运筹学自二战诞生以来，现已被广泛应用于工业生产领域了，比如交通运输、供应链、能源、经济以及生产调度等。离散优化问题（discrete optimization problems）是运筹学中非常重要的一部分，他们通常可以建模成整数优化模型进行...

在商业中也有许多应用，如网络入侵检测（识别可能发出黑客攻击的网络流量中的特殊模式）、系统健康性监测、信用卡交易欺诈检测、设备故障检测、风险识别等...

在监督学习中，我们给学习算法一个数据集，比如一系列房子的数据，给定数据集中每个样本的正确价格，即它们实际的售价然后运用学习算法，算出更多的答案，我们需要估算一个连续值的结果，这属于回归问题...

物以类聚，给定一个训练数据集，对于新输入的实例，在训练集数据中找出和该实例最邻近的k个实例，算法的具体步骤为：

本文中介绍的机器学习算法中的一种监督学习的算法：KNN算法，全称是K-Nearest Neighbor，中文称之为K近邻算法。

深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了...

强化学习（RL）可以从两个不同的视角来看待：优化和动态规划。其中，诸如REINFORCE等通过计算不可微目标期望函数的梯度进行优化的算法被归类为优化视角，而时序差分学习（TD-Learning）或Q-Learning等则是动态规划类算法。...

对于那些不知道的人来说，《炉石传说》是一款策略纸牌游戏，其目标是创建一个包含30张纸牌的卡组并与对手对抗，将对手降至0命值的玩家将首先获胜。在竞技场游戏模式中，玩家一次抽30张牌，每次在3张牌中选择。...

机器学习有3大类算法，回归，分类和聚类，其中回归和分类属于监督学习，而聚类则属于非监督学习。线性回归和逻辑回归是机器学习中最为基础，最广为人知的模型。...

KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤