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即两组样本数据的平均值存在显著差异。 两组样本数据的方差是否相同，可以采用F检验来进行。 （2）已知A和B两组样本数据的总体方差是不同的，检验其均值是否显著不同。 仍然采用t检验方法，构建如下近似t分布统计量： 式中Ma和Mb是样本A和样本B的平均值，Na和Nb是样本A和样本
时所预测的输出，pˆdata 是经验分布。监督学习中，y 是目标输出。在本章中，我们会介绍不带正则化的监督学习，L的变量是 f(x; θ) 和 y。不难将这种监督学习扩展成其他形式，如包括 θ 或者 x 作为参数，或是去掉参数 y，以发展不同形式的正则化或是无监督学习。
或者结构化输出问题称为监督学习。支持其他任务的密度估计通常被称为无监督学习。学习范式的其他变种也是有可能的。例如，半监督学习中，一些样本有监督目标，但其他的没有。在多实例学习中，样本的整个集合被标记为含有或者不含有该类的样本，但是集合中单独的样本是没有标记的。
这种学习范式试图跨越监督学习和非监督学习之间的界限。由于缺少标签数据和收集标签数据集的高成本，它通常用于业务环境中。从本质上讲，混合学习就是这个问题的答案。我们如何使用监督学习方法来解决或联系非监督学习问题？例如，半监督学习在机器学习领域正变得越来越流行，因为它可以很好地处理
此示例根据用户手指在屏幕的x轴方向上的位置，来选择频率并生成音频样本。 因为代码比较简单，那么话不多说，直接上代码。 public class FingerSynthesis extends Activity implements OnTouchListener{
泛化误差：模型在新样本上的误差 欠拟合：训练误差很大的现象 过拟合：训练误差小但是泛化误差大的现象，即在新样本上的误差比较大 机器学习目标：使模型能够更好地应用于新样本，称之为泛化能力或鲁棒性
g做约束，而是通过约束正例与query之间的距离与正负例之间的距离，达到加大正负例之间Embedding距离的目的。 由于Loss将正负例之间的距离与query与正例之间的距离产生了联系，模型将Dual-encoder中的query的encoder和passage的enco
一种动态的、有选择性的精细策略：对于每个输入，从每一类中随机抽取一个样本，以创建多样化的最小演示集。另外，研究人员还设计了一种新的抽样策略，将输入与相似的样本配对，以此为模型提供更多有价值的比较。实验结果那么，这样的小样本学习方法能实现怎样的效果？研究人员在8个单句、7个句子对N
解这篇归纳逻辑程序设计论文值得深入了解。2020/09/20 20:19原文链接 清华张长水等人30页少样本学习综述论文，涵盖400+参考文献清华大学张长水等撰写最新少样本学习（FSL）综述文章。2020/09/20 12:49原文链接入门十年之后，CV经典教材《计算机视觉：算法
)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。深度学习又分为卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNN）和深度置信网（Deep
要获取指定区域中随机点的集合，您可以使用： 这里用到的函数： ee.FeatureCollection.randomPoints(region, points, seed, maxError)
观。无需微调的条件下，方法的结果对支持样本较敏感，故而我们随机采样了3-5组样本，展示了其平均结果和标准差，表中由 † 表示。 COCO数据集上不同尺度的目标检测结果比较 得益于AirDet中由支持样本引导，可学习多层特征联系的SCS模块（详见原文），
on)好了，后面就是创建会话和变量初始化tf.global_variable_initializer()然后开始迭代训练，训练的内容，是每次将样本逐个输入模型，进行梯度下降优化操作。这里为了演示，每轮迭代后绘制出模型曲线（这里有点不清楚的地方，是将样本输入模型？还是训练得到了模型
地泛化。展示了多任务学习中非常普遍的一种形式，其中不同的监督任务（给定 x预测 y(i)）共享相同的输入 x 以及一些中间层表示 h(share)，能学习共同的因素池。该模型通常可以分为两类相关的参数：多任务学习在深度学习框架中可以以多种方式进行，该图说明了任务共享相同输入但涉及
score的降低比例)，如下图： 2.2对抗样本 对抗样本是通过在正常样本(也称自然样本)中添加细微扰动而形成，它能导致机器学习模型以高置信度给出一个错误的分类结果。 安卓恶意软件对抗样本攻击——语法特征，如下图 安卓恶意软件对抗样本攻击——攻击流程，如下图
在深度学习的背景下，半监督学习通常指的是学习一个表示 h = f(x)。学习表示的目的是使相同类中的样本有类似的表示。无监督学习可以为如何在表示空间聚集样本提供有用线索。在输入空间紧密聚集的样本应该被映射到类似的表示。在许多情况下，新空间上的线性分类器可以达到较好的泛化 (Belkin
信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。 通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation
于传统机器学习算法需要提供人工定义的特征，深度学习可以自己学习如何提取特征。因此，相比于传统的机器学习算法，深度学习并不依赖复杂且耗时的手动特征工程。深度学习中的“深度”体现在将数据转换为所需要数据的层数之深。给定模型进行数据输入，可以将描述模型如何得到输出的流程图中的最长路径的
全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到
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