调研内容（算法相关--维数灾难）

最新推荐文章于 2025-12-26 14:36:51 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-26 14:36:51 发布 · 337 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客提及分类问题中存在“维数灾难”，但未展开详细内容。维数灾难是信息技术领域分类问题里的关键现象。
聚类算法详解：k-means、层次聚类和DBSCAN
Cachel Wood的博客
10-15 290
摘要：本文系统介绍了三种主流聚类算法。K-means通过迭代划分最小化簇内平方和，改进版K-means++优化初始中心选择，肘部法则辅助确定K值。层次聚类（AGNES/DIANA）通过自下而上聚合或自上而下分裂构建树状图，适用于小规模数据和层级关系分析。DBSCAN基于密度聚类，自动识别噪声，通过核心点扩展形成任意形状簇。三种算法各具特点：K-means计算高效但对初始值敏感，层次聚类可解释性强但复杂度高，DBSCAN能处理噪声和非球形簇但参数敏感。实际应用中需根据数据规模、形状特征和业务需求选择合适算法。
【具身智能机器人高级实战】 导读 具身智能机器人前沿研究现状调研 (State-of-the-Art Review)
VectorShift的博客
08-15 140
它通常是一个独立训练的VLM，其本身就需要大量的机器人交互数据，这构成了一个“先有鸡还是先有蛋”的困境。这使得机器人可以在“梦境”（Dream）中，即在计算成本极低的潜空间中，快速模拟不同动作序列的长期后果，从而实现高效的Model-Predictive Control (MPC)。一种可能的方向是，用LLM进行高层次的长期任务规划，而用VLA模型执行低层次的、反应式的短期技能。，导致策略是确定性的，并且在多模态（multi-modal）专家演示（例如，从左边或右边抓取物体都是有效的）上表现不佳。
机器学习——误差
兔清风的博客
09-16 1971
误差原因 在模型预测中，模型可能出现的误差来自两个主要来源，即：因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差（bias），或者因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差（variance）。 偏差造成的误差 - 精度和欠拟合 如前所述，如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致
[转载]分类问题中的“维数灾难”
图图酱的专栏
08-02 1389
原文地址：http://www.cnblogs.com/datahunter/p/3808252.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral　　在看机器学习的论文时，经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”，中文译为“维数灾难”，这到底是一个什么样的“灾难”？本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimens
数据挖掘中常用算法对比--核心思想、算法优缺点及应用领域
weixin_44304168的博客
03-10 2680
机器学习中常用算法总结
大模型算法工程师-最新各大厂关键核心技能汇总，学习技术、路线、规划
06-23 1889
本文总结了多家知名企业（小米、百度、华为、荣耀、京东等）的大模型相关岗位需求。主要职责包括大模型训练优化（SFT/RLHF/RAG）、多模态技术研发、智能体（Agent）应用开发，以及结合业务场景的AI解决方案落地。要求候选人具备深度学习/NLP背景，熟悉PyTorch等框架，有顶级会议论文或竞赛经历者优先。岗位聚焦大模型在搜索、金融、医疗等领域的创新应用，强调工程落地与前沿技术探索能力。
Fun Audio Chat 论文+项目调研
夏目的博客
12-26 1017
摘要：阿里通义实验室推出Fun-Audio-Chat语音端到端大模型，通过双分辨率架构（DRSR）解决语音与文本节奏不匹配问题：将25Hz语音压缩为5Hz供LLM处理，再通过Speech Refined Head还原高质量音频，兼顾效率与音质。采用两阶段Cocktail训练策略缓解灾难性遗忘，支持全双工交互、情感控制及复杂语音理解。实验显示其性能媲美GPT-Audio，在语音函数调用、共情响应等方面表现突出，但S2S场景功能及8B模型智商仍有优化空间。项目代码及论文已开源。
论文调研-多模态聚类
Willowii的博客
08-05 1607
这个目标函数通过H的L1，2-norm和S的Frobenius 范数项，鼓励模型选择重要的视图和多阶图，同时保持共识图的质量。这样，每个视图的嵌入特征都会在新的张量中与其它视图的特征相邻，从而有助于捕捉视图间的相关性。②局部传播模型：它首先从不完整的数据集中的完整子集获取高质量的伪标签，然后通过图卷积网络将这些伪标签传播到同一视图的不完整样本上，学习视图特定的标签空间，并通过类别概率的平均融合来构建统一的标签空间。基于图的多视图聚类算法通过对不同视图的一阶图进行一致图学习，获得了较好的聚类性能。
|Boids|鸟群模型|鸟群算法|学习笔记 - 论文学习
热门推荐
XiaoChe21的博客
10-11 1万+
本文基于Craig Reynolds于1986年发布的《Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model》进行学习和总结 通过一段原文，一段分析的方法，进行分析 概述 · · 摘要 The aggregate motion of a flock of birds, a herd of land animals, or a school of fish is a beautiful and familiar part of the nat
算法面试必备-----数据分析常见面试题
Avery123123的博客
08-06 8343
算法面试必备-----数据分析常见面试题算法面试必备-----数据分析常见面试题统计学问题问题：贝叶斯公式复述并解释应用场景问题：朴素贝叶斯的理解概率问题问题：扑克牌54张，分成2份，求这2份都有2张A的概率数据库问题问题：left join,right join,inner join,full join之间的区别？问题：having和where的区别？问题：mysql中设置row number问题：如何写SQL求出中位数平均数和众数（除了用count之外的方法）机器学习问题问题：如何避免决策树过拟合？问题
【AI概念】K均值聚类（K-Means Clustering）与K-近邻算法（KNN）是什麽？有什么区别？机器学习中担任什么角色？|算法流程与数学推导、典型代码实现、工程应用建议|聚类、回归、分类任务
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-22 1663
大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理K-Means聚类与K-最近邻（KNN）的定义、核心思想、主要区别、机器学习中的典型应用与工程意义。内容适合初学者和进阶读者，配合公式和对比表格，帮助你一文看懂两大经典算法。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！ 爱酱也单独发过K-近邻算法和K均值聚类的单独文章介绍，内容非常深入，并包含大量代码演示跟范例，欢迎大家去看看，加深对这两个算法的了解！
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数据分析】核密度估计KDE(附matlab、R语言和python代码实现)
qq_36130719的博客
01-12 5093
基于新数据环境支持, 运用核密度估计、最近邻分析、多距离空间聚类、协同区位商和两步移动搜索等多种空间量化法, 从适应性和匹配关系两个方面分析深圳市城市公共资源与人口分布的空间适配性。结果表明: 1)不同城市公共资源与人口分布的空间适应性具有明显的相似性, 表现为空间形态、分布模式和邻近效应相似;2)城市公共资源与人口分布的空间匹配关系存在差异, 城市公共资源与人口密度的非匹配特征说明城市公共资源供需关系存在“失配”和“错位”现象。
CNN-BiLSTM 癫痫预测 理学学士论文项目.zip
12-29
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【移动应用分析】微信抖音支付宝高德地图使用痛点与优化策略：四款国民级APP生态变现模式及用户体验提升方案研究
最新发布
12-29
【移动应用分析】微信抖音支付宝高德地图使用痛点与优化策略：四款国民级APP生态变现模式及用户体验提升方案研究
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）
12-29
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络（BiLSTM）对时间序列前后依赖关系的捕捉能力，构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量，能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测，适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程，展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于光伏电站功率预测系统，提升电网调度的准确性与稳定性；②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持；③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例，用于科研复现与教学参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节，同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
TrendLens慧瞰是一款基于深度学习的财经信息实时分析系统_该系统专注于对股票市场动态大宗商品价格波动金融科技政策演变宏观经济指标发布行业研报深度解析公司财报关键.zip
12-29
TrendLens慧瞰是一款基于深度学习的财经信息实时分析系统_该系统专注于对股票市场动态大宗商品价格波动金融科技政策演变宏观经济指标发布行业研报深度解析公司财报关键.zip
若依框架集成达梦数据库执行脚本
12-29
若依框架集成达梦数据库执行脚本
多源信息择源重用框架.rar
12-29
用以实现实时操作系统下的数据择源。满足信息类软件数据择源需求。
（31页PPT）茯茶镇景区系列端午安康·好好喝茶活动策划方案.pptx
12-29
（31页PPT）茯茶镇景区系列端午安康·好好喝茶活动策划方案.pptx
K均值算法原理与实现详解
该算法因其结构简单、易于实现和计算效率较高，被广泛应用于数据分析、图像处理、客户细分、市场调研、文本挖掘等多个实际场景中。从标题“k均值：k均值算法”以及描述中的重复强调可以看出，该资源聚焦于k均值算法...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值