本章目的:填写严重度S(+分类).频度O.探测度D,判定风险优先系数RPN. 1.前言 实施阶段中, 要求.潜在失效模式.潜在失效后果.潜在失效原因和现有设计控制措施等 5 个为基础项, 它们的分析是决定 DFMEA实施成功与否的关键;S,O,D,RPN和建议的纠正措施为衍生项;基础项确定之后, 衍生项可以随之确定. 2.定义: 2.1 严重度(S) 严重度是指对一个特定失效模式的最严重的影响后果的评价等级.严重度是在单个FMEA范围内的一个相对级别. 推荐的评估标准: 小组应当同意一个评估标准

为了让绝大多数人都可以看懂,所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法 第一次写ML的博文,所以可能会有些地方出错,欢迎各位大佬提出意见或错误 祝大家开心进步每一天- 博文代码全部为python 简单的说一下什么是机器学习,机器学习英文名称是Machine Learning, ML 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有

[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8763616.html k-Nearest Neighbor(KNN)分类器 与其只找最相近的那1个图片的标签,我们找最相似的k个图片的标签,然后让他们针对测试图片进行投票,最后把票数最高的标签作为对测试图片的预测.所以当k=1的时候,k-Nearest Neighbor分类器就是Nearest Neighbor分类器.从直观感受上就可以看到,更高的k值可以让分类的效果更平滑,使

近期,COSO发布了新版(2017版)的企业风险管理框架:<企业风险管理—与战略和业绩的整合>.相较于2004年发布的上一版框架<企业风险管理—整合框架>,新框架强调了制定战略和提升绩效过程中的风险. 该版本框架主要分为两个部分: 第一部分提供了对当前和不断发展的企业风险管理概念和应用的看法. 第二部分为框架内容,由五种易于理解的部分构成,这五部分容纳了不同的观点和执行结构,并加强了战略和决策的制定. 2017版的框架在哪些方面做了更新呢?我们为大家做了简单的翻译整理 COSO的新

http://www.sohu.com/a/124375769_489979 2016年6月,美国反欺诈财务报告委员会(The Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission, COSO)发布了新版企业风险管理框架“企业风险管理-服务于企业战略和绩效的实现” (Enterprise Risk Management- Aligning risk with strategy and performance)征求意见稿,

K 近邻 (K-nearest neighbor, KNN) 算法直接作用于带标记的样本,属于有监督的算法.它的核心思想基本上就是 近朱者赤,近墨者黑. 它与其他分类算法最大的不同是,它是一种"懒惰"的学习算法 (lazy learning),因为实际上它并没有"训练"的过程,也不产生一个真实意义上的"模型",而只是一字不差地将所有训练样本保存起来,等到需要对新样本进行分类的时候,将新样本与所有训练样本进行比较,找出与其距离最接近的 k 个样本,

CS231n Winter 2016: Lecture 8 : Localization and Detection CS231n Winter 2017: Lecture 11: Detection and Segmentation https://zhuanlan.zhihu.com/qianxiaosi 本篇整理得比较杂,毕竟这一块小知识点较多,故,这里只是笔记收集,暂且不能称之为笔记整理. 以下三篇博文读来甚好,推荐: [目标检测]RCNN算法详解 [目标检测]Fast RCNN算法详解

欧几里德距离评价: 以经过人们一致评价的物品为坐标轴,然后将参与评价的人绘制到图上,并考察他们彼此之间的距离远近.计算出每一轴向上的差值,求平方之后再相加,最后对总和取平方根. # -*- coding: UTF-8 -*- #一个涉及影评者及其对几部影片评分情况的字典 critics={'Lisa Rose': {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0, 'Superman Returns'

前面几篇发布了一些有关五子棋的基本算法,其中有一些BUG也有很多值得再次思考的问题,在框架和效果上基本达到了一个简单的AI的水平,当然,我也是初学并没有掌握太多的高级技术.对于这个程序现在还在优化当中,主要是完善所使用的启发方式.编写多线程搜索代码.加入开局库等一些工作.开局库和多线程还没有实现,仅在棋盘表示.模板表示上修改较多,而启发方式上有一些改进,主要是修改了置换表为双置换表(深度和实时),内部迭代加深启发和我们接下来要说明的VCT和VCF代码.其中棋盘表示采用了一组15个32位表示,每一

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3496 题意:题意是 DuoDuo 想看n部电影,但是被要求最长能看的总时间数为 L,每部电影有他的时长和DuoDuo对他的评价值两个属性. 但是商店有个奇怪的要求 一次只卖恰好 m 个电影碟 (m<=n) 在总时间内,为了获得最大的观赏总价值,要求得该总价值. 分析:dp[i][j]表示买了i部片刚好花j时间达到的最大价值.这题跟hdu3033有点类似.将dp初始化为-1:如果dp[i][j]=-1

转载自http://hadoop.readthedocs.org/en/latest/Hadoop-Mahout.html# Mahout 12.1 简介 Mahout为推荐引擎提供了一些可扩展的机器学习领域的经典算法实现, 可以使开发人员更为快捷的创建智能应用程序. 12.2 安装 12.2.1 要求 Hadoop集群已经正常启动 12.2.2 配置 这里选用0.7版本   tar -zxvf mahout-distribution-0.7.tar.gz -C /usr/local/cloud

一.RCNN,fast-RCNN.faster-RCNN进化史 本节由CDA深度学习课堂,唐宇迪老师教课,非常感谢唐老师课程中的论文解读,很有帮助. . 1.Selective search 如何寻找有效的候选框,最开始的就是这个方法. 寻找方法就是一开始把一幅图像,分割成无数个候选框构造而成的(convert regions to boxes) 然后根据一些色彩特征.把候选框进行融合,框数量变小了,框变大:效果就是逐渐.慢慢找到最好的框 . 2.R-CNN(CVPR 2014) 图像中的候选框

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

题目描述 一家餐厅有 n 道菜,编号 1...n ,大家对第 i 道菜的评价值为 ai(1<=i<=n).有 m 位顾客,第 i 位顾客的期望值为 bi,而他的偏好值为 xi .因此,第 i 位顾客认为第 j 道菜的美味度为 bi XOR (aj+xi),XOR 表示异或运算. 第 i 位顾客希望从这些菜中挑出他认为最美味的菜,即美味值最大的菜,但由于价格等因素,他只能从第 li 道到第 ri 道中选择.请你帮助他们找出最美味的菜. 输入输出格式 输入格式: 第1行,两个整数,n,m,表示菜品

链接:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4571 题面; 4571: [Scoi2016]美味 Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 1089  Solved: 633[Submit][Status][Discuss] Description 一家餐厅有 n 道菜,编号 1...n ,大家对第 i 道菜的评价值为 ai(1≤i≤n).有 m 位顾客,第 i 位顾客的期 望值为

协同过滤(collaborative filtering,CF)算法主要分为memory-based CF 和 model-based CF,而memory-based CF 包括user-based CF和item-based CF. 基于用户的(User-based)协同过滤算法 基于用户的(User-based)协同过滤算法是根据邻居用户的偏好信息产生对目标用户的推荐.它基于这样一个假设:如果一些用户对某一类项目的打分比较接近,则他们对其它类项目的打分也比较接近(相似用户对某一item的打

01 什么是禁忌搜索算法? 1.1 先从爬山算法说起 爬山算法从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较. 如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值 (既山峰最高点):反之就用最高的邻居节点来,替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的.如此循环直到达到最高点.因为不是全面搜索,所以结果可能不是最佳. 1.2 再到局部搜索算法 局部搜索算法是从爬山法改进而来的.局部搜索算法的基本思想:在搜索过程中,始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索.同样,局部搜索得到的解不一定是最优

https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4571 https://www.luogu.org/problemnew/show/P3293 一家餐厅有 n 道菜,编号 1...n ,大家对第 i 道菜的评价值为 ai(1<=i<=n).有 m 位顾客,第 i 位顾客的期望值为 bi,而他的偏好值为 xi .因此,第 i 位顾客认为第 j 道菜的美味度为 bi XOR (aj+xi),XOR 表示异或运算. 第 i 位顾客希望从这些菜中挑出

过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不可避免的现象.然而为了追求策略的稳定性,我们应当尽可能地使过拟合风险最小化.     为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险,David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为<THE PROBABILITY OF BACKTEST OVERFITTING>的文章,给出了一种估计