主要内容： XGBoost算法的介绍 XGBoost算法的损失函数 XGBoost函数介绍 算法的应用实战——信用卡欺诈行为的识别 1.XGBoost算法的介绍 XGBoost是由传统的GBDT模型发展而来的，GBDT模型在求解最优化问题时应用了一阶导技术，而XGBoost则使用损失函数的一阶和二阶 ...
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2019-11-01 20:53:31
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为高效找到使损失函数的值最小的参数，关于最优化（optimization）提了很多方法。 其中包括： SGD（stochastic gradient descent，随机梯度下降）Momentum（冲量算法）AdagradAdam 各优化算法比较实验（python） # -*- coding: ut ...
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2019-10-28 16:13:48
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#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; /*** * 分析:< 最优化问题 >此题用动态规划去写 * 1、第一步确定状态 >直接用它自己本身去写A[n][c] * 表示从第n层的第... ...
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编程语言 时间：
2019-10-28 01:24:29
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 拉格朗日对偶性在约束最优化问题中，拉格朗日对偶性(Lagrange duality)可以将原始问题转换为对偶问题... ...
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2019-10-16 17:51:57
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转自百度百科：https://baike.baidu.com/item/启发式算法/938987?fr=aladdin 启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。 启发式算法一般针对NP-hard问题：https:// ...
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2019-10-16 17:45:23
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美国慷孚系统公司（CommVault）日前宣布，CommVault的一体化数据管理平台Simpana8已顺利通过微软WindowsServer2008R2认证，并全面支持Windows7，确保了Simpana能与微软最新版本的服务器和台式机操作系统无缝地协同运行。CommVault承诺，将继续通过充分的自动化和最优化方式，帮助客户进一步降低数据管理成本，提升IT服务水准，并提高运营效率和个人生产力
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2019-10-15 16:17:35
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动态规划(Dynamic Programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化 ...
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2019-10-09 09:30:56
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最优化问题 基本形式 分类 线性规划问题 实例 线性规划问题的标准形式 线性规划问题的求解 凸集和凸函数 空间里面的直线 仿射线 凸集 超平面和半平面 凸函数 凸优化问题 定义 ...
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2019-10-08 18:54:34
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[toc] 最近学习了一些凸优化的知识，想写几篇随笔作为总结备忘。在此篇中我们简要地介绍一点点基本概念。 1. 凸集 定义1. 集合$S\in\mathbb{R}^{n}(n\geq 1)$ 被称为是凸集，如果对于任意的$x,y\in S$,$t\in (0,1)$则 $t ...
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2019-10-05 22:31:44
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机器学习简介： 特征向量 目标函数 机器学习分类： 有监督学习：分类问题（如人脸识别、字符识别、语音识别）、回归问题 无监督学习：聚类问题、数据降维 强化学习：根据当前状态预测下一个状态，回报最大化，回报具有延迟性，如无人驾驶、下围棋 深度学习数学知识：微积分、线性代数、概率论、最优化方法 一元函数 ...
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2019-10-03 12:58:27
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