Definition 1. A Gaussian Process is a collection of random variables, any finite number of which have (consistent) joint Gaussian distributions. 高斯分布(Gaussian Distribution) 是由方差向量(一维的时候是一个常量)和一个协方差矩阵(一维是方差)确定. 而高斯过程是一个随机过程的集合,它由一个均值函数m(x)和方差函数k(x,x')…

科班出身,贝叶斯护体,正本清源,故拿”九阳神功“自比,而非邪气十足的”九阴真经“: 现在看来,此前的八层功力都为这第九层作基础: 本系列第九篇,助/祝你早日hold住神功第九重,加入血统纯正的人工智能队伍. 9. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process 8. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Variational Autoencoders 7. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Bo…

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 高斯过程(gaussian process) 可用于回归和分类器 高斯过程主要应用于各领域的建模和预报,在时间序列分析中,高斯过程被用于时间序列的多…

比较难理解,通过做题来入门. 目的:简单的了解下相关概念. 基础 热身 目的:找x到y的映射关系. 假设:Q latent functions {fi} fj 作为先验,跟x没什么直接关系,x只是作为承载超参数的载体.共有Q个,也就是有Q套超参数. 对于公式(4),x --> f --> (noise) --> y,大概就是这么个关系. 因为noise,当然y是iid. 由公式(3)可见,f也是iid. 一般而言,Q等于多分类的类别数量,P = 1即可(无需one-hot). 开始 没看…

维纳过程又叫布朗运动过程(Brownian motion): 1. 维纳过程 维纳过程 Wt 由如下性质所描述: W0=1, a.s.(a.s.,almost surely)…

1. 简介 生成式模型(generative model)会对\(x\)和\(y\)的联合分布\(p(x,y)\)进行建模,然后通过贝叶斯公式来求得\(p(y|x)\), 最后选取使得\(p(y|x)\)最大的\(y_i\). 具体地, \(y_{*}=arg \max_{y_i}p(y_i|x)=arg \max_{y_i}\frac{p(x|y_i)p(y_i)}{p(x)}=arg \max_{y_i}p(x|y_i)p(y_i)=arg \max_{y_i}p(x,y_i)\). 判别式…

使用不同的机器学习方法进行预测 续上篇2_Linear Regression and Support Vector Regression 高斯过程回归 %matplotlib inline import requests from StringIO import StringIO import numpy as np import pandas as pd # pandas import matplotlib.pyplot as plt # module for plotting import…

参考与前言 英文原版 Original English Version:https://fabiandablander.com/r/Curve-Fitting-Gaussian.html 如何通俗易懂地介绍 Gaussian Process?: https://www.zhihu.com/question/46631426/answer/1735470753 如何通俗易懂地介绍 Gaussian Process? - 蒟蒻王的回答 - 知乎 A Visual Exploration of Gau…

Introduction to Gaussian Processes Gaussian processes (GP) are a cornerstone of modern machine learning. They are often used for non-parametric regression and classification, and are extended from the theory behind Gaussian distributions and Gaussian…

这是HInton课程第13课,这一课有两篇论文可以作为课外读物<Connectionist learning of belief networks>和<The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks>,(下文中采样和样本是同一个单词,泛化和生成是同一个单词,我是按照自己的理解在不同的上下文中进行不同的翻译,如果一个理解不通,可以换另一个). 一.BP算法的Ups和downs 在这部分,将会介绍BP的历史,先介绍在7…

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人…

向量定义:x1 = c(1,2,3); x2 = c(1:100) 类型显示:mode(x1) 向量长度:length(x2) 向量元素显示:x1[c(1,2,3)] 多维向量:multi-dimensional vector:rbind(x1,x2); cbind(x1,x2) > x = c(1,2,3,4,5,6) > y = c(6,5,4,3,2,1) > z = rbind(x,y) > z [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] x 1 2 3 4…

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…

From: http://www.cnblogs.com/bayesianML/p/6377588.html#central_problem You can do it: Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM, etc. 本文目录结构如下: 核心主题 中心问题 参数估计 模型比较 非贝叶斯方法 最大似然 正则化 EM算法 基本推断算法 MAP估计 Gibbs采样 马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC) 变分推断(Variational inference)…

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人…

一.高斯(分布)过程(随机过程)是什么? 一维高斯分布 多维高斯分布 无限维高斯分布   高斯网络 高斯过程 简单的说,就是一系列关于连续域(时间或空间)的随机变量的联合,而且针对每一个时间或是空间点上的随机变量都是服从高斯分布的. 举个例子:倘若你人生的每一个时刻看做一个随机变量,且都是满足高斯分布,那么你的人生就可以看做一个高斯过程,既有很多确定的东西,确定的是mean和kernel,如你的人生中你起点决定的你人生的大致范围,又有极大地不确定性,本质还是随机变量的整体,就像你可以凭借自身的努…

文章来源: https://blog.csdn.net/fate_fjh/article/details/53467948 Introduction 自己制作国内高速公路label,使用SegNet训练高速公路模型,测试效果 参考:http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/tutorial.html SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络,开放源码,基于caffe框架.SegNet基于FCN,修改VGG-16…

[NIPS2017]“深度高斯模型”可能为深度学习的可解释性提供概率形式的理论指导?亚马逊机器学习专家最新报告 专知 [导读]在NIPS 2017上,亚马逊机器学习专家Neil Lawrence在12月4日在长滩现场进行了一场“基于高斯模型的深度概率模型”的演讲报告.这场报告Neil Lawrence形象化地讲解了使用高斯过程来建模深度网络,并且深入浅出地讲解了什么是机器学习,不确定性的含义以及深度神经网络和高斯过程的一些关联等等,PPT内容干货很多,是学习机器学习概率理论的好文,后续专知会持续…

[重磅]微软开源自动机器学习工具 - NNI 在机器学习建模时,除了准备数据,最耗时耗力的就是尝试各种超参组合,找到模型最佳效果的过程了.即使是对于有经验的算法工程师和数据科学家,有时候也很难把握其中的规律,只能多次尝试,找到较好的超参组合.而对于初学者来说,要花更多的时间和精力. 自动机器学习这两年成为了热门领域,着力解决超参调试过程的挑战,通过超参选择算法和强大的算力来加速超参搜索的过程. NNI (Neural Network Intelligence) 是微软开源的自动机器学习工具.与当…

Ref: [Link] sklearn各种回归和预测[各线性模型对噪声的反应] Ref: Linear Regression 实战[循序渐进思考过程] Ref: simple linear regression详解[涉及到假设检验] 引申问题,如何拟合sin数据呢? 如果不引入sin这样周期函数,可以使用:scikit learn 高斯过程回归[有官方例子] 参考:[Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process 牛津讲义:An Introducti…

AutoTikv是一个用于对TiKV数据库进行自动调优的工具.它的设计灵感来自于SIGMOD 2017的一篇paper:Automatic Database Management System Tuning Through Large-scale Machine Learning,使用机器学习模型对数据库参数进行自动调优. 项目地址:https://github.com/pentium3/AutoTiKV 设计目标 整个调优过程大致如下图: 整个过程会循环跑200个round(可以用户自定义),…

CVPR2020无人驾驶论文摘要 无人 导读/ Starsky是一种比较独特的方案.它是在高速上自动驾驶,第一公里最后一公里采用远程驾驶的模式,Starsky的卡车可以由人类远程操作.没有使用较为昂贵的激光雷达,而是选择了摄像头+毫米波雷达的传感器配置. 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,在世界范围内具有顶级的权威性与影响力,同时也是圈内学者关注和交流的重要场所. 素有计算机视觉领域"奥斯卡"之称的CVPR有着相当严苛的录用标准.据统计,会议往年的…

​ ​ ​ 线性模型最简单的形式就是输入变量的线性模型,但是,将一组输入变量的非线性函数进行线性组合,我们可以得到一类更加有用的函数,本章我们的讨论重点就是输入变量的非线性函数的线性组合. 1 线性基函数 ​ ​ ​ 回归问题最简单的形式就是输入变量的线性函数,即 \[y(\mathbf x,\mathbf w)=w_0+w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_Dx_D \] 这称为线性回归(linear regression),更一般地 \[y(\mathbf x,\mathbf w)=…

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/…

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书…

Shogun网站上的关于主流机器学习工具包的比较: http://www.shogun-toolbox.org/page/features/   created last updated main language main focus shogun 1999 10-2013 C++ General Purpose ML Package with particular focus on large scale learning; Kernel Methods; Interfaces to var…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

最近在学习机器学习,学习和积累和一些关于机器学习的算法,今天介绍一种机器学习里面各种分类算法的比较 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- """ ===================== Classifier comparison ===================== A comparison of a several classifiers in scikit-learn on synthetic datasets. T…

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习…

读书会成立属于偶然,一次群里无聊到极点,有人说Pattern Recognition And Machine Learning这本书不错,加之有好友之前推荐过,便发了封群邮件组织这个读书会,采用轮流讲课的方式,如果任务能分配下去就把读书会当作群员的福利开始进行,分配不下去就算了.后来我的几位好友:网神兄.戴玮博士.张巍博士.planktonli老师.常象宇博士纷纷出来支持这个读书会.待任务分配完,设置好主持人和机动队员,我认为就不需要再参与了,但进行不久,也充当机动队员讲了第二.六.九.十一章,…