在相关聚类问题中，我们为我们提供了一组具有成对相似性信息的对象。我们的目的是将这些对象划分为尽可能紧密匹配此信息的群集。更具体地说，成对信息是作为加权图$ g $给​​出的，其边缘标记为``类似的''或``不同''二进制分类器。目的是产生一个聚类，以最大程度地减少``分歧''的权重：跨簇中类似边缘和群集中不同边缘的权重的总和。在此博览会中，我们重点介绍$ g $完整且未加权的情况。我们探索了此假设下相关聚类问题的四种近似算法。特别是，我们描述了以下算法：（i）$ 17429- $ $近似算法，Bansal，Blum和Chawla，（II）$ 4- $ $近似算法由$ 4- $ $近似算法。 Charikar，Guruswami和Wirth（III）Ailon，Charikar和Newman和Newman（IV）的$ 3- $近似算法是Chawla，Makarychev，Schramm和Yaroslavtsev的$ 2.06- $近似算法。

Solving portfolio management problems using deep reinforcement learning has been getting much attention in finance for a few years. We have proposed a new method using experts signals and historical price data to feed into our reinforcement learning framework. Although experts signals have been used in previous works in the field of finance, as far as we know, it is the first time this method, in tandem with deep RL, is used to solve the financial portfolio management problem. Our proposed framework consists of a convolutional network for aggregating signals, another convolutional network for historical price data, and a vanilla network. We used the Proximal Policy Optimization algorithm as the agent to process the reward and take action in the environment. The results suggested that, on average, our framework could gain 90 percent of the profit earned by the best expert.

Machine learning is the study of computer algorithms that can automatically improve based on data and experience. Machine learning algorithms build a model from sample data, called training data, to make predictions or judgments without being explicitly programmed to do so. A variety of wellknown machine learning algorithms have been developed for use in the field of computer science to analyze data. This paper introduced a new machine learning algorithm called impact learning. Impact learning is a supervised learning algorithm that can be consolidated in both classification and regression problems. It can furthermore manifest its superiority in analyzing competitive data. This algorithm is remarkable for learning from the competitive situation and the competition comes from the effects of autonomous features. It is prepared by the impacts of the highlights from the intrinsic rate of natural increase (RNI). We, moreover, manifest the prevalence of the impact learning over the conventional machine learning algorithm.

基于各种非负矩阵分解（NMF）方法为成本函数添加了新术语，以使模型适应特定任务，例如聚类或保留减少空间中的某些结构属性（例如，局部不变性）。附加的术语主要由高参数加权，以控制整体公式的平衡，以指导优化过程实现目标。结果是一种参数化的NMF方法。但是，NMF方法采用了无监督的方法来估计分解矩阵。因此，不能保证使用新的特征执行预测（例如分类）的能力。这项工作的目的是设计一个进化框架，以学习参数化NMF的超参数，并以监督的方式估算分解矩阵，以更适合分类问题。此外，我们声称，将基于NMF的算法分别应用于不同的类对，而不是将其应用于整个数据集，从而提高了矩阵分解过程的有效性。这导致训练具有不同平衡参数值的多个参数化的NMF算法。采用了交叉验证组合学习框架，并使用遗传算法来识别最佳参数值集。我们对真实和合成数据集进行的实验证明了所提出的方法的有效性。

在机器学习任务中，特别是在预测的任务中，科学家倾向于完全依赖于可用的历史数据，无视未经证实的见解，例如专家意见，民意调查和投注赔率。在本文中，我们提出了一般的三步框架，用于利用专家的洞察机器学习任务，并为体育比赛预测案例研究构建四种具体模型。对于案例研究，我们选择了预测NCAA男子篮球比赛的任务，这是一群近年来一群摇臂比赛的焦点。结果表明，过去模型的良好性能和高分度是偶然的导致，而不是因为良好的性能和稳定的模型。此外，与2019年竞争（> 0.503）的顶级解决方案相比，我们所提出的模型可以实现更低的日志损失平均水平（最佳0.489），并在2017年达到1％，10％和1％，2018年和2019年排行榜分别。

深度神经网络（DNN）已经在许多领域实现了最先进的性能。然而，DNN需要高计算时间，并且人们始终期望在较低的计算中进行更好的性能。因此，我们研究人类躯体传感系统并设计神经网络（SPINANNET），以实现更高的计算准确性，计算较少。传统NNS中的隐藏层接收前一层中的输入，应用激活函数，然后将结果传送到下一个图层。在拟议的脊柱植物中，每层分为三个分裂：1）输入分割，2）中间分割，3）输出分割。每个层的输入拆分接收到输入的一部分。每个层的中间分割接收先前层的中间分离的输出和电流层的输入分割的输出。输入权重的数量明显低于传统的DNN。 SPINANNET还可以用作DNN的完全连接或分类层，并支持传统的学习和转移学习。我们在大多数DNN中观察到具有较低计算成本的显着误差。 VGG-5网络上的传统学习具有SPINALNET分类层，为QMNIST，Kuzushiji-Mnist，EMNIST（字母，数字和平衡）数据集提供了最先进的（SOTA）性能。传统学习与Imagenet预训练的初始重量和Spinalnet分类层提供了STL-10，水果360，Bird225和CALTECH-101数据集的SOTA性能。拟议的SPINANNET的脚本可按以下链接提供：https://github.com/dipuk0506/spinalnet