模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。
上回书说到Q-Learning介绍、算法原理，并引出了路径寻优的故事，这回我们仔细说一下如何利用Q-Learning算法解决这个问题。
粒子群优化算法（PSO）最初是由Kennedy和Eberhart博士于1995年受人工生命研究的结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的一种基于群体智能的演化计算技术。 PSO是一种随机全局优化技术，通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。由于PSO算法独特的优势，在工程领域中收到研究者的广泛关注。 PSO算法归根到底是一种利用随机法求多维函数特定区域的最值的算法。
粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法就是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。 假设在一个 D D D维的搜索空间中，由 n n n个粒子组成的种群 X = ( X 1 , X 2 , ⋯ , X n ) \boldsymbol{X}=(X_1,X_2,\dotsm,X_n) X=(X1,X2,⋯,Xn)，其中第 i i i个粒子表示为一个 D D D维的向量 X i = ( X i 1 , X i 2 , ⋯ , X i D ) T \boldsymbol{X_i}=(X_{i1},X_{i2},\dotsm,X_{iD})^T Xi=(Xi1,Xi2,⋯,XiD)T，代表第 i i i个粒子在 D D D维搜索空间中的位置，亦代表问题的一个潜在解。根据目标函数即可计算出每个粒子位置 X i \boldsymbol{X_i} Xi对应的适应度值。第 i i i个粒子的速度为 V = ( V i 1 , V i 2 , ⋯ , V i D ) T \boldsymbol{V}=(V_{i1},V_{i2},\dotsm,V_{iD})^T V=(Vi1,Vi2,⋯,ViD)T，其个体最优极值为 P i = ( P i 1 , P i 2 , ⋯ , P i D ) T \boldsymbol{P_i}=(P_{i1},P_{i2},\dotsm,P_{iD})^T Pi=(Pi1,Pi2,⋯,PiD)T，种群的群体最优极值为 P g = ( P g 1 , P g 2 , ⋯ , P g D ) T \boldsymbol{P_g}=(P_{g1},P_{g2},\dotsm,P_{gD})^T Pg=(Pg1,Pg2,⋯,PgD)T。 在每次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置，即 V i d k + 1 = ω V i d k + c 1 r 1 ( P i d k − X i d k ) + c 2 r 2 ( P g d k − X i d k ) (1) V_{id}^{k+1}=\omega V_{id}^k+c_1r_1(P_{id}^k-X_{id}^k)+c_2r_2(P_{gd}^k-X_{id}^k)\tag{1} Vidk+1=ωVidk+c1r1(Pidk−Xidk)+c2r2(Pgdk−Xidk)(1) X i d k + 1 = X i d k + V k + 1 i d (2) X_{id}^{k+1}=X_{id}^k+V_{k+1_{id}}\tag {2} Xidk+1=Xidk+Vk+1id(2)其中， ω \omega ω为惯性权重； d = 1 , 2 , ⋯ , n d=1,2,\dotsm,n d=1,2,⋯,n； k k k为当前迭代次数； V i d V_{id} Vid为粒子的速度； c 1 c_1 c1和 c 2 c_2 c2是非负的常数，称为加速度因子； r 1 r_1 r1和 r 2 r_2 r2是分布于 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]区间的随机数。为防止粒子的盲目搜索，一般建议将其位置和速度限制在一定的区间 [ − X m a x , X m a x ] [-X_{max},X_{max}] [−Xmax,Xmax]、 [ − V m a x , V m a x ] [-V_{max},V_{max}] [−Vmax,Vmax]。
之前给大家介绍了爬山算法，虽它有其便利之处，但只对近邻点的感兴趣，难免在寻优过程中陷入局部最优。今天要介绍的模拟退火相当于爬山算法的升级版，它以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因为引入随机过程使得算法能够以“蛙跳式”寻优，就有可能在寻优过程中跳出局部最优从而最终找到全局最优。
读者朋友大家好！我是过冷水，最近在学习的过程中遇到极值寻优问题，觉得寻优问题是很多人关注的一个知识点，于是就准备开一个新的连载和大家一起来解决极值寻优过程中遇到的问题。
是的，今天要说的就是果蝇算法，“果蝇”就是你理解的那个果蝇，这是在2011年由Wen-Tsao Pan提出的有一种新型的群体智能优化算法。 1，引言： 演化式计算是一种共享名词，系指达尔文进化论的 ”适者生存，不适者淘汰”，以此观念来实际模拟自然界演化过程所建立的演算方式，例如早期Holland (1975) 教授的遗传算法(Genetic Algorithms)。然而，后进者开始将演化重心转移到动物的觅食行为与群体行为上，最早是以Dorigo (1997)教授所提出的蚁群算法(Ant Colony Alg
写在前面：这篇博客写的很乱，只是先大致记录一下，后期行得通再慢慢补充。 之前稍微整理了libsvm的内容，但是还有很多没搞懂，最近因为论文思路卡住了，所以又反过来弄libsvm 因为看人家的论文，偏应用的方面，流程都非常完整，特征提取以后，一般有降维，有参数寻优，所以就很想实现这些功能，因为对比实验真的一点也写不下去了，头大…而且svm的工具箱非常的成熟了，除了常用的libsvm工具包，还有Libsvm-Faruto Ultimate的工具包，这是一个基于libsvm的工具箱，增加了许多实用的功能：降维、参数寻优、可视化等等，所以我想试一下能不能丰富我的实验，不然就只能好好补对比实验了…
2016年在东证期货的量化报告里，读到一篇文章，关于量化投资策略之机器学习应用——基于 SVM 模型的期货择时交易策略 。就顺手算了一下，发现了一些问题，因此和大家来讨论。 （文章比较长，因为有编辑部成员思考实践的部分，我们支持大胆提出质疑的精神！请在留言处发表你的看法和观点。） 机器学习简述 根据 Tom Michael Mitchell对机器学习的定义，假设有任务 T、执行结果衡量标准P 以及从中获取的经验值E，计算机程序在反复执行相关任务（T）后的成绩（P）会随着经验（E）的积累而不断提高和
合成生物学研究本着师法自然、改造自然及超越自然的理念，其核心是通过人工方式将基因元件优化改造和重新组合，以得到满足需要的人工生物系统。获取性能优异的生物元件是构建和控制人工生物系统的基础。
其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章，相对来说，算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入。但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人。从论文
仿生群智能优化算法是近些年来国内外学者研究的热点问题，其主要的思想是研究或者模仿自然界群体生活的生物的社会行为而构造的随机搜索方法。目前研究比较多的有两种算法：蚁群算法（ACO）和粒子群算法（PSO）。有研究结果表明，仿生群智能优化算法为许多应用领域提供了新思路和新方法。 2005年，印度学者K.N.Krishnanand和D.Ghose在IEEE群体智能会议上提出了一种新的群智能优化算法，人工萤火虫群优化（Glowworm Swarm Optimization, GSO）算法。2009年，剑
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来，将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程，形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征，采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点，保证了种群的多样性，克服了一般寻优过程（特别是多峰值的寻优过程）的不可避免的“早熟”问题，可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 （1）首先进行抗原识别，即理解待优化的问题，对问题进行可行性分析，提取先验知识，构造出合适的亲和度函数，并制定各种约束条件。 （2）然后初始化抗体群，通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体，在解的空间内随机产生一个初始种群。 （3）对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。（记忆单元的更新：将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元，并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体（抗体和抗体的亲和性计算）） （4）判断是否满足算法终止条件；如果满足条件则终止算法寻优过程，输出计算结果；否则继续寻优运算。 （5）计算抗体浓度和激励度。（促进和抑制抗体的产生：计算每个抗体的期望值，抑制期望值低于阈值的抗体；可以知道与抗原间具有的亲和力越高，该抗体的克隆数目越高，其变异率也越低） （6）进行免疫处理，包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择：根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体，使其活化； 克隆：对活化的抗体进行克隆复制，得到若干副本； 变异：对克隆得到的副本进行变异操作，使其发生亲和度突变； 克隆抑制：对变异结果进行再选择，抑制亲和度低的抗体，保留亲和度高的变异结果。 （7）种群刷新，以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体，形成新一代抗体，转步骤（3）。 免疫算法运算流程图
上一期，我们一起学习了TensorFlow在训练深度网络的时候怎么解决梯度消失或梯度爆炸的问题，以及怎么尽可能的减少训练时间。
机器之心专栏 机器之心编辑部 偏微分方程是领域知识的一种简洁且易于理解的表示形式，对于加深人类对物理世界的认知以及预测未来变化至关重要。然而，现实世界的系统过于紊乱和无规律，控制方程往往具有复杂的结构，难以从机理模型中直接推导获得。 研究者们希望通过机器学习方法，直接从高维非线性数据中自动挖掘最有价值和最重要的内在规律（即挖掘出问题背后以 PDE 为主的控制方程），实现自动知识发现。 近日，东方理工、华盛顿大学、瑞莱智慧和北京大学等机构的研究团队提出了一种基于符号数学的遗传算法 SGA-PDE，构建了开放的
看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接：BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试，看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例，懵懵懂懂，先将第二章非线性函数拟合的代码放置如下：
假设在一个 D 维的目标搜索空间中，有 N 个粒子组成一个群落，其中第 i 个 粒子表示为一个 D 维的向量：
粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性．由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用. 随着应用范围的扩大，PSO算法存在早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值等问题需要解决，主要有以下几种发展方向。
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重，提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
在之前的文章中，已介绍过APS及规划的相关内容，并对Optaplanner相关的概念和一些使用示例进行过介绍，接下来的文章中，我会自己做一个规划小程序 - 一个关于把任务分配到不同的机台上进行作业的小程序，并在这个小程序的基础上对OptaPlanner中更多的概念，功能，及使用方法进行讲解。但在此之前，我需要先讲解一下OptaPlanner在进行规则运算的原理。所以，本文是讲述一些关于寻找最优解的过程中的原理性的内容，作为后续通过示例深入讲解的基础。但这些原理知识不会涉及过分深奥的数学算法，毕竟我们的目标不是写一个新的规划引擎出来，更不是要研究各种寻优算法；只是理解一些概念，用于理解OptaPlanner是依据什么找出一个相对优解的。以便在接下来的一系列文章中，可以快速无障碍地理解我所讲解的更细化的OptaPlanner功能。
择时荟萃第九篇，之前的报告多为短周期的择时，今天分享两个长周期的择时策略，一个是月频，一个是半年频，长短叠加效果更好。作者来自海外一家对冲基金。获取原文请在后台回复“择时9”。
梯度下降法（Gradient Descent）也称为最速下降法（Steepest Descent），是法国数学家奥古斯丁·路易·柯西 (Augustin Louis Cauchy) 于1847年提出来，它是最优化方法中最经典和最简单的一阶方法之一。梯度下降法由于其较低的复杂度和简单的操作而在很多领域得到广泛研究和应用，如机器学习。由梯度下降法衍生了许多其他算法，如次梯度下降法，近端梯度下降法，随机梯度下降法，回溯梯度发，动量加速梯度法等等。本文只介绍最基础的梯度下降法原理和理论分析，与此同时，通过仿真来说明梯度下降法的优势和缺陷。其他重要的梯度下降衍生方法会持续更新，敬请关注。
1. 不同于传统的前馈神经网络（FNNs），RNNs引入了定向循环，能够处理输入之间前后关联问题。
优化问题是指在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础，用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用，并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明，通过优化方法，能够提高系统效率，降低能耗，合理地利用资源，并且随着处理对象规模的增加，这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中，不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题，传统的优化方法（如牛顿法、单纯形法等）需要遍历整个搜索空间，无法在短时间内完成搜索，且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如，许多工程优化问题，往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点，寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题，主要包括：模仿自然界生物进化机制的遗传算法；通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法；模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法；模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法；模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法；源于固体物质退火过程的模拟退火算法；模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法；模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法；等等。这些算法有个共同点，即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展；在优化领域称它们为智能优化算法，它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **
粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用。 随着应用范围的扩大，PSO算法存在早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值等问题需要解决，主要有以下几种发展方向。
粒子群算法，顾名思义是仿生一大堆粒子的整体行为的一种启发式算法，谈到粒子群算法就不得不提到模拟鸟类群集行为的Boid模型
如图所示两定点连线上的数字表示距离，确定一条从定点1到定点7的最短路径应该如何做？
粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。试想一下枚举法，假设问题的解空间很小，比如一个函数 y = x^2 ，解空间在[-1,1],现在求这个函数的最小值，我们完全可以使用枚举法，比如在这里，在解空间[-1,1]上，取1000等分，也就是步长为0.002，生成1000个x值，然后代入函数中，找到这1000个最小的y就可以了。然而实际情况不是这样的，比如为什么选1000等分，不是1w，10w等分，很显然等分的越大，计算量也就越大，带来的解当然也就越精确，那么实际问题中如何去平衡这两点呢？也就是既要计算量小（速度快），也要准确（精度高），这就是智能算法的来源了，一般的智能算法基本上都是这样的，在很大的搜索空间上，即保证了速度快，也能比较好的找到最优解。
智能算法是智能技术领域的一个分支。智能算法出现的原因是，人们在知识新陈代谢速度快和知识繁杂的社会里，需要用高效的数据挖掘工具从各类数据中提取有用的信息和知识，以便于提高生产效率降低生产成本。以前这些工作都是人来操作的，但后来出现了一些模仿人脑力劳动的的算法出现减少了人类的工作量，这些算法被称为智能算法，智能算法都有一个显著的特征——机械性。常用的智能算法有遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法、神经网络算法等等，今天我们介绍遗传算法。
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许多情况下，工程师依靠试错法手工调整超参数进行优化，有经验的工程师可以在很大程度上判断如何设置超参数，从而提高模型的准确性。
人工鱼群算法 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优。 中文名 人工鱼群算法 典型行为觅食行为 特 点 具有较快的收敛速度 停止条件 均方差小于允许的误差。
摘要 2022年11月9日-10日，第十届数据中心标准峰会在北京隆重召开，峰会以“汇聚双碳科技 夯实数据之基”为主题。腾讯数据中心高级架构师李鼎谦在本次峰会上以《数据中心冷源系统AI调优的应用与实践》为题发表云端演讲，现将精彩内容整理如下，供数据中心广大从业者学习交流。 以下为演讲实录 尊敬的各位嘉宾、同行，大家下午好！我是来自腾讯数据中心的李鼎谦。今天与大家分享腾讯数据中心在AI调优规模化应用中的一些实践经验和总结，也希望我们在一线项目上踩过的坑、排过的雷能给到大家有用的启发和思考。 AI商用化逐渐成熟
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章 本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希望我们能一起掌握该方面的知识。欢迎文末查看下载关键字，公众号回复即可免费下载实战代码。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值，来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%，那么就判该样
大家好，这里是NewBeeNLP。预训练模型如今在业界已经占据主导地位，但是随着模型规模越来越大，如何完美落地成为制约其效果的一大因素。今天和大家分享，来自美团的基于预训练语言模型压缩和蒸馏的落地实践。全文会围绕下面三点展开：
小编们最近参加了数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测”比赛，分组第19名的成绩进入了复赛，很激动有木有！在上一篇文章中，小编介绍了一下我们准备使用的分类算法，包括决策树算法、朴素贝叶斯分类器、随机森林等等。这一节，小编将带你使用参赛中使用到的sklearn中另外两个重要的技术：数据标准化和网格搜索。 1 上节回顾 首先，小编带你一起回顾一下sklearn中各种分类算法的导入及调用： 决策树 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dtc=Decis
fminunc 求无约束多变量函数的最小值 非线性编程求解器 找到指定问题的最小值， ,其中f(x)是一个返回一个标量的函数，x是一个向量或者矩阵。 语法 x = fminunc(fun,x0) x = fminunc(fun,x0,options) x = fminunc(problem) [x,fval] = fminunc( ___ ) [x,fval,exitflag,output] = fminunc( __ ) [x,fval,exitflag,output,grad,hessian] =
逻辑回归 Sigmoid函数： Sigmoid函数 梯度： 梯度的表达式 这个梯度是指：沿着x方向移动 个单位，沿着y方向移动 个单位。函数f(x,y)在这一点上有定义并且可微，每个单位
之前二狗已经分别介绍过了，如何用模拟退火算法和遗传算法，进行背包问题的求解。其实背包问题是可以看成是一个可以看成是一个比较特殊的，有线性约束的，0-1规划问题。在数学中还有很多其他特殊的问题，比如指派问题。指派问题可以看成是更特殊的多个背包问题（很多个背包求优，每个背包只能装一样物品）。基本指派问题一般可以描述为有n个任务n个人。要求为n个任务分配给指定的人来完成。并且在这种基本情况下，人和任务需要是一一对应的关系。不能有重复，不能出现两个人做同一个任务，或者一个人同时做两个任务的情况。（这些情况也属于指派问题的范畴，但属于更加复杂的情况，今天就不做讲解）。指派问题已经有了明确可解的算法，也就是我们大家都知道的匈牙利算法。同样的，这个问题也可以使用模拟退火来解决。今天我们就使用模拟退火算法来为大家演示，如何在指派问题进行优化？
本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希望我们能一起掌握该方面的知识。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值，来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%，那么就判该样本属于这一类。那么Logistic是怎么估计概率的呢？ 1.1 如何实现分类 Logistic对样本的概率
导读：大家好，今天分享的题目是 AutoML 在表数据中的研究与应用。对于 AutoML，大家听到比较多的可能是神经网络结构搜索 ( NAS，Neural Architecture Search )，NAS 主要应用于图像，而我们的工作主要应用于解决表数据 ( Tabular Data ) 中的建模问题。目前 NAS 在表数据中的研究较少，有兴趣的小伙伴可以尝试。
作者：刘才权 编辑：赵一帆 写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。 对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。 这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自
作者：仁基，元涵，仁重 本文选自：《尽在双11：阿里巴巴技术演进与超越》 近十年，人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活，而在互联网领域，人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验，搜索智能化体系逐渐打造成型，已经成为平台稳定健康发展的核动力。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系，分工协作，保证电商平台
前面连续的七篇文章已经详细的介绍了支持向量机在二分类中的公式推导，以及如何求解对偶问题和二次规划这个问题，分类的应用有很多，如电子邮箱将邮件进行垃圾邮件与正常邮件的分类，将大量的图片按图中的内容分类，等等。但是，显示中海油大量问题是不能仅依靠分类就能完成的，例如，股票价格的预测等世纪问题需要采用回归来解决。今天，将给出支持向量机在回归方面的应用，最小二乘支持向量机 Least square support vector regression, LS-SVR. 作为标准SVM 的改进，最小二乘支持向量机（
该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart，以及arXiv上的 文献地址。本文接下来主要对论文的实现原理进行分析，在最后给出程序代码，方便后来者研究和参考。
Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart (基于电子海图的水面无人艇全局路径规划) 该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on
采用caret包train函数进行随机森林参数寻优，代码如下，出现The tuning parameter grid should have columns mtry
梯度下降法是一种常用的一阶优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
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