人工智能机器学习技术练习(习题卷22)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]逻辑回归常用于解决( )A)回归问题B)分类问题C)优化问题2.[单选题]假设有n组数据集，每组数据集中,x的平均值都是9,x的方差都是11,y的平均值都是7.50,x与y的相关系数都是0.816，拟合的线性回归方程都是y=3.00+0.500x。...

2019年数据分析师考试题姓名：__________一、单选题（10题*2分=20分）1、正态分布有两个参数与，（），分布越集中，正态曲线的形状越“扁平”。A、越大B、越小C、越大D、正则化是结构风险最小化策略的实现越小2、在基本K-均值算法里，当邻近度函数选择（）时候，合适的质心是簇中各点的中位数。A、欧氏距离B、曼哈顿距离C、余弦距离D、Bregman散度3、一般情况下，以下哪些指标不用于分类...

深度学习之优化算法深层神经⽹络的参数学习主要通过梯度下降法来寻⼀组可以最⼩化结构风险的参数。在具体实现中，梯度下降法可以分为：批量梯度下降、随机梯度下降和⼩批量梯度下降三种形式。⽽对于这三种梯度下降的⽅法，⼜可以从调整学习率、调整负梯度两个⽅向来进⾏改进，⽐如RMSprop，Momentum和Adam。这⾥介绍⽐较常⽤的⼩批量梯度下降，以及⾃适应调整学习率和梯度⽅向优化的两种算法。⼀、⼩批量梯度...

风控机制的算法摘要：一、风控机制的重要性二、风控机制的算法分类  1.规则-based算法  2.模型-based算法三、常见风控算法介绍  1.专家系统  2.机器学习  3.深度学习四、风控机制在金融行业的应用五、风控机制的未来发展趋势正文：风控机制的算法在金融、电商、社交等各个领域都发挥着重要作用，它能够有效识别风险，防范潜在威胁，...

结构化预测算法的设计和优化结构化预测算法是一种用于处理序列数据的机器学习算法，它可以用于许多领域，如自然语言处理、语音识别、机器翻译等。该算法的设计和优化是一个重要的研究方向，旨在提高模型的准确性和效率。本文将深入探讨结构化预测算法的设计原理、优化方法以及应用领域。    一、设计原理    结构化预测算法旨在解决序列数据中的标注问题，即将给定输入序列映射到...

基于先验图像-压缩感知的CT局部重建算法一、绪论    A. 研究背景与意义    B. 国内外研究现状及局限性    C. 论文主要内容与贡献二、压缩感知的基本原理与方法    A. 离散余弦变换与稀疏表示    B. 压缩感知的测量矩阵    C. 基于先验图像的压缩感知方法...

人工智能算法与模型的优化与改进在当今的社会中，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为许多领域的关键技术和工具。而人工智能算法和模型的优化与改进则是实现更高性能和智能的关键步骤。本文将探讨人工智能算法和模型的优化与改进方法，并介绍一些常用的技术和策略。一、算法优化1.1 参数调整正则化是结构风险最小化策略的实现在人工智能算法中，参数的选择对算法性能至关重要。通过...

1 人工神经网络概述人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs)作为机器学习领域非常经典和实用的学习算法,在很多应用领域已经得到了广泛应用. 1943年, W.S. McCulloch和W. Pitts开创性的提出了一种服从兴奋和抑制变化的M-P模型.1969年, M. Minsky等人在充分考虑已有的神经网络系统的优劣点之后,在撰写的《Perceptron》中...

第１３卷㊀第３期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．３㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年３月㊀Ｍａｒ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０３－０２３１－０５中图分类号：ＴＰ１８１文献标志码：Ａ基于机器学习的ＳＡＥ患者３０天死亡风险预测模型刘㊀彬１，肖晓霞１，２，龚后武３，周㊀展１，郑立瑞１，谭建聪１（１湖南中...

机器学习算法的实现与优化机器学习算法是通过使用数学和统计方法来将计算机系统从经验中学习，以便自动改进其性能。这些算法在各个领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、图像识别、风险评估等。本文将重点探讨机器学习算法的实现和优化方法。一、机器学习算法的实现在实现机器学习算法之前，我们首先需要明确数据的类型和目标函数。数据类型可以是结构化或非结构化数据，并且我们可以使用监督学习、无监督学习或半监督学习的方法...

基于 LBS 的风险识别算法作者：郑雪辉 熊俊来源：《计算机应用文摘》2022年第19期        摘要：在风控流程中，需要针对用户提供的各类信息进行资质筛选或风险评估，根据评估结果，提前发现各类潜在风险，一般会利用综合模型和人工审核来实现。而用户在注册、申请等各个环节都会提供基于LBS的信息，人工审核会根据各个环节的LBS信息进行比对，根据经验判断用户...

特征选择和集成学习是当前机器学习中的两大研究热点,其研究成果己被广泛地应用于提高单个学习器的泛化能力。特征选择是指从原始特征集中选择使某种评估标准最优的特征子集。其目的是根据一些准则选出最小的特征子集,使得任务如分类、回归等达到和特征选择前近似甚至更好的效果。通过特征选择,一些和任务无关或者冗余的特征被删除,简化的数据集常常会得到更精确的模型,也更容易理解。滤波式(filter)方法的特征评估标准...

稀疏恢复算法研究及其在doa估计中的应用稀疏恢复算法研究及其在DOA估计中的应用如下所示：摘要：稀疏信号恢复是近年来信号处理领域的一个研究热点。在无线通信、阵列信号处理等领域，稀疏信号恢复算法具有重要的应用价值。本文首先介绍了稀疏信号恢复的概念及原理，然后重点阐述了稀疏恢复算法的研究进展，最后探讨了稀疏恢复算法在DOA估计中的应用及发展前景。关键词：稀疏信号恢复；稀疏恢复算法；DOA估计正则化是结...

人工智能机器学习技术练习(习题卷8)第1部分：单项选择题，共62题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是()?A)计算量小B)可以判别问题是否线性可分C)其解完全适用于非线性可分的情况答案:B解析:2.[单选题]构建回归树的时间复杂度最重要的因素是()A)特征中类别的个数B)label列值域C)样本总量答案:A解析:3.[单选...

常用英语词汇  -andrew Ng课程average firing rate均匀激活率intensity强度average sum-of-squares error均方差Regression回归backpropagation后向流传Loss function损失函数basis  基non-convex非凸函数basis feature vectors特点基向量neural...

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇1.General Concepts (基础概念)∙Artificial Intelligence (AI) - 人工智能1)Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2)Machine Learning (ML) - 机器学习3)Deep Learning (DL) - 深度学习4)Neural Network - 神经网络5)N...

拟合方法python    拟合方法是指根据观测数据，估计数据中潜在规律，从而预测未来数据值的方法。在Python中，有各种算法可以用来进行数据拟合，其中最常见的是线性回归算法。    线性回归算法是一种基本的统计学方法，用于建立自变量和因变量之间的关系模型。该算法可以用来拟合线性模型，例如 y = ax + b，其中 y 是因变量，x 是自变量，a 和 b...

离散点拟合曲线算法一、概述离散点拟合曲线算法是一种通过给定的离散数据点来拟合出一条连续的曲线的方法。这种算法在实际应用中非常常见，比如在图像处理、机器学习、数据分析等领域都有广泛的应用。二、常见的离散点拟合曲线算法1. 多项式拟合多项式拟合是最简单和最常用的拟合方法之一。它通过给定的数据点，构造一个多项式函数来逼近真实曲线。通常情况下，多项式函数为n次多项式，其中n为给定数据点数减1。多项式函数可...

非等温反应动力学模型参数拟合研究反应动力学是化学反应中的关键因素，对于理解反应过程、控制反应速度、优化反应条件等方面都有着重要的意义。动力学模型描述了反应物浓度、反应温度、反应物质的化学性质等因素对反应速率的影响关系，使得反应机理得以探究。以非等温反应动力学模型为例，探讨动力学模型参数拟合方法。非等温反应动力学模型的推导过程基本是在确定反应体系中化学反应的控制步骤后，得到反应率表达式，化学反应速率...

最小二乘法拟合herschel-bulkley模型下面是最小二乘法拟合herschel-bulkley模型的相关步骤：1.收集实验数据：收集一组实验数据，包括剪切应力（τ）和剪切速率（γ）的测量值。2.初始化参数：初始化Herschel-Bulkley模型的参数，包括截距（τ0）、斜率（K）和流变指数（n）的初值。3.定义拟合函数：定义一个拟合函数，将剪切速率（γ）作为输入，输出对应的剪切应力（τ...

正则化的最小二乘法曲线拟合python通俗易懂理解 lm(levenberg-marquardt)算法1. 引言1.1 概述Levenberg-Marquardt（简称LM）算法是一种优化算法，常用于参数估计和曲线拟合问题。该算法结合了最小二乘法与高斯-牛顿方法的优势，能够快速且准确地到使损失函数最小化的最优参数。1.2 文章结构本文将首先介绍LM算法的基本原理，包括其产生历程、背景以及核心思想...

lsqcurvefit函数的默认算法lsqcurvefit函数是MATLAB中的一个函数，用于非线性最小二乘曲线拟合。它的默认算法是Levenberg-Marquardt算法。下面将详细介绍Levenberg-Marquardt算法的原理和应用。Levenberg-Marquardt算法是一种非线性最小二乘法优化算法，用于解决非线性曲线拟合问题。该算法在解决非线性最小二乘问题时，能够提供较好的数值...

l1范数的次微分一、回答L1范数的次微分是指在一个L1范数可微的函数中，对其导函数再求导的过程。在机器学习和最优化的领域中，经常会用到L1范数正则化方法，而求解L1范数正则化问题的关键之一就是求解L1范数的次微分。L1范数的次微分具有一些特殊的性质，可以帮助我们更好地理解L1范数正则化的本质和优化算法的设计思路。二、分析L1范数的次微分是一个比较复杂的概念，需要一定的数学基础才能理解。在这里，我们...

『论⽂笔记』Sinkhorn算法最优化传输问题的简单理解可以参照：blog.csdn/zsfcg/article/details/112510577上⽂中给的Sinkhorn算法实现和下⾯的数学形式不是直接对应的，这⾥推荐github/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork项⽬中的实现，和下⾯提到的数学形式完全对应。...

人脸动画关键点最优化算法1. 前言介绍研究背景、意义和现状。简述人脸动画关键点优化问题。2. 相关技术综述介绍人脸动画关键点的定义、应用场景、表现形式等。阐述传统的面部动画生成方法及其不足之处。介绍基于深度学习的人脸动画生成方法。3. 人脸动画关键点优化算法提出基于深度学习的人脸动画关键点优化算法。详细阐述算法的设计思路、关键步骤和具体实现。介绍优化方法和评估指标。4. 实验结果和分析介绍实验的数...

粗糙集理论对于异常检测算法的改进与优化引言：异常检测是数据挖掘领域中一个重要的研究方向，它在许多实际应用中具有广泛的应用价值。然而，由于数据的复杂性和多样性，传统的异常检测算法在处理大规模数据时往往面临诸多挑战。粗糙集理论作为一种有效的数据处理工具，可以对异常检测算法进行改进和优化，提高其准确性和效率。一、粗糙集理论概述粗糙集理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的，它是一种处理不确定性和不...

2020，56（16）1引言随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐进入信息爆炸的时代，如何从海量信息中快速获取相关的信息已成为亟待解决的问题。推荐系统作为一种有效的信息过滤技术，是解决这一问题的重要手段，在各大电商平台、音乐网站以及在线评论网站中有着广泛的应用[1]。推荐系统通过分析用户历史行为（如评分、浏览记录等），来预测用户在不同项目上的兴趣偏好，从而帮助用户快速有效地获取其需要或感兴趣的项目。...

第36卷第3期哈尔滨师范大学自然科学学报Vol.36,No.32020 NATURAL SCIENCES JOURNAL OF HARBIN NORMAL UNIVERSITY求解elastic-net正则化的软阈值迭代算法李海龙，丁亮”(东北林业大学)【摘要】构造了一种新的迭代算法来求解线性不适定方程的elastic-net正则化问题，该算法利用广义条件梯度算法，将其推广到带有a||力||(|+...

《控制正则项的差分凸优化去模糊算法》篇一一、引言在图像处理领域，图像去模糊是一个具有挑战性的任务。由于图像在拍摄或传输过程中常常受到模糊的干扰，如何有效地恢复清晰度成为研究的重要课题。传统的去模糊算法通常依赖于复杂的图像处理技术和复杂的计算过程，然而这些方法往往无法完全恢复原始图像的细节信息。为了解决这一问题，本文提出了一种基于控制正则项的差分凸优化去模糊算法，该算法通过引入正则项和差分凸优化技术...

电子科技大学2021年9月《三维图形处理技术》作业考核试题及答案参考1. 矢量字符表示法用(曲)线段记录字形的边缘轮廓线。(  )A.错误B.正确参考答案：B2. 基函数一旦确定就完全定义了曲线、曲面。(  )A、正确B、错误参考答案：B3. 下列哪个对象不可以使用“Effect-Add Perspective”命令添加透视效果(  )A.未转换成为曲线路径的美术字文...