- 目录 一，调整法 二，调整法的应用 1，多元函数、不等式 2，几何 3，三角函数 三，调整法和贪心 四，整数拆分求积问题 1，把正整数n表示成若干个正整数的和，求积的最大值 2，把正整数n表示成若干个不同的正整数的和，求积的最大值 POJ - 1032 Parliament 一，调整法 在中学数学中，调整法应用... 目录 一，调整法 二，调整法的应用 1，多元函数、不等式 2，几何 3，三角函数 三，调整法和贪心 四，整数拆分求积问题 1，把正整数n表示成若干个正整数的和，求积的最大值 2，把正整数n表示成若干个不同的正整数的和，求积的最大值 POJ - 1032 Parliament 一，调整法 在中学数学中，调整法应用...
- 前言 学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。本文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。 本文旨在介绍关于将最优化方法应用于机... 前言 学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。本文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。 本文旨在介绍关于将最优化方法应用于机...
- 赛题内容 赛题背景 赛题以计算机视觉为背景，要求选手使用给定的航拍图像训练模型并完成地表建筑物识别任务。为更好的引导大家入门，我们为本赛题定制了学习方案和学习任务，具体包括语义分割的模型和具体的应用案例。在具体任务中我们将讲解具体工具和使用和完成任务的过程。 通过对本方案的完整学习，可以帮助掌握语义分割基本技能。同时我们也将提供专... 赛题内容 赛题背景 赛题以计算机视觉为背景，要求选手使用给定的航拍图像训练模型并完成地表建筑物识别任务。为更好的引导大家入门，我们为本赛题定制了学习方案和学习任务，具体包括语义分割的模型和具体的应用案例。在具体任务中我们将讲解具体工具和使用和完成任务的过程。 通过对本方案的完整学习，可以帮助掌握语义分割基本技能。同时我们也将提供专...
- 01 | 人类神经系统原理 生物神经元间的信号通过突触来传递。通过它，一个神经元内传送的冲击信号将在下一个神经元内引起响应，使下一个神经元兴奋，或阻止下一个神经元兴奋。人体内有上百亿个神经细胞，这些神经细胞通过突触连接可以构成许多不同的路径，来传递信息。 一个神经元有两种状态——兴奋和抑制。平时处于抑制状态... 01 | 人类神经系统原理 生物神经元间的信号通过突触来传递。通过它，一个神经元内传送的冲击信号将在下一个神经元内引起响应，使下一个神经元兴奋，或阻止下一个神经元兴奋。人体内有上百亿个神经细胞，这些神经细胞通过突触连接可以构成许多不同的路径，来传递信息。 一个神经元有两种状态——兴奋和抑制。平时处于抑制状态...
- 前言 声明：以下是博主精心整理的机器学习和AI系列文章，博主后续会不断更新该领域的知识： 人工智能AI实战系列代码全解析 手把手教你ML机器学习算法源码全解析 有需要的小伙伴赶紧订阅吧。 机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部... 前言 声明：以下是博主精心整理的机器学习和AI系列文章，博主后续会不断更新该领域的知识： 人工智能AI实战系列代码全解析 手把手教你ML机器学习算法源码全解析 有需要的小伙伴赶紧订阅吧。 机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部...
- 导读：随着Bert的发布，预训练 ( pre-train ) 成为NLP领域最为热门的方向之一，大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了NLP模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式，以及语言模型在网易严选NLP业务上的实践，包括分类、文本匹配、序列标注、文本生成等。 01 前言 文本的表征经历了漫长的发展... 导读：随着Bert的发布，预训练 ( pre-train ) 成为NLP领域最为热门的方向之一，大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了NLP模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式，以及语言模型在网易严选NLP业务上的实践，包括分类、文本匹配、序列标注、文本生成等。 01 前言 文本的表征经历了漫长的发展...
- 曾经 若干年前，有一个年轻的男老师给我们讲线性代数。他讲课的声音比较小，坐到后面接近听不清的状态。在模糊的印象中，第一节课就讲如何通过行列式求解方程组（克莱姆法则）。再到后来的矩阵的各种运算（加法、... 曾经 若干年前，有一个年轻的男老师给我们讲线性代数。他讲课的声音比较小，坐到后面接近听不清的状态。在模糊的印象中，第一节课就讲如何通过行列式求解方程组（克莱姆法则）。再到后来的矩阵的各种运算（加法、...
- 最近在做数据分析方面的工作，经常需要检验两组样本之间是否存在差异，所以会遇到统计学中假设检验相关的知识。在机器学习特征工程这一步，笔者最常用到的是假设检验中的卡方检验去做特征选择，因为卡方检验可以做两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。但是笔者今天想介绍一下通过T检验做机器学习中的特征工程，希望能够让大家初步了解... 最近在做数据分析方面的工作，经常需要检验两组样本之间是否存在差异，所以会遇到统计学中假设检验相关的知识。在机器学习特征工程这一步，笔者最常用到的是假设检验中的卡方检验去做特征选择，因为卡方检验可以做两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。但是笔者今天想介绍一下通过T检验做机器学习中的特征工程，希望能够让大家初步了解...
- 本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。通过本文你可以了解到： 文本挖掘的基本流程 LDA主题模型算法 K-means算法 Spark平台下LDA主题模型实现 Spark平台下基于LDA的K-means算法实现 1.文本挖掘模块设计 1.... 本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。通过本文你可以了解到： 文本挖掘的基本流程 LDA主题模型算法 K-means算法 Spark平台下LDA主题模型实现 Spark平台下基于LDA的K-means算法实现 1.文本挖掘模块设计 1....
- 今天我们来谈谈主题模型(Latent Dirichlet Allocation),由于主题模型是生成模型，而我们常用的决策树，支持向量机，CNN等常用的机器学习模型的都是判别模型。所以笔者首先简单介绍一下判别模型和生成模型。下面笔者列出了生成模型和判别模型的核心区别： 判别模型：估计的是条件概率分布(conditional dis... 今天我们来谈谈主题模型(Latent Dirichlet Allocation),由于主题模型是生成模型，而我们常用的决策树，支持向量机，CNN等常用的机器学习模型的都是判别模型。所以笔者首先简单介绍一下判别模型和生成模型。下面笔者列出了生成模型和判别模型的核心区别： 判别模型：估计的是条件概率分布(conditional dis...
- 存在超平面（超平面法线向量为 w ... 存在超平面（超平面法线向量为 w ...
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- 前言 近年来，随着 GDPR 通用数据保护条例出台以及一些互联网公司数据隐私泄漏等事件的发生，数据隐私的保护问题在行业应用中备受关注。与数据密切相关的机器学习算法的安全性成为一个巨大挑战。本文将介绍在机器学习领域中数据隐私安全的相关工作，并介绍第四范式在差分隐私算法效果提升上所做的工作。 主要和大家分享数据隐私的3方面： 隐... 前言 近年来，随着 GDPR 通用数据保护条例出台以及一些互联网公司数据隐私泄漏等事件的发生，数据隐私的保护问题在行业应用中备受关注。与数据密切相关的机器学习算法的安全性成为一个巨大挑战。本文将介绍在机器学习领域中数据隐私安全的相关工作，并介绍第四范式在差分隐私算法效果提升上所做的工作。 主要和大家分享数据隐私的3方面： 隐...
- 01 | 背景 我们已经知道单层感知器具有简单的分类功能（比如将二维平面上的若干点分为两类），而且随着网络层数的增加，网络处理复杂问题的能力也随之增加。但是从单层感知器模型提出后，在相当长的一段时间内都没有人将单层感知器扩展到多层，究其原因，就是人们一直没有找到合适的训练方法来对各层之间的权值进行调... 01 | 背景 我们已经知道单层感知器具有简单的分类功能（比如将二维平面上的若干点分为两类），而且随着网络层数的增加，网络处理复杂问题的能力也随之增加。但是从单层感知器模型提出后，在相当长的一段时间内都没有人将单层感知器扩展到多层，究其原因，就是人们一直没有找到合适的训练方法来对各层之间的权值进行调...
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