贝叶斯优化笔记

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引言

  最近开始入门AutoML,说到AutoML,就要说到调参,说到调参,就要说到贝叶斯优化,本文记录了一些关于贝叶斯优化的知识点,主要通过了Refer中的三篇论文来进行学习。

读《自私的基因》--父母为啥总是无私的

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  读完了理查德·道金斯的《自私的基因》,作者是英国著名的演化理论学者,很显然他也是个达尔文主义者。这本书著于1976年,书中的某些观点到现在似乎已经成了常识,但是阅读完了整本书还是感觉挺醍醐灌顶,振聋发聩的。

强化学习笔记

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引言

  主要记录关于强化学习的一些笔记,强化学习主要分为基于动态规划的有模型学习和基于蒙特卡洛方法的免模型学习。

特征选择笔记

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引言

  和降维类似,特征选择(Feature Selection)也是一个处理高维数据的主流技术,本文主要记录了过滤式、包裹式和嵌入式三种特征选择方法。
  为了方便起见,本文假定数据中不涉及冗余特征,都为离散型,并且假定初试的特征集合包含了所有的重要信息。

贝叶斯分类器笔记

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引言

  本文做一些关于贝叶斯分类器(Bayes Classifiers)的笔记,为了方便,本文所讨论的所有属性都为离散型。

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