简介:摘要:随着大数据时代的到来,统计学习作为数据分析的重要分支之一,其理论与算法在处理海量复杂数据方面显得尤为重要。本文旨在探究大数据环境下统计学习的理论框架和关键算法,并分析其在处理大规模数据集时面临的挑战以及相应的解决策略。文章首先概述了统计学习的基本概念和发展历程,然后详细讨论了在大数据处理中常用的统计学习模型和优化算法,特别是对分布式计算框架下的算法进行了探讨。进一步地,文中还分析了高维数据、噪声干扰等问题对统计学习的影响,并提出了一些先进的解决方案。
简介:【摘要】随着社会发展的需要和相关技术的成熟,机器人所具备的功能日益强大和全面,其应用范围也随之不断增加。机器人目前已走进人们的日常生活,并在人类生产和生活中的众多领域中发挥着日益重要的作用。人类对机器人的功能需求早已超越了简单意义上的人工劳动替代,而是需要机器人能在不同环境中完成各种各样的任务,从而满足人类的各种需求。为进一步提高机器人在复杂环境中自主导航的智能化水平,项目以室内机器人平台为研究对象,以深度学习技术为基础,通过联合不同模式的深度学习算法来解决机器人环境感知和运动策略学习问题,构建具有自组织、自适应和自学习能力的室内机器人导航系统。
简介:摘要:非线性回归分析在实际研究中有着广泛的应用,但如何寻求非线性函数的最优解,确定模型的最优参数值是非线性回归分析中的难点和重点。本研究基于SAS软件,构建了非线性回归的最优解模型,并引入优化算法对参数进行求解。通过对实际问题进行模拟表明,通过SAS软件中的PROC NLIN程序,可以便捷的对非线性模型进行估计和预测。在参数估计求解上,本文采用了牛顿-拉夫森法、弗莱彻-鲍威尔法等优化算法进行求解,并比较了不同优化算法在求解效率和解的精确度上的差异,证明了所提出的优化算法能提升求解效率,而且结果具有较高精确度。本研究中的理论探讨和模型建立,为非线性回归分析提供了一种较为有效的解决方案,有较高的实用价值。