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高维数据最新视觉报道_一亿维空间有多吓人(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

高维数据

60页PPT搞定机器学习12大算法机器学习在当今社会中应用广泛，是人工智能的核心支柱之一。今天，我们通过60页PPT来详细讲解机器学习的12大经典算法。𐟓ˆ 线性回归：通过最小化误差的平方和来预测一个因变量与自变量之间的关系。逻辑回归：用于预测事件发生的概率，常用于分类问题。决策树：通过一系列条件判断来预测结果，常用于分类和回归。朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理的分类方法，适用于特征之间相互独立的情况。 K-均值：一种无监督学习方法，用于聚类分析。支持向量机（SVM）：通过找到能够将数据分类的最佳超平面来处理分类问题。最近邻算法（KNN）：通过找到与新数据点最近的K个邻居来预测结果。随机森林：集成学习的一种方法，通过构建多个决策树来提高预测精度。降维：通过减少数据的维度来简化问题，常用于高维数据的处理。人工神经网络（ANN）：模拟人脑神经元结构的网络模型，适用于复杂模式识别和预测。监督式学习：通过已知标签的数据进行训练，适用于回归、分类等问题。非监督式学习：通过无标签的数据进行训练，适用于聚类和降维等问题。半监督式学习：结合监督式学习和非监督式学习，适用于部分标签数据的情况。强化学习：通过与环境的交互来学习最优策略，适用于动态变化的环境。通过这12种经典算法的学习，你可以更好地理解和应用机器学习，为解决实际问题打下基础。𐟒က

夏威夷大学申博！𐟌𔊥˜🯼Œ大家好！我是夏威夷大学计算机系的助理教授Yifan Wang，正在招收2025年春季或秋季入学的AI和数据库方向的博士生。如果你对AI和数据库感兴趣，特别是高维数据系统，比如最近火热的vector database和KNN/ANN检索技术，那么你来对地方了！关于我我是华中科技大学本科毕业，佛罗里达大学硕博连读。我的研究方向是AI和数据库的结合，特别是在高维数据系统方面的应用，比如信息检索、RAG for LLM等。学生发展我们为博士生提供全额奖学金，科研课题非常自由，可以在教授的研究方向基础上结合学生的兴趣来定。简单来说，就是你可以根据自己的兴趣来选择研究方向，同时也能得到教授的指导。学校简介夏威夷大学马诺阿校区可是个宝地！作为美国公立一类研究型大学（R1），它在泰晤士高等教育世界大学排名中位列201–250。计算机系发展势头良好，计算资源充足。夏威夷的亚裔人口占多数，对亚洲族裔非常友好。治安良好、气候适宜、生活娱乐丰富，回国也很方便。距离美国本土西海岸大概5小时飞行距离，参加会议或实习都很方便。申请要求只要你计算机、电信、通信等相关专业均可申请。要求掌握C/C++/Java等任一高性能语言，并且满足以下两点中的任意一点：有系统开发或性能优化经验（包括但不限于数据库、数据分析系统、操作系统等）；了解常用K-nearest neighbor (KNN) search算法，或Clustering算法，或其他高维数据操作如Multi-dim range search / Similarity join等，并有相关开发或优化经验。加分项如果你有机器学习知识和开发经验，那可是加分项哦！申请方式请将简历和课程成绩单发送至我的邮箱，邮件标题注明【PHD applicant】，并注明入学学期。期待你的加入，让我们一起在夏威夷度过一段愉快的博士生涯吧！𐟌𔰟’𛀀

「科普中国直播」@科普中国AI通过建模将高维数据降维，以提取有意义的信息和特征。天津助农的微博视频

L1 vs L2正则，你知多少？今天我们来聊聊L1正则化和L2正则化之间的区别，这两个概念在机器学习中非常重要。 𐟔堌2正则化你有没有遇到过这种情况：模型对某个特征或特征组合过分依赖，导致权重参数呈现“极端化”？L2正则化，也叫Ridge回归，可以解决这个问题。它通过在损失函数中添加权重参数平方和的一半作为正则项，使得权重参数的分布更平衡，从而减少模型对某一特征的依赖，提高模型的泛化能力。 𐟑 L1正则化 L1正则化，也叫Lasso回归，是另一种常用的正则化方法。它通过在损失函数中添加权重参数绝对值总和作为正则项，来选择那些对模型最重要的特征。当处理高维度数据时，L1正则化可以帮助你“削减”掉部分权重参数，使它们变为零，从而使得权重矩阵更稀疏。这样，你就能发现那些原本隐藏的、有价值的特征，提升模型的解释能力。 𐟓š 总结在机器学习中，L1正则化和L2正则化各有千秋。L1正则化好比筛子，能有效进行特征选择，处理高维数据问题，增强模型的解释性；而L2正则化则好比防守者，防止模型过度依赖某一个特征，提高模型的泛化能力。但是，在实际问题中，选择哪种方法还需要根据具体的需求和背景来确定。希望这些信息能帮到你！

𐟎EI源刊，金融安全 1.高维数据环境下****的金融市场风险评估模型设计与优化 2.利用****构建金融网络中的资本流动与风险传递模型 3.基于*****的金融欺诈行为检测机制研究与应用 4.金融市场中****的宏观经济变量与股价关联性研究 5.面向金融服务的*****安全防护技术研究

12种机器学习算法，你了解几种？ 𐟌Ÿ机器学习在日常生活中的应用广泛，其中十二种经典算法是人工智能的重要支柱。今天我们来详细讲解这12种经典算法。 𐟓Š线性回归：用于建立变量间的线性关系，可以进行预测。 𐟓ˆ逻辑回归：解决分类问题，将数据分为不同类别。 𐟌𓥆𓧭–树：构建树状结构进行决策，适用于分类和回归问题。 𐟌𒩚机森林：集成多棵决策树，提高模型性能。 𐟚€支持向量机：通过寻找超平面进行分类，适用于高维数据。 𐟑勨👩‚𛧮—法：根据邻居的类别确定样本类别，常用于分类和回归。 𐟏…朴素贝叶斯：基于概率的分类算法，适用于文本分类和垃圾邮件过滤。 𐟔„聚类算法（如K-Means）：将数据分组，适用于无监督学习。 𐟧 神经网络：深度学习的基础，通过模拟人脑神经元进行学习。 𐟓‰主成分分析：降维技术，将高维数据转换为低维数据。 𐟤集成学习算法：组合多个弱学习器，形成强学习器，提高模型性能。 𐟎𚥌–学习算法：智能体与环境交互，通过试错学习获得奖励。

昆士兰大学数据科学专业全解析 𐟌 昆士兰大学数据科学专业 𐟌Ÿ 专业亮点昆士兰大学的数据科学专业是澳大利亚最全面的计划之一，涵盖了计算机科学、统计学和数学的高级主题。通过学习，学生将能够了解如何在数据密集型环境中做出明智的决策，毕业时将具备高水平的技术技能与创造性和颠覆性思维能力相结合。 𐟓š 课程概览 𐟍堦 𘥿ƒ课程 DATA7001 数据科学导论 DATA7002 负责任的数据科学 DATA7201 大规模数据分析 DATA7202 数据科学的统计方法 DATA7703 面向数据科学家的机器学习/COMP77032 机器学习 𐟒Ž MDataSc Capstone课程 DATA7901 数据科学顶点项目1 DATA7902 数据科学顶点项目2/DATA79032 数据科学顶点项目2B ✈️ 基础课程 CSSE7030 软件工程导论 INFS3200 先进的数据库系统 INFS7901 数据库原理 MATH7501 数据科学数学1 MATH7502 数据科学数学2 STAT7203 概率模型与数据分析 ✅ 学科选修课程 INFS3208 云计算 INFS7203 数据挖掘 INFS7205 高维数据的先进技术 INFS7410 信息检索和Web搜索 INFS7450 社交媒体分析 MATH3204 数值线性代数与优化 MATH7202 运筹学的进一步主题 MATH7232 运筹学与数学规划 STAT3006 统计学习 STAT7007 深度学习 𐟌ˆ 广度选修课程 ACCT7101 会计学 COMP3702 人工智能 COMP3710 模式识别和分析 COMP7500 高级算法和数据结构 COMP7505 算法与数据结构 COSC7500 计算科学中的数值方法 COSC7502 高性能计算 CSSE7023 高级软件工程 DECO7110 设计思维 ECON7310 计量经济学的要素 𐟒꠨Œ业机会研究生学习将带你走向多个职业方向，包括但不限于：市场调查员、数据科学家、风险分析师、供应链分析师、商业智能分析师、数据挖掘器、大数据工程师、投资组合经理、精算和分析顾问、程序员等。 𐟑‰ 可辅导专业商业与经济、建筑、设计、传播、媒体、计算机科学与信息技术、教育、工程、法律、科学和数学等专业。

《动力学数据科学理论与方法》全书解析《动力学刻画的数据科学理论和方法》这本书旨在深入研究和推广“动力学刻画的数据科学”理论及其应用。全书共分为六章，涵盖了多个领域的理论和方法：复杂动力系统理论基础 𐟌€ 高维数据的临界预警理论及方法 𐟚芧Ÿ�𖩗𔥺列的预测理论及方法 ⏰ 动力学因果检测理论及方法 𐟔 基于动力学的势能景观构建理论及方法 𐟏ž️ 混沌反馈学习理论及深度学习方法 𐟧 这本书将数学理论、统计学方法、人工智能和计算系统生物学方法等交叉融合，既重视数学理论，又关注实际应用。动力学算法与统计学方法相互补充，内容丰富，图文并茂，清晰易读。每章末尾还配有相关前沿领域的展望与讨论，帮助读者了解各研究方向的发展趋势。通过阅读这本书，读者可以深入了解动力学刻画的数据科学理论和方法，探索其在各个领域的应用和发展前景。

10种降维算法优缺点详解，收藏必看！降维算法在数据分析和机器学习中扮演着至关重要的角色。它们能够降低数据集的复杂性和噪声，从而提高模型的效率和准确性。通过识别和保留最具信息量的特征，降维算法可以减少计算成本和资源需求，是处理高维数据和解决过拟合问题的关键工具。以下是10种最常用和最重要的降维算法模型： 𐟌Ÿ 主成分分析（PCA） 𐟌Ÿ 线性判别分析（LDA） 𐟌Ÿ 奇异值分解（SVD） 𐟌Ÿ 独立成分分析（ICA） 𐟌Ÿ 非负矩阵分解（NMF） 𐟌Ÿ 核主成分分析（KPCA） 𐟌Ÿ t-分布邻域嵌入（t-SNE） 𐟌Ÿ 均值散布嵌入（MDS） 𐟌Ÿ 局部线性嵌入（LLE） 𐟘‚ 非线性降维算法（UMAP）这些算法各有优缺点，适用于不同的数据集和场景。了解并掌握这些算法，可以帮助你更好地处理高维数据，提升模型的性能。

𐟖‹️ PyTorch手写数字识别实战 𐟎“ 实验目的：开发一款能识别手写数字的程序，使用MNIST数据集进行训练和测试。 𐟓 项目准备：准备好测试图片和MNIST数据集，这是由Google实验室和纽约大学柯朗研究所建立的著名手写数字数据库。 𐟒𛠧Ž異ƒ配置：使用Python编译器PyCharm，并安装必要的库，如torch和torchvision。 𐟓š 手写体数字识别系统概述：包括图像预处理、神经网络数字识别具体流程和文件说明。 𐟔 数字手写体识别实验代码设计逻辑：详细阐述net.py、train.py和predict.py的设计思路和实现细节。 𐟓ˆ 模型训练与效果评价：通过t-SNE高维数据图、混淆矩阵绘制和各数字准确率曲线来评估模型的性能。 𐟤– 手写体数字识别预测：加载训练好的模型，进行图像预测，并展示预测结果和分类报告。 𐟎‰ 总结与反思：对整个项目进行总结，并思考如何进一步优化模型性能。

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