格拉布斯准则:https://baike.baidu.com/item/%E6%A0%BC%E6%8B%89%E5%B8%83%E6%96%AF%E5%87%86%E5%88%99/3909586 Grubbs格拉布斯检验临界值表:https://wenku.baidu.com/view/0f3c083a172ded630a1cb6c8.html 原文链接:https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/82796657   简介 Grubbs测试(

Problem A - Assemble Time limit: 2 seconds Recently your team noticed that the computer you use to practice for programming contests is not good enough anymore. Therefore, you decide to buy a new computer. To make the ideal computer for your needs, y

针对高偏差.高方差问题的解决方法: 1.解决高方差问题的方案:增大训练样本量.缩小特征量.增大lambda值 2.解决高偏差问题的方案:增大特征量.增加多项式特征(比如x1*x2,x1的平方等等).减少lambda值 隐藏层数的选择对于拟合效果的影响: 隐藏层数过少,神经网络简单,参数少,容易出现欠拟合: 隐藏层数过多,神经网络复杂,参数多,容易出现过拟合,同时计算量也庞大. 事实上,如果经常应用神经网络,特别是大型神经网络的话,会发现越大型的网络性能越好,如果发生了过拟合,可以使用正则化的方法

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可

众所周知,对于线性回归,我们把目标方程式写成:. (其中,f(x)是自变量x和因变量y之间的关系方程式,表示由噪音造成的误差项,这个误差是无法消除的) 对y的估计写成:. 就是对自变量和因变量之间的关系进行的估计.一般来说,我们无从得之自变量和因变量之间的真实关系f(x).假设为了模拟的缘故,我们设置了它们之间的关系(这样我们就知道了它们之间的真实关系),但即便如此,由于有这个irreducible error,我们还是无法得之真正的y是多少.当然,这并没有关系.因为我们想要知道的就是自变量和因

根据Andrew Ng在斯坦福的<机器学习>视频做笔记,已经通过李航<统计学习方法>获得的知识不赘述,仅列出提纲. 1 学习建议 误差太大,如何改进? 使用更多的训练样本→解决高方差 选用更少的特征→解决高方差 选取更多的特征→解决高偏差 增加多项式特征→解决高偏差 减小\(\lambda\)→解决高偏差 增大\(\lambda\)→解决高方差 评估机器学习算法的性能 对数据进行"洗牌",然后再分成训练集和测试集.通常用70%的数据作为训练集,用剩下30%的数据

摘要:本文从<Shallow-Fusion End-to-End Contextual Biasing>入手,探索解决专有领域的端到端ASR. 本文分享自华为云社区<语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(一)>,原文作者:xiaoye0829 . 对于产品级的自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),能够适应专有领域的语境偏移(contextual bias),是一个很重要的功能.举个例子,对于手机上的ASR,系统要能准确识别出用户说

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning) 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 本周,我们将继续学习如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习.第一周,我们首先说说神经网络机器学习中的问题,然后是随机失活神经网络,还会学习一些确保神经网络正确运行的技巧,带着这些问题,我们开始今天的课程. 在配置训练.验证和测试数据集的过程中做

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-

目录 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 详细的学习笔记. markdown的公式编辑手册. 回归的含义: 回归就是指根据之前的数据预测一个准确的输出值. 分类的含义: 分类就是预测离散的输出值, 比如男生为1, 女生为0(0/1离散输出问题). 机器学习中往往会有一个假设(hypothesis), 本质上来讲\(h\)代表学习算法的解决方案或函数. \(h\)可以理解为是我们预先选定的规则或者函数的形式,我们需要不停地得到对应的参数. \(h

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

本博客是针对李宏毅教授在Youtube上上传的课程视频<ML Lecture 9-1:Tips for Training DNN>的学习笔记. 课程链接 Recipe of Deep Learning 训练集上效果差 换激活函数New activation function 自适应学习率Adaptive Learning Rate 训练集上效果好的基础上测试集上效果差 早停Early Stopping 正则化Regularization Dropout Recipe of Deep Learn

以下内容为原创,欢迎转载,转载请注明 来自天天博客:http://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/5276587.html 一个干净的架构 原文:https://blog.8thlight.com/uncle-bob/2012/08/13/the-clean-architecture.html 在过去几年中我们能看到的一系列关于系统架构的思想.它们包括: Hexagonal Architecture(也称为Ports and Adapters),作者是 Ali

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

10.1  决定下一步做什么 10.2  评估一个假设 10.3  模型选择和交叉验证集 10.4  诊断偏差和方差 10.5  归一化和偏差/方差 10.6  学习曲线 10.7  决定下一步做什么 10.1  决定下一步做什么 到目前为止,我们已经介绍了许多不同的学习算法,如果你一直跟着这些视频的进度学习,你会发现自己已经不知不觉地成为一个了解许多先进机器学习技术的专家了. 然而,在懂机器学习的人当中依然存在着很大的差距,一部分人确实掌握了怎样高效有力地运用这些学习算法.而另一些人他们可能对

ittype致力于成为最专业的<企业管理研究+管理信息化需求研究+解决方案+项目+人才>全生态链服务与功能平台,平台网址:www.ittype.com. 平台由导师+学员模式,导师教导学员,导师与学员共同完善平台功能与内容,并将平台功能向外开放,大部分知识内容与公众共享. 培训目标:让麻雀变顾问! 重点在创新,老瓶装新酒! 导师背景: 我们主导导师都有八大顾问公司(IBM,惠普,埃森哲,,凯捷,德勤,汉得,德硕,联想)项目背景! 培训方向: 个人培训:保证学员在细分领域接受平台导师2月以上学习

Assemble Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 3171   Accepted: 1013 Description Recently your team noticed that the computer you use to practice for programming contests is not good enough anymore. Therefore, you decide to buy