jp_666的博客

为了解决多变量函数优化问题Karaboga在2005年提出了人工蜂群算法ABC模型。1、 蜜蜂采蜜机理蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源（花朵）中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改变。蚁群产生群体智慧的最小搜索模型包含基本的三个组成要素：食物源、被雇佣的

梯度下降是一种优化方法。当我第一次见到梯度下降这个名词的时候，有种好奇感，可是在我阅读了很多相关的博客之后，仍然是一头雾水，现在我终于明白了什么是梯度下降，结合一些博客和我自己的一点点理解，整理出这样一篇有关梯度下降的文章，用最通俗的语言表达什么是梯度下降。1、 通俗理解梯度下降梯度下降，就是在当前位置寻找一个最佳的行动方向，使得在这个位置沿着这个方向可以最快的，每次沿着当前位置的切线方向

在机器学习的监督学习中，经常提到训练集合测试集，验证集似有似无。今天无意间看到一篇博客，提到了验证集，感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集的区别。       在监督学习中，首先需要一个训练集，这个训练集是有标记的数据，用于训练一个最佳的模型。训练集中的数据需要使用均匀随机抽样的方式从样本集中选取数据。而验证集合测试集都是为了检测得到的模型是不是够好而创建的，这两个数

在机器学习中建模的时候，往往面临两个困难，一是选择哪个模型，二是怎样处理数据。处于数据包括数据获取、数据清洗和数据分析。其实对于不同的场景和不同的数据，选择的模型也是不一样的，本文简单聊一聊在数据缺失的时候该怎样选择合适的模型。       看到这个标题，对于初学机器学习的人来说，也许会非常不解，难道在有数据缺失和没数据缺失的情况下，选择模型还会不一样？是的。1、 在数据缺失时，如何选择合

什么是特征？特征就是描述一个事物的属性。例如：一个人的属性可以有姓名、性别、年龄等。一个事物可以有多个特征，在机器学习中可以有选择性的选择需要的特征训练模型。在机器学习中，通常认为数据和特征决定了结果的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。因此，没有合适的特征，即使数据量再大，模型和算法再合适也不会得到理想的结果。什么是特征归一化？         对特征进行归一化处理是为了消除...