模型f(x)关于训练数据集的平均损失称之为经验风险（emprical risk）或经验损失（empirical loss），记作R(emp)
输入与输出所有可能取值的集合成为输入空间与输出空间。每个具体的输入是一个实例，通常由特征向量表示，所有特征向量存在的空间成为特征空间。
任何时代，大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果，前人所做的是开创性工作，而这往往是最艰难最有价值的，他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过，他不过是站在巨人的肩上。你，我，更是如此。 本次文章的大纲： 1----线性学习器之感知机 2----非线性学习器之Mercer定理 3----常用损失函数分析 1----线性学习器 1-1----感知机 这个感知机算法是1956 年提出的，年代久远，依然影响着当今，当然，可以肯定的是，此算法亦非最优，后续会有更详尽阐述。不过，有一点，你必须清楚，这个算法是为了干嘛
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/91345229
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统计学习的对象是数据data。统计学中的数据通常是以变量或者变量组来表示数据。数据分为连续型和离散型，书中主要讨论的是离散型数据。
统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（statistical machine learning）。现在人们提到的机器学习往往是指统计机器学习。
损失函数可以说是机器学习当中的核心概念了，损失函数的英文叫做loss function，这里的损失其实可以理解成误差的意思。一个模型的误差越小，那么自然说明模型的结果越逼近真实值，也就是效果越好。
作者简介：申泽邦（Adam Shan），兰州大学在读硕士研究生，主攻无人驾驶，深度学习。 ▌基本概念 我们从一个实例来了解机器学习的基本概念。假设我们现在面临这样一个任务(Task) ,任务的内容是识别手写体的数字。对于计算机而言，这些手写数字是一张张图片，如下所示： 对人来说，识别这些手写数字是非常简单的，但是对于计算机而言，这种任务很难通过固定的编程来完成，即使我们把我们已经知道的所有手写数字都存储到数据库中，一旦出现一个全新的手写数字（从未出现在数据库中），固定的程序就很难识别出这个数字来。所以，在这
我们从一个实例来了解机器学习的基本概念。假设我们现在面临这样一个任务(Task) ,任务的内容是识别手写体的数字。对于计算机而言，这些手写数字是一张张图片，如下所示：
当损失函数是0-1损失时，测试误差就变成了常见的测试数据集上的误差率error rate
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 本次推文介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变量构成。紧接着，介绍多项式回归分析（polynomial regression问题），一种具有非线性关系的多元线性回归问题。最后，介绍如果训练模型获取目标函数最小化的参数值。在
a）我们向学习算法提供训练集 b）学习算法的任务是输出一个函数（通常用小写h表示），h代表假设函数 c）假设函数的作用是，把房子的大小作为输入变量（x），而它试着输出相应房子的预测y值 h：是一个引导从x得到y的函数
本文提出一种基于变分技术的图像感知色彩校正，提出了一个新的图像泛函，其最小值可以产生感知色彩增强后的图，这个变分公式使得局部对比度调整和数据的联系更灵活，展示了一个将梯度下降的数值实现运用到能量泛函和自动色彩增强（ACE）方程的模型。此外，欧拉-拉格朗日方程的数值近似将模型复杂度从\(O({N^2})\)减少到\(O(N\log (N))\)。
概述 机器学习现在已经运用在很多领域和行业，比如通过机器学习系统来提高自己系统的准确率和目标、进行商业数据的分析与预测等等。机器学习是关于计算机基于数据构建的概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析。 机器学习：一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，它的对象是数据，从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析和预测中去。 机器学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。 机器学习方法 机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的
全局优化与局部优化的理念完全不同（全局优化求解器通常被称为随机求解器，试图避免局部最优点）。
这里 x^{(i)} 为 \overrightarrow{\mathbf{x}} 的第 i 个特征的取值。第 i 个输入记作 \overrightarrow { \mathbf{x} } _ {i} , 它的意义不同于 x^{(i)} 。 3. 训练数据由输入、标记对组成。通常训练集表示为： \mathbb{D}=\left\{\left(\overrightarrow{\mathbf{x}}_{1}, \tilde{y}_{1}\right),\left(\overrightarrow{\mathbf{x}}_{2}, \tilde{y}_{2}\right), \cdots,\left(\overrightarrow{\mathbf{x}}_{N}, \tilde{y}_{N}\right)\right\} 。
到目前为止，我们已经将机器学习模型和他们的训练算法大部分视为黑盒子。 如果你经历了前面系列的一些操作，如回归系统、数字图像分类器，甚至从头开始建立一个垃圾邮件分类器，这时候你可能会发现我们只是将机器学习模型和它们的训练算法视为黑盒子，所有这些都不知道它们是如何工作的。 但是，了解事情的工作方式可以帮助我们快速找到合适的模型，以及如何使用正确的机器学习算法，为您的任务提供一套完美的超参数。 在本篇文章中，揭开它们的面纱，一睹芳容，我们将讨论以下内容： 线性回归参数模型的求解 多项式回归和学习曲线 正则化的线性
GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb
本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型（快速且准确地）拟合大型数据集的重要性。如本文所示，在线
选自Medium 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与：晏奇、刘晓坤 本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预
【导读】许多研究已经证明深度神经网络容易受到对抗性样本现象（adversarial example phenomenon）的影响：到目前为止测试的所有模型都可以通过图像的微小扰动使其分类显著改变。为了解决这个问题研究人员也在不断探索新方法，L2 正则化也被引入作为一种新技术。本文中人工智能头条将从基本问题——线性分类问题开始给大家介绍解决对抗性样本现象的一些新视角。
要介绍朴素贝叶斯（naive bayes）分类器，就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论：
假设我们有一个线性分类器： 我们要求得合适的 W ，使 0-1 loss 的期望值最小，即下面这个期望最小： 一对 x y 的 0-1 loss 为： 在数据集上的 0-1 loss 期望值为： 由
GBDT（Gradient Boosting Descision Tree），梯度提升决策树，又名 MART（Multiple Additive Regression Tree），是由多颗回归决策树组成的 Boosting 算法，常用于 CTR 预估。本文介绍了决策树、Boosting 决策树、Gradient Boosting 决策树的算法原理和实现。 Regression Descision Tree 最小二乘回归树生成算法 输入：训练数据集 DDD 输出：回归树 算法：在训练集所在的输入空间中，递归
【第1章】 统计学习方法概论 【第2章】 感知机 【第3章】 k 近邻法 【第4章】 朴素贝叶斯法 【第5章】 决策树 【第6章】 逻辑斯谛回归与最大熵模型 【第7章】 支持向量机 【第8章】 提升方法 【第9章】 EM算法及其推广 【第10章】 隐马尔科夫模型 【第11章】 条件随机场 【第12章】 统计学习方法总结
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系。它能够表明自多个自变量对一个因变量的影响强度。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归分析是一种通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的有效工具，是建模和分析数据的重要工具。
监督学习指的是人类给机器一大堆标示(label)过的数据，通常指机器通过学习一系列(, )数据，X代表输入数据（特征Feature），Y代表输出数据，然后自我推导到X -> Y的公式，用于未来其他数据的预测判断使用。监督学习根据输出数据又分为回归问题（Regression）和分类问题（Classfication）。回归问题通常输出是一个连续的数值，分类问题的输出是几个特定的数值。
。 实验结果表明，将MPDIoU损失函数应用于最先进的实例分割（如YOLACT）和目标检测（如YOLOv7）模型，在PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k数据集上优于现有的损失函数。
TLDR:针对现有优化平均准确率方法存在的冗余和次优梯度分配问题，作者提出了一种新的损失来直接最小化每个正面实例之前的负面实例的数量。祝大家五四青年节快乐。
机器学习有许多不同的算法，每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而，最简单的机器学习算法可能是线性回归。
两个高维聚类由一个超平面分离，考虑超平面和图中水平线之间的夹角，在线性分类中，这个夹角取决于 L2 正则化的程度，你知道为什么吗？上图：L2 正则化程度较小；下图：L2 正则化程度较大。
一.问题描述：VRPOPB问题 （Vehicle Routing Problem with Outsourcing and Profit Balancing） 从前有一位商人，他要把货物送到他的顾客手中，那么他现在就必须做好运输的规划，让自己的运输成本最小。这就是我们熟知的VRP（Vehicle Routing Problem，车辆路径）问题。 但是，作为一个小小的商人，怎么可能自己拥有那么大一支车队呢？ 就算能买下一支车队，保养车辆，发放司机的工资，这不是白白地给企业增加风险吗？ 在这时，一种新的业态就产
生成对抗网络（GAN）[Hong et al., 2017] 是生成模型的一大类别，两个竞争的神经网络——鉴别器 D 和生成器 G 在其中玩游戏。训练 D 用于分辨数据的真假，而 G 用于生成可以被 D 误识别为真数据的假数据。在 Goodfellow 等 [2014] 提出的原始 GAN（我们称之为标准 GAN，即 SGAN）中，D 是分类器，用于预测输入数据为真的概率。如果 D 达到最佳状态，SGAN 的损失函数就会近似于 JS 散度（Jensen–Shannon divergence，JSD）[Goodfellow et al., 2014]。
【导读】损失函数的设计一直是机器学习和模式识别中的核心问题。目前中国科学院自动化研究所和美国纽约州立大学奥尔巴尼分校合作提出了一种新的聚合损失函数，即平均 损失函数。 损失在优化的过程中专注于处理比较
PLS，即偏最小二乘（Partial Least Squares），是一种广泛使用的回归技术，用于帮助客户分析近红外光谱数据。如果您对近红外光谱学有所了解，您肯定知道近红外光谱是一种次级方法，需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。一旦校准完成且稳健，就可以继续使用近红外数据预测感兴趣参数的值。
上次，我们介绍了建模过程。我们建立了一个框架，根据一套工作流程，预测目标变量作为我们特征的函数：
1.泛化误差/期望损失(风险函数):是理论模型f(X)关于联合分布P(X,Y)的平均意义下的损失.
作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（三） 机器学习概念总结笔记（四） 前言 1，机器学习算法分类 1）监督学习： 有train set，train set里
生成对抗网络（GAN）通过两个无监督神经网络学习建模数据分布，这两个神经网络互相拉锯，每一个都试图最小化对方试图最大化的目标函数。最近 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 在一篇综述论文中，将 GAN 这一博弈策略与应用无监督极小极大博弈的早期神经网络关联起来。而这篇论文中提到的早期神经网络 Adversarial Curiosity、PM 模型均出自 Jürgen Schmidhuber。
机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好，以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没有的新实例的泛化能力较差。
大数据文摘作品 作者：TirthajyotiSarkar 编译：丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model，但事实是，Python至少有8种执行线性回归的方法，sklearn并不是最高效的。 今天，让我们来谈谈线性回归。没错，作为数据科学界元老级的模型，线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说，你真的就能熟练应用线性回归了么？未必！ 在这篇文章中，文摘菌将介绍8种用Pyth
总第76篇 声明： 1、接下来的关于机器学习的专题内容都会借鉴李航老师的《统计学习方法》。 2、李航老师的书籍中把机器学习称为统计机器学习，我们在文章中简称为统计学习。 01|统计学习概览： 1、统计学习的概念 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。 2、统计学习的对象 统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，然后对数据进行分析与预测。 作为统计学习的对象，数据的形式是多样的，包括存在于计算机中的各种数字、
未知，风险函数的值并不能直接计算，所以监督学习就称为一个病态问题ill-formed problem。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
利用 XNOR-Net 的方法对目标检测网络直接进行二值化，网络中的信息冗余(如图(c)和(d)的XNOR的信息内卷)会造成大量的假正例(如图(a)所示)。
选自arxiv 机器之心编译 参与：乾树、蒋思源 学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。该论文从浅层模型到深度模型纵览监
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