文章目录多层感知机入门算法优化原理sklearn代码实现核心优缺点分析 多层感知机入门神经网络在最近几年，是个很火的名词了。常听到的卷积神经网络(CNN)或者循环神经网络(RNN），都可以看做是神经网络在特定场景下的具体应用方式。本文我们尝试从神经网络的基础：多层感知机（Multilayer perceptron, MLP）入手，以此了解其解决预测问题的基本算法原理。要入门MLP，个人认为比较简
介绍 MLR算法是alibaba在2012年提出并使用的广告点击率预估模型，2017年发表出来。 如下图，LR不能拟合非线性数据，MLR可以拟合非线性数据，因为划分-训练模式。 讨论，非线性拟合能力： 数据划分规则如下公式，特征分片数m=1时，退化为LR；上图MLR中m=4。m越大，模型的拟合能力越
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2024-04-29 13:46:08
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本文对 NLMS 目录1.2. 传统的 NLMS3.4. 功率归一化的 NLMS5.6. 1.NLMS 即归一化 LMS（Normalized LMS）算法，是 LMS 算法（可参考 自适应滤波器之 LMS 算法）的改进版。在 LMS 算法中，抽头权值的调整量与抽头输入向量成正比。当抽头输入向量比较大的时候，LMS为了克服这个问题，可以使用 NLMS 算法，之所以称为 “Normalized”，是
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2024-08-09 11:55:32
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一、介绍 RAISR算法是一种快速且准确的图像超分辨率重建算法。 从上面的重建结果可知，RAISR算法的重建效果并不是最好的，它甚至不如A+(1024)的重建效果好，但是它的重建速度是最好的。二、算法的要点首先对于从HR->LR, RAISR认为基于这样一个退化模型 z=Ds*H*x z是input image, 就是LR x是要还原的HR image
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2024-09-09 16:00:09
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BP算法推导BP算法（BackPropagation）反向传播算法又叫误差逆传播算法（error BackPropagation），它是迄今最成功的神经网络学习算法。 现在从神经网络训练的角度推导BP算法。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈Rl
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2023-09-26 15:07:41
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一、概述假设有如下数据：:observed data:unobserved data(latent variable):complete data:parameterEM算法的目的是解决具有隐变量的参数估计（MLE、MAP）问题。EM算法是一种迭代更新的算法，其计算公式为：这个公式包含了迭代的两步： ①E step：计算在概率分布下的期望 ②S step：计算使这个期望最大化的参数得到下一个EM步
## 实现Java推导算法的步骤
为了教会刚入行的小白如何实现Java推导算法，我们将按照以下步骤进行：
1. 确定问题和目标：首先，我们需要明确要解决的问题和我们的目标是什么。例如，我们可能要求计算最大公约数、排序数组、查找元素等等。
2. 设计算法逻辑：根据问题和目标，我们需要设计一个合适的算法逻辑来解决它。这包括选择适当的数据结构、算法和流程。
3. 编写代码：一旦我们设计好算法逻辑
原创
2023-11-23 13:02:44
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1）算法简介归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。2）算法描述归并排序具体算法描述如下(递归版本)： 1、Divide: 把长度为n的输入序列分成两
排序算法的推导思想主线：排序算法的来龙去脉地精排序：攘外必先安内（贪心
原创
2023-06-05 16:03:31
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原创
2022-01-17 17:48:50
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注意：前方警告来袭：能认认真真看完这篇博客，读懂每一个公式，看懂每一个推导过程，那么就一定会对BP原理有一个根本性的认识，只有这样，作为一名程序猿，才能一个人在黑屋子里敲出对应功能的代码！！！一、单层单连接考虑以下两个单连接神经元： 根据上图 可得如下公式推导： n1=w1a0n2=w2a1
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2024-05-20 23:09:04
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1、多平面重建( MPR) 多平面重建是将扫描范围内所有的轴位图 像叠加起来再对某些标线标定的重组线所 指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度 斜位图像重组。 MPR优点 能任意产生新的断层图像，而无需重复扫描。 原图像的密度值被忠实保持到了结果图像上。 曲面重组能在一幅图像里展开显示弯曲物体的全长。 MPR缺点 难以表达复杂的空间结构 曲面重组易造成假阳性。 表面阴影法重建( SSD) 采用象素阈
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2024-05-05 21:50:57
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0 引言 一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单“听取多人意见，最后综合决策”，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。讲决策树与Adaboost，其中，Adaboost讲得酣畅淋漓，讲完后，我知道，可以写本篇博客了
原创
2021-07-14 10:43:38
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Paxos作为分布式系统的基石，一直都是CS领域的热门话题，Paxos号称是最难理解的算法。最近几天一直在看Paxos相关资料为什么题案要被设计为编号+value
原创
2023-07-27 00:00:05
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Adaboost 算法的原理与推导 0 引言 一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单：听取多人意见，最后综合决策，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。昨日11月1日下午，在我组织的机器学习班 第8次课上讲决策树与Adaboost，其中，Adaboost讲得酣畅淋漓，讲完后，我知道，可以写本篇博客了。 无心啰嗦，本文结合机器学习...
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2018-11-06 07:53:29
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EM算法的推导一 在进行EM算法公式推导之前，为了更好地理解，先来进行知识补充：1：极大似然估计在介绍极大似然估计之前，先来熟悉一下贝叶斯公式： &nbs
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2023-07-20 14:40:35
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EM算法推导网上和书上有关于EM算法的推导，都比较复杂，不便于记忆，这里给出一个更加简短的推导，用于备忘。在不包含隐变量的情况下，我们求最大似然的时候只需要进行求导使导函数等于0，求出参数即可。但是包含隐变量，直接求导就变得异常复杂，此时需要EM算法，首先求出隐变量的期望值（E步），然后，把隐变量当中常数，按照不包含隐变量的求解最大似然的方法解出参数（M步），反复迭代，最终收敛到局部最优。下面给出
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2018-10-26 13:12:00
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EM算法 Jensen不等式 其实Jensen不等式正是我们熟知的convex函数和concave函数性质，对于convex函数，有 $$ \lambda f(x) + (1 \lambda)f(y)\ge f(\lambda x + (1 \lambda)f(y)),\ where\ 0\le\l
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2016-12-16 19:22:00
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基于jesen不等式, 参数似然估计, 全概率与贝叶斯来推导 和证明EM收敛.
原创
2022-08-23 09:59:34
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源码下载。看书看到第二部分了——排序，排序的算法主要有插入排序，归并排序，冒泡排序，堆排序，快速排序，计数排序，基数排序和桶排序，本文就先讲插入排序，归并排序和冒泡排序。冒泡排序——它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。一种非常简单的排序算法，代码如下：/*
* 冒
