诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

相比于传统算法,量子力学在计算复杂度上有了大幅度的降低,甚至可以达到指数级的降低。1.量子机器学习量子机器学习(QuantumMachineLearning,QML)结合了量子计算的速度和机器学习的学习能力。通过模拟量子力学的基本原理,如叠加态和纠缠态,QML在处理数据时展现出了传统算法无法比拟的潜力。例如,量子k-means算法、...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限,算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值,K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。优点理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归;可用于非线性分类;天生支持多分类训练时间复杂度为O(n);对数据没有假设,准确度高,对outli...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering)、DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)、高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)等。其中,K均值聚类算法(通常称为K-means算法)的早期版本由StuartLloyd在1957年提出。他的研究是为了优化通信系统...

晶圆表面缺陷检测方法综述【下】

当样本不平衡时,k-最近邻算法分类效果较差,计算量大。决策树也有类似的问题,容易出现过度拟合。支持向量机在小样本和高维特征的分类中仍然具有良好的性能,并且支持向量机的计算复杂度不依赖于输入空间的维度,并且多类支持向量机对过拟合问题具有鲁棒性,因此常被用作分类器。R.Baly等使用支持向量机(SVM)分类器将115...

一文读懂K均值(K-Means)聚类算法

K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T),其中k是超参数,即所需要输入的簇数,n是整个数据集中的样本量,T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下,KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p),其中n是整个数据集中的样本量,p是特征总数。

银行科技|量子聚类算法在银行智慧运营场景中的应用

提出的量子K-means算法;2017年,刘雪娟等人通过量子并行方案和量子搜索算法来提高K-means算法的效率,并证明了在一定条件下,量子K-means算法在时间和空间复杂度方面都存在明显优势;2021年,李玥等人利用量子粒子群优化算法的全局搜索能力强、收敛速度快等优势,提出了改进量子粒子群的K-means聚类算法,该改进算法在精度、...

常用机器学习算法优缺点分析

理论成熟,简单易用,相比其他算法,KNN算是比较简洁明了的算法,工程上非常容易实现;模型训练时间快,训练时间复杂度为O(n),KNN算法是惰性的;对数据没有假设,准确度高,对异常值不敏感。KNN算法的缺点:对内存要求较高,因为该算法存储了所有训练数据;

阿里盖坤:大数据下,如何利用深度兴趣网络“击”中用户?丨CCF-GAIR...

模型复杂度可控:有较好泛化能力;具有自动特征选择作用;可以适用于大规模高维度数据;实验1:聚类和分类联动如图,这是演示的一次实验,图中第一张图表示为原始数据。像逻辑回规、二阶方法,对于高度的非线性方法都不太适合,所以基本上其结果没有什么区分能力,但是MLR能够做到非常好的区分。而利用K-means先做聚类再...

深度丨110亿美金还不够,阿里使用这种AI手段创造更多广告收入(附...

模型复杂度可控:有较好泛化能力;具有自动特征选择作用;可以适用于大规模高维度数据;实验1:聚类和分类联动如图,这是演示的一次实验,图中第一张图表示为原始数据。像逻辑回归、二阶方法,对于高度的非线性方法都不太适合,所以基本上其结果没有什么区分能力,但是MLR能够做到非常好的区分。而利用K-means先做聚类再...

2021年7月中旬,蔚来NLP算法工程师 面试题4道!

时间复杂度:O(n)空间复杂度:O(n)—免费资料·名企AI面试100题—帮助数千人成功上岸的《名企AI面试100题》书,电子版,限时免费送,点击文末阅读原文无套路免费下载!本书涵盖计算机语??基础、算法和??数据、机器学习、深度学习、应????向(CV、NLP、推荐、??融风控)等五??章节,每??段...