机器学习笔记之过拟合

有多种因素可能导致过拟合，其中最常见的情况是由千学习能力过千强大，以至千把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了，而欠拟合则通常是由千学习能力低下而造成的．欠拟合比较容易克服，例如在决策树学习中扩展分 支、 在神经网络学习中增加训练轮数等，而过拟合则很麻烦．在后面的学习中我们将看到，过拟合是机器学习面临的关键障碍

小样本学习总结（一）

learning的目标不是为了让机器识别训练集里的图片 并泛化到测试集。其目标是为了让机器学会学习，aka learn to learn。其学习的目标是为了让模型理解事物的异同，学会区分不同的事物，而不是区分某个指定类别的能力。小样本学习在推理阶段，其query样本来自于未知的类别，其类别

大数据机器学习-节选

据量大在存储、计算和通信方面都对现有机 器学习系统造成挑战。我们研究组近年来从 哈希学习和分布式随机学习两个方向探索大 数据机器学习技术，来解决相应的挑战。    1 哈希学习 哈希学习最初是用于大数据中的最近 邻检索任务，近年来被推广到其他多种机 器学习任务。在最近邻检索任务中，给定 一个查询样本，系统需要从数据库中检索

【转载】机器学习算法

混合图神经网络的少样本学习

应模块，使元学习的特征嵌入快速适应新任务。重要的是，它们的设计是为了处理FSL中一个基本但经常被忽视的挑战，即每个类中只有少量的样本，任何少量样本分类器都将对糟糕的采样样本敏感，这些样本要么是异常值，要么会导致类间分布重叠。我们的两个GNN分别针对这两种差采样的少样本进行设计，并

机器学习笔记之自助法

机从D中挑选一个 样本，将其拷贝放入D' ，然后再将该样本放回初始数据集D中，使得该样本在 下次采样时仍有可能被采到；这个过程重复执行m次后，我们就得到了包含m 个样本的数据集D'，这就是自助采样的结果．显然，D中有一部分样本会在D' 中多次出现，而另一部分样本不出现． 可以做一

浅学XGBoost机器学习分类算法

每次添加一个树,其实是学习一个新函数f(x),去拟合上次预测的残2.当我们训陈练完成得到棵树,我们要预湨一个样本的分数,其实就是根据这个样本的特征,在每棵树中会落到对应的一个叶子节点,每个叶子节点就对应一个分数3.最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预湨值。需要带入的包from

机器学习之混淆矩阵

2c69d0f9)的回答，但是答主有一处描述有误，这里重新组织一下。 我们可以对一百张图片进行学习分类，其中包含 火星（40张），地球（40张），冰激凌（20张） 三个种类； 在算法学习过程中需要对每次的叠代分类结果进行精度评估，用到混淆矩阵这一工具。如下图，每次叠代后列出当前各类别分类状态的混淆矩阵。

机器学习笔记（十一）----降维

 多维缩放中最关键的是要求低维空间中的样本距离尽可能与原始空间中样本距离保持一致。       假设给定N个样本，表示原始空间中的距离矩阵，其中第i行第j列的元素dij表示第i个实例和第j个实例之间的距离，目标是获得d’维空间中样本表示，且任意两个样本在d’维空间中的距离等于在原始空间中的距离，即--

负样本问题：时间基础度量学习的复兴

跨视频负样本的重要性。我们对于负样本的探究对应了标题中的negative sample matters。 第二个角度是从度量学习的角度使用了一个多模态联合建模空间（joint visual-language embedding space）替换复杂的多模态融合模块，从而大幅降低了

负样本问题：时间基础度量学习的复兴

跨视频负样本的重要性。我们对于负样本的探究对应了标题中的negative sample matters。 第二个角度是从度量学习的角度使用了一个多模态联合建模空间（joint visual-language embedding space）替换复杂的多模态融合模块，从而大幅降低了

机器学习——集成算法

## 1 集成算法概述 集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用来

机器学习（二）——引入

yy^​来代表我们在训练好的模型上通过输入获得相应的预测值。 由于训练集中有多个样本，所以我们一般用(xi,yi)(x^{i},y^{i})(xi,yi)来表示第i个样本的特征和第i个样本对应的输出。 在这一讲下面的学习中，我们会用到最简单的模型来开始我们的机器学习之路，即线性回归模型。 2.2 代价函数 在这

机器学习笔记之评估方法

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．

李宏毅老师机器学习(一) 机器学习介绍与回归

前言 这段时间尝试着把李宏毅老师的机器学习过一遍顺便记点笔记。尽量能够让人看懂。 机器学习介绍 主要带来的是几个问题： Question：人工智能，机器学习，深度学习，特征工程的关系？ Answer：人工智能包括机器学习，机器学习包括深度学习。特征工程从数据中提取特征供算法和模型使用。

机器学习《Machine Learning1》----机器学习经典总结：入门必读

出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。 统计学习 统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是源自统

机器学习与深度学习

机器学习(Machine Learning，ML)是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。举个例子，假设要构建一个识别猫的程序。传统上如果我们想让计算机进行识别，需要

机器学习以及深度学习

所谓“ 机器学习” ， 是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息； 而“ 深度学习”作为“机器学习”的一个**子集**， 相比其他学习方法， 使用了更多的参数、模型也更复杂， 从而使得模型对数据的理解更加深人， 也更加智能。 传统机器学习是分步骤来进行的， 每一步的最优解不一定带来结果的最优解；