全网最全的算法模型总结,一直被模仿,从未被超越…

3、回归分析预测(必须掌握)求一个因变量与若干自变量之间的关系,若自变量变化后,求因变量如何变化;样本点的个数有要求:①自变量之间的协方差比较小,最好趋近于0,自变量间的相关性小;②样本点的个数n>3k+1,k为自变量的个数;③因变量要符合正态分布4、马尔科夫预测(备用)要求1、一个序列之间没有...

概率建模和推理的标准化流 review2021

如第2.1节所讨论的,归一化流是可组合的;也就是说,我们可以通过将有限数量的简单变换(Tk)组合起来构建一个变换(T)的流,如下所示:这个想法是使用简单的变换作为构建块——每个变换都有一个可处理的逆变换和雅可比行列式——来定义一个复杂的变换,其表达能力比其组成部分的任何一个都强。重要的是,流的正向...

从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)

那么根据链式法则,y对x的导数可以通过求f对u的导数和g对x的导数的乘积来计算。具体而言,链式法则可以表示为:dy/dx=(dy/du)*(du/dx)。要计算一个复杂函数的导数,采取的就是链式求导的方式。神经网络其实本质上就可以看成是一个复杂函数,就是对一个复杂函数求导。很难简单讲清楚,毕竟...

数学建模竞赛真的是模型解题一般,但是论文出彩而获奖的吗?

②求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值③三要素:决策变量、约束条件、目标函数例如:工厂分配资源生产使得利润最大化非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划2、遗传算法直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,不...

如何优化均值方差模型?Min-Max最优化方法探索——金融工程专题报告

2.传统均值方差模型在介绍Min-Max最优化模型之前,我们先测试传统均值方差模型的表现。这样一是可以描述我们对基础优化问题的构建方式,二是可以作为Min-Max最优化模型的比较基准。2.1.最优化问题的构建一般来说,均值方差模型最优化问题可分为三类:第一类是给定一个最小收益,使得风险最小化;第二类是给定一个最大...

最简单的人工神经网络

现在是要借助误差来帮我们找到应该被调整的权重值，从而使得误差最小化(www.e993.com)2024年11月16日。但在这之前，让我们了解一下梯度的概念。什么是梯度？梯度本质上是指向一个函数最大斜率的矢量。我们采用▽来表示梯度，简单说来，它就是函数变量偏导数的矢量形式。对于一个双变量函数，它采用如下形式表示：▽f(x,y)=[fx,fy]=[??...

“小数据”的统计学

平均这些高方差模型之后,我们得到一个平滑的曲线,它很好的拟合了原有数据点的分布。9-尝试贝叶斯建模和模型平均这个依然不是我喜欢的技术,但贝叶斯推理可能适合于处理较小的数据集,尤其是当你能够使用专业知识构造好的先验参数时。10-喜欢用置信区间

策略产品经理必读系列—梯度下降法

Part2.2里面的例子我们选择的是一个最简单的函数表达式,θ参数分为两种,一种是和输入变量x配对的参数θ_i,一种是固定的偏差θ_0。我们用已知的样本数据(x,y)来求解出使得损失函数最小的一组θ参数。下面我们来计算一个通用泛化的θ参数更新表达式。我们只需要用到高中数学中的导数知识即可,朋友们相信我真的很ea...

人人都能看懂的EM算法推导

(3)求导数,令导数为0,得到似然方程;(4)解似然方程,得到的参数。1.1.5极大似然函数的应用应用一:回归问题中的极小化平方和(极小化代价函数)假设线性回归模型具有如下形式:,其中,误差,如何求呢?最小二乘估计:最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据,也就是估计值和观测值...

不得不看的机器学习面试60题!含泪码完

用EM算法求解的模型一般有GMM或者协同过滤,k-means其实也属于EM。EM算法一定会收敛,但是可能收敛到局部最优。由于求和的项数将随着隐变量的数目指数上升,会给梯度计算带来麻烦。问17:用EM算法推导解释Kmeans。k-means算法是高斯混合聚类在混合成分方差相等,且每个样本仅指派一个混合成分时候的特例。注意k-means...