适应性学习算法

① 神经网络中的训练、学习和自适应有什么区别

神经网络中自适应，应该是指在一些训练算法中，学习速率可以自动调整的自适应过程 查看原帖>>

② MATLAB神经网络工具箱中训练函数和自适应学习函数区别

训练函数是全局调整权值和阈值，考虑的是整体误差的最小。
学习函数是局部调整权值和阈值，考虑的是单个神经元误差的最小。
所以两者不冲突，可以一样也可以不同，就像你绕着楼跑步时，地球也在绕着太阳跑，是局部与整体的区别，既有联系又有区别，辩证统一。

③ 机器学习 什么是 模型自适应 自学习

有一天，你想吃芒果了，你就到地边的小摊上去买芒果，你可以自己用手挑芒果。挑完摊主称重，根据重量付钱。
买芒果嘛，你只要不是重口味或者口味独特，还是选择最甜的，熟透了的芒果。因为你是根据重量来付钱的，又不是根据甜的程度或者熟了的程度，虽然摊主有时候会把好的芒果挑出一堆来单独涨价，但是这里这个摊主没这么做。
奶奶曾经告诉过你，芒果要买金黄色的，黄橙橙黄灿灿的，这样的最甜，不要买那些浅黄色的，因为还没熟透。
这样你就有了一点经验，虽然这点经验是别人直接教给我的：“甜芒果，就是金黄色的”。
生活没那么简单
回家，高高兴兴吃芒果，但是很快你会发现，并不是每个芒果都那么甜，有些不甜。奶奶的经验不是100%正确。只通过颜色判断芒果甜不甜，不是很靠谱。
你回忆后发现“好像是又大又金黄色的比较甜，那些小点的金黄色的芒果，得有一半是不甜。”（买了100个金黄色的芒果，有50个大的，都是甜的；另外有50个小的，其中有25个是不甜的。）
你总结出来一条经验规则了：大的金黄色的是最甜的。哈哈。你又高高兴兴的去买芒果。Shit，你熟悉的、你信得过的那个摊主走了。所以你得
换一个小摊买芒果了，但是新的摊主的芒果是产自不同的地方，你之前总结的经验可能不行了，你不知道能不能迁移过去（transfer
learning），于是你从头再开始尝试吧，发现这里小的，浅黄色的是最甜的！
一天，你表妹来找你玩，想吃芒果，但是她不在乎甜不甜，她喜欢吃多汁的。唉，以前的经验又不顶用了。你只能进行新的一轮实验，目标就是多汁的芒果（优化目标变了）。你又总结出，越软的越多汁。
你出国了读PhD，这里的芒果跟你家乡的差不太大了，这里绿色的最好吃。PhD毕业后，你结婚了，老婆不喜欢吃芒果，喜欢吃苹果。你积累的丰富的挑
if (color is bright yellow and size is big and sold by favorite
vendor): mango is sweet.
if (soft): mango is juicy.etc.
但是你想啊，这些规则越来越多的话，特征之间的组合啥的就越来越麻烦了，管理、使用都很麻烦。包括写程序实现啊，谁会笨到写这么多IfThen。机器学习
随机的选择了一个市场上的芒果，作为要研究的目标（training
data）。你可以用一个表格描述芒果属性和类型的关系，每一行可以放一个芒果的数据，包括芒果的物理属性（feature）:颜色、大小、形状、软硬度、产地，等等，还有这么芒果的类型（output
variables）：甜度、成熟度、多汁度。然后这就是一个多分类问题，或者回归问题，自动的从数据中学习出特征与芒果类型的各种关系等。
如果你用决策树算法，那么这个模型的样子就是你的规则库了；当然你可以使用其他模型，例如线性模型，这样就是特征的线性组合了。
甚至你的选择芒果的模型，稍微变化下就可以选择苹果了，迁移学习。
甚至你的模型会随着新的样本、新芒果种类进来后，变的越来越好，增量学习。转自-丕子 原文基础上稍作修改

④ 什么是最佳适应算法

最佳适应算法是从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区的一种计算方法，这种方法能使碎片尽量小。
最佳适应算法（Best Fit）：
它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。为适应此算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按从小到大进行排序，自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。该算法保留大的空闲区，但造成许多小的空闲区。
Best fit算法等价于装箱问题，举例如下：
装箱问题：有体积为V的箱子N个，体积为Vi的物品M个，求使得物品全部能够装入箱子，箱子数量的最小值。
假设 V=6 M=10，V1，V2，...,V10分别为：3 4 4 3 5 1 2 5 3 1。计算过程如下：
第一步按物品体积降序排序：5 5 4 4 3 3 3 2 1 1
第二步：取未装箱的最大值5装入第一个箱子。
第三步：判断第一个箱子是否已满，不满且剩余空间为1，搜寻剩下体积小于等于1的物品填入箱子1，箱子1填满。
第四步：重复第二，第三步，直到所有物品装入箱子为止，得到箱子数量为6.
6即时本例N的最小值。

⑤ 松鼠AI智适应教育是怎么做到哪里不会学哪里的

松鼠AI智适应教育能够做到哪里不会学哪里，这就是人工智能教育的优势了，再加上乂学教育开发的有自主知识产权的，以高级算法为核心的智适应学习引擎。通过AI智能系统检测出孩子学习的薄弱知识点，然后制定学习方案，简单的来说就是哪里不会学哪里。根据孩子的学习级别推送适合孩子学习的内容，打破传统千篇一律的教学输入模式，这种教育模式提升学习成绩的效果好，我们松鼠AI万载县校区第一学期提分率达到96%，得到了家长的认可。

⑥ 松鼠AI智适应教育：人工智能与教育领域的“自适应学习”怎样完美融合

松鼠AI是乂学教育开发的国内第一个拥有完整自主知识产权、以高级算法为核心的自适应学习引擎。据栗浩洋介绍，乂学教育在全球做了一个超纳米级的知识点的拆分，对知识点拆分的细腻颗粒程度，超过了Knewton和ALEKS的5-10倍，“当我们做的越细腻，我们对一个学生知识点的诊断也就越精准。据了解，松鼠AI将知识进行划分，利用AI将学生熟悉掌握的知识摘除，专门攻克其尚未解决的难题，用他的话说就是：“哪里不会就点哪里。”具体而言，就是先通过人工智能把知识点进行细分，然后通过“贝叶斯网络+推断+知识追踪”的方式，对每一个学生的薄弱环节进行针对性辅导，使学生不会把时间浪费在已熟练掌握的知识点上，从而提高学习效率。

⑦ 自适应算法的介绍

自适应（ self-adaptive）是指处理和分析过程中,根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果。

⑧ 自适应算法的简介

自适应过程是一个不断逼近目标的过程。它所遵循的途径以数学模型表示，称为自适应算法。通常采用基于梯度的算法，其中最小均方误差算法（即LMS算法）尤为常用。自适应算法可以用硬件(处理电路)或软件（程序控制）两种办法实现。前者依据算法的数学模型设计电路，后者则将算法的数学模型编制成程序并用计算机实现。算法有很多种，它的选择很重要，它决定处理系统的性能质量和可行性。
自适应均衡器的原理就是按照某种准则和算法对其系数进行调整最终使自适应均衡器的代价(目标)函数最小化，达到最佳均衡的目的。而各种调整系数的算法就称为自适应算法，自适应算法是根据某个最优准则来设计的。最常用的自适应算法有迫零算法，最陡下降算法，LMS算法，RLS算法以及各种盲均衡算法等。在理论上证明了对于任何统计特性的噪声干扰,VLMS算法优于LMS算法。
自适应算法所采用的最优准则有最小均方误差(LMS)准则，最小二乘(LS)准则、最大信噪比准则和统计检测准则等，其中最小均方误差(LMS)准则和最小二乘(LS)准则是目前最为流行的自适应算法准则。由此可见LMS算法和RLS算法由于采用的最优准则不同，因此这两种算法在性能，复杂度等方面均有许多差别。

⑨ 操作系统中自适应算法的自适应性指

任务管理算法，不同的任务分配的运行时间片根据需要和重要性划分，这样可以提高效率。这对于多线程性能具有较大的提升。最为简单的方法，每个任务都分配相同的运行时间，时间到，中断，压栈，运行另一个任务，....。这样效率不高。自适应算法可以动态辨识和调整每个任务的运行时间。