Hoeffding连接到机器学习

【Hoeffding连接到机器学习】的更多相关文章

Hoeffding连接到机器学习

统计学场景: 一个罐子中有红球和绿球,红球比例$v$未知,数量未知,如何得到红球比例?方法---随机抽样N个球,在其中红球占比为$u$ 由hoeffding可以知道:$P(|u-v|>\epsilon)\leq 2e^{-2\epsilon^2N}$ 对应到机器学习分类问题:目标函数为$f(x)$,现要估计$h(x)$的错误率假设在罐子中,将$[f(x_i)\neq h(x_i)]$的x标成红色将$[f(x_i)= h(x_i)]$的x标成绿色此时红色比例$v$即为$E_{out}$ 此时数据集…

机器学习：scipy和sklearn中普通最小二乘法与多项式回归的使用对

相关内容连接: 机器学习:Python中如何使用最小二乘法(以下简称文一) 机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法(以下简称文二) 有些内容已经在上面两篇博文中提到了,所以就不重复了.这里主要讲的是sklearn包与scipy包中相关函数的区别.并且多项式回归和普通最小二乘法联系比较紧密,所以也放到此处讲了. 1.普通最小二乘法 1)文一中的数据采用sklearn包的函数拟合 from sklearn import linear_model import numpy…

13.深度学习(词嵌入)与自然语言处理--HanLP实现

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 13. 深度学习与自然语言处理 13.1 传统方法的局限前面已经讲过了隐马尔可夫模型.感知机.条件随机场.朴素贝叶斯模型.支持向量机等传统机器学习模型,同时,为了将这些机器学习模型应用于 NLP,我们掌握了特征模板.TF-IDF.词袋向量等特征提取方法.而这些方法的局限性表现为如下: 数据稀疏首先,传统的机器学习方法不善于处理数据稀疏问题,这在自然语言处理领域显得尤为突出,语…

TENSEAL: A LIBRARY FOR ENCRYPTED TENSOR OP- ERATIONS USING HOMOMORPHIC ENCRYPTION 解读

本文记录阅读该paper的笔记,这篇论文是TenSeal库的原理介绍. 摘要机器学习算法已经取得了显著的效果,并被广泛应用于各个领域.这些算法通常依赖于敏感和私有数据,如医疗和财务记录.因此,进一步关注隐私威胁和应用于机器学习模型的相应防御技术至关重要.在本文中,我们介绍了TenSEAL,这是一个使用同态加密保护隐私数据的机器学习开源库,可以轻松地集成到流行的机器学习框架(PyTorch 或 Tensorflow)中.我们使用MNIST数据集对我们的实现进行了benchmark测试,结果显示加…

机器学习（4）Hoeffding Inequality--界定概率边界

问题假设空间的样本复杂度(sample complexity):随着问题规模的增长导致所需训练样本的增长称为sample complexity. 实际情况中,最有可能限制学习器成功的因素是训练数据的有限性. 在使用学习器的过程中,我们希望得到与训练数据拟合程度高的假设(hypothesis).(在前面文章中提到,这样的假设我们称之为g). 这就要求训练错误率为0.而实际上,大部分情况下,我们找不到这样的hypothesis(通过学习机得到的hypothesis)在训练集上有错误率为0. 所以退…

Domain adaptation：连接机器学习（Machine Learning）与迁移学习（Transfer Learning）

domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域.这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题(对应一个 target data distribution).比如垃圾邮件过滤问题(spam filtering problems). 1. 数学描述 X:input space(description…