optimization methods in machine learning

最新推荐文章于 2025-04-01 06:00:00 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/stoneresearch/archive/2011/04/09/4336391.html

本课程由Katya Scheinberg教授提供，主要内容涉及机器学习中的优化理论与实践，包括最优化算法及其在机器学习任务中的应用。
A Survey of Optimization Methods from a Machine Learning Perspective
Miracle0614的博客
11-28 1585
A Survey of Optimization Methods from a Machine Learning Perspective 机器学习视角优化方法的综述 机器学习小白，读了一篇近年关于优化方法的综述，记录的同时也给大家分享一下 原文地址：https://arxiv.org/abs/1906.06821 Abstract摘要 机器学习发展迅速，在理论上取得了许多突破，并广泛应用于各个领域...
精选资源
First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning.pdf
03-19
1. 机器学习中的优化算法：文档的标题和描述提到了“First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning”，意味着该文档涉及机器学习中的优化算法。优化算法是机器学习的核心组成部分，用于...
Optimization for Machine Learning
Naomi521的博客
04-01 1118
通过优化逻辑回归（Logistic Regression）或神经网络参数，提高信用评分的准确率。每次更新时只计算一个小批量（Mini-Batch）或单个样本的梯度，适用于大规模数据。例如最大化夏普比率（Sharpe Ratio），最小化波动率（Volatility）。通过指数加权移动平均（EMA）对梯度进行缩放，缓解学习率衰减问题。非凸优化问题可能陷入局部极小值，而非全局最优解。通过优化资产权重，最大化投资回报，最小化风险。结合过去的梯度更新，减少震荡，提高收敛速度。适用于凸优化和深度学习，提高收敛速度。
【Machine Learning】17 大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)
weixin_38716567的博客
02-18 409
本章主要介绍大数据规模下的机器学习算法：随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、在线学习思想、并行计算思想等等。 17.1 Learning With Large Datasets “It’s not who has the best algorithm that wins. It’s who has the most data.” 由之前所说，通过描绘学习曲线来判断增大数据量是否对学习效果有...
Fairness in Machine Learning: A Survey 阅读笔记
Catherine_he_ye的博客
11-26 1899
FAIRNESS IN MACHINE LEARNING: A SURVEY（A PREPRINT） Simon Caton, Christian Haas Keywords fairness, accountability, transparency, machine learning
Hyperparameter Optimization: The Black Box Magic in Machine Learning
多头注意力探索Now
10-09 211
Understand the HPO IN AUTO ML ^^)
Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning
01-13
When most people hear “Machine Learning,” they picture a robot: a dependable butler or a deadly Terminator depending on who you ask. But Machine Learning is not just a futuristic fantasy, it’s ...
Hyperparameter Optimization in Machine Learning
07-09
Choosing the right hyperparameters when building a machine learning model is one of the biggest problems faced by data science practitioners. This book is a guide to hyperparameter optimization (HPO)....
Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective
09-04
This tutorial text gives a unifying perspective on machine learning by covering both probabilistic and deterministic approaches -which are based on optimization techniques – together with the ...
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
12-16
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
12-16
内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
【分布式系统】基于Redis的Session集中存储方案：实现Web服务器高可用与横向扩展
12-16
内容概要：本文介绍了基于Redis实现分布式Session的解决方案，重点阐述了将Session集中存储于Redis集群的技术思路与优势。文中指出，传统的tomcat-redis-session-manager仅适用于Tomcat容器层的HttpSession同步，存在应用层适配局限；相比之下，推荐使用Spring Session与Redis结合的方式，实现更灵活的应用层Session管理。通过将sessionId作为key、session数据作为value存储在Redis中，可在多台应用服务器间共享Session，确保高可用性和横向扩展能力。同时，文章对比了多种保证Session一致性的架构方案，包括Session同步法、客户端存储法、反向代理Hash一致性以及后端统一存储法，并强调后端统一存储为最优选择。; 适合人群：具备Java Web开发基础，熟悉分布式架构、Redis及Session机制的1-3年经验后端研发人员； 使用场景及目标：①解决传统Web服务器集群中Session不一致问题；②实现服务无状态化设计，提升系统可扩展性与容灾能力；③在微服务或负载均衡环境下构建统一的Session管理中心； 阅读建议：学习时应结合Spring Session实际集成案例，理解其与Redis的协作机制，并深入掌握不同Session共享方案的适用边界与设计权衡。
Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning
04-27
Genetic algorithms have been successfully applied to a wide range of problems in search, optimization, and machine learning, including feature selection, parameter tuning, and neural network design....
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