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    线性最优控制出问题什么情况

    的搜索结果
  • Machine Learning笔记——单变量线性回归

    学习者:阳光罗诺 来源:吴恩达 机器学习课程 在监督学习的问题中,预测房价属于一个例子对于一个监督学习,就需要有相对应的训练数据集,训练集(Training Set):主要用于建立模型在机器学习中,样本一般分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集...

    文章 Soler索莱尔HO 2018-11-27 976浏览量

  • DataOps 助力容量管理 - Project 迁移优化应用实践

    Maxcompute(原ODPS)是阿里唯一的自研大数据平台,平台承载了不可丢失的交易数据。内部是一个逻辑统一大数据池, EB级数据透明的相互依赖。但其在物理上却是横跨多地域庞大数量构成的集群组合. 这在容量问题上面会带来物理资源瓶颈无法满足业务需求的巨大挑战。 ——对于集群(cluster),存...

    文章 技术小能手 2018-08-30 2393浏览量

  • 一张地图带你玩转机器学习

    [ 导读 ]很多人在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受:所学的知识零散、不系统,缺乏整体感,这是普遍存在的一个问题。这篇文章对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结,整理出它们之间的关系,以及每种算法的核心点,各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图,以帮助大家更好的理解和记忆这些算法。 下...

    文章 技术小能手 2018-07-22 2587浏览量

  • [机器学习Lesson3] 梯度下降算法

    1. Gradient Descent(梯度下降) 梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。 1.1 线性回归问题应用 我们有一个函数J(θ0,θ1),要使其最小化minJ(θ0,θ01): Outline 对θ0,θ...

    文章 mantoudev 2018-04-09 1025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?

    本文讲的是你会给想学习机器学习的软件工程师提出什么建议?, 原文地址:What would be your advice to a software engineer who wants to learn machine learning? 原文作者:Alex Smola 译文出自:掘...

    文章 玄学酱 2017-10-16 737浏览量

  • 简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

    神经元 先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构(来自维基百科 “树突” 词条) 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道,其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至树突上。神经细胞可以视为有两种状态的...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1742浏览量

  • 机器人快跑!伯克利和CMU联合开发两足机器人,两条细腿,一马平川

    还记得波士顿动力那些灵活的机器人么,避障碍爬楼梯甚至送快递,在各种地形随意穿梭。 现在,加州大学伯克利分校和卡内基梅隆大学的实验室研发出了一款更灵活的腿形机器人ATRIAS,它们可以像人类一样可以在崎岖的地形上行走,跨越障碍物,并且,不会受障碍物高度和相隔距离的影响。 也就是说,即使地面环境是随机...

    文章 技术小能手 2018-06-29 1575浏览量

  • 可用于实时应用的启发式搜索

    实时启发式搜索:第一个结果 联合编译:章敏、陈圳 摘要 现有的启发式搜索算法不能在找到完整的解决方案之前采取行动,所以它们不适用于实时应用。因此我们提出了一种极大极小前向搜索(minimax lookahead search)的特殊情况来处理这一问题,还提出了一种能显著提升该算法的效率的类似于 α...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1027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不变性

    近年来,深度学习大获成功,尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别任务上的突出表现。然而,由于黑箱的存在,这种成功一度让机器学习理论学家颇感不解。本文的目的正是要揭示深度学习成功的奥秘。通过围绕着深度学习的三个核心要素——架构、正则化技术和优化算法,并回顾近期研究,作者为深层网络的若干属性,如全局最...

    文章 技术小能手 2017-12-25 3426浏览量

  • 《机器学习系统设计:Python语言实现》一1.2 设计原理

    .本节书摘来自华章出版社《机器学习系统设计:Python语言实现》一书中的第1章,第1.2节,作者 [美] 戴维·朱利安(David Julian),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.2 设计原理 我们经常拿系统设计和其他事物的设计进行类比,例如建筑设计。在一定程度上,这种...

    文章 华章计算机 2017-05-02 2091浏览量

  • 关于如何解释机器学习的一些方法

    到现在你可能听说过种种奇闻轶事,比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦,预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦,或者预测一位消费者是否会点击一个广告啦,等等。甚至于,机器学习算法还能驾驶汽车,以及预测大选结果!… 呃,等等。它真的能吗?我相信它肯定可以,但是...

    文章 小旋风柴进 2017-05-16 1872浏览量

  • 搜索双链路实时计算体系@双11实战

    该文章来自阿里巴巴技术协会(ATA)精选集  0. 前言 何为双链路实时计算体系?微观实时计算链路 a) 最细粒度商品/店铺/用户数据的实时 b) 底层模型的实时宏观实时计算链路 相比微观实时,宏观实时的对象粒度更粗,更上层 a) 以实时效果为目标,基于bandit learning的实时策略寻优...

    文章 曾xiaoyi 2016-01-11 12850浏览量

  • 令人拍案叫绝的Wasserstein GAN

    在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wassertein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodf...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1193浏览量

  • 还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧(附Python/R代码)

    假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音? 这是否让你感到不知所措?当我第一次遇到这种情况,我简直全身发麻。想知道如何挖掘一个多维数据...

    文章 技术小能手 2018-01-22 5604浏览量

  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    第一章 引言 一、本文动机 过去几年,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上(通常简称为 ConvNet 或 CNN),在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但相对而言,对这些方法的理论理解及对结果的解释还比较浅薄。 实际上,计算机视觉领域的很...

    文章 技术小能手 2018-05-07 4394浏览量

  • 再谈量子计算机:中国队有何突破;基本原理是什么,又长什么样

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 继续谈谈量子计算。 昨天,中科院召开发布会正式宣布:“世界首台超越早期经典计算机的光量子计算机在中国诞生”。 这件事当然要点赞,不过也要有正确的姿势。 几个要点 有人在激动之余,把这件事理解为“世界第一台量子计算机诞生”,这显然就不对了。也没有正确理解...

    文章 行者武松 2018-01-16 592浏览量

  • 预测分析:R语言实现.

    数据科学与工程技术丛书 预测分析:R语言实现 Mastering Predictive Analytics with R [希] 鲁伊·米格尔·福特(Rui Miguel Forte) 著 吴今朝 译 图书在版编目(CIP)数据 预测分析:R语言实现/(希)鲁伊·米格尔·福特(Rui ...

    文章 华章计算机 2017-05-02 8372浏览量

  • 带你读《深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器 学习与深度学习平台》之三:机器学习概述

    点击查看第一章点击查看第二章第3章 机器学习概述 机器学习(Machine Learning,ML)是实现人工智能的一种方法,它来源于早期的人工智能领域,是人工智能研究发展到一定阶段的必然产物。机器学习可以分为以支持向量机为代表的统计学习和以人工神经网络为代表的深度学习。统计学习模型参数往往是可解...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-01 1220浏览量

  • 独家 | 一文读懂优化算法

    一、前言 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,禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程,神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧...

    文章 行者武松 2017-10-10 2066浏览量

  • SVM-VC维和结构风险最小化

    支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上。 置信风险: 分类器对 未知样本进行分类,得到的误差。 经验风险: 训练好的分类器,对训练样本重新分类得到的误差。即样本误差 结构风险:置信风险 + 经验风险 结构风险最小化就是为了防止过拟合而提出来的策略,贝叶斯估计中最大...

    文章 武耀文 2017-05-03 755浏览量

  • 业界 | 每天1800万单,1小时送到,美团外卖如何优化配送模型?

    在4月13号刚结束的O'Reilly和Intel AI Conference上,美团点评的配送算法策略架构师郝井华博士详细介绍了美团外卖即时配送业务的重难点,让我们来看看大数据文摘整理的演讲精华。 郝井华,美团点评研究 美团外卖是全球最大的外卖平台,以及全球最大的即时配送平台。其共有骑手60万,...

    文章 技术小能手 2018-04-16 2139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

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 近日,全球最顶级大数据会议Strata Data Conference在京召开。Strata大会被《福布斯》杂志誉为“大数据运动的里程碑”,吸引了大数据、人工智能领域最具影响力的数据科学家与架构师参会。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强受邀出席,...

    文章 行者武松 2018-01-08 944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

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:近日,全球最顶级大数据会议Strata Data Conference在京召开。Strata大会被《福布斯》杂志誉为“大数据运动的里程碑”,吸引了大数据、人工智能领域最具影响力的数据科学家与架构师参会。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强受邀出席,并以“人工智能...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 802浏览量

  • 机器学习模型效果评估指标

    模型的评估有一套完整的方法论,对于有监督机器学习,通常进行特征工程计算后,会把数据分成训练集和测试集,训练集用于训练模型,模型生成后,通过模型对测试集中数据的特征进行预测,把预测得到的值与测试集中事先标记的数据标签一对比,就能判断模型的预测是否正确。在算法平台上,模型训练完成后系统会生成一份模型评...

    文章 waj清风 2020-08-12 493浏览量

  • 数据结构与算法学习笔记之 复杂度分析

      前言:   大家都知道数据结构和英语,就如同程序员的两条腿一样;只有不断的积累,学习,拥有了健壮的“双腿”才能越走越远;在数据结构和算法的领域,不得不承认自己就是一只菜鸟;需要不断的学习;在学习过程中,经常会有一些自己的看法,和别人独特的见解;我都会一一做好笔记,以便进步; 正文:复杂度分析 ...

    文章 dawnzhang 2018-10-06 782浏览量

  • 《数学建模:基于R》一一2.1 回归分析

    本节书摘来自华章计算机《数学建模:基于R》一书中的第2章,第2.1节,作者:薛 毅 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1 回归分析 在许多实际问题中,经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况.例如,在电路中,会遇到电压、电流和电阻之间的关系;在炼钢过程中,会遇到钢水中的碳含量...

    文章 华章计算机 2017-07-03 2773浏览量

  • 独家 | ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习(附链接)

    作者:夏米莎·查特吉 Sharmistha Chatterjee 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:陈之炎 校对:吴金笛 本文约5500字,建议阅读10+分钟。 本文探讨了简单的ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习方面的问题。 Sharmistha Chatterj...

    文章 初商 2019-08-25 1362浏览量

  • 机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式(转载)

    机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的...

    文章 ayew 2017-12-01 839浏览量

  • 深度学习之优化详解:batch normalization

    认识上图这些人吗?这些人把自己叫做“The Myth Busters”,为什么?在他们的启发下,我们才会在Paperspace做类似的事情。我们要解决是Batch Normalization(BN)是否确实解决了Internal Covariate Shift的问题。虽然Batch Normali...

    文章 【方向】 2018-07-26 2329浏览量

  • 带你读《传感器系统:基础及应用》之一:工程中的传感器系统

    国外电子与电气工程技术丛书点击查看第二章点击查看第三章传感器系统:基础及应用Sensor Systems: Fundamentals and Applications [加] 克拉伦斯·W.德席尔瓦(Clarence W. de Silva) 著詹惠琴 崔志斌 彭杰纲 古 军 译 第1章 工程中...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-11 536浏览量

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