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机器学习中的特征工程

特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲,特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中,特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余,设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系
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AI技术学习方法及相关算法

业内通常将人工智能分类为机器学习、计算机视觉、语音交互和自然语言处理四大领域,机器学习可以理解为是其他三大领域的底层基础,大致可以分为监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习。本文在此基本不涉及公式,尽量以平直易懂的语言讲述这几种机器学习方法及相关算
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神经网络和深度学习: 一 使用神经网络识别手写数字

前言:这一系列主要翻译自neural networks and deep learning 这本电子书,之所以决定翻译这本书,是因为我觉得这本书将视觉领域的深度学习的理论方面讲得非常透彻,也希望大家也可以从中学到很多。人类的视觉系统是
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没有免费的午餐定理(No Free Lunch Theorem,简称 NFL)

我们经常听人谈论“什么算法更好”或者“A算法比B算法好”这样类似说法,其实这样的说法忽略了一个前提,那就是在解决某一个具体的问题(任务)上。为什么这么说呢,因为如果考虑所有潜在的问题,所有的学习算法都一
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什么是欠拟合与过拟合?

我们希望通过机器学习学得的模型的泛化能力比较强,直白来说就是使得学得的模型不仅仅在在训练样本中工作得很好,更应该在新的样本中工作很好。通常我们把分类错误的样本数占总样本数的比例称为错误率(error rate)
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7个重点的机器学习的方法

机器学习里面究竟有多少经典的算法呢?在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想,数学与实践细节不会在这讨论。  1、回归算法  在大部分机器学习课程中,回
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机器学习涉及的7个范围

  其实,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着很深的联系。  从范围上来说,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘是类似的,同时,机器学习与其他领域的处
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机器学习--SVM算法实现

一. 使用sklearn中的数据集做案例%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats#使用seaborn绘制默认值importseabornassns;sns.set()#随机来点数据fromsklearn.datasets.sampl
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学习向量量化神经网络(Learning Vector Quantization, LVQ)

学习向量量化神经网络(Learning Vector Quantization, LVQ):在竞争网络的基础上,由Kohonen提出,其核心为将竞争学习与有监督学习相结合,学习过程中通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定,克服了自组织网络
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竞争学习(Competition Learning)

竞争学习(Competition Learning) 是人工神经网络的一种学习方式,指网络单元群体中所有单元相互竞争对外界刺激模式响应的权利,竞争取胜的单元的连接权重向着对这一刺激有利的方向变化,相对来说竞争取胜的单元抑
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结构风险最小化 Structural Risk Minimization

结构风险最小化(Structural Risk Minimization)是指把函数集构造为一个函数子集序列,使各个子集按照VC维的大小排列;在每个子集中寻找最小经验风险,在子集间折中考虑经验风险和置信范围,取得实际风险的最小化。即SR
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规则学习 Rule Learning

规则学习是可对未见示例进行判别的规则,通常是由训练数据集的学习获得,其通常是 IF-THEN 规则,属于非监督学习的一种,常用被归属为分类的一种。规则学习中的规则规则:语义明确,可描述数据分布所隐含的客观规律
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Transductive learning 直推式学习

Transductive learning (直推式学习)。直推是从观测到的特定数据到特定数据的推理。直推学习与归纳学习不同的是,训练数据和测试数据在之前都已经可以观测,我们从已知的训练数据学习特征来预测测试集标签。即使我们
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Inductive learning 归纳式学习

Inductive learning (归纳式学习)。归纳是从已观测到的数据到一般数据的推理,归纳学习即我们平时所说的监督学习,使用带有标签的数据进行模型训练,然后使用训练好的模型预测测试集数据的标签,训练集数据不包含测
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强化学习之 score function

score function定义,就是说score function是求最大对数似然函数中让对数似然函数梯度等于0的梯度。就是说,求解最大似然问题就是求解score function2、再对参数求导,就会得到Fisher Information ,FIM是SF的负导数
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One-shot Learning 单样本学习

在我们解决任何问题之前,我们应该精准的定义处这个问题到底是什么,下面是单样本分类问题的符号化表示: 我们的模型只获得了很少的标记的训练样本S,它有N个样本,每个相同维度的向量有一个对应的标签y再给出一个待
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增量学习特点 Incremental Learning

增量学习和持续学习(Continual Learning)、终身学习(Lifelong Learning)的概念大致是等价的,它们都是在连续的数据流中训练模型,随着时间的推移,更多的数据逐渐可用,同时旧数据可能由于存储限制或隐私保护等原因
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增量学习 Incremental Learning

增量学习的能力就是能够不断地处理现实世界中连续的信息流,在吸收新知识的同时保留甚至整合、优化旧知识的能力。在机器学习领域,增量学习致力于解决模型训练的一个普遍缺陷:「灾难性遗忘(catastrophic forgetting
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Base learner 基学习

一般的基学习器可以由 Logistic回归,决策树,SVM,神经网络,贝叶斯分类器,K-近邻等构成。如果个体学习器是从同种学习算法从训练数据中产生,则可称为同质集成,此时的个体学习器也称作基学习器;集成也可以包含不
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用Python实现机器学习算法——简单的神经网络

我们将实现一个简单的神经网络架构,将 2 维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有 2 个输入神经元,含 6 个隐藏神经元隐藏层及 1 个输出神经元。
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