强化学习预置算法

Learning（强化学习预置算法）1. 概述该强化学习预置算法中，为用户提供了常用的强化学习算法，目前包括五个常用算法（DQN、PPO、A2C、IMPALA以及APEX）。用户订阅之后，选择算法只需设置对应参数，即可很方便地创建训练作业，开始训练相应的强化学习环境（内置环境或自定

推荐系统算法中的深度学习推荐算法

中的时序信息。深度学习可以通过序列建模的方式，更好地捕捉序列中的时序关系。通过深度学习的序列建模，可以实现更准确和个性化的推荐。 深度学习推荐算法 深度学习在推荐系统中的应用产生了许多相关的推荐算法。以下是几种常见的深度学习推荐算法： 以下是一个使用深度学习推荐算法的示例代码：

深度学习 | 深度学习算法中英文对照表

  Convolutional Neural Networks   (CNN)卷积神经网络AutoEncoder  自动编码器Sparse Coding  稀疏编码Restricted Boltzmann Machine(RBM) 

机器学习算法的优缺点(8)-聚类算法

聚类算法是指对一组目标进行分类，属于同一组（亦即一个类，cluster）的目标被划分在一组中，与其他组目标相比，同一组目标更加彼此相似（在某种意义上）。举例：K-均值（k-Means）k-Medians 算法Expectation Maximi 封层 ation (EM)最大期望

深度学习算法中的 迁移学习（Transfer Learning）

深度学习算法中的迁移学习（Transfer Learning） 引言 深度学习已经在各个领域展现出了惊人的能力，但是在实际应用中，我们经常会遇到数据量不足、训练时间过长等问题。迁移学习（Transfer Learning）作为一种解决这些问题的方法，已经在深度学习领域受到了广泛

[转载】机器学习算法总览

十大经典机器学习算法

在机器学习领域，一系列经典的算法构成了其核心理论基础，并在实际应用中展现出强大的预测和决策能力。本文将深入介绍并解析十大最具影响力和广泛应用的经典机器学习算法，它们不仅为后来的算法发展奠定了基石，而且在当今的数据科学实践中依然占据重要地位。1. 线性回归(Linear Regre

深度学习算法中的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）

根据具体问题和环境进行调整和优化。深度强化学习是一个复杂的领域，还有许多其他的算法和技术可以用于改进和扩展。 深度强化学习的算法原理 深度强化学习的核心算法是深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）。DQN是一种基于Q-learning算法的强化学习算法。它通过使用

机器学习的算法分类介绍

以下是一些流行的定义。在每种情况下，都会为算法提供一组示例供其学习。 (1) 监督式学习：为算法提供训练数据，数据中包含每个示例的“正确答案”；例如，一个检测信用卡欺诈的监督学习算法接受一组记录的交易作为输入，对于每笔交易，训练数据都将包含一个表明它是否存在欺诈的标记。 (2) 无监督学习：该算法在训练数据中

机器学习算法的优缺点(7)-降维算法

降维算法和集簇方法类似，追求并利用数据的内在结构，目的在于使用较少的信息总结或描述数据。这一算法可用于可视化高维数据或简化接下来可用于监督学习中的数据。许多这样的方法可针对分类和回归的使用进行调整。举例：主成分分析（Principal Component Analysis (PCA)）主成分回归（Principal

机器学习算法选择（分类二）

量机是首选算法；如果支持向量机的效果不是很理想，则可能是因为该矩阵不能很好地度量样本之间的相似性，因此可以尝试度量学习算法。对于数据集比较大的情况，首先选择基于决策树的集成学习方法。当然，其他不同的模型也都可以与不同的集成学习策略相结合，进一步提升模型效果，但集成学习通常也会使模型更加复杂，增加训练和推理的计算成本。

深度学习之Dropout启发

ut描述为通过包括或排除单元形成模型集成的Bagging。然而，这种参数共享策略不一定要基于包括和排除。原则上，任何一种随机的修改都是可接受的。在实践中，我们必须选择让神经网络能够学习对抗的修改类型。在理想情况下，我们也应该使用可以快速近似推断的模型族。我们可以认为由向量 µ 参数化的任何形式的修改，是对

浅学XGBoost机器学习分类算法

XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，

17个机器学习的常用算法！

在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。1.监督式学习：2.非监督式学习：在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学

深度学习之Dropout启发

ut描述为通过包括或排除单元形成模型集成的Bagging。然而，这种参数共享策略不一定要基于包括和排除。原则上，任何一种随机的修改都是可接受的。在实践中，我们必须选择让神经网络能够学习对抗的修改类型。在理想情况下，我们也应该使用可以快速近似推断的模型族。我们可以认为由向量 µ 参数化的任何形式的修改，是对

机器学习算法的优缺点(2)-集成算法

集成算法（Ensemble algorithms）是由多个较弱的模型集成模型组，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来，以及结合的方法。这是一个非常强大的技术集，因此广受欢迎。举例：BoostingBootstrapped