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摘要: EM算法 EM算法是一种迭代法,其目标是求解似然函数或后验概率的极值,而样本中具有无法观测的隐含变量。因为隐变量的存在,我们无法直接通过最大化似然函数来确定参数的值。可以采用一种策略,构造出对数似然函数的一个下界函数,这个函数不含有隐变量,然后优化这个下界。不断的提高这个下界,使原问题达到最优解,这 阅读全文
posted @ 2018-08-22 11:11 SAP虾客 阅读(329) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: logistic回归 logistic回归是一种二分类算法,直接为样本估计出它属于正负样本的概率。先将向量进行线性加权,然后计算logistic函数,可以得到[0,1]之间的概率值,它表示样本x属于正样本的概率: 正样本标签值为1,负样本为0。使用logistic函数的原因是它单调增,并且值域在(0 阅读全文
posted @ 2018-08-22 11:02 SAP虾客 阅读(567) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 华为人工智能岗位面试经历分享 https://mp.weixin.qq.com/s/sSQlhZdXDgu80OINf3Uu7Q 作者 Jack Yang 如需转载,请联系原作者授权。 Part.1 面试是在马桶上进行的,因为那里安静。 开始我自我介绍,然后他说总体介绍的很清晰。 然后问我的项目细节 阅读全文
posted @ 2018-08-22 10:58 SAP虾客 阅读(1389) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2018-08-21 14:50 SAP虾客 阅读(248) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 拉格朗日对偶 对偶是最优化方法里的一种方法,它将一个最优化问题转换成另外一个问题,二者是等价的。拉格朗日对偶是其中的典型例子。对于如下带等式约束和不等式约束的优化问题: 与拉格朗日乘数法类似,构造广义拉格朗日函数: 必须满足 的约束。 原问题为: 即先固定住x,调整拉格朗日乘子变量,让函数L取极大值 阅读全文
posted @ 2018-08-21 12:57 SAP虾客 阅读(2592) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数法是一个理论结果,用于求解带有等式约束的函数极值。对于如下问题: 构造拉格朗日乘子函数: 在最优点处对x和乘子变量的导数都必须为0: 解这个方程即可得到最优解。对拉格朗日乘数法更详细的讲解可以阅读任何一本高等数学教材。 机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有: 主成分分析 阅读全文
posted @ 2018-08-21 11:53 SAP虾客 阅读(831) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 凸优化 数值优化算法面临两个方面的问题:局部极值,鞍点。前者是梯度为0的点,也是极值点,但不是全局极小值;后者连局部极值都不是,在鞍点处Hessian矩阵不定,即既非正定,也非负定。 凸优化通过对目标函数,优化变量的可行域进行限定,可以保证不会遇到上面两个问题。 凸优化是一类特殊的优化问题,它要求: 阅读全文
posted @ 2018-08-21 11:46 SAP虾客 阅读(428) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 读懂SAP Leonardo物联网平台 https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81903290 本文比较系统、全面地介绍了SAP Leonardo IoT平台,全文总共分为6部分: 1.连接与赋能 – SAP Leonardo I 阅读全文
posted @ 2018-08-21 10:59 SAP虾客 阅读(1686) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81869285 机器学习在很多眼里就是香饽饽,因为机器学习相关的岗位在当前市场待遇不错,但同时机器学习在很多人面前又是一座大山,因为发现它太难学了。在这里我分享下我个人入门机器学习的经历,希 阅读全文
posted @ 2018-08-20 12:47 SAP虾客 阅读(366) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 张钹院士:场景是当前AI产业化最大问题 https://mp.weixin.qq.com/s/TLdoi9cnY-Crr0FVp2ah6g 在世界机器人大会“青年创新创业专题论坛”上,清华大学人工智能研究院院长、中国科学院张钹院士作了题为《中国人工智能发展若干思考》的演讲,指出人工智能的应用场景问题 阅读全文
posted @ 2018-08-20 08:56 SAP虾客 阅读(213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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