1.必知!人工智能10大热门算法!人工智能算法有哪些模型原理:逻辑回归是一种机器学习算法,专为解决二分类问题而设计。该算法能够将连续的输入变量映射到离散的输出结果,通常以二进制形式表示。通过应用逻辑函数,逻辑回归将线性回归的预测结果转换到(0,1)的范围内,从而生成分类的概率。 模型训练:逻辑回归模型的训练依赖于已知分类的样本数据。在训练过程中,通过优化模型的https://blog.csdn.net/m0_74914256/article/details/141901236

2.编程35种算法汇总编程35种算法是编程世界的核心，它们可以解决各种问题。从搜索和排序到图算法和动态规划，每种算法都有其独特的应用场景。通过掌握这些算法，您将能够更好地理解编程世界的奥秘，并且能够更高效地解决问题。无论您是新手还是有经验的程序员，学习和掌握这些算法都是必不可少的。希望本文对您有所帮助，并能够激发您在https://baijiahao.baidu.com/s?id=1781330184170815567&wfr=spider&for=pc

3.智能降管理——开启降领域新时代瞪羚云长城战略咨询目前美国有70%的人享有健康管理服务,而中国享有这项服务的人不足0.1%,随着中国经济不断提高,对健康管理需求将扩大。 ③国家政策支持及行业规划出台 表2-1国家部分相关政策、战略及行业报告列表 ④人工智能技术的大力提升 以深度卷积神经网络为核心的深度学习算法,加速了人工智能技术发展,带动了健康管理领域与其的跨界https://www.chinagazelle.cn/news/detail/45e80a28ed074d97b8a56b4ffba42e6d

4.性能提升成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展分布式强化学习是一个综合的研究子领域,需要深度强化学习算法以及分布式系统设计的互相感知和协同。考虑到 DDRL 的巨大进步,我们梳理形成了 DDRL 技术的展历程、挑战和机遇的系列文章。我们在 part 1 部分回顾了经典的 DDRL 框架,在本部分,我们利用三篇论文,具体分析 DDRL 的今生 --- 最新研究进展。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26353658

5.太全了!自学机器学习算法学习路线图,有配套视频+实战项目,完全自学机器学习需要学习以下几个主要方面的内容: 一、数学基础线性代数: 【1】理解向量、矩阵的基本运算,如加法、减法、乘法等。 【2】掌握矩阵的特征值与特征向量的概念及计算方法,这在主成分分析等算法中非常关键。 【3】熟悉线性方程组的求解,对于理解线性回归等算法的原理有重要作用。 https://www.bilibili.com/read/cv37461164

6.科学网—[转载]联邦学习算法综述摘要:近年来,联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注,已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念;然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析;最后分别从通信https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1280769.html

7.学习,是治愈焦虑的良药只有不断学习、奔跑、更新自己的知识体系,外界发生的变化才不足以影响我们。 相反,如果我们在焦虑的时期选择躺平、摆烂,却不去学习,还抱怨不休,那么我们就会陷入双重困境,无法自拔。 二、建立一套有意识的学习算法 1.人的学习风格天然存在差异 我曾采访过很多人,包括小朋友,发现每个人的学习方法都不一样。在课堂上https://36kr.com/p/2375197738412036

8.你应该知道的十种机器学习算法机器学习/人工智能领域在将来是越来越受欢迎。由于大数据是目前科技行业最热门的趋势,机器学习非常强大,可以根据大量数据做出预测或计算建议。使用大量数据训练的深度学习算法,构建出一个能够理解人类语言并自动生成语言的模型。ChatGPT、文心一言等等,都是机器学习的伟大产物。 https://www.51cto.com/article/771973.html

9.强化学习(Qfuncation,DQN)基本介绍目前强化学习的算法 基本算法分类 强化学习的算法基本上都包含了价值函数。一种价值函数是关于状态的价值函数 ,用来评判agent所处状态的好坏;另一种价值函数是关于状态-动作的价值函数 ,用来评判当前状态s下所采取的行动a的好坏。 关于model-free 和 model-based的区别(个人觉得这位网友的评论比较容易理解): https://www.jianshu.com/p/230bae5ca3d1

10.目标跟踪入门——目标跟踪算法综述电子创新网Imgtec社区深度学习不需要自己设计特征,它可以自己在数据中学习到目标的特征,同时也有自己的分类器,也就是说将寻找特征和分类结合在一起。深度学习的效果也是非常的好,在最近的图像比赛中,冠军都是使用深度学习来实现的。目前的深度学习算法包括R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN等深度分类方法,也包括 YOLO(you only look oncehttps://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100017436.html

11.深度学习高手笔记卷1:基础算法京东集团副总裁,京东零售技术委员会数据算法通道会长 前言 目前人工智能(artificial intelligence,AI)在计算机界非常火热,而其中深度学习(deep learning,DL)无疑是更为火热的一个领域,它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、跨模态分析、风控建模等领域均取得了突破性的进展。而且近年来该领域的优秀论文、落地项目也层https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375

12.强化学习系列案例强化学习实验环境Gym和TensorFlow强化学习系列案例 | 强化学习实验环境Gym和TensorFlow 查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客(cookdata.cn)案例板块。 强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法,再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法,为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实https://cloud.tencent.com/developer/article/1619441

13.《集异璧之大成》阅读笔记及杂谈(附录一):人机博弈当然在游戏的算法当中使用的不仅仅是蒙特卡洛算法,其它还有很多——不同算法对应不同问题,构建一个足够复杂的,更高可玩性的,更贴近现实的游戏数据系统。蒙特卡洛算法也常用于机器学习,特别是强化学习的算法中。一般情况下,针对得到的样本数据集创建相对模糊的模型,通过蒙特卡洛方法对于模型中的参数进行选取,使之于原始数https://www.gameres.com/846786.html

14.算法数据结构体系学习班马士兵教育官网注意原“算法与数据结构基础班”已经过期。所有内容都被现在的“算法数据结构体系学习班”重新讲述,还增加了内容,增加了题目练习。原“算法与数据结构基础班”的所有内容,对应现在的“算法数据结构体系学习班”的1-23节。 注意原“算法与数据结构进阶班”已经过期。所有内容已经被现在的“算法数据结构体系学习班”和“https://www.mashibing.com/course/339

15.统计学习方法(豆瓣)—— 引自章节:第一篇 监督学习 算法2.2 (感知机学习算法的对偶形式) (3) 如果 y_i(\sum_{j=1}^N \alpha_j y_j x_j \dot x_i+b) \le 0, \alpha_i \leftarrow \alpha_i+\eta b \leftarrow b + \eta y_i (查看原文) https://book.douban.com/subject/10590856/

16.年,寻找反向传播的生物机制神经元生物大脑传播算法Richards 团队的最新研究表明,「我们目前已经达到这样的水平: 通过相当真实的神经元模拟,我们可以训练锥体神经元网络来完成各种任务,」Richards表示。「然后使用这些模型的稍微抽象的版本,我们可以利用锥体神经元网络,来学习人们在机器学习中所做的那种困难的任务。」 https://www.cn-healthcare.com/articlewm/20210225/content-1192821.html