转自:https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6813785.html http://www.bioinfo-scrounger.com/archives/564 1.思想 显著性检验通常可以告诉我们一个观测值是否是有效的,例如检测两组样本均值差异的假设检验可以告诉我们这两组样本的均值是否相等(或者那个均值更大). 我们在实验中经常会因为各种问题(时间.经费.人力.物力)得到一些小样本结果,如果我们想知道这些小样本结果的总体是什么样子的,就需要用到置换检验. P

Empiricial Risk Minimization 统计学习理论是整个机器学习到框架.试想我们学习的目的是什么呢?当然是为了具备用合理的方式处理问题的能力.统计学习理论要解决的问题就是基于数据找到一个预测函数.经验风险最小化(Empiricial Risk Minimization,ERM)[2]是统计学习理论中准则之一,常用于给出学习算法(learning algorithms)性能的理论边界. 假定给定两个数据空间\(X\)和\(Y\), 我们想学习到一个假设函数(hypothesis

1. 概率思想与归纳思想 0x1:归纳推理思想 所谓归纳推理思想,即是由某类事物的部分对象具有某些特征,推出该类事物的全部对象都具有这些特征的推理.抽象地来说,由个别事实概括出一般结论的推理称为归纳推理(简称归纳),它是推理的一种 例如:直角三角形内角和是180度:锐角三角形内角和是180度:钝角三角形内角和是180度:直角三角形,锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形:所以,一切三角形内角和都是180度. 这个例子从直角三角形,锐角三角形和钝角三角形内角和分别都是180度这些个别性知识,推出了"

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多

前言 这篇论文主要讲的是知识图谱正确率的评估,将知识图谱的正确率定义为知识图谱中三元组表述正确的比例.如果要计算知识图谱的正确率,可以用人力一一标注是否正确,计算比例.但是实际上,知识图谱往往很大,不可能耗费这么多的人力去标注,所以一般使用抽样检测的方法.这就好像调查一批商品合格率一样,不可能将所有的商品都检查一遍,采用抽样的方法可以估计出合格率. 抽样产生的样本,我们利用中心极限定理,可以推导出样本均值服从正态分布.根据正态分布的概率形式,可以推导置信区间,并且可以要求误差界限(margin

起源:Boltzmann神经网络 Boltzmann神经网络的结构是由Hopfield递归神经网络改良过来的,Hopfield中引入了统计物理学的能量函数的概念. 即,cost函数由统计物理学的能量函数给出,随着网络的训练,能量函数会逐渐变小. 可视为一动力系统,其能量函数的极小值对应系统的稳定平衡点. Hinton发明的Boltzmann中乘热打铁,对神经元输出引入了随机概率重构的概念.其想法来自于模拟退火算法: 首先在高温下进行搜索,由于此时各状态出现概率相差不大,系统可以很快进入“热平衡状

k-折交叉验证(k-fold crossValidation): 在机器学习中,将数据集A分为训练集(training set)B和测试集(test set)C,在样本量不充足的情况下,为了充分利用数据集对算法效果进行测试,将数据集A随机分为k个包,每次将其中一个包作为测试集,剩下k-1个包作为训练集进行训练. 在matlab中,可以利用: indices=crossvalind('Kfold',x,k); 来实现随机分包的操作,其中x为一个N维列向量(N为数据集A的元素个数,与x具体内容无关,

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]

by 南大周志华 摘要 监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型,其中每个训练样本都有其对应的真值输出.尽管现有的技术已经取得了巨大的成功,但值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息.因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的.本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督,即只有一部分样本有标签:不确切监督,即训练样本只有粗粒度的标签:以及不准确监督,即给定的标签不一定总是真值. 关键词:机器学习,弱监督学习,监督学习

一.前述 Kmeans算法一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点. Kmeans算法是一种无监督的算法. 常用于分组,比如用户偏好. 二.概念及原理 Kmeans原理: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变化(收敛了),或执行了足够多的迭代. 样本点之间的相似度距离计算: 1.欧氏距离相似度(常用!!!) 2.Jaccard相似度(

在 Github 上,afshinea 贡献了一个备忘录对经典的斯坦福 CS229 课程进行了总结,内容包括监督学习.无监督学习,以及进修所用的概率与统计.线性代数与微积分等知识. 项目地址:https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning 据项目介绍,该 repository 旨在总结斯坦福 CS 229 机器学习课程的所有重要概念,包括: 学习该课程所需的重要预备知识,例如概率与统计.代数与微积分等进修课程. 对每个机器

Foundations of Machine Learning: The PAC Learning Framework(2) (一)假设集有限在一致性下的学习界. 在上一篇文章中我们介绍了PAC-learnable的定义,以及证明了一个例子是PAC-learnable. 这一节我们介绍当hypothesis set是有限时,且算法$\mathcal{A}$相对与样本S满足一致性条件下的PAC问题.下一节介绍不一致条件下的PAC问题. 一致性(consistent):如果一个算法产生的假设$h_s

Monte Carlo算法是否能够做到一步更新,即在线学习? 答案显然是不能,如果可以的话,TD算法还有何存在的意义?MC算法必须要等到episode结束后才可以进行值估计的主要原因在于对Return(或是估计目标)的定义与TD算法不同.强化学习中所估计的状态动作对价值实质上就是在某一策略下,以这个状态动作对为起点产生的样本轨道的奖励之和(也可是带折扣系数的和)的期望.假设有一条样本轨道如下所示: $$ (S_1, A_1) \ \Rightarrow\ (S_2, A_2) \ \Righta

在实际的聚类应用中,通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析,这两种算法都需要输入簇数,为了保证聚类的质量,应该首先确定最佳的簇数,并使用轮廓系数来评估聚类的结果. 一,k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下,使用肘方法(elbow)以确定聚类的最佳的簇数,肘方法之所以是有效的,是基于以下观察:增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和,给定k>0,计算簇内方差和var(k),绘制var关于k的曲线,曲线的第一个(或最显著的)拐点暗示正确的簇数. 1,使用sjc.elbow()函数计算肘值 sj

聚类是把一个数据集划分成多个子集的过程,每一个子集称作一个簇(Cluster),聚类使得簇内的对象具有很高的相似性,但与其他簇中的对象很不相似,由聚类分析产生的簇的集合称作一个聚类.在相同的数据集上,不同的聚类算法可能产生不同的聚类. 聚类分析用于洞察数据的分布,观察每个簇的特征,进一步分析特定簇的特征.由于簇是数据对象的子集合,簇内的对象彼此相似,而与其他簇的对象不相似,因此,簇可以看作数据集的“隐性”分类,聚类分析可能会发现数据集的未知分组. 聚类通过观察学习,不需要提供每个训练元素的隶属关

聚类的定义: 聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小,它是无监督学习. 聚类的基本思想: 给定一个有N个对象的数据集,构造数据的k个簇,k≤n.满足下列条件: 1. 每一个簇至少包含一个对象 2. 每一个对象属于且仅属于一个簇 3. 将满足上述条件的k个簇称作一个合理划分基本思想:对于给定的类别数目k,首先给出初始划分,通过迭代改变样本和簇的隶属关系,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次好. k-Means算法

聚类算法 概述 无监督问题 手中无标签 聚类 将相似的东西分到一组 难点 如何 评估, 如何 调参 基本概念 要得到的簇的个数  - 需要指定 K 值 质心 - 均值, 即向量各维度取平均 距离的度量 - 常用 欧几里得距离 和 余弦线相似度 ( 先标准化 ) 优化目标 -  需求每个簇中的点, 到质心的距离尽可能的加和最小, 从而得到最优 K - MEANS 算法 工作流程 - (a)   初始图 - (b) 在指定了 K 值之后, 会在图中初始化两个点 红点, 蓝点( 随机质心 )    这

本文主要以mllib 1.1版本为基础,分析决策树的基本原理与源码 一.基本原理 二.源码分析 1.决策树构造 指定决策树训练数据集与策略(Strategy)通过train函数就能得到决策树模型DecisionTreeModel 决策树策略包含了:algo(算法类型:分类.回归),impurity(信息增益计算算法).maxDepth(数最大深度). numClassesForClassification(数分类分支数目,为2就是二叉数),maxBins(特征变量最大的分类数目限制). quan

-----这篇其实是TensorFlow的官方tutorials,由于没有翻译,笔者姑且翻译一下,用来日后思考.------- 原址:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/tf_records 读取数据的效率对于连续载入数据和将数据储存在文件集(每个文件大概100-200MB)是很有帮助的.如果数据是输入到一个网络上来说更是如此,当然这对将预处理的数据输入到cache同样有用. 储存二进制的数据的一种简单的格式就是TFRecord格式. P

肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数,将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions),那么,对于一个簇,它的畸变程度越低,代表簇内成员越紧密,畸变程度越高,代表簇内结构越松散. 畸变程度会随着类别的增加而降低,但对于有一定区分度的数据,在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善,之后缓慢下降,这个临界点就可以考虑为聚类性能较好的点. import pandas as pd from sklearn.cl