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对偶规划问题

对偶规划问题

对偶问题(Dual Problem)是运筹学中一个很重要的概念,是基于原问题的约束条件和目标函数为基础构造而来。每一个线性规划的问题都存在一个与之对应的对偶问题。对偶问题在求解最优化问题时很有用。

2019/02/28 15:02:596,912
贝叶斯统计中的计算方法简介

贝叶斯统计中的计算方法简介

仿真抽样是给予贝叶斯方法第二春的重要角色。由于很多时候实际问题很复杂,我们无法精确求出后验密度,使用仿真抽样的方法我们可以获得近似的结果。这篇博客主要介绍了几种仿真抽样的方法。

2016-12-28 20:05:216,964
智谱AI发布国产最强大模型GLM4,理解评测与数学能力仅次于Gemini Ultra和GPT-4,编程能力超过Gemini-pro,还有对标GPTs商店的GLMs

智谱AI发布国产最强大模型GLM4,理解评测与数学能力仅次于Gemini Ultra和GPT-4,编程能力超过Gemini-pro,还有对标GPTs商店的GLMs

GLM4是智谱AI发布的第四代基座大语言模型,全称General Language Model,最早由清华大学KEG小组再2021年发布。这个基座模型也是著名的开源国产大模型ChatGLM系列的基座模型。本次发布的第四代GLM4的能力相比此前的基座模型提升了60%,已经与世界最强模型Gemini Ultra和GPT-4接近!

2024/01/17 22:27:217,001
多项式分布的贝叶斯推断

多项式分布的贝叶斯推断

多项式分布是非常常见的分布,他是二项分布在多维上的推广。例如掷骰子结果中,1-6点出现的次数就是一个多项式分布。多项式分布在如主题建模中非常常见,本文将讲述多项式分布的贝叶斯推导过程。

2017/12/01 22:28:467,033
最流行的用于预测的机器学习算法简介及其优缺点说明

最流行的用于预测的机器学习算法简介及其优缺点说明

预测问题一直是机器学习领域最重要的问题之一。很多算法包括回归、决策树等都是用来解决预测的常用算法。预测问题的核心是基于已有的有标签的数据来判断新数据的标签。一般来说,根据预测标签是离散的还是连续的可以分成分类问题和回归问题。注意,本篇博客主要是快速回顾描述各个模型的优缺点,因此不会对模型有很深的介绍。

2021/10/26 23:03:037,101
推荐一个国内可以按分钟计费的4090显卡租用公有云,一个小时24GB显存的4090只需要2.37元——仙宫云

推荐一个国内可以按分钟计费的4090显卡租用公有云,一个小时24GB显存的4090只需要2.37元——仙宫云

大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~

2025/03/05 12:35:377,111
Dask调度器简介

Dask调度器简介

Dask支持多种调度器,从单线程、多线程、多进程到本地分布式和集群分布式,各种调度器在不同情况下有不同的作用,本文来源于Dask官方文档的翻译,主要向大家介绍这五种调度器的使用情景和方式。最后提供了如何在不同情境下设置Dask调度器的方法。

2020/05/24 18:34:067,179
python中configparser读取配置文件的大小写和重复项问题

python中configparser读取配置文件的大小写和重复项问题

使用配置文件控制程序的运行是一种非常常见的编程技巧,因此配置文件的解析是所有编程语言中都不可缺少的模块。在Python中,通常使用configparser模块进行配置文件解析。但是configparser解析配置文件有几个常见问题:读取当前项目下某个位置的配置文件、重复配置项的处理以及大小写配置项的读取。本文将描述如何解决这三个问题。

2021/06/14 11:23:217,219
给初学者的深度学习简介

给初学者的深度学习简介

深度学习是计算机领域中目前非常火的话题,不仅在学术界有很多论文,在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构,并对深度学习的原理作了简单的描述。本篇文章翻译自Medium上一篇入门介绍。

2017/10/16 17:05:577,292
XLNet基本思想简介以及为什么它优于BERT

XLNet基本思想简介以及为什么它优于BERT

前几天刚刚发布的XLNet彻底火了,原因是它在20多项任务中超越了BERT。这是一个非常让人惊讶的结果。之前我们也说过,在斯坦福问答系统中,XLNet也取得了目前单模型第一的成绩(总排名第四,前三个模型都是集成模型)。

2022/05/12 22:52:337,318
【转载】变分贝叶斯算法理解与推导

【转载】变分贝叶斯算法理解与推导

变分贝叶斯是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂(intractable)积分的技术。它主要应用于复杂的统计模型中,这种模型一般包括三类变量:观测变量(observed variables, data),未知参数(parameters)和潜变量(latent variables)。

2017/11/04 09:34:537,344
高斯分布的贝叶斯推断总结

高斯分布的贝叶斯推断总结

高斯分布是最常见的分布,也是数据挖掘和人工智能中相关统计学习方法所涉及到的最重要的分布之一。使用贝叶斯理论进行统计推断是目前最流行的推断方式。

2017/11/04 09:25:067,444