随笔分类 - 架构设计类与算法
详解逻辑学中的必要条件
摘要：一、简介 “必要条件是反向推导（B → A）”的意思是：如果命题B成立，那么命题A也必须成立。换句话说，A是B成立的前提条件。如果没有A，B就不可能成立。这种逻辑关系是“反向”的，因为它从B出发，反过来验证A是否成立。 二、详解其定义 1. 什么是必要条件？ 定义：如果B成立，则A一定成立（B →
阅读全文
强化学习算法解析：Policy Gradient（策略梯度算法）
摘要：一、引言 强化学习是机器学习领域的重要分支，它研究如何让智能体（Agent）在环境中通过与环境的交互来学习最优的行为策略。策略梯度算法（Policy Gradient）是强化学习中一类重要的方法，它直接对策略进行优化，通过计算奖励关于策略参数的梯度，来更新策略参数，使智能体采取的行动能够获得更多奖励
阅读全文
强化学习算法解析：Deep Q - Network，DQN（深度 Q 网络）
摘要：一、引言 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的重要分支，它研究如何让智能体（Agent）通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，智能体的目标是最大化长期累积奖励，而环境则根据智能体的行为给出反馈。Q-learning 是强化学习中一种经典的算法
阅读全文
深入理解设计模式：23种经典模式全解析与应用示例
摘要：一、设计模式简介 设计模式是一组用于解决特定类型软件设计问题的解决方案。它们提供了一种抽象的方式来表达应用程序中常见问题的解决方案，帮助开发者更有效地解决问题，提高开发效率，降低开发成本，提高代码质量和可维护性，以及更好地管理和理解复杂的系统。 二、设计模式的六大原则 开闭原则（Open Close
阅读全文
线性分类器
摘要：线性分类器是一种在机器学习和统计学中广泛使用的分类算法，它的基本思想是通过一个线性函数将输入数据映射到不同的类别中。以下是对线性分类器的详细解释： 一、定义与原理 定义：线性分类器是一种分类算法，它使用一个线性函数（也称为决策边界或分离超平面）来将输入数据划分为不同的类别。线性函数通常表示为 f(x
阅读全文
监督学习（Supervised Learning）
摘要：监督学习（Supervised Learning）是机器学习中的一个重要学习方式，它主要利用一组已知类别的样本来训练模型，使模型能够预测新样本的输出。以下是对监督学习的详细解释： 一、定义与原理 定义：监督学习是指利用一组已知类别的样本（即输入和对应的期望输出）来调整分类器的参数，使其达到所要求性能
阅读全文
皮尔逊相关系数（PPMCC或PCC)与余弦相似度（Cosine Similarity）
摘要：定义 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient） 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient），也称为皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称PPM
阅读全文
常用的销售预测方法
摘要：指导原则 在选择销售预测算法时，需要综合考虑多种因素，包括数据的特性、业务需求、计算资源以及领域知识等。以下是一些具体的指导原则，帮助你在实际应用中做出更合理的选择： 1. 理解数据特性 时间序列特性：首先分析数据是否呈现出明显的季节性、趋势性或周期性。季节性数据（如节日期间的销售增长）可能需要使用
阅读全文
人人都可用的销售预测方法
摘要：模型 一、模型如何分层 销售预测模型可以根据其复杂性和需求进行分层。一个简单的模型分层结构可能包括以下几个层次： 数据输入层： 目的：收集和处理与销售预测相关的原始数据。 算法/方法：不涉及特定的算法，但可能包括数据清洗、数据转换和数据整合等技术。 特征工程层： 目的：从原始数据中提取、选择和创建对
阅读全文
十大经典排序算法-数据结构快速入门
摘要：前言 时间复杂度和空间复杂度是算法分析中非常重要的两个概念，它们分别用于衡量算法执行所需的时间和空间资源。 一、时间复杂度 定义： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量，它描述了算法运行时间与输入数据规模之间的关系。时间复杂度通常用大O符号（Big O notation）来表示，即O(f(n))
阅读全文
供应链协同微服务定义
摘要：伙伴或供应链协同微服务主要关注的是在供应链环境中，不同企业或组织内的微服务如何协同工作，以实现整体供应链的高效运作和价值最大化。以下是对这一主题的详细阐述： 一、供应链协同的定义 供应链协同是指供应链全链条的各环节（包括上下游各企业及企业内各部门）实现协同运行的一系列活动或最终效果。即供应链全链条各
阅读全文
矩阵Matrix、稀疏矩阵Sparse Matrix 稠密矩阵Dense Matrix
摘要：矩阵Matrix的定义 矩阵Matrix是一个数学术语，它描述的是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。简单来说，就是一些数按照特定的行和列排列在一起，形成了一个矩形的表格。这种表格最早来源于方程组的系数及常数所构成的方阵，是解决线性方程问题的有力工具。 数据示例 考虑以下3x3的矩阵MatrixA
阅读全文
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）
摘要：支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于数据分类问题。以下是关于SVM的清晰解释和要点归纳： 定义 支持向量机（SVM）：是一种按监督学习方式进行二元分类的广义线性分类器。它的基本思想是通过求解最大边距超平面来对数据进行分类。 工作原理
阅读全文
逻辑回归（Logistic Regression）
摘要：逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，其输出结果表示了某个事件发生的概率。以下是关于逻辑回归的详细解释： 定义与背景 定义：逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于估计二分类因变量的概率。它常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。 与线性回
阅读全文
皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）
摘要：皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）是用于度量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。其值域在-1到1之间，其中： 当皮尔逊相关系数为1时，表示两个变量完全正相关。 当皮尔逊相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关。 当皮尔逊相关系数为0时，表示两个变量没
阅读全文
杰卡德相似度(Jaccard Similarity）
摘要：Jaccard相似度（Jaccard Similarity）是一种用于比较有限样本集之间相似性和多样性的统计度量。以下是关于Jaccard相似度的详细解释： 原理与定义 Jaccard相似度基于两个集合中交集的大小与并集大小的比值来评估两个集合的相似度。它不考虑集合中元素的顺序，只关注元素的存在性。
阅读全文
简单数学分支整理
摘要：前言 2024年阿里巴巴全球数赛火上了天。一位年仅17岁的中专生，打败了清华北大等全世界知名院校学生，在2024阿里巴巴全球数学竞赛公布决赛中，以93分的成绩荣获全球排名第12位。 这个例子给作者很大感触，作为数学业余爱好者也想为这个行出点力，由此写下这篇整理文章 。 数学常见分支 数学分支是指数学
阅读全文
线性回归（Linear Regression）
摘要：线性回归的起源 线性回归（Linear Regression）的起源可以追溯到19世纪，其名称来源于英国生物学家兼统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在研究父辈和子辈身高的遗传关系时提出的一个直线方程。他在《遗传的身高向平均数方向的回归》一文中提出，子女的身高有向其父辈的平均身高
阅读全文
监督学习（Supervised Learning）
摘要：一、起源 监督学习（Supervised Learning）的概念可以追溯至20世纪50年代，当时人工智能刚刚起步。然而，真正的突破发生在20世纪80年代末和90年代初，当时深度学习的概念初次被提出。1992年，加拿大的计算科学家Geoffrey Hinton和他的学生Alex Krizhevsky
阅读全文
Matrix Factorization（矩阵分解）
摘要：Matrix Factorization（矩阵分解）是线性代数和数据科学中的一个核心概念，它在多个领域都扮演着重要的角色。以下是对Matrix Factorization的详细解释，包括定义、方法、应用场景和归纳： 定义 矩阵分解是指将一个矩阵（Matrix）分解成两个或多个较小矩阵的过程，这些较小
阅读全文
浙公网安备 33010602011771号