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常用降維方法-機器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)預(yù)備知識1.機器學(xué)習(xí)簡介 機器學(xué)習(xí)的特點就是：以計算機為工具和平臺，以數(shù)據(jù)為研究對象，以學(xué)習(xí)方法為中心；是概率論、線性代數(shù)、數(shù)值計算、信息論、最優(yōu)化理論和計算機科學(xué)等多個領(lǐng)域的交叉學(xué)科。2. 機器學(xué)習(xí)預(yù)備數(shù)學(xué)知識2.1 線性代數(shù)2.1.1 標(biāo)量 一個
HBase JVM參數(shù)優(yōu)化說明 操作場景 當(dāng)集群數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模后，JVM的默認(rèn)配置將無法滿足集群的業(yè)務(wù)需求，輕則集群變慢，重則集群服務(wù)不可用。所以需要根據(jù)實際的業(yè)務(wù)情況進行合理的JVM參數(shù)配置，提高集群性能。 操作步驟 參數(shù)入口： HBase角色相關(guān)的JVM參數(shù)需要配置在安裝
分子優(yōu)化（MO） 新建分子優(yōu)化任務(wù)接口 查詢分子優(yōu)化任務(wù) 父主題： API（AI輔助藥物設(shè)計）
Rigidibody數(shù)量 控制在 50 以下，碰撞體數(shù)量（靜態(tài)碰撞體和動態(tài)碰撞體） 控制在 100 以下。 UNITY3d在移動設(shè)備上的一些優(yōu)化資源的方法 1.使用assetbundle，實現(xiàn)資源分離和共享，將內(nèi)存控制到200m之內(nèi)，同時也可以實現(xiàn)資源的在線更新 2.頂點數(shù)對渲染無論
什么是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)？ 什么是有向無環(huán)圖？ 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)背后的數(shù)學(xué) 用一個例子理解貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 在 Python 中實現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 什么是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)？ 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)屬于概率圖形建模 (PGM) 技術(shù)的范疇，該技術(shù)用于通過使用概率的概念來計算不確定性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)通常被稱
ct_y= -1 參考文獻 【1】統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法（第2版），李航著，清華大學(xué)出版社 相關(guān)鏈接： 學(xué)習(xí)筆記|k近鄰法的實現(xiàn) 學(xué)習(xí)筆記|k近鄰分類算法 學(xué)習(xí)筆記|感知機的實現(xiàn) 學(xué)習(xí)筆記|樸素貝葉斯法 學(xué)習(xí)筆記|決策樹模型及其學(xué)習(xí)
線性回歸包括線性回歸簡介、線性回歸損失和優(yōu)化、梯度下降法介紹、波士頓房價預(yù)測案例、欠擬合和過擬合、正則化線性模型、正規(guī)方程推導(dǎo)方式、梯度下降法算法比較優(yōu)化、維災(zāi)難。4. 邏輯回歸涵蓋邏輯回歸介紹、癌癥分類預(yù)測案例（良惡性乳腺癌腫瘤預(yù)測、獲取數(shù)據(jù)）、ROC曲線繪制。5. 樸素貝葉斯算法包括樸素貝葉斯算法簡介、概
?? 工作與學(xué)習(xí)雙參考：不僅適合系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，更可作為日常開發(fā)中的查閱手冊 ?? 模塊化知識結(jié)構(gòu)：按知識點分章節(jié)，便于快速定位和復(fù)習(xí) ?? 長期可用的技術(shù)積累：不止一次學(xué)習(xí)，而是能伴隨工作與項目長期參考 ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容 集成學(xué)習(xí)進階 學(xué)習(xí)目標(biāo) 知道xgboost算法原理
Datasource表優(yōu)化 操作場景 將datasource表的分區(qū)消息存儲到Metastore中，并在Metastore中對分區(qū)消息進行處理。 優(yōu)化datasource表，支持對表中分區(qū)執(zhí)行增加、刪除和修改等語法，從而增加與Hive的兼容性。 支持在查詢語句中，把分區(qū)裁剪并下壓
線性回歸包括線性回歸簡介、線性回歸損失和優(yōu)化、梯度下降法介紹、波士頓房價預(yù)測案例、欠擬合和過擬合、正則化線性模型、正規(guī)方程推導(dǎo)方式、梯度下降法算法比較優(yōu)化、維災(zāi)難。4. 邏輯回歸涵蓋邏輯回歸介紹、癌癥分類預(yù)測案例（良惡性乳腺癌腫瘤預(yù)測、獲取數(shù)據(jù)）、ROC曲線繪制。5. 樸素貝葉斯算法包括樸素貝葉斯算法簡介、概
?? 工作與學(xué)習(xí)雙參考：不僅適合系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，更可作為日常開發(fā)中的查閱手冊 ?? 模塊化知識結(jié)構(gòu)：按知識點分章節(jié)，便于快速定位和復(fù)習(xí) ?? 長期可用的技術(shù)積累：不止一次學(xué)習(xí)，而是能伴隨工作與項目長期參考 ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容 集成學(xué)習(xí)進階 學(xué)習(xí)目標(biāo) 知道xgboost算法原理
Dense(units=10,activation='softmax') ]) # sgd定義隨機梯度下降法優(yōu)化器 # loss='categorical_crossentropy'定義交叉熵代價函數(shù) # metrics=['accuracy']模型在訓(xùn)練的過程中同時計算準(zhǔn)確率
第一步：打開AS安裝所在的位置，用記事本打開“紅色框”選中的文件。 如圖： 第二步：打開“studio64.exe.vmoptions”文件后修改里面的值，修改后如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
多應(yīng)用場景全覆蓋，AI智能平臺助力業(yè)務(wù)成功 大模型 實現(xiàn)智能回答、聊天機器人、自動摘要、機器翻譯、文本分類等任務(wù) 自動駕駛 實現(xiàn)車輛自主感知環(huán)境、規(guī)劃路徑和控制行駛 AIGC 輔助創(chuàng)作文案、圖像、音視頻等數(shù)字內(nèi)容 政府 提高公共服務(wù)的效率和質(zhì)量，加強公共安全，優(yōu)化政策方案和決策過程等 金融 為金融機構(gòu)帶來更加高效、智能、精準(zhǔn)的服務(wù)
我們知道現(xiàn)在計算機視覺主要是深度學(xué)習(xí)技術(shù)。那么計算機視覺傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法有哪些？主要存在哪些缺點？目前好像很少見到使用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法的，比如支持向量機
行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts支持以下三種超參搜索算法： 貝葉斯優(yōu)化（SMAC） TPE算法 模擬退火算法（Anneal） 貝葉斯優(yōu)化（SMAC） 貝葉斯優(yōu)化假設(shè)超參和目標(biāo)函數(shù)存在一個函數(shù)關(guān)系。基于已搜索超參的評估值，通過高斯過程回歸來估計其他搜索
如何找到全局最小值？毫無疑問，這是一個非常燒腦的任務(wù)，比機器學(xué)習(xí)所有的優(yōu)化問題都燒腦，畢竟機器學(xué)習(xí)中的梯度下降就默認(rèn)了導(dǎo)數(shù)可得。在其他優(yōu)化問題下，能夠采用的方法非常多，即使不用梯度下降，粒子群或模擬退火等非梯度優(yōu)化方法也是解決方案之一。再者，如果能夠以較低的計算成本得到輸入變量
數(shù)歸納學(xué)習(xí)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、示例學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)。（2）演繹學(xué)習(xí)（3）類比學(xué)習(xí)：典型的類比學(xué)習(xí)有案例（范例）學(xué)習(xí)。（4）分析學(xué)習(xí)：典型的分析學(xué)習(xí)有解釋學(xué)習(xí)、宏操作學(xué)習(xí)。 基于學(xué)習(xí)方式的分類（1）監(jiān)督學(xué)習(xí)（有導(dǎo)師學(xué)習(xí)）：輸入數(shù)據(jù)中有導(dǎo)師信號，以概率函數(shù)、代數(shù)函數(shù)或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
該文章收錄專欄 [?— 《深入解析機器學(xué)習(xí)：從原理到應(yīng)用的全面指南》 —?] 樸素貝葉斯 貝葉斯算法是一種常用的概率統(tǒng)計方法，它利用貝葉斯定理來進行分類和預(yù)測。其在計算機還沒有出現(xiàn)前幾十年就存在了，那個時候科學(xué)家們都是用手算的，是最早的機器學(xué)習(xí)形式之一，該算法基于統(tǒng)計學(xué)原理，
大的等周問題。這算是一個基本的最優(yōu)化問題。 最優(yōu)化方法定義：應(yīng)用數(shù)學(xué)的重要研究領(lǐng)域。它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指標(biāo)達到最優(yōu)的一些學(xué)科的總稱。 簡單來說，即以最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型來解決實際運用中的各種最優(yōu)化問題。 一般數(shù)學(xué)模型：
