学习
stockranker算法
stockranker算法stockranker算法StockRanker是一种监督式股票排序学习算法,假设我们要预测个股未来n天的收益率,然后将其进行排序,使用该算法在新的一天数据上进行预测,可以向我们推荐应该买入哪些股票。我们结合上图介绍下使用StockRanker算法来开发量化策略的流程。1.首先,确定目标。因为是监督学习,因此需要对收益率数据进行标注。2.正则化的约束条件接着,数据划分。将...
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标2. 学会运用机器学习算法解决实际问题,了解神经网络的优缺点。3. 培养学生的动手实践能力,提高编程技能。三、教学难点与重点正则化的缺点1. 教学难点:神经网络的结构与工作原理,反向传播算法。2. 教学重点:机器学习算法的应用,神经网络的训练与优化。四、教具与学具准备1. 教具:PPT、黑板、粉笔。2. 学具:计算机、Python编程环境、相关库(如numpy、matplo...
基于深度学习图像配准的燃调表面缺陷检测算法
基于深度学习图像配准的燃调表面缺陷检测算法1. 内容概要本文档介绍了一种基于深度学习图像配准的燃调表面缺陷检测算法。该算法首先通过对燃调表面进行图像配准,将不同时间、不同角度的图像进行对齐,以便于后续的缺陷检测。采用卷积神经网络(CNN)作为特征提取器,从对齐后的图像中提取关键特征。通过比较不同时间点的图像特征,利用分类器进行缺陷检测。为了提高算法的准确性和鲁棒性,我们采用了多种预处理方法,如图像...
如何确定一个机器学习算法的超参数
如何确定一个机器学习算法的超参数 摘要 机器学习算法的超参数对模型的性能和泛化能力至关重要。良好的超参数设置可以提高模型的预测精度和稳定性,对于实际问题的解决至关重要。本文从超参数优化的必要性和机器学习算法的常见超参数入手,介绍了现有的超参数优化方法及其优缺点,分析了不同优化方法的适用场景和注意事项,并重点探索了基于贝叶斯优化的超参数自动调整方法...
机器学习算法的优缺点比较
机器学习算法的优缺点比较机器学习是一种通过计算机算法构建模型并利用数据进行自动化学习的方法。它已经在各个领域展现出巨大的潜力,包括自然语言处理、图像识别、医疗诊断等。然而,每种机器学习算法都有其优点和缺点。在本文中,我们将重点讨论几种常见的机器学习算法,并比较它们的优点和缺点。一、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)支持向量机是一种监督学习算法,其主要优点包括:1....
基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型
基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型 【摘要】 本文介绍了基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型。在介绍了研究背景和研究意义。在首先概述了深度残差网络的基本原理,然后详细介绍了DeepFM模型的原理。接着讨论了基于深度残差网络的改进方法,并对实验结果进行了分析。最后比较了模型性能差异。在总结了研究成果,并展望了进一步的研究方向和研究...
机器学习中的集成学习方法解析随机森林 梯度提升树 XGBoost
机器学习中的集成学习方法解析随机森林 梯度提升树 XGBoost机器学习中的集成学习方法解析随机森林、梯度提升树和XGBoost正则化残差在机器学习领域,集成学习是一种通过结合多个分类器(或回归器)的预测结果来提高预测性能的方法。其中,随机森林、梯度提升树和XGBoost是集成学习中常用且效果优秀的算法。本文将对这三种算法进行解析和比较。一、随机森林随机森林是一种基于决策树的集成学习方法。它通过构...
叠前随机噪声深度残差网络压制方法
2020年6月第55卷 第3期 *甘肃省兰州市城关区雁儿湾路535号中国石油勘探开发研究院西北分院,730020。Email:gulanglhs@petrochina.com.cn本文于2019年5月31日收到,最终修改稿于2020年2月17日收到。本项研究受中国石油天然气集团公司科技项目“深层及非常规物探新方法新技术”(2019A-3312)和中国石油天然气股份有限公司科技项目“智能化地震噪音...
深度学习网络结构的优化策略
深度学习网络结构的优化策略深度学习网络结构的优化策略是指在构建和设计深度学习模型时,如何选择和调整网络结构的方法与策略。在深度学习领域,网络结构是决定模型性能和表现的关键因素之一。本文将介绍一些常见的深度学习网络结构的优化策略。一、卷积神经网络(CNN)的优化策略卷积神经网络是一种特别适用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习网络结构。在优化卷积神经网络时,可以采取以下策略:1. 深度与宽度的平衡:...
xgboost原理
xgboost原理XGBoost原理。XGBoost是一种高效的、可扩展的机器学习算法,它在各种数据科学竞赛和实际应用中都取得了很好的效果。XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting,它是一种基于决策树的集成学习算法。在本文中,我们将深入探讨XGBoost的原理,帮助读者更好地理解这一强大的机器学习工具。首先,让我们来了解一下XGBoost的基本原理。XGBoost通...
RBF(径向基)神经网络
RBF(径向基)神经⽹络 只要模型是⼀层⼀层的,并使⽤AD/BP算法,就能称作 BP神经⽹络。RBF 神经⽹络是其中⼀个特例。本⽂主要包括以下内容:什么是径向基函数RBF神经⽹络RBF神经⽹络的学习问题RBF神经⽹络与BP神经⽹络的区别RBF神经⽹络与SVM的区别为什么⾼斯核函数就是映射到⾼维区间前馈⽹络、递归⽹络和反馈⽹络完全内插法⼀、什么是径向基函数 1985年,Pow...
深度学习原理
深度学习原理深度学习原理是深度学习、机器学习和计算机视觉领域的核心驱动力,它结合了神经网络、模式识别、人工智能和认知科学的众多原理,能够帮助解决复杂的机器学习问题。深度学习原理的核心是神经网络,这是一种用来处理数值信息的逼真模拟系统,它由三个主要部分组成:输入层、隐藏层和输出层。每一层之间通过权重和偏置(bias)相连。权重来自训练样本,代表着不同层之间输入信息的强度程度。偏置是权重矩阵处理后产生...
神经网络模型建立与调整方法改进
神经网络模型建立与调整方法改进神经网络模型是一种模拟人类神经系统运作的数学模型,通过对输入数据的处理和学习,能够实现识别、分类、预测等功能。在机器学习和深度学习领域,神经网络模型被广泛应用于各种任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。然而,在实际应用中,构建和调整一个高效且稳定的神经网络模型并不是一件容易的事情。本文将介绍一些改进神经网络模型建立和调整方法的技术,旨在提高模型的性能和鲁棒性。一...
堆叠自动编码器的训练方法详解
堆叠自动编码器的训练方法详解自动编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型,其主要目的是学习数据的表示,通常应用于数据降维、特征提取和生成模型等领域。堆叠自动编码器(Stacked Autoencoder)是由多个自动编码器堆叠而成的深度学习模型,具有更强大的表达能力和特征学习能力。在本文中,我们将详细介绍堆叠自动编码器的训练方法,并探讨其在实际应用中的一些技巧和注意事项。一、...
预训练模型的优化技巧和调参策略(十)
预训练模型的优化技巧和调参策略随着深度学习技术的不断发展,预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了令人瞩目的成果。然而,要想充分发挥预训练模型的潜力,需要运用一些优化技巧和合理的调参策略。本文将探讨一些优化技巧和调参策略,帮助读者更好地应用预训练模型。一、数据预处理和特征工程在使用预训练模型之前,首先需要进行数据预处理和特征工程。对于自然语言处理任务,可以使用词向量或者字向量对文本进行表示...
大模型llm的 训练目标
大模型llm的 训练目标-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:大型语言模型(LLM)是近年来人工智能领域取得的重要突破之一。它是一种能够自动从大规模文本数据中学习语言规律和概念的深度学习模型。通过大量的数据训练,大型语言模型可以产生高质量、连贯流畅的文本输出,甚至可以模拟人类的语言表达能力。在过去的几年里,大型语言模型已经取得了显著的进展,并在自然语言处理、机器翻译、对话系统等领域展示出了强...
大数据分析(A)教学大纲
清华大学大数据方向硕士学位公共必修课课程数据分析学(I)Data Analytics (I)开课单位:数据分析学(I)课程组授课教师: 黎波、张楠、郑路、庞珣、苏毓淞、罗昊、王程韡 (暂定)教学目的:本课是针对社会科学和管理类研究学开设的数据分析基本课程。通过本课的学习,学生将对(大)数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识,掌握有关数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法,了解和...
特征提取与特征选择
特征提取与特征选择1.特征提取特征提取,通常称为特征工程,是指从数据集中提取有助于建模、分析过程和预测结果的特征,是机器学习和深度学习的基础,是实现有效机器学习和深度学习模型的关键环节。特征提取的主要目的是从原始数据中提取出有价值的特征,从而提升模型的精确度。特征提取的方法主要有:1)非监督学习:非监督学习通过聚类、主成分分析(PCA)、奇异值分解、独立成分分析(ICA)等方法从原始数据中提取出有...
深度学习中的参数调优策略
深度学习中的参数调优策略深度学习中的参数调优是指通过调整模型的参数和超参数来改善模型的性能和泛化能力。参数调优是模型训练的关键步骤,能够帮助我们到最佳的参数设置,从而提高模型的准确性和效果。下面是几种常见的参数调优策略:1.网格搜索(Grid Search)和随机搜索(Random Search)网格搜索是一种通过在指定的参数空间中遍历所有可能的参数组合来寻最佳参数的方法。随机搜索则是在参数空...
matlab扫描参数
matlab扫描参数在MATLAB中,扫描参数通常指的是在执行某些操作或算法时使用的参数。这些参数可以控制算法的行为,并影响其结果。以下是一些常见的MATLAB扫描参数:1.迭代次数:对于一些迭代算法,如梯度下降或牛顿法,您需要指定迭代的总次数。这决定了算法将尝试解决问题的次数。2.步长:在优化算法或求解微分方程时,步长是一个关键参数。它决定了算法在每一步中移动的距离。3.阈值:在许多算法中,当某...
基于Matlab的人脸情绪识别算法优化与应用
基于Matlab的人脸情绪识别算法优化与应用人脸情绪识别技术是一种基于人脸图像的情感分析技术,通过对人脸表情的识别和分析,可以准确地捕捉到人的情绪状态,为智能人机交互、情感计算等领域提供了重要支持。在实际应用中,基于Matlab的人脸情绪识别算法一直备受关注,本文将重点探讨如何优化这一算法并将其应用于实际场景中。1. 人脸情绪识别算法原理人脸情绪识别算法的核心是通过对人脸图像进行特征提取和分类,从...
如何在Matlab中进行异常检测与处理
如何在Matlab中进行异常检测与处理引言:异常检测是数据分析中的一个重要任务,它可以帮助我们发现那些与正常情况不符的数据点或者模式。在Matlab中,我们可以利用其丰富的函数库和强大的计算能力来进行异常检测与处理。本文将介绍一些常用的技巧和算法,以帮助读者在Matlab中完成异常检测与处理的任务。一、异常检测方法概述在进行异常检测之前,我们首先需要了解异常检测的一些基本概念和方法。异常检测方法可...
Matlab技术在异常检测中的应用
Matlab技术在异常检测中的应用引言异常检测是数据分析领域中的重要任务之一。在各个领域中,我们都需要识别和处理异常情况,以保证我们的系统和过程的正常工作。而Matlab作为一款功能强大的数值分析工具,提供了一系列灵活而高效的算法和技术,可以应用于异常检测。本文将探讨如何使用Matlab技术来进行异常检测,并介绍一些常见的异常检测方法。一、基于统计的异常检测方法在异常检测中,基于统计的方法是最常用...
Matlab中的异常检测与处理技巧
Matlab中的异常检测与处理技巧1. 异常检测的重要性在数据分析和处理的过程中,异常值的存在常常会对结果产生严重影响。异常值可能是由于测量或记录错误、设备故障、统计误差或数据本身特殊性造成的。因此,对异常值进行及时的检测和处理是提高数据分析结果的准确性和可靠性的关键所在。2. 数据预处理在进行异常检测之前,首先需要对原始数据进行预处理。预处理包括数据清洗、缺失值填充、数据标准化等步骤。数据清洗主...
高阶累积量调制识别matlab
正则化损伤识别matlab高阶累积量调制识别matlab高阶累积量调制(High Order Cumulant Modulation),又称为直接自适应高阶累积量调制或直接自适应弯曲调制(Direct Adaptive Bend Modulation,DABM),是一种将高阶累积量用于调制识别的方法。该方法根据信号的高阶累积量特性来进行信号调制的判别,适用于非线性、非高斯的系统。在matlab的工...
matlab感知机实现二分类四分类例题
一、引言在机器学习领域,感知机是一种简单而有效的分类算法,可以用于解决二分类和多分类问题。而Matlab作为一个功能强大的工具,可以帮助我们实现感知机算法,从而进行分类任务。二、感知机原理感知机是一种简单的线性分类器,其基本原理是根据输入的特征向量和权值进行线性组合,再经过激活函数得到分类结果。其数学表达式可以表示为:\[y = f(w^Tx + b)\]正则化损伤识别matlab其中,\(w\)...
MATLAB神经网络与深度学习教程
MATLAB神经网络与深度学习教程神经网络与深度学习是当今计算机科学领域最热门的研究方向之一。在过去的几年中,深度学习通过其卓越的性能在众多领域中取得了突破性的进展,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件,在神经网络和深度学习领域也有着广泛的应用。本文将以MATLAB为基础,介绍神经网络和深度学习的基本理论和实践。第一章:MATLAB简介1.1 MATLA...
MATLAB中的深度学习算法鲁棒性优化技巧
MATLAB中的深度学习算法鲁棒性优化技巧深度学习算法在近年来取得了显著的发展,并在多个领域展示出了强大的能力。然而,深度学习算法在应用过程中常常面临着鲁棒性不足的问题。即便是经过精心设计的算法,在实际应用中也面临着数据的噪声、异常值等问题的干扰。因此,提升深度学习算法的鲁棒性对于实际应用的成功至关重要。本文将介绍一些在MATLAB中优化深度学习算法鲁棒性的技巧。一、数据预处理与特征工程数据预处理...
MATLAB深度学习实战指南
MATLAB深度学习实战指南序章:引言近年来,深度学习技术在人工智能领域取得了巨大的突破和应用。作为一种强大的数学计算工具,MATLAB在深度学习领域也发挥着重要作用。本文将为您介绍如何利用MATLAB进行深度学习实战,帮助您更好地掌握并应用这一先进技术。第一章:MATLAB与深度学习初探1.1 MATLAB概述MATLAB是由MathWorks公司开发的一种强大的计算和编程环境,广泛应用于科学计...
mse公式 及matlab代码
MSE公式及Matlab代码1. 概述均方误差(Mean Squared Error,MSE)是衡量预测模型精确度的常用指标,它通过计算预测值与真实值之间的差值的平方和来评估模型的性能。MSE公式及其在Matlab中的实现对于理解和应用这一指标至关重要。2. MSE公式MSE的数学表达式如下:MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)^2其中,n为样本数量,yi为真实值,ŷi为预测值。3....