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2022年你应该知道的五大机器学习算法，解释型算法、降维算法榜上有名
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人工智能
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让这篇文章的可
AI科技评论
2022-03-03
592
0
NeurIPS 2021 Spotlight | 针对有缺失坐标的聚类问题的核心集
聚类算法
编程算法
大数据
本文是《针对有缺失坐标的聚类问题的核心集（Coresets for Clustering with Missing Values）》的解读。该工作为带有多个缺失坐标的 k-聚类问题，特别是 k-means，设计第一个有理论保证的、可在近线性时间构造的核心集（coreset)。我们的核心集可以用来加速一个最近的 SODA 2021 结果，从而得到第一个带缺失坐标k-means问题的近线性时间近似方案。本工作还提供相应的实验来证明算法的实用性。
AI科技评论
2021-11-23
405
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ICLR 2020 | "同步平均教学"框架为无监督学习提供更鲁棒的伪标签
聚类算法
监督学习
linux
本文介绍一篇由港中文发表于ICLR-2020的论文《Mutual Mean-Teaching: Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaptation on Person Re-identification》[1]，其旨在解决更实际的开放集无监督领域自适应问题，所谓开放集指预先无法获知目标域所含的类别。这项工作在多个行人重识别任务上验证其有效性，精度显著地超过最先进技术13%-18%，大幅度逼近有监督学习性能。这也是ICLR收录的第一篇行人重识别任务相关的论文，代码和模型均已公开。
AI科技评论
2020-03-31
844
0
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