演算法中代理模型是什麼

❶ 軟體設計模式主要有哪幾種

軟體設計模式主要有以下三大類共23種：

一、創建型模式：

1、工廠方法模式工廠方法模式的創建是因為簡單工廠模式有一個問題，在簡單工廠模式中類的創建依賴工廠類，如果想要拓展程序，必須對工廠類進行修改，這違背了開閉原則，所以就出現了工廠方法模式，只需要創建一個工廠介面和多個工廠實現類。

2、抽象工廠模式抽象工廠模式是提供一個創建一系列相關或相互依賴對象的介面，而無需指定它們具體的類。區別於工廠方法模式的地方，工廠方法模式是創建一個工廠，可以實現多種對象；而抽象工廠模式是提供一個抽象工廠介面，裡面定義多種工廠，每個工廠可以生產多種對象。

3、單例模式單例模式能保證一個類僅有一個實例，並提供一個訪問它的全局訪問點，同時在類內部創造單一對象，通過設置許可權，使類外部無法再創造對象。單例對象能保證在一個JVM中，該對象只有一個實例存在。

4、建造者模式建造者模式是將一個復雜的構建與其表示相分離，使得同樣的構建過程可以創建不同的表示。在程序當中就是將一些不會變的基本組件，通過builder來進行組合，構建復雜對象，實現分離。

5、原型模式：原型模式是用原型實例指定創建對象的種類，並且通過拷貝這些原型創建新的對象。其實就是將對象復制了一份並返還給調用者，對象需繼承Cloneable並重寫clone方法。原型模式的思想就是將一個對象作為原型，對其進行復制、克隆，產生一個和原對象類似的新對象。

二、結構型模式：

1、適配器模式適配器模式是使得原本由於介面不兼容而不能一起工作的那些類可以一起工作，銜接兩個不兼容、獨立的介面的功能，使得它們能夠一起工作，適配器起到中介的作用。

2、裝飾模式：裝飾器模式是動態地給一個對象添加一些額外的職責，給一個對象增加一些新的功能，要求裝飾對象和被裝飾對象實現同一個介面，裝飾對象持有被裝飾對象的實例。除了動態的增加，也可以動態的撤銷，要做到動態的形式，不可以用繼承實現，因為繼承是靜態的。

3、代理模式代理模式是為其他對象提供一種代理以控制對這個對象的訪問，也就是創建類的代理類，間接訪問被代理類的過程中，對其功能加以控制。

4、外觀模式外觀模式是為子系統中的一組介面提供一個一致的界面，外觀模式定義了一個高層介面，這個介面使得這一子系統更加容易使用。

5、橋接模式橋接模式是將抽象部分與實現部分分離，使它們都可以獨立的變化。橋接模式就是把事物和其具體實現分開，使他們可以各自獨立的變化（突然聯想到了mvc模式）。

6、組合模式：組合模式是將對象組合成樹形結構以表示"部分-整體"的層次結構，組合模式使得用戶對單個對象和組合對象的使用具有一致性。

7、享元模式：享元模式是運用共享技術有效地支持大量細粒度的對象。享元模式的主要目的是實現對象的共享，即共享池，當系統中對象多的時候可以減少內存的開銷，重用現有的同類對象，若未找到匹配的對象，則創建新對象，這樣可以減少對象的創建，降低系統內存，提高效率。

三、行為型模式：

1、策略模式：

策略模式是定義一系列的演算法,把它們一個個封裝起來, 並且使它們可相互替換，且演算法的變化不會影響到使用演算法的客戶。

2、模版方法模式：

模板方法模式是定義一個操作中的演算法的骨架，而將一些步驟延遲到子類中。該模式就是在一個抽象類中，有一個主方法，再定義1...n個方法，可以是抽象的，也可以是實際的方法，定義一個類，繼承該抽象類，重寫抽象方法，通過調用抽象類，實現對子類的調用。

模板方法使得子類可以不改變一個演算法的結構即可重定義該演算法的某些特定步驟，將一些固定步驟、固定邏輯的方法封裝成模板方法。調用模板方法即可完成那些特定的步驟。

3、觀察者模式：

觀察者模式是定義對象間的一種一對多的依賴關系，當一個對象的狀態發生改變時，所有依賴於它的對象都得到通知並被自動更新。

也就是當被觀察者狀態變化時，通知所有觀察者，這種依賴方式具有雙向性，在QQ郵箱中的郵件訂閱和RSS訂閱，當用戶瀏覽一些博客時，經常會看到RSS圖標，簡單來說就是當訂閱了該文章，如果後續有更新，會及時通知用戶。這種現象即是典型的觀察者模式。

4、迭代器模式：

迭代器模式是提供一種方法順序訪問一個聚合對象中各個元素, 而又無須暴露該對象的內部表示。

在Java當中，將聚合類中遍歷各個元素的行為分離出來，封裝成迭代器，讓迭代器來處理遍歷的任務；使簡化聚合類，同時又不暴露聚合類的內部，在我們經常使用的JDK中各個類也都是這些基本的東西。

5、責任鏈模式：

責任鏈模式是避免請求發送者與接收者耦合在一起，讓多個對象都有可能接收請求，將這些對象連接成一條鏈，並且沿著這條鏈傳遞請求，直到有對象處理它為止。有多個對象，每個對象持有對下一個對象的引用，這樣就會形成一條鏈，請求在這條鏈上傳遞，直到某一對象決定處理該請求。

6、命令模式：

命令模式是將一個請求封裝成一個對象，從而使發出者可以用不同的請求對客戶進行參數化。模式當中存在調用者、接收者、命令三個對象，實現請求和執行分開；調用者選擇命令發布，命令指定接收者。

7、備忘錄模式：

備忘錄模式是在不破壞封裝性的前提下，捕獲一個對象的內部狀態，並在該對象之外保存這個狀態。創建一個備忘錄類，用來存儲原始類的信息；同時創建備忘錄倉庫類，用來存儲備忘錄類，主要目的是保存一個對象的某個狀態，以便在適當的時候恢復對象，也就是做個備份。

8、狀態模式：

狀態模式是允許對象在內部狀態發生改變時改變它的行為。對象具有多種狀態，且每種狀態具有特定的行為。

9、訪問者模式：

訪問者模式主要是將數據結構與數據操作分離。在被訪問的類裡面加一個對外提供接待訪問者的介面，訪問者封裝了對被訪問者結構的一些雜亂操作，解耦結構與演算法，同時具有優秀的擴展性。通俗來講就是一種分離對象數據結構與行為的方法。

10、中介者模式：

中介者模式是用一個中介對象來封裝一系列的對象交互，中介者使各對象不需要顯式地相互引用，從而使其耦合鬆散，而且可以獨立地改變它們之間的交互。

11、解釋器模式：

解釋器模式是給定一個語言，定義它的文法表示，並定義一個解釋器，這個解釋器使用該標識來解釋語言中的句子，基本也就用在這個范圍內，適用面較窄，例如：正則表達式的解釋等。

(1)演算法中代理模型是什麼擴展閱讀：

軟體設計的概念以及意義：

軟體設計模式是對軟體設計經驗的總結，是對軟體設計中反復出現的設計問題的成功解決方案的描述。為了記錄這些成功的設計經驗並方便以後使用，軟體設計模式通常包含 4 個基本要素：模式名稱、問題、解決方案以及效果。

模式名稱實際上就是一個幫助記憶的名稱，是用於軟體設計的技術術語，有助於設計者之間的交流。

問題描述了設計者所面臨的設計場景，用於告訴設計者在什麼情況下使用該模式。

解決方案描述了設計的細節，通常會給出方案的原理圖示（例如 UML 的類圖，序列圖等，也可能是一些示意圖）及相關文字說明，如果可能，還會給出一些代碼實例，以便對解決方案的深入理解。

效果描述了設計方案的優勢和劣勢，這些效果通常面向軟體的質量屬性，例如，可擴展性、可復用性等。

軟體設計模式的重要意義在於設計復用。設計模式可以使設計者更加方便地借鑒或直接使用已經過證實的成功設計方案，而不必花費時間進行重復設計。一些設計模式甚至提供了顯示的類圖設計及代碼實例，為設計的文檔化及軟體的開發提供了直接的支持。

❷ 演算法框架-模型可解釋性-指南(三)

機器學習的可解釋性

GLM, GAM和其他模型

非高斯結果輸出GLM：假設伯努利分布，使用Logit函數作為連接函數的GLM，可以得到邏輯回歸公式。

泊松分布參數λ描述單位時間(或單位面積)內隨機事件的平均發生次數，適用於單位時間隨機事件次數的描述。

二項分布描述n次獨立伯努利試驗中期望結果出現次數的概率。

連續數據或小離散性，接近正態分布特點，取對數或重新排序以符合正態分布，有明確均值和標准差。

交互與非線性效應GAM

隨機森林或梯度提升樹性能可能優於復雜線性模型。

決策樹

CART基尼指數與信息熵描述系統混亂度，不純度（GINI系數）降低表示純度提高。

樹分解方法解釋決策樹單個預測。

決策規則

OneR解決連結問題，RIPPER是順序覆蓋演算法變體。

Bayesian Rule List復雜，狄利克雷分布涉及。

RuleFit優點包括有用診斷工具，與模型無關。

其他可解釋模型

樸素貝葉斯分類器，k-最近鄰。

模型無關方法

部分依賴圖（PDP或PD），累積局部效應圖（ALE）。

特徵交互解釋

功能分解，置換特徵重要性，全局代理模型。

局部模型無關法

個體條件期望（ICE），局部代理LIME，反事實解釋。

范圍規則，Shapley值，SHAP。

神經網路可解釋性

學習特徵，像素歸因（Saliency Maps），檢測概念，對抗樣本。

❸ 一文詳解貝葉斯優化（Bayesian Optimization）原理

貝葉斯優化原理詳解
貝葉斯優化是一種高效尋找函數全局最優解的演算法，常用於機器學習參數調優。其核心框架是Sequential Model-Based Optimization (SMBO)，特別強調高斯過程回歸模型的應用。

SMBO是通過代理模型來指導優化過程，代理模型可以是各種隨機過程，如高斯過程。高斯過程是一個特殊的隨機過程，其任意維度的分布遵循正態分布，由均值函數m(x)和協方差函數K(x,x′)定義。在高斯過程回歸中，這些函數參數通過觀測數據自動學習，如通過最大後驗估計確定。

優化流程首先構建一個代理模型來模擬目標函數，常用的方法是高斯過程回歸，它預測的是函數f(x)的後驗分布。採集函數是關鍵環節，如Expected Improvement (EI)公式，它基於後驗分布評估下一個采樣點。EI通過計算當前最優點與預測值的期望差，尋找潛在的改善空間。

置信區間邊界策略，如Upper Confidence Bound (UCB)和Lower Confidence Bound (LCB)，也廣泛應用於貝葉斯優化中。UCB基於置信區間的右邊界尋找可能的最大值，而LCB則用於最小化問題，通過左邊界反向選擇采樣點。

在證明部分，我們展示了【命題1】：對任意x和x′，有K(x,x′) = K(x′,x)。這保證了高斯過程的對稱性，是其理論基礎的重要組成部分。