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机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 ‘‘学习’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：‘‘对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
知识图谱（KG）中事实的自然语言文本。借助预训练语言模型（PLMs）在语言理解和生成方面的能力，我们主要考虑少样本场景。我们提出了三个主要的技术贡献，即用于弥合KG编码和PLM之间语义差距的表示对齐，用于生成更好的输入表示的基于关系的KG线性化策略，以及用于学习KG和文本之间对应
x_test=tf.cast(scale(x_test),dtype=tf.float32) #None代表未知，因为我们可以一次带入一行样本，也可以一次带入多行样本 #x=tf.placeholder(tf.float32,[None,12],name="X") #y=tf.placeholder(tf
根据学习过程中的不同经验，机器学习算法可以大致分类为无监督 (unsuper-vised) 和监督 (supervised)。大部分学习算法可以理解成在整个数据集 (dataset) 上获取经验。数据集是指很多样本组成的集合，如第5.1.1节的定义。有时我们也将样本称为数据点 (data
有相同的大小。在监督学习中，样本包含一个标签或目标和一组特征。例如，我们希望使用学习算法从照片中识别物体。我们需要明确哪些物体会出现在每张照片中。我们或许会用数字编码表示，如 0 表示人，1 表示车，2 表示猫，等等。通常当工作在包含观测特征的设计矩阵 X 的数据集时，我们也会提供一个标签向量
深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度。因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念。我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术。让我们开始将它们放到我们的世界中：这种高度复杂性基于什么？在实践中，深度学习由神经网络中的多个隐藏层组成。我们在《从神经元到
机器学习算法和一般优化算法不同的一点是，机器学习算法的目标函数通常可以分解为训练样本上的求和。机器学习中的优化算法在计算参数的每一次更新时通常仅使用整个代价函数中一部分项来估计代价函数的期望值。另一个促使我们从小数目样本中获得梯度的统计估计的动机是训练集的冗余。在最坏的情况下，训练集中所有的
概率的知识导出的。这个算法假设我们尝试分类的样本和同一流形上的样本具有相同的类别。由于分类器应该对局部因素（对应于流形上的移动）的变化保持不变，一种合理的度量是将点 x1 和 x2 各自所在流形 M1 和 M2 的距离作为点 x1 和 x2 之间的最近邻距离。然而这可能在计算上是困难的（它需要解决一个寻找
当你随机挑选一个正样本以及一个负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。当然，AUC值越大，当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，即能够更好的分类。 计算公式：就是求曲线下矩形面积。 7、PR曲线和ROC曲线比较
学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，
促使我们从小数目样本中获得梯度的统计估计的动机是训练集的冗余。在最坏的情况下，训练集中所有的 m 个样本都是彼此相同的拷贝。基于采样的梯度估计可以使用单个样本计算出正确的梯度，而比原来的做法少花了 m 倍时间。实践中，我们不太可能真的遇到这种最坏情况，但我们可能会发现大量样本都对梯度做
11.9] ,shape= (506,) ```python #数据就已经读进来了 #None代表未知，因为我们可以一次带入一行样本，也可以一次带入多行样本 x=tf.placeholder(tf.float32,[None,12],name="X") y=tf.placeholder(tf
6-14)bug生成。为了保证生成的对抗样本在视觉上和语义上都和原样本一致，扰动要尽量小。考虑两种层次的扰动，字母级扰动和单词级扰动 作者发现在一些词嵌入模型中（如word2vec），“worst”和“better”等语义相反的词在文本中具有高度的句
1999)。核机器的一个主要缺点是计算决策函数的成本关于训练样本的数目是线性的。因为第 i 个样本贡献 αik(x, x(i)) 到决策函数。支持向量机能够通过学习主要包含零的向量 α，以缓和这个缺点。那么判断新样本的类别仅需要计算非零 αi 对应的训练样本的核函数。这些训练样本被称为支持向量 (support
机器学习可以让我们解决一些人为设计和实现固定程序很难解决的问题。从科学和哲学的角度来看，机器学习受到关注是因为提高我们对机器学习的认识需要提高我们对智能背后原理的理解。如果考虑“任务”比较正式的定义，那么学习的过程并不是任务。在相对正式的 “任务”定义中，学习过程本身并不是任务。
发挥作用的一个简单例子说起：学习 XOR 函数。 XOR 函数（“异或” 逻辑）是两个二进制值 x1 和 x2 的运算。当这些二进制值中恰好有一个为 1 时，XOR 函数返回值为 1。其余情况下返回值为 0。XOR 函数提供了我们想要学习的目标函数 y = f∗(x)。我们的模型给出了一个函数
监督和无监督算法之间的区别没有规范，严格的定义，因为没有客观的判断来区分监督者提供的值是特征还是目标。通俗地说，无监督学习是指从不需要人为注释样本的分布中抽取信息的大多数尝试。该术语通常与密度估计相关，学习从分布中采样，学习从分布中去噪，需要数据分布的流形，或是将数据中相关的样本聚类。
3 准确率与召回率机器学习中最基本的指标是召回率（Recall Rate）和准确率（Precision Rate），召回率也叫查全率，准确率也叫查准率。召回率= TP/(TP + FN)准确率= TP/(TP + FP)举例来解释这两个枯燥的概念。一个池塘有10条鱼和20只小龙虾，渔夫
注的过程中，一些样本对被标注为相似样本对，而另外一些样本对被标注为不相似样本对。这个方法的目标是：寻找一个最优的M矩阵，来最小化相似样本对之间的距离d，同时保证不相似样本对之间的距离要足够大。 虽然这个算法从提出到现在已经过去了十多年，但是这个算法中设计的损失函数，其思想已
可能具有过高的方差），k-折交叉验证算法可以用于估计学习算法 A 的泛化误差。数据集 D 包含的元素是抽象的样本 z(i) （对于第 i 个样本），在监督学习的情况代表（输入，目标）对 z(i) = (x(i), y(i)) ，或者无监督学习的情况下仅用于输入 z(i) = x(i)。该算法返回 D 中每个示例的误差向量
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