机器学习中的优化算法
介绍高斯过程在机器学习中的应用,如分类,回归等等
随着深度学习技术在各个领域的广泛应用,模型数据集成成为了重要的问题之一。本报告从模型集成的概念入手,介绍了三种常见的模型集成方法:投票法、融合法和堆叠法,并分析了它们的优缺点。此外,我们还讨论了数据集
GeofferyHinton深度学习全英文视频课程,部分课程,讲道理,我觉得边听英语边学习,可以说是很不错了,而且还是大神级别的讲课
给出了寻求无人飞行器的最优轨迹的一种方法,其问题描述为使飞行器从初始状态飞行到目标状态,同时避免撞到障碍物。基于混合整数规划的滚动时域优化方法用来求解飞行器的轨迹规划问题。给出的仿真结果显示此方法的有
机器学习的时间序列预测 一组预测时间序列的不同机器学习模型,具体来说是给定货币图表和目标的市场价格。 要求 必需的依赖项: numpy 。 其他依赖项是可选的,但是为了使最终模型更多样化,建议安装以下
机器学习的过程大致分为三步:1)模型假设,比如我们假设模型是线性回归,还是多项式回归,以及其阶数的选择;2)误差函数定义,比如我们假设误差函数是均方误差,还是交叉熵;3)参数求解,比如使用正规方程,还
/关注 长歌大腿 公众号,发送“机器学习”关键字,可获取包含机器学习(包含深度学习),统计概率,优化算法等系列文本与视频经典资料,如《ESL》《PRML》《MLAPP》等。/ 文章来源《机器学习模型思
本模型研究的是降落伞的选购方案问题,目的是在满足空投要求的条件下,使费用最少。为了方便对降落伞进行受力分析,我们把降落伞和其负载的物资看做一个整体,忽略了伞和绳子的质量,并假设降落伞只受到竖直方向上空
机器学习模型质量测评指标体系的构建,令狐曦,武斌,目的对机器学习模型质量进行阐述,构建全面合理的机器学习模型质量测评指标体系。方法采用文献研究法梳理指标体系构建相关文献�
