基本粒子群算法

本书涵盖了非线性规划的主要内容，包括无约束优化、凸优化、拉格朗日乘子理论和算法、对偶理论和方法等，并包含了大量的实际应用案例 .本书从无约束优化问题入手，通过直观分析和严谨证明给出了无约束优化问题的最优性条件，并讨论了梯度法、牛顿法、共轭方向法等实用算法 .进而本书将无约束优化问题的最优性条件和算法推广到具有凸集约束的优化问题中，进一步讨论了处理约束问题的可行方向法、条件梯度法、梯度投影法、双矩阵投影法、坐标块下降法等算法 .拉格朗日乘子理论和算法是非线性规划的核心内容之一，也是本书的重点 .本书中的第 3、4章详尽地论述了这方面的内容 .本书首先从等式约束优化问题最优解的必要条件入手，给出了

深度信念（置信）网络（DBN），使用python开发环境，代码思路清晰，易调试。有问题可以留言相互交流

大数据解决方案，用于网站、非BI的大数据分析解决方案。前言:大数据时代来临大数据时代已经到来,不同于以往的概念和趋势层面,行业领导者们(尤其是互联网、金融、零售、企业级服务等行业)在这一领域不断锐意进取,积极应用海量数据的采集和分析,实现端到端的深度洞察,调整战略和业务决策,改善核心业务运营,构建差异化竞争优势,向着以数据驱动为核心的方向前进Gartner预测,到2020年,大数据将成为主流的嵌入式技术,并被视为常规产品的一部分。麦肯锡在对200多家不同类型公司的实际调研中发现,无论B2B还是B2C公司都在通过数据驱动业务增长,其中B2B领域中,在数据驱动下的B2B领先企业的收入增长能力是普通企业的5倍、盈利能力高8倍、股东整体回报率高2倍。数据驱动能力正在成为企业重要变革和核心竞争力。2017年,随着机器学习、人工智能、物联网等技术的应用深化,必将推动大数据领域新一轮爆发式发展。走在前沿的领导企业和行业新锐,将进一步聚焦如何高效利用企业内外部产生的海量数据,拒绝“拍脑袋”,一切用数据说话!前25%的B2B领先企业其他的B2B企业5X~8X2X4.3%13.5%18.1%10.3%0.8%1.8%业绩增长利润增长股东回报率数据来源: McKinsey Digital Quotient, Capital IG目录公司简介01什么是数据驱动-02什么是用户行为分析03企业数据分析面临的挑战04神策分析(SA)是什么05神策分析(SA)的产品特点06产品架构图07案例精选互联网金融08消费电子16移动出行20企业服务24电子商务32传媒娱乐36医疗健康52公司简介Helo,Doer!你好,先行者!“数据源乃大数据之根基。管理数据源如扎根土壤,根基稳固方能避免“空中楼阁”。这是我在大数据行业工作近十年的最大心得,也是神策数据服务企业的核心理念驱动决策并未充分发挥大数据的全部价值,让产品智能化更代表行业发展方向。目前大部分数据分析产品可满足企业在决策层面的分析需求。在未来,随着大数据在行业应用的深化,必将更加依赖强健的数据仓库和灵活的平台开发能力,通过基础数据叠加算法模型,从而驱动产品智能化。”一神策数据创始人&CEO桑文锋谈数据驱动两点心得我们是谁神策数据( Sensors Data),隶属于神策网络科技(北京)有限公司,是一家专业的大数据分析服务公司,致力于帮助客户实现数据驱动●我们做什么神策分析( Sensors Analytics,以下简称SA),是针对企业级客户推出的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、基础数据采集与建模、PaS平台深度开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。我们的团队团队核心成员—一桑文锋(创始人&CE),曹犟(联合创始人&CTo),刘耀洲(联合创始人&C○O),付力力(联合创始人&首席架构师)均来自百度大数据部,从零构建了百度的日志分析大数据处理平台,在大数据分析领域有10年积累,实战经验丰富,数据分析技术领先。●资本的支持公司成立以来,获得线性资本、明势资本、薛蛮子的天使轮投资,红杉资本、DCM分别领衔的A、B两轮持续投资。●我们的服务神策数据积累了聚美优品、广发证券、融360、秒拍、ofo共享单车、百联集团等300余家付费企业用户的服务和客户成功经验,为客户提供全面的指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务。01什么是数据驱动定义:通过数据采集、数据建模、数据分析,帮助企业高效获取数据并进行多维度、海量、实时的数据分析,从而驱动决策和产品智能化。驱动决策●运营监控拉新:吸引更多的新用户,不只是关心用户触达,还要关心用户激活。留存:让已有用户重复地使用产品,留存是节流,好的留存才让拉新有意义。变现:一个不能变现的产品不是好产品●产品改进构建:开发新功能。测量:对新功能的表现进行数据测量。学习:通过分析得出结论,对新功能进行调整,或转化为新功能。●商业决策客户分布,画像描述,指导商业扩张战,收购并购等战略决策。驱动产品智能机器学习、人工智能、物联网等新技术的最佳实践,必须建立在企业对大数据的应用能力之上,唯有打好数据基础并充分利用,才能实现产品智能化。什么是用户行为分析定义:通过获取用户行为数据,进行多维度、精细化的统计分析,从而还原用户使用场景。价值:用户行为分析是企业实现数据驱动的前提,丰富的用户行为数据为企业的运营改进、产品优化和商业决策提供基础。做好用户行为分析的两大关键因素数据采集要大、全、细、时大:宏观的大,而非数据量的大。全:多种数据源(客户端、服务器、数据库、历史数据导入)。细:多种数据维度、指标、属性。时:时效性——秒级处理,实时更新。有效的用户行为事件模型—事件( Event)+用户(User)规范并结构化用户行为。Who:参与此事件的用户事件 EventWhen:事件发生的实际时间Where:事件发生的地点事件模型How:用户进行事件的方式What:描述用户所做的事件的具体内容记录和收集用户的长期属性( User Profile)用户User通过ID与相关的 Event关联0203企业数据分析面临的挑战我国大多数企业的数据化建设道路仍刚刚起步,呈现以下特点企业内外部数据爆发式增长,企业对大数据价值认知程度不断提升数据采集缺失或埋点无序混乱,数据分析的工具运用能力、行业经验有限。Q数据安全问题成为企业数字化进程的最大顾虑。在实际的业务应用中,数据分析方面的常见问题¤目拍脑袋:无数据分析支撑,依靠“拍脑袋”决策。分析浅:有数据仪表盘,但统计内容泛泛,难以深挖真实原因。效率低:多业务线的数据分析需求旺盛,工程师团队手工“跑”表,效率低下,错过业务最佳决策时机不匹配:工程师从系统导出的报表与业务的需求不匹配,造成“鸡同鸭讲”数据孤岛:CRM、ERP等业务系统数据无法打通,且跨部门、多业务线数据完全独立,无法全局分析。神策分析(SA是什么神策分析是针对企业级客户推岀的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、基础数据采集与建模、PaS平台深度开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。无论是新兴互联网公司,还是正在进行数字化转型的企业,神策分析(SA)帮助您勾勒精准用户画像、有效评估营销效果、分析运营活动、优化产品体验,真正实现数据驱动。勾勒精准用户画像有效评估营销效果分析运营活动优化产品体验0405神策分析(SA)的产品特点可私有化部署基础数据采集与建模不仅提供Sas公有云部署,多种埋点方式支持客户端、服更支持私有化部署模式,打造务器日志、业务数据库、第三企业专属的数据平台,消除数方服务、历史数据导入等全端据安全顾虑。数据采集,无死角的数据采集是一切分析的前提。用户分群,精益分析多维度分析通过用户分群,进行目标市场轻松上手事件、漏斗、留存的细分,实现精细化和差异化访问等分析模型,灵活组合、用户运营。秒级响应,探索不同业务中的关键行为,洞察指标背后掩藏的问题。PaaS平台深度开发行业方案完全开放的数据接入,实时访为电商、互联网金融、企业服问数据,无缝对接内部业务系务、视频直播、游戏、在线教666统,满足灵活多变的深度分析育等行业打造了专业的用户行需求。为解决方案,快速开启您的数据驱动之旅。

关于FDTD的书籍.作者高本庆,是本不错的书哦

RBM 算法理解 这份笔记参考了很多网上的资源，也加入很多自己的理解和详细推导， 非常适合初学者使用， 这篇笔记属于复合型产物，感谢那些网上无私奉献自己心得的人们。RBM能量模型这里说一下RBM的能量模型,这里关系到RBM的理解能量模型是个什么样的东西呢?直观上的理解就是,把一个表面粗糙又不太圆的小球,敚到一个表面也匕较粗糙的碗里,就随便往里面一扔,看看小球停在硫的哪个地方。一般来说停在碗底的可能性比较大,停在靠近碗底的其他地方也可能,甚至运气好还会停在碗口附近(这个碗是比较浅的一个碗):能量模型把小球停在哪个地方定义为一种状态,每种状态都对应着个能量,这个能量由能量函数来定义,小球处在某和状态的概率(如停在碗底的概率跟停在碗口的慨率当然不一样)可以通过这种状态下小球具有的能量来定义(换个说法,如小球停在了碗∏附近,这是·种状态,这个状态对应着一个能量,而发生“小球停在碗口附近”这种状态的概率,可以用来表小,表小成,其中是能量函数),其实还有一个简单的理解,球在碗底的能量一般小于在碗边缘的,比如重力势能这,显然碗底的状态稳定些,并且概率大些,就是我认为的能量模型。1.概率分布函数。各个节点的取值状态是概率的、随机的,这里用了3种概率分布来描述整个RBM网络,有联合概率密度,条件概率密度和边缘概率密度2.能量函数。随机神经网络的基础是统计力学,差不多思想是热力学米的,能量函数是描述整个系统状态的一种测度。系统越有序或者概率分布越集中(比如小球在碗底的情况),系统的能量越小,反之,系统越无序并且概率分布发散(比如平均分布),则系统的能量越大,能量函数的最小值,对应着整个系统最稳定的状态RBM能量模型的作用是什么呢?为什么要弄清楚能量模型的作用呢?第一、RBM网终是一种无监督学习的方法,无监督学习的目的自然就是最大限度的拟合输入数据和输出数据。第二、对于组输入数据来说,如果不知道它的分布,那是非常难对这个数据进行学习的。例如:如果我们实现写出了高斯函数,就可以写出似然睬数,那么就可以进行求解,就知道大致的参数,所以实现如果不知道分布是非常痛苫的·件事情,但是,没关系啊,统计力学的一项硏究成果表明,任何概率分布都可以转变成基于能量的模型,即使这个概率分布是未知的。我们仍然可以将这个分布改写成能量函数第三、能量函数能够为无监督学习方法提供个特殊的东两)日标函数b)标解换句话说,使用能量模型使得学丬一个数据的变得容易叮行了。能否把最优解的求解嵌入能量模型中至关重要,决定着我们具体问题求解的好坏。能量模型要捕获变量(这里我理解的是各个分量之间的关系)之间的相关性,变量之间的相关程度决定了能量的高低。把变量的相关关系用图表是一个图,以概率为测度,所以是概率图)模型的能量模型。由上面所说,RBM是一种概率图模型,既然引入了概率,那么就可以通过采样技术来求解,在CD( contrastive diⅳ vergence)算法中采栟部分扮演着模拟求解梯度的角色。能量模型需要定义一个能量函数,RBM能量函数如下:()=∑∑∑∑这个式子的含义非常明显,每个节点有一个能量, hidden和wsbe之间的连接也有个能量,如何求解呢?如果ⅵ isible有组取值(1,0,1),对应的 hidden取值是(1,0,1,01,0,分别带入上面的公式,最后得到的结果就是能量,这里要注意到()里面的地位是相等的,不存在先后顺序,这是一个结构整体的能量值为什么要搞能量函数?前面指出未知分布不好求解但是可以通过能量函数米表示,那么能量函数的概率模型很大程度上可以得到未知分布的概率模型,这样大致就知道了未知分布的分布既然知道了—个RBM网络 hidden和 visible整个框架的能量函数,那么可以定义这个能量函数(能量)出现的概率,很显然这个能量的出现与 hidden和sbe的每个节点的取值都有关系,那么这个能量出现的概率就是和的联合概率密度里可以将能量函数理解成小球在碗里面具体的一个位置所具有的一个能量,那么联合概率密度就是能量也就是这个状态出现的概率)这个概率不是随便定义的,是有统计热力学解释的定义了联合概率密度,那么我就可以得到一个分布,现在再回来前面的知识,可以得到1最初是未知分布的数据,求解参数,完全无从下手2.将未知分布的数据与能量函数联合在起3定义这个能量函数出现的概率,其实也就是对应着未知分布数据一个函数出现的概率4我们可以得到能量函数的概率分布,这个分布就叫 Gibbs分布,这里不是一个标准的Gibs分布,而是一个特殊的 Gibbs分布,这个分布有一组参数,其实就是能量函数中的那儿个前面知道∫下面可以得到边缘概率密度和()∑∑也可以得到条件概率密度和∑∑从概率到极大似然上面的内容已经得到了Gb分布的各种概率密度函数,现在回到最初的目的,即求解让RBM网络表示的Gibs分布最大可能的拟合输入数据,或者换一种说法,求解的目标可以认为是让RBM网终表示的 Gibbs分布与输入样本的分布尽可能的接近现在的小问题是“最大可能的拟合输入数据"这句话怎么定义:假设表小样本空间,即里面含有很多个不同的,是输入样本的分布,()表示训练样本的概率,再假设是RBM网络表示的 Gibbs分布的的边缘分布,即可以理解成每种不同情况的都对应着一个概率。输入样本的集合定义为,那么样木真实的分布和RBM网络表示的边缘分布的KL距离就是2者之间的差异性(KL的详细讲解见附录),样本的真实分布(什么是样本的分布?见附录)与RBM网络表示的边缘分布的KL距离如下所示()20)-0=2()0)2()(如果输入样本表小的分布与RBM表小的Gbbs分布完全符合,这个KL距离就是0,否则是一个大于0的数山附录对熵的定义(在KL讲解里面)可知,上面)的第一项是输入样本的熵,这个是·个固定的数,输入样本固定了,熵就固定了,第二项明显无法直接求。由KL的性质可知,KL是一定大于0的,那么当第二项最大的时候,整个KL最小,我们本来的日的也是求KL最小。注意到第二项-∑()()中的()当样木固定的时候,是固定的而函数是递增的,即当∑()最大即可。在实际应用中,我们采用的是∑(),其中是样本的个数。这里的-∑()就是极大似然估计(这里大家可以∈代替了∈Ω,这是为什么呢?拿一个2维向量来说,(1,0),(1,1),(0,0)这3个的概率和是1,(0,1)出现的概率是0,那么样本空间是(1,0),(1,1),(0,0),但是我们采样的时候只采样到∫(1,0),(1,1),那么这次的输入样本的集合就是(1,0)(1,1))。结论就是求解输入样本的极大似然,就能让RBM网络表示的 Gibbs分布和样本本身表示的分布最接近。求解极大似然这里对似然的定义参考我的另一篇笔记EM算法这个样本从所有样本被取到的概率为0)=∏(b)b∈6()=(0)=∑(0)c⊙在RBM模型中,上面的似然函数写成(上面的式子中是样本,也可以理解为一个isbe节点):(O)-(0)-l()O∈()=∏(b)=∑()0∈对这个函数进行求导02(066∈⊙66我们由能量模型应该也知道了()的概率∑,那么下面开始求导∑06∑c8上面这个式子一定要注意一个问题,即第一项的和第二项的00是不一样的。第一项的是固定的里面的取多少它就取多少而第二项里面的是所有可能的,其实这个细节也可以从∑和∑中发现出来()注意到()和,上面的式子可以写成∑0606∑()∑x((2m0)2x(2m0606第一项和第二项分别是和的期望,这2个是不同的,第一060个求在下的期望,第二项求的是这个函数在概率()下的期望。将O和()由最前面的东西代换,可得到以下3个式了∑∑∑∑∑∑()∑∑()∑()∑∑(这里用到了一个技巧∑这里∑是指hden中第个向量为0,其他分量的值任取的一组向量。?岁∑()∑()∑()∑()∑∑∑∑)-∑()-∑∑()()-∑()∑()∑∑=∑()-∑∑()()=∑()-∑()∑())-∑()(可以发现和的第二项都含有∑,这意味着要对进行遍历,这明显不可能,但是算梯度需要怎么小呢?这时就可以通过 markov采样来算,只要抽取一堆样本,这些样本符合RBM网络表示的Gibs分布,就可以把上面3个偏导数算出来。具体的处理过程是对于每个训练样本,都用某种抽样方法抽取一个对应的,这个是符合RBM网络所表示的Gbs分布的。那么对于整个训练集{米说,就得到一组对应的符合RBM网络表示的Gibs分布的样本集{然后拿这个样本去估算第二项∑,那么梯度就可以用以下的式了来近似了:()(=)-∑()(=)-∑()上面的式子中表小第个训练样木,是所对应的符合RBM网络表小的Gs分布的样本,在式子中用表示。梯度求出来了,就可以求解了,最后不断迭代就可以得到

C语言实现计算DFT的程序，有部分注释，子函数与主函数分布

马尔科夫决策过程，强化学习的一种算法。主要用于机器人.rar

Dr. Liu 在《光滑粒子流体动力学--一种无网格方法》一书中提供的光滑粒子流体动力学（SPH）源程序，采用Fortran语言编写，用于计算可压缩流体力学问题。

主要介绍模糊理论及其FCM（模糊C均值）算法，并且通过matlab进行了仿真，文件中附有源程序及使用说明。

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