共 22 篇文章
显示摘要每页显示  条
不过,这个产生随机数种子的【随机数算法】,并没有公开。从所有472万用户中,随机抽取20万用户作为训练集,另外20万用户作为测试集,使用logistic回归模型,最终绘出了ROC曲线如下:ROC曲线。ROC全称为受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve), 以假阳性概率(False positive rate)为横轴,击中概率为纵轴所组成的坐...
原始问题目标函数中的收益系数(优化函数中变量前面的系数)是对偶问题约束不等式中的右端常数,而原始问题约束不等式中的右端常数则是对偶问题中目标函数的收益系数。对偶问题的对偶问题是原始问题。void perception( int feature_num, int training_num, double a, int times, double ** training_set, double w[]){delta_w[j]+=(training_set...
对于线性不可分的情况,通过使用核函数(一种非线性映射算法)将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分。(1) 它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性...
支持向量机(SVM)算法。通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM的优点:SVM学习问题可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。你很可能需要依据牛群和狼群的位置建立一个“...
深度丨AI 从业者该如何选择深度学习开源框架(6000字长文)另一个是深度学习框架的可触碰深度,这点直接关系到深度学习系统的发展未来和用户的自由度。讲了 5 个参考标准后,接下来我们用上面的这些标准对各个深度学习平台进行评价:二、对各大深度学习平台的评价评判 1:与现有编程平台、技能整合的难易程度。我们可以看到 Keras, Theano, Ten...
数学菜鸟的AI学习攻略:数学符号轻松入门。本文为大家解读AI中的数学符号。[ 导读 ] 自学AI的过程中,我们非常需要理解这些数学符号。学数学有什么用?记住在数学菜鸟的AI学习攻略第四部分-张量表示(有猫) 中讲到,一个向量就是一行或者一列数字。另一件重要的事情是,如果你没有读我在数学菜鸟的AI攻略的一部分推荐的文章的话,或者你没有微...
状态值函数最优解动作值函数最优解。求解该方程有两种方法:策略迭代和值迭代。策略迭代分为两个步骤:策略评估和策略改进,即首先评估策略,得到状态值函数,其次,改进策略,如果新的策略比之前好,就替代老的策略。从上面我们可以看到,策略迭代算法包含了一个策略估计的过程,而策略估计则需要扫描(sweep)所有的状态若干次,其中巨大的计算...
图是表达事物关系和传递扩散过程的重要数学抽象图的矩阵表达提供了使用代数方法研究图的途径谱,作为一种重要的代数方法,其意义在于对复杂对象和过程进行分解图上的马尔可夫更新过程是很多实际过程的一个重要抽象图的谱结构的重要意义在于通过它对马尔可夫更新过程进行分解分析图的第一特征值对应于马尔可夫过程的平衡状态,第二特征值刻画了...
状态价值函数和动作价值函数的关系 最优方程。v 描述了处于一个状态的长期最优化价值,即在这个状态下考虑到所有可能发生的后续动作,并且都挑选最优的动作来执行的情况下,这个状态的价值 q 描述了处于一个状态并执行某个动作后所带来的长期最优价值,即在这个状态下执行某一特定动作后,考虑再之后所有可能处于的状态并且在这些状态下总...
trait Label[L] extends Serializable { label => def apply(current: OrderBook, future: OrderBook): Option[L]}sealed trait MeanPriceMoveobject MeanPriceMove { case object Up extends MeanPriceMove case object Down extends MeanPriceMove case object Stationary extends MeanPriceMove}object MeanPriceMovementLabel extends L...
帮助 | 留言交流 | 联系我们 | 服务条款 | 下载网文摘手 | 下载手机客户端
北京六智信息技术股份有限公司 Copyright© 2005-2024 360doc.com , All Rights Reserved
京ICP证090625号 京ICP备05038915号 京网文[2016]6433-853号 京公网安备11010502030377号
返回
顶部