本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 在机器学习领域, kernel trick是一种非常有效的比较两个样本(对象)的方法. 给定两个对象$x_i, x_j \in \mathcal{X}$, 用$k(x_i, x_j) :=\left <\phi(x_i), \phi(x_j)\right>$来比较两个对象的特征$\phi(x_i), \phi(x_j)$. kernel trick通过定义一个半正定核矩阵$k$, 可以在不

第二章 置信区间估计 估计量和估计值的写法? 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理? 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法.Eg:如果一阶矩则样本均值估计总体均值 公式化之后的表达: 其中的μ1的表达式: 矩估计和最大似然估计最终估计的特点是什么? 二项分布的均值两种估计都相同,正态分布的均值两种估计都相同.但是其他分布仍存在不同的现象. 无偏性是什么? 估计值的均值与总体均值相同,除中间值之外的部分是随机误差. 均值的无偏性特殊

Alink漫谈(十) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 目录 Alink漫谈(十) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 0x00 摘要 0x01 相关概念 1.1 特征工程 1.2 特征缩放(Scaling) 1.3 特征哈希(Hashing Trick) 0x02 数据集 0x03 示例代码 0x04 标准化缩放 StandardScaler 4.1 StandardScalerTrainBatchOp 4.2 StatisticsHelper.summary 4.3 BuildStandard

在之前的学习中,主要基于充分统计量给出点估计,并且注重于点估计的无偏性与相合性.然而,仅有这两个性质是不足的,无偏性只能保证统计量的均值与待估参数一致,却无法控制统计量可能偏离待估参数的程度:相合性只能在大样本下保证统计量到均值的收敛性,但却对小样本情形束手无策.今天我们将注重于统计量的有效性,即无偏统计量的抽样分布的方差.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:一致最小方差无偏估计 Part 2:改进无偏估计量 Part 3:零无偏估

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/4114686.html,转载请注明出处] 我的博客主营地迁至github,欢迎朋友们有空去看看:http://breezedeus.github.io/,阅读体验好很多. 本文具体内容:http://breezedeus.github.io/2014/11/20/breezedeus-feature-hashing.html.

1.面向对象的基本特征之一:封装Encapsulation 目的:隐藏实现细节,让使用者方便,让代码更安全 将对象的属性和行为封装起来,其载体就是类.类通常对客户隐藏其实现细节,这就是封装的思想. 封装(Encapsulation):把该隐藏的隐藏起来,该暴露的暴露出来. 封装需要通过访问控制修饰符(权限修饰符)来实现. /* 权限修饰符: 本类 其他类(本包的其他类.其他包的子类.其他包的非子类) private √ × × × (本类) 缺省(省略) √ √ × × (同包同类) prote

通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征 解读人:梅占龙  质谱平台 文献名:Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from sequence by deep learning 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:2019年9月 IF:4.828 作者: Shenheng Guan​ 1,2,*​ , Michael F. Moran​ 2,3 ​, and Bin Ma​ 1 单

在算法中,尤其是有关数组的算法中,哈希表的使用可以很好的解决问题,所以这篇文章会记录一些有关js实现哈希表并给出解决实际问题的例子. 第一部分:相关知识点 属性的枚举: var person = { name: "zzw", sex: "Male", age: }; for (var prop in person) { console.log(prop + " ",person[prop]); } 输出: 即对于对象而言,我们可以使用for in

在算法中,尤其是有关数组的算法中,哈希表的使用可以很好的解决问题,所以这篇文章会记录一些有关js实现哈希表并给出解决实际问题的例子. 说明: 这篇博客所写并不是真正意义的哈希表,只是与哈希表的使用有相似之处. 第一部分:相关知识点 属性的枚举: var person = { name: "zzw", sex: "Male", age: }; for (var prop in person) { console.log(prop + " ",per

应用统计学 数据的概括性度量 集中趋势 Mode众数是唯一描述无序类别数据,由图可知众数便是图形中的峰. 对于类别变量,众数就是某一种类别. 中位数和平均数都可能不是样本中的值. 中位数不受极值影响,对于类别数据来说,中位数是某一类别(同mode),各变量值与中位数的离差绝对值之和最小,与均数不同. 平均数的求法,令函数等于各变量值与平均数的离差平方之和,该函数表达如下式. 对该函数求一阶导,如下式, 当一阶导为零时该函数取到最小值,此时样本均值表达式为: 各变量值与平均数的离差平方之和最小,各

上一节,我们已经介绍了最重要的B树以及B+树,使用的情况以及区别的内容.当然,本节课,我们将学习重要的一个数据结构.哈希表 哈希表 哈希也常被称作是散列表,为什么要这么称呼呢,散列.散列.其元素分布较松散.经常用来储存例如key-value的数据.这样有什么好处呢?我们来细细琢磨一下: 公安 110 急救 120 火警 114 假设我们需要将这几个数据保存下来,并且取出的时候,我知道公安 我就能立马查找出公安所对应的号码.并且是快速查询出?怎么做呢? 我们都知道,数组通过索引的方式,也就是下标,

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)

在文本挖掘的分词原理中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:"分词",而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结. 1. 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW).词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重.而权重与词在文本中出现的频率有关. 词袋模型首先

1.基于知识的表征 如WordNet(图1-1),包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms,is a关系). 存在的问题: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别,比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的: 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多的人力去创建和调整: 很难计算出准确的词间相似度. 2.基于数据库的表征 2.1 词本身 2.1

神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些对这些文章的分析和看法. [转载请注明出处]chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展,网络性能虽然越来越强大,但是也耗费了太多的计算资源和内存,为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端,近几年神经网络的压

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

原文地址:https://www.jianshu.com/p/2f2d5d5e03f8 一.文本特征 (一)基本文本特征提取 词语数量 常,负面情绪评论含有的词语数量比正面情绪评论更多. 字符数量 常,负面情绪评论含有的字符数量比正面情绪评论更多. 平均词汇长度 平均词汇长度=所有单词长度/单词个数. 停用词数量 有时,计算停用词的数量可以提供去除停用词后失去的额外信息. 特殊字符数量 如"#"."@"等的数量. 数字的数量 并不常用,但在相似任务中常比较有用. 大

四大数据类型的常用方法 列表常用方法 #1. append 用于在列表末尾追加新的对象 a = [1,2,3] a.append(4) #the result : [1, 2, 3, 4] #2. count 方法统计某个元素在列表中出现的次数 a = ['aa','bb','cc','aa','aa'] print(a.count('aa')) #the result : 3 #3. extend 方法可以在列表的末尾一次性追加另一个序列中的多个值 a = [1,2,3] b = [4,5,6

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