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原创 简单遗传算法(GA)详解
与自然界相似,遗传算法对求解问题一无所知,它所需要的仅仅是对算法所产生的每个染色体进行评价,并基于适应值来选择染色体,使适应性好的染色体有更多的繁殖机会。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃,不但它的应用领域扩大,而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著 提高。遗传算法是一种基于空间搜索的算法,它通过自然选择、遗传、变异等操作以及达尔文的适者生存的理论,模拟自然进化过程来寻找所求问题的答案。为了体现染色体的适应能力,引入了对问题中的每一个染色体都能进行量度的函数,叫做适应度函数。
2022-10-23 20:39:49
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原创 机器学习-李宏毅第1讲学习笔记
classification(分类):函式的输出,就是从我们设定好的选项中选择一个当作输出(如上图判断这份邮件是否输出)3.Optimization(优化)找到能让损失函数值最小的参数 ——如何快速找到性能最优的函数,这是一个优化问题。Regression(回归):要找到的函式,他的输出是一个数值(如上图预测明天的PM2.5的数值)3.根据微分(梯度)的方向,改变参数的值改变的大小取决于:斜率的大小以及学习率的大小(超参数)2.计算w=w0的时候,w这个参数对loss的微分是多少。1.随机选取初始值w0。.
2022-08-09 19:28:15
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空空如也
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