04 梯度增强Kriging模型理论的相关推导4.1 问题定义4.2 GEK模型的建立参考文献 梯度信息可用于提高 Kriging 模型精度，而如果采用Adjoint方法等快速求解梯度方法，还可提高建立Kriging模型的效率。利用梯度信息来提高Kriging模型的精度，成为一种新的代理模型方法，称为梯度增强型 Kriging（Gradient-Enhanced Kriging, GEK）模型。
目录背景自注意力机制Multi-head Self-attention(多头自注意力机制)Positional Encoding详细结构参考文献 主要内容基于李宏毅老师的网课 讲的不太详细和没听明白的部分自己又去学习，加了些参考注解 简单总结： Transformer是带有“Self-attention”机制的seq2seq模型 背景在处理序列问题时 RNN及其变种LSTM，GRU等难以并
RFM用户价值分析 学习目标掌握RFM的基本原理利用RFM模型从产品市场财务营销等不同方面对业务进行分析1、RFM基本原理在各种数据分析模型中， 有一项工具可以帮助公司找到R 新客（近期有消费的用户）F 常客（常来消费的用户）M 贵客（消费金额大的用户）这个工具就是RFM模型， RFM模型是由（George Cullinan）于1961年提出，他发现数据分析中，有三项重要的指标：最近一次消费（Re
引言：灰色预测模型是通过少量的信息、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法，相比于其他预测模型，如回归分析，需要的数据信息少，运算方便，建模精度高，在各种领域都有着广泛的应用，是处理小样本预测问题的有效工具精度检验：（3）预测精度等级参照表：预测精度等级PC好合格勉强不合格接下来是算法的实现（此处使用MATLAB实现），预测第6个和第7个数：%灰色预测模型
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clc
目录前言一、灰色关联分析1.什么是灰色关联分析？2.流程介绍二、综合评价1.数据无量纲化处理2.确定参考序列3.确定权重4.计算灰色关联系数 5.计算灰色加权关联度6.代码总结前言 继续学习数学建模涉及的评价性模型，这篇会介绍如何使用灰色关联分析法进行综合评价以及分析灰色关联分析法的适用条件和优
# Python是否属于机器学习框架
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理清Python是否属于机器学习框架这个问题。首先，让我们来看一下整个流程，并一步步教你如何实现。
## 流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | :--- |
| 1 | 导入机器学习库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
##
# 机器学习是否属于符号主义
## 流程
```mermaid
journey
title 机器学习属于符号主义吗
section 确定问题
开发者确定小白的问题是关于机器学习和符号主义的关系
section 分析问题
开发者分析机器学习和符号主义的定义及特点
section 教授知识
开发者向小白解释机器学习和符
### k近邻算法在机器学习中的应用
在机器学习领域，k近邻（k-nearest neighbors，简称kNN）是一种常见的分类和回归算法。它的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中距离最近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。k近邻算法不需要训练过程，而是在预测时通过计算待预测样本与训练集中各个样本的距离来确定其类别。
#### k近邻算法的实现
基本概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟
前言：传统的时序处理，普遍采用RNN做为基础网络模型，如其变体LSTM、GRU、BPTT等。但是在处理使用LSTM时时序的卷积神经网络 目录论文及代码链接一、论文解读1、 摘要2、引言(摘)3、时序卷积神经网络(Temporal Convolutional Networks)3.1 因果卷积(Causal Convolution)3.2 膨胀卷积(Dilated Convolution)3.3 残
结合 Prophet 的原理理解 Prophet 的使用前言本文也是时序领域工作学习过程中的一些学习笔记，将会结合 Prophet 的原理，讲一讲如何成为一个合格的 Prophet 调包侠Why Prophet?Prophet 是Meta（Facebook）的一个开源时序预测算法工具，在工作中解决一些特定领域的时序预测问题时能够有非常好的效果，尤其是一些周期性明显的时序数据，如工业场景、运维场景的
模型一词，原本是好理解的，名词，大概就是一个缩小版的实际产品的意思。 当然了，你可以去查查百科，模型其实不只可以描述实物，还可以描述虚拟物件。我们主要来看看后者。 当模型这在软件行业使用时，好像就变了味道。比如：开发模型，java内存模型，线程模型，io模型，reactor模型，生产模型，消费模型，消息传递模型... 这让我在很长一段时间里，一直搞不懂，何谓模型。随着年龄的增长，总算有了
Java数据结构---Trie（字典树/前缀树）1. Trie简介2. 该数据结构的节点的构建3. 前缀树的构建4. 基础操作（增、查）5. 练习 1. Trie简介前缀树是一种树形结构，在百度中查找一个单词，通常搜索前几个字母，百度就会自动提示后面的字母，即搜索提示，这是前缀树的一个最典型的应用。2. 该数据结构的节点的构建前缀树的结点包含属性isWord和指向孩子节点的指针children，
# 机器学习中的二分类模型
在机器学习中，二分类问题是一种最常见的任务，指的是将数据点分为两个类别的过程。比如，通过特征判断一封邮件是“垃圾邮件”还是“正常邮件”。为了实现二分类任务，研究者和工程师们使用了多种模型。本文将介绍几种常见的二分类模型，并提供代码示例以便于理解。
## 常用的二分类模型
以下是几种常用的二分类模型：
1. **逻辑回归**
逻辑回归是一种线性模型，适合
本文算是对此文（写给笨人的法线贴图原理）的提炼，主要是原文较长，且由大量文字构成，未必大家都有耐心认真读完，如果有耐心，建议先去读原文，然后再来这里验证。1.为什么用法线贴图？法线贴图是为了存法线信息，让低模拥有类似高模的光照交互效果：凹凸不平，表面精致。2.怎么存法线向量？纹理每个点都有rgb分量，可以用来存法线向量的3个分量（实际上是存2个分量，因为是单位法线向量，第三个分量可求出）。3.那这
动态规划典型应用：背包问题动态规划算法简要介绍：动态规划算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获得最优解的处理算法。动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题分解为若干个子问题，然后从这些子问题的解获得原问题的解，与分治算法不同的是，适用于动态规划算法的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的
（即下一个子阶段的问题求解建立在新的子阶段解的基础上）问题描述：给定一
前阵子微软开源了DeepSpeed训练框架，从测试效果来看有10倍的速度提升，而且对内存进行了各种优化，最大可以训练100B(illion)参数的模型。同时发布了这个框架训练出的17B模型 Turing-NLG，处于目前壕赛事的顶端。 训100B的模型就先别想了（狗头），先把110M的BERT-base训好上线吧。本文主要介绍模型训练中速度和内存的优化策略，针对以下几种情况：我明天就要答辩了，今
线性模型线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。形如：1、线性回归2、多分类学习3、逻辑回归（LR）4、类别不均衡问题一、线性回归讲解线性回归之前，先要了解回归和分类的区别，简单来说，回归要做的就是一个连续的预测值，分类是一个离散的预测值。线性回归试图学的一个线性模型以尽可能准确地预测。对于单变量线性回归输入的属性值为只有一个，则函数为F（x）= w*x + b,其中f(x)约等于
1. 模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。煮个栗子，BERT模型训练文本语义表
参与过大型软件项目的人都会认识到许多事情都可能出错，一但出错就可能给项目带来危害、损失或其它不利影响。风险是在项目中发生的一系列事件或不利结果的可能性。软件开发是一项高风险的活动，在项目开发过程的任何一个阶段都可能存在风险。采取积极的风险管理方式，可以使项目进程更加平稳，可以获得很高的跟踪和控制项目的能力，可以规避、转移风险，或缓解风险带来的不
