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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
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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
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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.
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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非凸优化 凸优化

数学中最优化问题的一般表述是求取，使，其中是n维向量，是的可行域，是上的实值函数。 凸优化 问题是指是 闭合的凸集 且是上的 凸函数 的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非凸的最优化问题。 其中，是
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One-shot Learning 单样本学习

在我们解决任何问题之前，我们应该精准的定义处这个问题到底是什么，下面是单样本分类问题的符号化表示： 我们的模型只获得了很少的标记的训练样本S，它有N个样本，每个相同维度的向量有一个对应的标签y再给出一个待
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inductive bias 归纳偏置/归纳偏差

“归纳偏差”中的“偏差”容易让人想到数据估计中估计值与真实值的差别error，会让人认为“归纳偏差”是某种需要被规避的错误、误差，但事实并非如此，inductive bias在机器学习中起到的是积极作用。更合适的翻译应
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增量学习特点 Incremental Learning

增量学习和持续学习(Continual Learning)、终身学习(Lifelong Learning)的概念大致是等价的，它们都是在连续的数据流中训练模型，随着时间的推移，更多的数据逐渐可用，同时旧数据可能由于存储限制或隐私保护等原因
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