目录 一、介绍 二、技术背景 三、相关代码 四、结论 一、介绍         优化算法在机器学习和深度学习中至关重要，可以最小化损失函数，从而改善模型的预测。每个优化器都有其独特的方法来导航损失函数的复杂环境以找到最小值。本文探讨了一些最常见的优化算法，包括 Adadelta、Adagrad、Adam、AdamW、SparseAdam、Adamax、ASGD、LBFGS、NAdam、RAdam、RMS...

先是是探索到配体-受体结合的结合的正确姿势（pose identification），然后采用打分函数对其进行评估（pose Scoring）。 近年来，由于计算机硬件和数据集可用性的进步，数据驱动的机器学习方法已成为药物设计框架的重要组成部分之一。基于机器学习和深度学习构建打分函数，可以预测对接过程中生成的蛋白质-配体位姿或晶体复合物的结合得分，已成为CADD领域一个活跃的研究命题。 本文解读了一种先进...

Unsupervised learning 引言分类聚类算法聚类算法的应用Goole news聚类遗传客户信息数据库 监督学习和无监督学习的区别 引言 分类 聚类算法 聚类算法的应用 Goole news 聚类经常应用在手机新闻中，比较典型的是一些聚合新闻网站，利用爬虫爬取新闻后对新闻进行分类的问题。比如谷歌新闻每天都在，收集非常多，非常多的新闻内容。机器将这些新闻分组，同一主题，显示到一起，组成有关联...

一、机器学习是什么？ 1、机器学习的概念 机器学习是一种人工智能领域的技术和方法，旨在使计算机系统能够从经验数据中自动学习和改进，而无需显式地进行编程。它涉及开发算法和模型，使计算机能够自动分析和理解数据，并根据经验数据中的模式和规律做出预测或做出决策。 2、机器学习的核心思想 机器学习的核心思想是利用数据来训练计算机系统，使其能够从数据中学习，并根据学习到的知识进行推理和决策。机器学习算法可以自动发现...

CNN网络在反向传播中需要逐层向前求梯度，然而pooling层没有可学习的参数，那它是如何进行反向传播的呢？此外，CNN中为什么要加pooling层，它的作用是什么？ Pooling层 CNN一般采用average pooling或max pooling来进行池化操作，而池化操作会改变feature map的大小，例如大小为64×64的feature map使用2×2的步长池化后，feature map...

目录 算法原理剪枝处理连续值处理缺失值处理多变量决策树 算法原理 从逻辑角度：通过一系列if-else语句进行多重判断，比如白富美的判断条件（“白”“富”“美”）。 从几何角度：根据定义的标准进行样本空间的划分。 以二分类问题为例，我们希望通过一系列的条件进行分类。 以下是算法原理的伪代码图： 比较形象的图： 剪枝处理 目的：为了防止模型在训练的过程中将自己的一些特征当成了所有模型都会有的特征，手动将一...

简单论述机器学习 一、何为机器学习? 机器学习是一种人工智能（AI）的分支，其主要目标是使计算机系统具有从数据中学习并改进性能的能力，而无需明确地进行编程。换句话说，机器学习算法允许计算机系统根据数据中的模式和趋势来自动学习，并且可以根据新数据进行预测或做出决策。 机器学习的主要步骤包括： 数据收集：收集相关的数据，这些数据可以是结构化的（如表格数据）或非结构化的（如文本、图像、音频等）。 数据预处理：...

是非常好用的trick，在笔试中也很常考，而之前只是大概知道它的作用，很多细节并不清楚，因此希望用这篇文章彻底解决揭开BN的面纱。 BN层的由来与概念 讲解BN之前，我们需要了解BN是怎么被提出的。在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像上finetune再测试，效果应该...

大或调整民宿的规模，选择合适的营销渠道，或者进行资源的合理配置。   计算机毕业设计吊打导师PyFlink+Hadoop+Hive民宿数据分析可视化大屏 民宿推荐系统 民宿爬虫 民宿大数据 知识图谱 机器学习 大数据毕业设计 （三）拟解决的关键问题 1、网站为了预防恶意爬虫都会布置反爬虫技术，这要求在使用爬虫技术时应该遵从法律规定，做到友好访问，不破坏、不妨碍网站的正常运行。 2、数据质量问题，民宿数据的...

快地收敛。但是也有一个问题是，源域数据集中的场景跟我们目标域数据集的场景差异过大时，可能效果会不太好，需要多做实验来判断。 降低模型复杂度：在深度学习中我们可以减少网络的层数，改用参数量更少的模型；在机器学习的决策树模型中可以降低树的高度、进行剪枝等。 正则化方法如 L2 将权值大小加入到损失函数中，根据奥卡姆剃刀原理，拟合效果差不多情况下，模型复杂度越低越好。至于为什么正则化可以减轻过拟合这个问题可以看...