归去来兮的博客

算法工程师，也叫数据科学家，听来似乎是一个炽手可热的高大上职位，近些年随着人工智能技术的强势崛起，而水涨船高。事实上，在此前很长的历史时期里，社会中并没有实际设立这样的岗位，但其工作内容与岗位职责却是一脉相承、顺势而为的。这个岗位在企业中尤为常见，不论何种行业和何种方向。

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种受物理中固体退火过程启发的元启发式优化算法，用于在大规模搜索空间中寻找近似全局最优解。其核心思想是通过模拟物理退火过程中的“温度”下降和粒子热运动，逐步收敛到低能量（即目标函数更优）的状态。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由 Kennedy 和 Eberhart 于 1995 年提出，其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体（粒子）的运动和信息交互，在解空间中搜索最优解，具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的群体智能优化算法，由Marco Dorigo于1992年提出，常用于解决组合优化问题（如旅行商问题、路径规划等）。其核心思想是通过正反馈机制和分布式协作模拟蚂蚁群体在寻找食物过程中表现出的智能行为。

遗传算法是一种受生物进化理论启发的随机优化算法，其核心思想是模拟自然界中 “物竞天择、适者生存” 的进化过程，通过对候选解的迭代优化，找到问题的最优解。

协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中最经典的算法之一，其核心思想是 “物以类聚，人以群分”，即通过分析用户的历史行为数据，找到与目标用户相似的用户群体或相似的物品，从而为目标用户推荐他们可能感兴趣的物品。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类任务，也可扩展到回归问题（称为支持向量回归，SVR）。其核心思想是通过寻找一个最优超平面，最大化不同类别数据之间的间隔（Margin），从而实现高效分类。

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效的递归数学算法，用于从包含噪声的观测数据中动态估计系统的状态。它广泛应用于信号处理、导航、控制系统、机器人等领域。其核心思想是通过结合预测（系统模型）和更新（观测数据）来最小化估计误差的协方差。

主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）是一种用于数据降维的方法，其核心目标是在尽可能保留原始数据信息的前提下，将高维数据映射到低维空间。该算法基于方差最大化理论，通过寻找数据的主要变化方向（即主成分），将原始数据投影到这些方向上，从而实现降维。

Bagging、Boosting、Stacking是常见集成学习的形式，它们都是通过对多个学习器进行有机组合，达到比单个学习器性能更好的目标。

逻辑回归模型(Logistic Regression，LR)，由名称上来看，似乎是一个专门用于解决回归问题的模型，事实上，该模型更多地用于解决分类问题，尤其是二分类问题。这并不矛盾，因为逻辑回归直接输出的是一个连续值，我们将其按值的大小进行切分，不足一定范围的作为一个类别，超过一定范围的作为一个类别，这样就实现了对分类问题的解决。概况来说就是，先对数据以线性回归进行拟合，输出值以Sigmoid函数进行映射，映射到0和1之间，最后将S曲线切分上下两个区间作为类别区分的依据。

在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输出情形和多输出情形，在多输出情形下，可以对各维度结果进行平均计算或以不同的权重进行计算。

作为机器学习领域的重要内容之一，聚类模型在许多方面能够发挥举足轻重的作用。所谓聚类，就是通过一定的技术方法将一堆数据样本依照其特性划分为不同的簇类，使得同一个簇内的样本有着更相近的属性。依不同的实现策略，聚类算法有很多种，如基于距离的k-means、基于密度的DBSCAN等。在聚类完成之后，其性能的评估是一个不可规避的问题，常见的评估方法依有无事先的标记性信息分为外部评估法和内部评估法。

均值滤波、中值滤波、高斯滤波是三种常见的平滑滤波方法，其中均值滤波和高斯滤波是线性技术，中值滤波是非线性技术。它们实现的基本原理是基本一致的，指定一个滑动窗口，计算其中的均值、中值、卷积值输出到当前位置。均值滤波、高斯滤波对高斯噪声表现较好，但对椒盐噪声表现较差；中值滤波则对椒盐噪声表现较好，对高斯噪声表现较差。

当前人工智能技术实现的一种主要手段是机器学习，而机器学习能够解决的问题主要有三种：分类、聚类、回归，有监督的是分类，无监督的是聚类。所谓聚类，就是以一定的方法将一堆样本依它们本身的数据特性划分成不同的簇类，以达成不同的技术目的，k-means就是这样一种基础聚类算法。

朴素贝叶斯法(Naive Bayes)是一种基础分类算法，它的核心是贝叶斯定理+条件独立性假设。

kNN(k nearest neighbor,k近邻)是一种基础分类算法，基于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。

在图像处理相关的问题中，图像对准是一类典型的问题，也就是要将两幅图严丝合缝地对应起来。通常来讲，两幅图大小不一，一个是模板，一个是母图，也就是要在母图中搜寻定位到与模板图最为接近的区域。

核心：问题分解、状态转移1 问题及求解一堆物品，编号1,2,…,n，重量w1,w2,…,wn，价值v1,v2,…,vn,现在有一个包，能承受的最大重量为w，问选装哪几件物品，能带走的价值最大？核心：问题分解、状态转移分解：对每个物品就两种情况，要么装，要么不装，那么我们从最后一个物品n开始逐个考察。状态转移：对第i个物品，当前背包容量为j，当前背包内最大价值为val[i][j]...