一篇文章系统看懂大模型

常见的无监督学习算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN、主成分分析(PCA)和t-SNE等。半监督学习:半监督学习结合少量标记数据和大量未标记数据进行训练。它利用未标记数据的丰富信息和少量标记数据的准确性来提高模型性能。常见的方法包括生成对抗网络(GANs)和自编码器。强化学习:强化学习是一种通过与环境交互,并基于...

你心目中TOP10的数模竞赛算法模型有哪些?

规划模型(目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划)、图论模型、排队论模型、神经网络模型、现代优化算法(遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索算法)等等。应用领域:快递员派送快递的最短路径问题、水资源调度优化问题、高速路口收费站问题、军事行动避空侦察的时机和路线选择、物流选址问题、商区布局...

数模竞赛要先掌握的经典模型算法

智能优化算法包括:(调度问题)模拟退火算法、遗传算法、改进的遗传算法、禁忌搜索算法、神经网络、粒子群算法(见卓金武)等21.多目标规划和目标规划(柔性约束,目标含糊,超过)(备用)22.动态规划(备用)23.复杂网络优化(多因素交错复杂)(备用,编程好的使用要掌握)离散数学中经典的知识点——图论。动态优化模型...

数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!

在数学建模竞赛中有四大模型,分别是预测类模型、优化类模型、评价类模型以及分类模型,但常用的其实是三大模型,所以数乐君接下来会着重介绍这三大模型。预测类模型常用的预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。预测类题目通过分析...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

半监督学习算法通常会结合监督学习算法和无监督学习算法的优势,利用同时包含有标签和无标签数据的训练集进行模型训练。这样的组合允许算法在一部分数据上学习有监督的模式,又从未标记的数据中学习无监督的结构。常见的半监督学习算法包括半监督支持向量机(SVM)、自训练(Self-training)和混合模型(MixtureModels)等。

中科链源SAFEIS安士产品强化智能分析能力 全新AI算法模型赋能

智能分析模块中接入AI模型能力——图聚类模型应用SAFEIS安士区块链AI信息作战系统,是中科链源旗下专为执法机关精心研发的全球链上数智分析系统,聚合了“高效网状资金分析、业内独家时序图、首创同链多币种分析、AI算法模型智能化分析、独有调证回函智能解析、一站式多维度识别嫌疑人”六大行业独家功能优势,高效赋能...

大模型加持下的 AIOps 业务场景实践有哪些新“解法”?

何碧宏:AIOps,即智能运维,是一种利用人工智能技术,包括算法和大模型,来自动执行和简化运维工作流程的技术方案。作为云原生观测和SRE团队,我们主要关注在稳定性保障方面的应用和价值。引入AIOps希望通过AI算法简化和自动化传统运维操作流程,并解决一些传统运维难以解决的问题。

数据化运营、精准营销10大常用模型

数据驱动精细化运营是当前寒冬之下企业的必然选择,在精准营销和精细化运营过程中,常用的分析或算法模型。1.RFM模型??定义:RFM模型是一种用于分析用户当前状态及衡量用户价值的模型。它由三个关键指标组成:R(Recency)最近一次消费时间、F(Frequency)消费频率、M(Monetary)消费金额。

盘点:有哪些用于用户分析的高阶数据分析模型?

常见的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。聚类算法：选择适当的聚类算法，例如K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等，根据相似性度量将用户划分为不同的群体。聚类结果分析：对生成的用户群体进行分析，了解每个群体的特征，发现潜在的用户行为模式和需求差异。用户聚类分析的应用场景包括但不限于：个性化营销：...

全新复杂网络社团划分Local Search算法,效率超经典最快算法5倍

作者在一些经典的合成基准网络(包括规则网络、Erd??s-Rényi随机网络、随机块模型SBM网络和Ravasz-Barabási层次网络模型)和真实基准网络(如ZacharyKarateClub、Cora、PubMed等)上测试了LS算法的性能。结果显示,LS算法在多个标准基准测试中表现优异,尤其是在检测社团层次结构方面。与传统的社团检测方法相比,LS算...