人工智能·机器学习算法笔记

目录

• 学习类算法导论

• Base

  • 无免费午餐定理与归纳偏置
  • 逆变换采样

• Machine Learning

  • K近邻算法（KNN）

• Parameter Settings

  • 田口方法（Taguchi Method）

• Problems

  • 分布式车间调度问题

• 智能优化算法指南

  • Theory
    优化理论优化问题的分类元启发式算法中的基于模型与非基于模型方法详解智能优化算法的分类
  • 分布估计算法（EDAs）
  • 可变邻域搜索 (VNS)
  • 多目标优化问题
    算法性能指标多目标进化算法（MOEA）
  • 进化算法导论（EA）
    遗传算法（GA）进化策略（ES）进化规划（EP）遗传规划（GP）模拟二进制交叉算子（SBX）多项式变异

• 深度学习指南

  • 必备代码