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多模型融合推荐算法——从原理到实践

互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，能大大增加这些内容的转化率，对各类应用系统都有非常巨大的价值

  • 2021-04-17
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机器学习入门算法：从线性模型到神经网络

近段时间以来，我们频频听到「机器学习（machine learning）」这个词（通常在预测分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。几十年来，机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步，我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢？答案很简单：算法（algorithm）。

  • 2021-04-18
  • 阅读673
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模型算法回归技术全解

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。

  • 2021-04-18
  • 阅读672
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从浅层模型到深度模型：概览机器学习优化算法

本篇论文旨在介绍关于将最优化方法应用于机器学习的关键模型、算法、以及一些开放性问题。这篇论文是写给有一定知识储备的读者，尤其是那些熟悉基础优化算法但是不了解机器学习的读者。首先，我们推导出一个监督学习问题的公式，并说明它是如何基于上下文和基本假设产生各种优化问题。然后，我们讨论这些优化问题的一些显著特征，重点讨论 logistic 回归和深层神经网络训练的案例。本文的后半部分重点介绍几种优化算法，首先是凸 logistic 回归，然后讨论一阶方法，包括了随机梯度法（SGD）、方差缩减随机方法（variance reducing stochastic method）和二阶方法的使用。最后，我们将讨论如何将这些方法应用于深层神经网络的训练，并着重描述这些模型的复杂非凸结构所带来的困难。

  • 2021-04-18
  • 阅读671
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网格模型上基于线性插值的自适应保特征去噪算法_岳少阳

网格去噪是改善扫描设备所得数据并为后续数字几何处理提供理想模型的重要步骤.针对近年来涌现出的各种网格去噪算法难以平衡好时间消耗和去噪结果之间的关系,提出一种高效的基于线性插值的框架性保特征去噪算法,将体现结构特征的充分磨光模型与包含综合信息的噪声模型进行联合分析,通过自适应的线性插值算法逐步从噪声模型中提取出特征信息加到光滑模型中,从而实现保持不同程度特征（从显著特征到微弱特征）的去噪结果.同时提出迭代去噪算法的迭代终止判别条件,可为不同迭代去噪算法提供自动且可靠的终止条件.大量在不同复杂度和不同噪声程度的模型上的实验结果表明,与现有的局部迭代算法相比,该算法取得更好的视觉效果和较低的均方角度误差值,能够保持不同程度的特征且具有较好的时间性能.

  • 2021-04-30
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六关节工业机器人TCP标定模型研究与算法改进_周星

研究了六关节工业机器人工具坐标系原点TCP的标定原理,提出了TCP标定的解析化模型和几何模型,并对标定误差来源进行了综合性分析,定量分析了标定点数和标定位姿对TCP标定精度的影响。在经典四点法标定的基础上,引入了误差阈值的概念,提出一种改进的"五点选优TCP标定算法",并进行了仿真验证和实物验证。验证结果表明,提出的标定算法能够有效筛选出误差偏大的点,对标定精度能进一步提高,可靠性也得到了进一步保证。

  • 2021-05-06
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基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化_张小强

目的解决离散隐马尔科夫模型在行星齿轮箱故障诊断中的自适应性和泛化性问题。方法建立人工免疫优化模型,将包含易被误判样本的多样本集作为抗原,以其正确识别率为适应度函数,不断对初始观测矩阵进行增殖、变异和选择,获得识别率最高时的初始观测矩阵,利用人工免疫算法对隐马尔科夫故障诊断模型的初始观测矩阵进行优化。结果将该方法应用于行星齿轮箱的故障诊断中,通过不同工况下的对比试验、单样本和多样本优化对比试验,验证了优化后的隐马尔科夫故障诊断模型的诊断效果。结论优化后的隐马尔科夫故障诊断模型具有更好的适应性,诊断精度显著提高。

  • 2021-05-07
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BP神经网络模型算法

BP（Back Propagation）算法,是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家提出，按误差逆向传播算法训练多层前馈网络，是目前最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。学习过程使用最快下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

  • 2021-04-18
  • 阅读667
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