181基于matlab的利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2
181基于matlab的利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2 基于matlab的利用LMS算法、格型...
模型训练 —— AI算法初识
一、背景 AI算法中模型训练的主要目的是为了让机器学习算法从给定的标注数据中学习规律、特征和模式,并通过调整模型内部参数,使模型能够对未见过的数据进行准确预测或决策。具体来说: 1. **拟合数据**:模型通过训练来识别输入数据(如图像、文本、声音等)与输出结果之间的关系,以最小化预测值与真实值之间...
矩阵分解模型(1):ALS学习算法
一、矩阵分解模型。用户对物品的打分行为可以表示成一个评分矩阵A(m*n),表示m个用户对n各物品的打分情况。如下图所示:其中,A(i,j)表示用户user i对物品item j的打分。但是,用户不会对所以物品打分,图中?表示用户没有打分的情况,所以这个矩阵A很多元素都是空的,我们称其为“缺失值(mi...
算法工程师日常,训练的模型翻车了怎么办?
大家好,今天和大家聊一个算法工程师的职场日常——模型翻车。我们都知道算法工程师的工作重点就是模型训练,很多人每天的工作就是做特征、调参数然后训练模型。所以对...
京东广告算法架构体系建设--在线模型系统分布式异构计算演变 | 京东零售广告技术团队
一、现状介绍算法策略在广告行业中起着重要的作用,它可以帮助广告主和广告平台更好地理解用户行为和兴趣,从而优化广告投放策略,提高广告点击率和转化率。模型系统作为承载算法策略的载体,目前承载搜索、推荐、首焦、站外等众多广告业务和全链路的深度学习建模,是广告算法算法创新和业务迭代发展的重要基石。架构全景图...
线性模型之逻辑回归(LR)(原理、公式推导、模型对比、常见面试点) 3种类型的梯度下降算法总结李宏毅机器学习笔记2:Gradient Descent(附带详细的原理推导过程) 任何模型都会面临过拟合问题,所以我们也要对逻辑回归模型进行正则化考虑。常见的有L1正则化和L2正则化。
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR):(1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291...
数据挖掘||利用SQL Server 2012或者Excel 2013采用聚类和时序挖掘模型和算法,对自行车购买的数据集进行聚类和时序挖掘实验
1.实验要求 利用SQL Server2012或者Excel 2013(二者选择其一即可)进行数据挖掘实验,采用聚类和时序挖掘模型和算法,可以对附件中给定的excel数据进行聚类和时序挖掘实验,也可以采用自己采集的数据(如采用自选请说明数据来源)。 2.实验环境 操作系统:windows 11;软件...
R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化
关联规则挖掘是一种无监督的学习方法,从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中,我将解释如何在R中提取关联规则。关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。数据分析的第一件事是了解目标数据结构和内容。出于学习的目的,我认为使用一个简单的数...
Java 内存模型、GC原理及算法
Java 内存模型、GC原理:https://blog.csdn.net/ithomer/article/details/6252552GC算法:https://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4744233.html
隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列
隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最可能出现...
SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型
原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899SIFT算法的应用-目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像作者:wawayu,July。编程艺术室出品。出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 。引...
hdu 4862 KM算法 最小K路径覆盖的模型
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4862选t<=k次,t条路要经过全部的点一次而且只一次。建图是问题:我自己最初就把n*m 个点分别放入X集合以及Y集合,再求最优匹配,然后连例子都过不了,并且事实上当时解释不了什么情况下不能得到结果。由于k此...
斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型
斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型。一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量。从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在...
扩展:向量空间模型算法(Vector Space Model)
12.扩展:向量空间模型算法(Vector Space Model)
腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作 线性回归 k-means算法 朴素贝叶斯算法 SpringMVC组件 某公司的广告投放系统 KNN算法 社交网络模型 SpringMVC注解方式
腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作线性回归k-means算法朴素贝叶斯算法SpringMVC组件某公司的广告投放系统KNN算法社交网络模型SpringMVC注解方式 某移动公司实时事件营销系统(storm+kafka+ganglia)
机器学习:逻辑回归模型算法原理(附案例实战)
机器学习:逻辑回归模型算法原理 作者:i阿极 作者简介:Python领域新星作者、多项比赛获奖者:博主个人首页 ????????????如果觉得文章不错或能帮助到你学习,可以点赞????收藏????评论????+关注哦!???????????? ????????????如果有小伙伴需要数据...
ARIMA模型--粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)
ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载)ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,...
推荐系统[三]:粗排算法常用模型汇总(集合选择和精准预估),技术发展历史(向量內积,Wide&Deep等模型)以及前沿技术
1.前言:召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程,分别是召回、粗排、精排以及重排:召回是源头,在某种意义上决定着整个推荐的天花板;粗排是初筛,一般不会上复杂模型;精排是整个推荐环节的重中之重,在特征和模型上都会做的比较复杂;重排,一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求,同样不会使用复杂模型...
模型压缩-剪枝算法详解
一,前言1.1,模型剪枝定义二,深度神经网络的稀疏性2.1,权重稀疏2.2,激活稀疏2.3,梯度稀疏2.4,小结三,结构化稀疏3.1,结构化稀疏分类3.1.1,channel 剪枝3.1.2, 阶段级别剪枝3.2,结构化稀疏与非结构化稀疏比较参考资料一,前言学术界的 SOTA 模型在落地部署到工业界...