2.1.1 为什么损失函数不用最小二乘？即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE？
**二项逻辑斯谛回归模型(binomial logistic regression model)**是一种分类模型，并且还是一种二类分类模型。 来源于 Logistic 分布 。
softmax 函数是一种常用的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布向量。它在多类别分类问题中起到重要的作用，并与交叉熵损失函数结合使用。
Meteva程序库由国家气象中心预报技术研发室检验科负责研发，是面向气象预报产品及中间产品进行全面检验评估所需要用到函数和功能的集成。它是国内第一款专门用于气象预报检验的Python程序库。
关键词：图形推理，量子理论，从正确或错误中学习，反向推理，精确的数学区分，推理涟漪效应，可解释的坚实数学基础，因果
MLJ是一个用纯Julia编写的开源机器学习工具箱，它提供了一个统一的界面，用于与目前分散在不同Julia软件包中的有监督和无监督学习模型进行交互。
Julia新推出了一个超高纯度的机器学习框架MLJ，团队希望把MLJ打造成一个灵活的、用于组合和调整机器学习模型、具备高性能、快速开发的框架。Julia团队之所以推出MLJ，部分原因也是受到MLR的影响。
总第83篇 01|基本概念： 在介绍逻辑回归模型以前，先介绍一下逻辑斯谛分布。 设X是连续型随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数F(x)和密度函数f(x)： 逻辑斯谛分布的分布函数F(x)的曲线如图所示，其图形是一条S形曲线，曲线在中心附近增长最快，在两端增长速度较慢。当x无穷大时，F(x)接近于1；当x无穷小时，F(x)接近于0。 (逻辑回归分布函数) 02|二项逻辑斯谛回归模型： 二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y|X)表示，形式为参数化的逻辑斯蒂分布
本文介绍了神经网络在计算机视觉领域的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等，重点讲解了卷积神经网络在目标检测、图像分割、图像生成和风格迁移等方面的应用，以及循环神经网络在语音识别、自然语言处理等方面的应用。同时，本文还介绍了神经网络在计算机视觉领域中的前沿发展和应用，包括注意力机制、生成对抗网络、神经风格迁移等技术，并探讨了神经网络在计算机视觉领域未来的研究方向和挑战。
散点图显示两组数据的值，如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定，并由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。例如，身高—体重、温度—维度。
大宝上初一了，先让 ChatGPT 给准备点初中数学的知识点汇总，提前学着，看起来整理的有模有样的，先不管整理的对不对了。
本论文介绍的DeepProlog是一种概率逻辑编程语言，通过神经谓词和深度学习结合起来。我们将展示现有的推理和正在学习的技术将如何适应新的语言。我们的实验表明，DeepProblog支持符号和子符号的表示和推理，程序的归结，概率逻辑规划，从样例中学习。据我们所知，这项工作首先提出了一个能把通用神经网络和表达概率逻辑建模和推理以某种方式结合的框架，从而有更强的表达能力和两种框架的优点，并且可以基于样例进行端到端的训练。
机器学习（九） ——构建决策树（离散特征值） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 1、概念 决策树，这个概念是一个很常见的概念，应该是机器学习中最好理解的一个算法。决策树是在已知训练结果
https://www.lix.polytechnique.fr/~nikolentzos/files/rw_gnns_neurips20
翻译 | 林椿眄 编辑 | SuiSui 前言 随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进？ 第一代神经网络使用感知器，通过考虑“权重”或预先馈送的目标属
翻译 | 林椿眄 编辑 |SuiSui 前言 随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进？ 第一代神经网络使用感知器，通过考虑“权重”或预先馈送的目标属性
今天为大家介绍Felix L. Opolka和Pietro Li`o在ELLIS上的一篇文章，这篇文章是关于图的链接预测的。作者介绍了一种新的在图节点上运行的图卷积高斯过程模型，先是通过图形卷积变换将欧几里得域上的高斯过程转换成图形卷积高斯过程，再进一步调整节点上的生成模型来适应节点对上的高斯过程，以此来进行链接预测。
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1 二元逻辑回归 回归是一种很容易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病， 其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，但是线性回归的鲁棒性很差。 逻辑回归是一种减小预测范围，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型，其回归方程与回归曲线如下图所示。逻辑曲线在z=0时，十分敏感，在z>>0或z 📷 逻辑回归其实是在线性回归的基础上，套
深度学习是机器学习的一个领域，利用大规模网络，海量数据集和在GPU（图形处理单元）上的加速运算。
在人工神经网络中，我们有一个输入层，用户以某种格式输入数据，隐藏层执行隐藏计算并识别特征，输出是结果。因此，整个结构就像一个互相连接的神经元网络。
考虑一个正方形。它是对称的吗？它是如何对称的？它有多少对称性？它有什么样的对称性？
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在监督式机器学习中，无论是回归问题还是分类问题，都少不了使用损失函数（Loss Function）。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。若损失函数很小，表明机器学习模型与数据真实分布很接近，则模型性能良好；若损失函数很大，表明机器学习模型与数据真实分布差别较大，则模型性能不佳。我们训练模型的主要任务就是使用优化方法来寻找损失函数最小化对应的模型参数。
由上图可以看出，在事件B已经发生的情况下，事件A发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件B：
机器之心报道 编辑：蛋酱 终于等到它，第二卷《概率机器学习：进阶》。 今天，谷歌研究科学家 Kevin P. Murphy 正式宣布：《概率机器学习：进阶》书稿已经完成，并面向公众提供免费下载。 这本书是《概率机器学习：简介》的续编，说起来，Kevin P. Murphy 的概率机器学习书算是经典教材了，所以去年他宣布再版的消息曾引起广泛关注。 在第二卷《进阶》中，作者扩展了机器学习的范围，以包含更具挑战性的问题。例如探讨了在多种不同分布下的学习和测试；生成高维输出，如图像、文本和图形；基于潜在变量模型发
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1. 图像识别与定位 图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类： 图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来
尽管机器学习在现阶段取得了很大成功，但是相比于动物所能完成的工作，机器学习在动物擅长的关键技术上表现不尽人意，比如问题迁移能力、泛化能力以及思考能力，因为机器学习通常会忽略大量常用的信息。
本文着眼普通高等学校在校学生人数,提出了不同种类学校的在校人数可能存在的影响关系从而探究教育现状的因素,建立分类模型,探求这几个因素间的数量关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
[1]《Hierarchical Novelty Detection for Visual Object Recognition》
在《机器学习宝典》前 6 篇的内容主要都是聊一些关于机器学习中的一些基础常识、模型评估指标、模型评估方法以及数据泄露问题，从这一篇开始聊一些模型的原理的事情。这篇带来的是关于线性回归模型的原理介绍。
在像心脏学这样的医学领域中，Wolfram 语言在持续帮助研究者进行更多的发现和预测。我最近和别人合著了一项研究，该研究使用Wolfram语言的机器学习功能对心力衰竭中的死亡风险进行预测。在研究中，我们想建立一个可以分辨由晚期心力衰竭（HFD）和严重心律不齐的事件/猝死（ArE）引发的心脏死亡概率的分类符。接下来就是我们在今年早些时候发表的这篇论文（https://doi.org/10.1007/s12350-020-02173-6）的一个总结。
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真依然很拉风，简书《数据可视化》专栏维护者，里面有很多优秀的文章，本文便是其中一篇。
内容：根据贝叶斯公式，给出在类条件概率密度为正态分布时具体的判别函数表达式，用此判别函数设计分类器。数据随机生成，比如生成两类样本，每个样本有两个特征，每类有若干个（比如20个）样本点，假设每类样本点服从二维正态分布，随机生成具体数据，然后估计每类的均值与协方差，在两类协方差相同的情况下求出分类边界。先验概率自己给定，比如都为0.5。如果可能，画出在两类协方差不相同的情况下的分类边界。画出图形。
引言 斯蒂文认为机器学习有时候像婴儿学习，特别是在物体识别上。比如婴儿首先学会识别边界和颜色，然后将这些信息用于识别形状和图形等更复杂的实体。比如在人脸识别上，他们学会从眼睛和嘴巴开始识别最终到整个面孔。当他们看一个人的形象时，他们大脑认出了两只眼睛，一只鼻子和一只嘴巴，当认出所有这些存在于脸上的实体，并且觉得“这看起来像一个人”。 斯蒂文首先给他的女儿悠悠看了以下图片，看她是否能自己学会认识图中的人(金·卡戴珊)。 📷 斯蒂文接下来用几张图来考她： 📷 悠悠 图中有两只眼睛一个鼻子一张嘴巴，图中的物体是个
本文介绍了分类问题的三种线性模型：linear classification、linear regression和logistic regression。首先介绍了这三种linear models都可以用来进行binary classification，然后介绍了比梯度下降算法更加高效的SGD算法来进行logistic regression分析，最后讲解了两种多分类方法，一种是OVA，另一种是OVO。这两种方法各有优缺点，当类别数量k不多的时候，建议选择OVA，以减少分类次数。
作者： 依然很拉风 原文:数据人网 http://shujuren.org/article/164.html 判别分析也是一种分类器，与逻辑回归相比，它具有以下优势： 当类别的区分度高的时候，逻辑回归的参数估计不够稳定，它点在线性判别分析中是不存在的； 如果样本量n比较小，而且在每一类响应变量中预测变量X近似服从正态分布，那么线性判别分析比逻辑回归更稳定； 多于两类的分类问题时，线性判别分析更普遍。 贝叶斯分类器 贝叶斯分类的基本思想是：对于多分类（大于等于2类）的问题，计算在已知条件下各类别的条件概率，
Stanford CS231A: Computer Vision-From 3D Reconstruction to Recognition
1 决策树/判定树（decision tree) ---- 1 决策树（Dicision Tree）是机器学习有监督算法中分类算法的一种，有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在： 准确率：预测的准确与否是本算法的核心问题，其在征信系统，商品购买预测等都有应用。 速度：一个好的算法不仅要求具备准确性，其运行速度也是衡量重要标准之一。 强壮行：具备容错等功能和扩展性等。 可规模性：能够应对现实生活中的实际案例 可解释性：运行结果能够说明其含义。 2 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结
如果你在运营一个2C的平台，那么你肯定关心用户流失的问题。腾讯有个产品叫信鸽Pro，它能够通过对用户往期行为的挖掘，预测用户潜在的流失（付费）行为，进而实现精准营销。据说，腾讯自己的手游就是用这个系统做用户分析的。
雷锋网授权转载 作者：晓桦 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 1955年，斯坦福大学计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特
今天解读的论文发表在 NeurIPS2020，它从全新的角度打开GNN黑箱模型。从贝叶斯学派的代表方法——概率图模型的角度对图神经网络加以解释。它的强大之处在于生成的解释具有丰富的统计信息，能够以条件概率的形式自然的表达出节点之间的依赖关系。
我们的世界由复杂的微生物群落构成，这些微生物群落不仅仅是独立个体的集合，更是相互连接的生态群落复合体，这些生态群落会互相交流、共同生存和进化。微生物群的相互作用不仅限于微生物群落之间，还存在于微生物和它们的宿主之间，已有许多研究表明他们在宿主的发育、代谢、体内平衡和免疫中起着关键作用。虽然健康人的微生物组也十分多变，但研究发现微生物群落组成的失衡与不良的宿主反应有关，有时还与严重的病理反应有关，例如，腹泻、糖尿病、结肠直肠癌、炎症性肠病、肠易激综合征和肥胖症等等。
动态因果图知识表达模型，简称因果图，是一种以概率论为理论基础的知识表达推理模型，与信度网(Belief Network)一样，属于基于不确定性的推理算法研究领域。不确定性知识表达和推理通常可分为两类：
⽣命系统⾯临着环境的复杂性和⾃由能源的有限获取。在这些条件下⽣存 需要⼀个控制系统,该系统可以以特定于上下⽂的⽅式激活或部署可⽤的感知和⾏动资源。在第⼀部分中,我们介绍⾃由能原理（FEP）和⻉叶斯预测误差最⼩化主动推理的思想，并展⽰主动推理系统中控制问题是如何出现的。然后我们回顾 FEP的经典公式和量⼦公式,前者是后者的经典极限。在随附的第⼆部分中，我们表明,当系统被描述为执⾏由FEP驱动的主动推理时，它们的控制流系统始终可以表⽰为张量⽹络 (TN).我们展⽰了如何在量⼦拓扑神经⽹络的总体框架内实现TN作为控制系统,并讨论这些结果对多尺度⽣物系统建模的影响。
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