算法 (XOR)

“这类算法主要采用抽象的霍恩子句（Horn Clause）， 代表性工作包括马尔科夫逻辑网络模型、基于贝叶斯网络的概率关系模型、基于统计机器 学习的 FOIL（First Order Inductive Learner）算法、PRA 算法（Path Ranking Alogorithm）、 SFE（Subgraph Feature Extraction）算法、HiRi（Hierarchical Random-walk inference）算法 等。”

“一个机器学习通常应该包括的基本要素主要有以下4个： ·训练数据（Input Data），包含特征矩阵X和响应向量Y； ·带参数的模型（Model）； ·损失函数（Loss Function），是衡量模型优劣的一个指标； ·训练算法（Training Algorithm），又叫优化函数，用于不断更新模型的参数来最小化损失函数，得到一个较好的模型。”

“然后， DCM 从这些数据中通过使用各种已 知技术来学习具有隐藏变量的模型，从而推断出式 （ 10.16 ） 中的矩阵，例如，期望最大化 算法 （ EM ） o Lohmann 等人 （ 2012a） 指出， DCM 的不足之处是模型参数的数目随着《和所的增长 而迅速增大，这使得它不可能从经验数据中识别出来。”

“优化算法（Optimization Algorithm）：用于调整神经网络参数以最小化损失函数的算法， 常见的优化算法包括梯度下降算法、自适应评估算法（Adaptive Moment Estimation）等，不同 的优化算法会影响模型训练的收敛速度和能达到的性能。”

“优化算法（Optimization Algorithm）：用于调整神经网络参数以最小化损失函数的算法， 常见的优化算法包括梯度下降算法、自适应评估算法（Adaptive Moment Estimation）等，不同 的优化算法会影响模型训练的收敛速度和能达到的性能。”

“数据源（Data Sources）、大数据（Big Data）、运算（Calculations）、分析（Analytics）、算法（Algorithms）、机器学习（Machine Learning）、可视化（Visualization）是AIOps的数据依赖。”