03 2016 档案
摘要：1，逻辑斯蒂回归问题有一组病人的数据，我们需要预测他们在一段时间后患上心脏病的“可能性”，就是我们要考虑的问题。通过二值分类，我们仅仅能够预测病人是否会患上心脏病，不同于此的是，现在我们还关心患病的可能性，即 f(x) = P(+1|x)，取值范围是区间 [0,1]。然而，我们能够获取的训练数据却与
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摘要：http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间，谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习（Large-Scale Deep Learning for Intelli
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摘要：https://www.douban.com/note/468996967/ ## [How to Read a Paper](http://ccr.sigcomm.org/online/files/p83-keshavA.pdf)## 如何读论文读论文的目的：为学术会议审核论文，跟进某个领域，调研
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摘要：https://leetcode.com/ http://www.cnblogs.com/lzmfywz/archive/2012/02/07/2342010.html 1.题库与网站资源题库－在线提交系统（Online Judge）简介 下面是几个比较大的在线提交系统（OnlineJudge）里面
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摘要：https://github.com/ghostrong/leetcode/blob/master/interview_summary.md https://www.douban.com/people/summertracy/notes 计算机专业的校招基本结束了，距离自己的最后一个面试已经过了一个
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摘要：NSGA（非支配排序遗传算法）、NSGAII（带精英策略的非支配排序的遗传算法），都是基于遗传算法的多目标优化算法，都是基于pareto最优解讨论的多目标优化，遗传算法已经做过笔记，下面介绍pareto（帕累托）最优解的相关概念。本文是基于参考文献做的读书笔记。 1 NSGA算法 1.1 Paero
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摘要：遗传算法的概念 是建立在自然选择和自然遗传学机理基础上的迭代自适应概率性搜索算法，在1975年由Holland教授提出。 生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。 遗传算法的概念最早是
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摘要：原文地址：http://tech.sina.com.cn/d/i/2015-12-12/doc-ifxmpnqi6368668.shtml science Human-level concept learning through probabilistic program induction 原文地
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摘要：近年来，基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展，研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便
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