这一节讲述的是机器学习的核心.根本性问题——学习的可行性.学过机器学习的我们都知道,要衡量一个机器学习算法是否具有学习能力,看的不是这个模型在已有的训练数据集上的表现如何,而是这个模型在训练数据外的数据(一般我们称为测试数据)上性能的好坏,我们把这个性能称为泛化能力(generalization ability),机器学习中,我们的目标是寻找高泛化能力的模型:有些模型虽然在训练数据集上分类效果很好,甚至正确率达到100%,但是在测试数据集上效果很差,这样的模型泛化能力很差,这种现象也叫过拟合(O

目录 Hierarchical Temporal Memeory 0.1 引言 历史 HTM 概览 HTM的层级结构 神经元 HTM 端对端应用框架[^8] 数据编码[^1] 数据编码 数据输入 树突建模[^5,10] 空间池化算法 标准感受野 局部抑制 参数更新 SP总结 Temporal Memory(TM):时实记忆[^1] 基本参数: 初始化: 计算单元状态: 更新树突及突触: TM总结 参考文献 Hierarchical Temporal Memeory 0.1 ​ -- Pegasu

鼬自来晓 378 人赞同 可以从几方面来看Java:JVM Java JVM:内存结构和相关参数含义 · Issue #24 · pzxwhc/MineKnowContainer · GitHub Java JVM:内存溢出(栈溢出,堆溢出,持久代溢出以及 nable to create native thread) · Issue #25 · pzxwhc/MineKnowContainer · GitHub Java JVM:垃圾回收(GC 在什么时候,对什么东西,做了什么事情) · Iss

博主在他的博客里对taskqueue的各种使用情况和使用方法都介绍的很清楚:http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2013/01/14/task_queue.html 先把代码贴上,之后研究: #ifndef _TASK_QUEUE_I_ #define _TASK_QUEUE_I_ #include <list> #include <vector> using namespace std; namespace ff { typedef v

机器学习中,我们根据训练集训练一个模型,来对测试数据进行预测.通常我们并不关心模型在训练集上的好坏(即训练误差,in sample error),举个简单例子,我们想要根据前六个月股市行情训练一个模型来对未来股市走向进行预测,即使我们的算法在过去的数据上做的再精准都没有任何意义,我们希望模型在未来某一天能够预测的准,这样我们才能赚大钱.因此我们更着重于其在从未见过的数据(测试集)上的正确率(即泛化误 差,generalization error.out sample error).因为泛化误差从

Hoeffding霍夫丁不等式 在<>第八章"集成学习"部分, 考虑二分类问题\(y \in \{-1, +1\}\) 和真实函数\(f\), 假定基分类器的错误率为\(\epsilon\), 即对每个基分类器\(h_{i}\)有 \[ \begin{equation} P(h_{i}(x) \neq f(x)) = \epsilon \end{equation} \] 假设集成通过简单投票法结合\(T\)个基分类器, 若有超过半数的基分类器正确, 则集成分类就正确: \[

该章节证明用到的不等式:Hoeffding不等式,McDiarmid不等式以及jensen不等式 Hoeffding's: McDiarmid不等式是Hoeffding不等式的一个推广,用f(S)代替了和函数Sm,用ci代替了(bi-ai): Jensen’s inequality: If x is a random variable and φ is a convex function,then: φ(E(x))<=E(φ(x)) 在前面PAC Learning Model的推广中,只证明了对

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

集成学习,又称为“多分类器系统”(multi-classifier system).“基于委员会的学习”(committee-based learning)等.基本的想法是结合多个学习器,获得比单一学习器泛化性能更好的学习器. 根据个体学习器的生成方式,目前集成学习大致可分为两大类: 序列化方法:个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成,代表是Boosting: 并行化方法:个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成,代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest). 一.利用Ho

前边讨论了我们介绍了成长函数和break point,现在继续讨论m是否成长很慢,是否能够取代M. 成长函数就是二分类的排列组合的数量.break point是第一个不能shatter(覆盖所有情形)的点. 1.break point对成长函数的限制 我们希望 这里引入上限函数 bound function:给了break point,看看可以组成多少排列组合,下面证明boundfunction是多项式成长的. 右上角相当于没有加条件限制,对角线就是全部的减1嘛,因为全部不可能,小一点,找个上限

前边由Hoeffding出发讨论了为什么机器可以学习,主要就是在N很大的时候Ein PAC Eout,选择较小的Ein,这样的Eout也较小,但是当时还有一个问题没有解决,就是当时的假设的h的集合是个数是有限的,那么本文继续讨论h个数为无限的情况.http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6235348.html 其实之前的问题可以分类两个方面: 一方面:Ein 是否约等于 Eout 另一方面:Ein时候足够小. 所以,选择合适的M是很重要的,现在加入M为无限大的情况

主要讲解内容来自机器学习基石课程.主要就是基于Hoeffding不等式来从理论上描述使用训练误差Ein代替期望误差Eout的合理性. PAC : probably approximately correct 一方面:根据PAC,针对一个h,Ein与Eout的差距很大的概率是很小的 另一方面:不能说直接选定一个h,需要从许多h中选择一个Ein较小的,可能出现某一些坏数据在某些h上的表现很差,但是坏数据在所有h上表现都差的概率很小. 1. Hoeffding 不等式 用频率代替概率,如果抽样的数目很

20145208 <Java程序设计>第3周学习总结 教材学习内容总结 认识对象 类类型 在第三章的学习中,我了解到JAVA可区分为基本类型和类类型两种类型,在上周的学习中我学习了JAVA的基本类型,在这周学习的就是类类型,这周的学习相对于前两周来说要困难一些,而且所学的知识比较多. class Clothes{ String color; char size; } public class Field{ public static void main(String[] args){ Clot

我们为什么选择Java 大多数人选择Java可能只是因为听说Java前景好.Java比较好找工作.Java语言在TIOBE排行榜上一直位于前三等等之类的原因,但是Java具体好在哪里,心里却是没有什么概念的.其实我选择Java也是出于以上的原因,但是现在确实真正地爱上了Java. 那么现在我们来分析下Java的好处究竟在哪里. 简单易学 首先Java是一个面向对象的编程语言,容易理解.而且略去了多重加载.指针等难以理解的概念.并且实现了自动垃圾回收,大大简化了程序设计. 其次Java学习资料较多

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计

MIT(Deep Learning for Self-Driving Cars) CMU(Deep Reinforcement Learning and Control ) 参考网址: 1 Deep Learning for Self-Driving Cars  --  6.S094 http://selfdrivingcars.mit.edu/ 2 Deep Reinforcement Learning and Control  --  10703 https://katefvision.gi

如何学习Python爬虫[入门篇]? 路人甲 1 年前 想写这么一篇文章,但是知乎社区爬虫大神很多,光是整理他们的答案就够我这篇文章的内容了.对于我个人来说我更喜欢那种非常实用的教程,这种教程对于想直接上手爬虫做一些小东西的朋友来说是极好的. 用一个精彩的回答作为开头:如何入门 Python 爬虫? - 谢科的回答 如果你想学习编程,但是找不到学习路径和资源,欢迎关注专栏:学习编程 第一:Python爬虫学习系列教程(来源于某博主:http://cuiqingcai.com/1052.html)

教材学习内容总结 IO操作的目标 从数据源当中读取数据,以及将数据写入到数据目的地当中: I/O的来源地与目的地多种多样 I/O的流向:输入流.输出流.参照物 IO的分类方法 输入流\输出流: 字节流\字符流(以什么为单位传输数据): 节点流\处理流: (真正处理数据的IO流\节点流的基础上进行再加工) 读取文件和写入文件的方法 大文件的读写方法 字节流的使用方法 字符流的使用方法 I/O当中的核心类(字节流的) InputStream OutputStream:所有的字节流的父类(抽象类) (

1 前言 本文介绍一种Qt下进行ROS开发的完美方案,使用的是ros-industrial的Levi-Armstrong在2015年12月开发的一个Qt插件ros_qtc_plugin,这个插件使得Qt"新建项目"和"新建文件"选项中出现ROS的相关选项,让我们可以直接在Qt下创建.编译.调试ROS项目,也可以直接在Qt项目中添加ROS的package.urdf.launch,感谢Levi-Armstrong.目前这个插件还在不断完善,有问题或者其他功能建议可以在r

短时间踏实而高效的学习python 知乎:如何系统的学习python 简书:最全的python学习手册 目录 Python编程语言 python视频教程 Python神经网络算法与深度学习视频教程人工智能算法机器学习视频 (一)python基础学习 (二)python高级特性 (三)python函数式编程 --– set和迭代器 --–装饰器与偏函数 --–52OS与窗口控制 --– (四)模块 --–递归与时间相关模块 --–模块的使用 (五)Python面向对象编程 --–面向对象的编程 -