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机器学习模型算法“知多少”?

众所周知,机器学习模型通常包括分类模型、回归模型、聚类模型、预测模型、关联挖掘模型等。它们分别用于解决不同的问题以及应用于不同的营销场景。今天,让我们就ML中最常见的分类模型进行一番剖析。 我们经常会听到数据分析初学者们提这样一个问题——究竟分类和回归的区别是什么?

  • 2021-04-18
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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
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组稀疏模型及其算法综述

稀疏性与组稀疏性在统计学信号处理和机器学习等领城中具有重要的应用。本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系,比较了不同组稀疏模型的变量选择能力,变量组选择能力、变量选择一致性和交量组选择一致性,总结了组稀疏模型的各类求解算法并指出了各算法的优点和不足,最后.本文对组稀疏视型未来的研究方向进行了探讨。

  • 2021-04-18
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三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法

对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点。通过二维或解棋模型扩展并不一定能满足精度要求,提出了一种基于常速模型,“当前”统计模型,带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法。通过对包括匀加速模型. Singer模型、当的”统计模型在内的不同模型组合进行MonteCarlo伤真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有报好的实用性

  • 2021-04-18
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三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系

为了考虑更多的统计特征,提出了类阶隐马氏模型, 其中状态转移 和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态。研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前向后 算法、解码问题的Viterbi算法 和学习问题的Base-Wech算法,对此类阶隐马氏权型。 构造了个与之等价的一 阶隐马氏模型, 提出并证明了它们的等价性定理。研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论,可为共实际应用提供更好的方法。

  • 2021-04-18
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谷歌中国工程师团队提出颠覆性算法模型,Waymo实测可提高预测精准度

“周围的车辆和行人在接下来数秒中会做什么?”要实现安全的自动驾驶,这是一个必须回答的关键问题,这也就是自动驾驶领域中的行为预测问题。 自动驾驶公司 Chris Urmson 去年曾在一次采访中表示,感知和预测能力很关键,如果有一个模型能预测未来 5 秒会发生什么,这将能很大程度加速自动驾驶的发展。 行为预测的难点在于周围行人、车辆的不确定性和各种规则之外的行为。这些状况难以进行确定性的预测,只能通过训练数据分析各种行为的可能性来达到更加合理的预测效果。另一个难点是盲区与遮挡问题。

  • 2021-04-17
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陆基导弹打击航母的数学模型与算法设计

随着军事力量的发蔚县,导弹成为现代战争中极具威胁性的进攻型武器。航母作为可以整合通讯、情报、反潜反导装置、作战信息和后勤保障的大型海上战斗机移动基地平台,航母对国家安全带来威胁。导弹打击航母技术对保卫国家安全显得尤为重要。

  • 2021-04-17
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低秩稀疏矩阵优化问题的模型与算法

低秩稀疏矩阵优化问题是一类带有组合性质的非凸非光滑优化问题. 由于零模与秩函数 的重要性和特殊性, 这类 NP-难矩阵优化问题的模型与算法研究在过去?几年里取得了长足发 展. 本文从稀疏矩阵优化问题、低秩矩阵优化问题、低秩加稀疏矩阵优化问题、以及低秩张量 优化问题四个方面来综述其研究现状; 其中, 对稀疏矩阵优化问题, 主要以稀疏逆协方差矩阵估 计和列稀疏矩阵优化问题为典例进行概述, 而对低秩矩阵优化问题, 主要从凸松弛和因子分解 法两个角度来概述秩约束优化和秩 (正则) 极小化问题的模型与算法研究. 最后,总结了低秩 稀疏矩阵优化研究中的一些关键与挑战问题, 并提出了一些可以探讨的问题。

  • 2021-04-17
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