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断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 海量的数据 获取有用的信息机器学习 研究意义 机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体
eosinophilic esophagitis reveals importance of global features标题：基于活检的机器学习方法识别嗜酸性食管炎揭示了全局特征的重要性作者：Tomer Czyzewski,Nati Daniel,Mark Rochman,Julie M. Caldwell
Embed2Reason（E2R）的模型，这是一种受量子逻辑启发的量子KG嵌入方法。该方法可以嵌入类（概念）、关系和实例。 这里面没有量子计算。量子逻辑理论（QL）最初是由伯克霍夫和冯诺依曼于1936年提出，用于描述亚原子过程。E2R的作者把它借用过来保存KG的逻辑结构。在QL中（因
一、什么是朴素贝叶斯？ 1.1 定义 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的统计分类技术。朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类算法的集合。它不是一个单一的算法，而是一个算法家族，所有这些算法都有一个共同的原则，即每一对被分类的特征是相互独立的。 除了朴素贝叶斯，还有其它类型，比如： 多项朴
识到的行为。这种行为的学习基于三个因素： 程序消耗的数据； 量化当前行为和理想行为之间的误差或某种形式的距离的度量； 使用量化误差指导程序在后续事件中产生更好行为的反馈机制。可以看出，第二个和第三个因素很快使这个概念变得抽象，并强调其深层的数学根源。机器学习理论
深度学习 1. 深度学习介绍 2. 深度学习原理 3. 深度学习实现 深度学习 1. 深度学习介绍 深度学习（Deep learning）是机器学习的一个分支领域,其源于人工 神经网络的研究。 深度学习广泛应用在计算机视觉,音频处理,自然语言处理等诸多领 域。 人工神经网络（Artificial
能和算法设计问题，单台机器难以胜任，需要分布式的机器学习架构。本文主要介绍分布式机器学习基础知识，并介绍主流的分布式机器学习框架，结合实例介绍一些机器学习算法。 一、分布式机器学习基础 分布式机器学习中的一些核心问题： （1）如何提高各分布式任务节点之间的网络传输效率； （2）如
设它为凸函数，为模型对训练样本的预测值，为训练样本的真实标签值。正则化项定义了模型的复杂程度：其中，和为人工设置的参数，w为决策树所有叶子节点值形成的向量，T为叶子节点数。Boost核心算法1.不断地添加树,不断地进行特征分裂来生长一棵树,每次添加一个树,其实是学习一个新函数f(x)
来求解。“最小二乘法”的思想是这样的，假设我们拟合出的直线代表数据的真实值，而观测到的数据代表拥有误差的值。为了尽可能减小误差的影响，需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适
Boost）的核心思想是：如果一个弱分类器的分类效果不好，那么就构建多个弱分类器，综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一（另一个是支持向量机SVM）。AdaBoost的训练过程如下：为每个训练样本初始化相同的权重；针
Similarity Embeddings for Generalization in Reinforcement Learning标题：强化学习中用于泛化的对比行为相似嵌入作者：Rishabh Agarwal,Marlos C. Machado,Pablo Samuel Castro,Marc
于玩家的得分、任务的完成情况等。设计合理的奖励信号有助于引导智能体学习到期望的行为。 1.2.3 策略与值函数 强化学习中，智能体需要学习一个策略，即在给定状态下选择合适动作的概率分布。同时，值函数被用于评估状态或状态-动作对的好坏。在游戏中，智能体的策略和值函数的学习直接影响其在游戏中的表现。
然后对特征进行分类。 然而，这种分类的效果，高度取决于特征选取的好坏。传统的机器学习专家们，把大部分时间都花在如何寻找更加合适的特征上。因此，早期的机器学习专家们非常苦逼，故此，传统的机器学习，其实可以有个更合适的称呼——特征工程（feature engineering）。
近几年媒体的大肆针对深度学习的宣传及报道，而深度学习是被证明为最先进的性能最好的技术之一，那它会不会逐步取代传统的机器学习了？
据集比较大的情况，首先选择基于决策树的集成学习方法。当然，其他不同的模型也都可以与不同的集成学习策略相结合，进一步提升模型效果，但集成学习通常也会使模型更加复杂，增加训练和推理的计算成本。
对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需 要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度噩(performance measure).性能度最反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；这意味着模型的 “好坏 ” 是相对的，什么样的模型
最重要的寓意，是让我们清楚地认识到，脱离具体问题，空泛地谈论 “什么学习算法更好” 毫无意义，因为若考虑所有潜在的问题，则所 有学习算法都一样好．要谈论算法的相对优劣，必须要针对具体的学习问题；在 某些问题上表现好的学习算法，在另一些问题上却可能不尽如人意，学习算法自身的归纳偏好
本专栏用于自学笔记的记录，如有不当，请谅解，喷子请绕道。 机器学习使计算机系统能够自动学习而无需明确编程。但是机器学习系统是如何工作的呢？所以，可以用机器学习的生命周期来描述。机器学习生命周期是构建高效机器学习项目的循环过程。生命周期的主要目的是找到问题或项目的解决方案。
Grid Emergency Control via Deep Meta Reinforcement Learning标题：基于深元强化学习的电网应急控制学习与快速适应作者：Renke Huang,Yujiao Chen,Tianzhixi Yin,Qiuhua Huang,Jie Tan
通常，我们可通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择为此，需使用一个 “测试集” (testing set)来测试学习器对新样本的判别能力，然后以测试栠上的 ＂ 测试误差” (testing error)作为泛化误差的近似． 通常我们假设测试样本也是从样本真实分布中独立同分布采样曲得．
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