深度学习》之一:深度学习

    虽然你有了分类器的综合损失函数,但是你不可能为了提高整体模型的效果而开始调单个嵌入层的权重,因为每个层将其损失增加到总的损失中。这就是为什么神经网络在 20 世纪 60 年代没有广泛流行起来。为了适当调整...
    文章 2019-11-12 507浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——个性化推荐和资源分配在金融...

    我们用后悔度(Regret)来衡量算法的有效性:在整个的T轮推荐里面,我们算法的行为,和如果我们知道所以隐含参数的情况下应该选择的最优行为之间的差别。我们没有办法展开很多的细节,只能说我们的结果是在T轮中,...
    文章 2017-09-01 1164浏览量
  • 《仿人机器人原理与实战》一3.2 动态平衡与仿人机器...

    调节PI控制器的工作包括确定比例常数PC和积分常数IC的最优值,通常比调节P控制器更具有挑战性。PID控制与纯P控制器类似,PI控制器也会在某些变量叠加时引起不稳定。为了解决不稳定性,可以用微分项(等同于电源中的...
    文章 2017-06-21 1020浏览量
  • 可用于实时应用的启发式搜索

    IDA*在最优解法方面和A*有着相同的特性,并且扩展相同实例的点,进一步说,就像是在一个指数树上的A*,但是它仅使用线性空间。A*和IDA*共同的缺点是:他们在实践中运行所发费的时间非常多。这是获得最优解法不可避免...
    文章 2017-08-01 1077浏览量
  • 机器学习 101:一文带你读懂梯度下降

    最深的山谷是最优的全局最小值,这是我们的目标。根据球开始滚动的位置,它可能停在某一个山谷的底部。但不是最低的。这叫做局部极小值,在我们的模型中,山谷就是误差面。注意,在类比中,并不是所有的局部极小值都...
    文章 2019-07-05 1701浏览量
  • 《机器学习系统设计:Python语言实现》一1.2 设计...

    大多数算法首先会找到一个可行解,然后通过调整决策变量,进行迭代改进,以此来发现最优解。使用线性规划技术可以相当好地解决许多优化问题。其中假设目标函数和所有约束与决策变量呈线性关系。如果这些关系并非是...
    文章 2017-05-02 2165浏览量
  • 机器学习模型效果评估指标

    这个曲线和ROC曲线是相关联的(有兴趣的读者可以自己研究一下,精确率和假正率的关系是什么?和召回率的关系是什么?如ROC曲线一下,比较不同的精确率—召回率曲线也是很困难的。因此也需要一个数字的度量来表征精确...
    文章 2020-08-12 676浏览量
  • 独家|一文读懂优化算法

    模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程,遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌...
    文章 2017-10-10 2201浏览量
  • 用DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

    这是基于以下直觉:如果下一个时间步长的序列的最优值 对所有可能的动作都是已知的,则最优策略是选择最大化 预期值的动作 (1) 假设你处在状态S1,你从表格(第3段有解释)中获知了所有可能动作的Q*值,然后选择了...
    文章 2017-10-10 3820浏览量
  • 再谈量子计算机:中国队有...基本原理是什么,又长什么样

    计算结束后,每个量子比特都以“0”或“1”的状态呈现,最终的状态就会是待解决问题的最优解或近似最优解。也有一段视频推荐,同样是英文原声~ 如何编程 D-Wave 2000Q系统提供了一个标准的网络API(基于RESTful服务...
    文章 2018-01-16 608浏览量
  • INTERSPEECH 2017系列|语音识别技术之声学模型

    基于统计建模框架,对于给定语音波形序列O,我们可以采用贝叶斯决策的最大后验概率(Maximum A Posteriori,MAP)估计得到最优的输出序列W*,公式表达如图1所示。其中条件概率P(O|W)表示模型生成观察序列的概率,...
    文章 2017-12-02 5539浏览量
  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    右下角的第二象限是简单模型加上微观特征,有名的就是大家熟知的谷歌Adwords,用线性模型加上千亿特征做出了世界顶尖的广告点击率预估系统。左上角的第三象限是复杂模型加宏观特征,也有诸多知名公司做出了非常好...
    文章 2018-01-08 994浏览量
  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    右下角的第二象限是简单模型加上微观特征,有名的就是大家熟知的谷歌Adwords,用线性模型加上千亿特征做出了世界顶尖的广告点击率预估系统。左上角的第三象限是复杂模型加宏观特征,也有诸多知名公司做出了非常好...
    文章 2017-08-01 863浏览量
  • DP之矩阵连乘问题

    代码也跟最优二叉查找树的控制逻辑相似: package Section8;第八章 动态规划 课后习题:矩阵连乘*/ public class MatEven { param args public static void main(String[]args){ TODO Auto-generated method stub ...
    文章 2017-11-02 990浏览量
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