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bayesian Network 贝叶斯网
贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图模型，于1985年由Judea Pearl首先提出。它是一种模拟人类推理过程中因果关系的不
tianjing2020 11-01 17:51
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Mean Squared Error 均方误差
MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看公式这里的y是测试集上的。用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟，这不就是线性回归的损失函数嘛！！！ 对，在线性回归的时候我们
11-01 18:00
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SOM 自组织映射神经网络
自组织映射(Self-organizing map, SOM)通过学习输入空间中的数据，生成一个低维、离散的映射(Map)，从某种程度上也可看成一种降维算法。SOM是一种无监督的人工神经网络。不同于一般神经网络基于损失函数的反向传递来
11-01 20:32
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欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）
当二分类数据不均衡时会影响模型的输出，此时需要对数据进行处理。1：为什么类别不平横会影响模型的输出：许多模型的输出类别是基于阈值的，例如逻辑回归中小于0.5的为反例，大于则为正例。在数据不平衡时，默认的阈
11-01 22:24
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分层抽样 Stratified sampling
统计学理论中，分层抽样针对的是对一个总体（population）进行抽样的方法。尤其适用于当总体内部，子总体（subpopulations）间差异较大时。每一个 subpopulation，也称为层（stratum）。L|表示层的数量，其中 分别指
11-01 22:33
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符号主义 Symbolism
符号主义是人工智能领域中坚信数理逻辑的一个流派。数理逻辑从 19 世纪末起得以迅速发展，到 20 世纪 30 年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序 L
11-01 22:34
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强化学习之 score function
score function定义，就是说score function是求最大对数似然函数中让对数似然函数梯度等于0的梯度。就是说，求解最大似然问题就是求解score function2、再对参数求导，就会得到Fisher Information ，FIM是SF的负导数
11-01 22:37
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multiple linear regression 多元回归分析
1.与简单线性回归区别(simple linear regression) 多个自变量(x)2. 多元回归模型y=β0＋β１x1+β2x2+ … +βpxp+ε其中：β0，β１，β2… βp是参数ε是误差值3. 多元回归方程E(y)=β0＋β１x1+β2x2+ … +βpxp4.
11-02 16:41
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Inductive learning 归纳式学习
Inductive learning (归纳式学习)。归纳是从已观测到的数据到一般数据的推理，归纳学习即我们平时所说的监督学习，使用带有标签的数据进行模型训练，然后使用训练好的模型预测测试集数据的标签，训练集数据不包含测
11-02 16:43
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Transductive learning 直推式学习
Transductive learning (直推式学习)。直推是从观测到的特定数据到特定数据的推理。直推学习与归纳学习不同的是，训练数据和测试数据在之前都已经可以观测，我们从已知的训练数据学习特征来预测测试集标签。即使我们
11-02 16:44
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规则学习 Rule Learning
规则学习是可对未见示例进行判别的规则，通常是由训练数据集的学习获得，其通常是 IF-THEN 规则，属于非监督学习的一种，常用被归属为分类的一种。规则学习中的规则规则：语义明确，可描述数据分布所隐含的客观规律
11-02 16:46
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声学模型 acoustic mode
在这个模块，我们会讨论语音识别引擎里的声学(acoustic)模型。在今天的主流语音识别系统中，声学模型是一个混合(hybrid)模型，它包括用于序列跳转的隐马尔可夫模型(HMM)和根据当前帧来预测状态的深度神经网络。HMM是
11-02 16:49
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分类回归树 CART
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树，这里只介绍CART是怎样用于分类的。分类回归树是一棵二叉树，且每个非叶子节点都有两个孩子，所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数
11-02 16:52
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负对数似然 negative log-likelihood
似然函数(likelihood function)在机器学习中，似然函数是一种关于模型中参数的函数。“似然性(likelihood)”和概率(probability)词意相似，但在统计学中它们有着完全不同的含义：概率用于在已知参数的情况下，预测接
11-02 17:02
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特征分解 Eigendecomposition
特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。N 维非零向量 v 是 N×N 的矩阵
11-02 17:08
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独立同分布（iid，independently identically distribution）
独立同分布（iid，independently identically distribution）在概率统计理论中，指随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。独立同分
11-02 17:12
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人工智能 —— 知识图谱
初学者刚开始学习人工智能时，面对铺天盖地的概念，如，人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉等等，一时间可能就被这些“高深”的名称给唬住了，不知道如何下手。又或者有些同学在学习了很长时间后，问他学习的
payititi-AI助手 11-17 11:59
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一个简单的决策模型
单个的感知器构成了一个简单的决策模型，已经可以拿来用了。真实世界中，实际的决策模型则要复杂得多，是由多个感知器组成的多层网络。上图中，底层感知器接收外部输入，做出判断以后，再发出信号，作为上层感知器的
11-27 17:42
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神经网络的运作过程
一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。输入和输出权重（w）和阈值（b）多层感知器的结构也就是说，需要事先画出上面出现的那张图。其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。目前为止，这两个值都是主观给
11-27 17:43
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神经网络的例子
下面通过车牌自动识别的例子，来解释神经网络。所谓车牌自动识别，就是高速公路的探头拍下车牌照片，计算机识别出照片里的数字。这个例子里面，车牌照片就是输入，车牌号码就是输出，照片的清晰度可以设置权重（w）
11-27 17:43
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