TLDR：针对传统推荐算法存在的表征能力有限、不确定性等挑战，本文提出一种利用扩散模型进行序列推荐的工作，该工作能够实现高质量、多样性的推荐效果。
什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。
高斯混合模型 现有的高斯模型有单高斯模型（）和高斯混合模型（）两种。从几何上讲，单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆，在三维空间上近似于椭球。在很多情况下，属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性，所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。 1 单高斯模型 多维变量服从高斯分布时，它的概率密度函数定义如下： 在上述定义中,是维数为的样本向量，是模型期望，是模型协方差。对于单高斯模型，可以明确训练样本是否属于该高斯模型，所以我们经常将用训练样本的均值代替，将用训练样本的协方差代替。假设训练
AutoML, Bayesian Optimization (BO), Sequential Model Based Optimisation (SMBO), Gaussian Process Regression (GPR), Tree Parzen Estimator (TPE).
现有的高斯模型有单高斯模型（SGM）和高斯混合模型（GMM）两种。从几何上讲，单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆，在三维空间上近似于椭球。 在很多情况下，属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性，所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。
数据样本是从总体数据中抽取出来的快照（总体则包含了所有可能的观察结果），这些观察结果可应用到域或从程序中生成。
我真的很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。
卡尔曼滤波器是传感器融合工程师用于自动驾驶汽车的工具。想象一下，你有一个雷达传感器，告诉你另一辆车距离15米，一个激光传感器说车辆距离20米。你如何协调这些传感器测量？这就是卡尔曼滤波器的功能。卡尔曼滤波在自动驾驶汽车上的应用十分广泛，本文讲述卡尔曼滤波算法，希望对你有所帮助。
在训练集中，我们有3个点 x_1, x_2, x_3, 以及这3个点对应的结果，f1,f2,f3. (如图) 这三个返回值可以有噪声，也可以没有。我们先假设没有。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
本文解析了高斯过程进行公式推导、原理阐述、可视化以及代码实现，并介绍了高斯过程回归基本原理、超参优化、高维输入等问题。
EM（ expectation-maximization，期望最大化）算法是机器学习中与SVM（支持向量机）、概率图模型并列的难以理解的算法，主要原因在于其原理较为抽象，初学者无法抓住核心的点并理解算法求解的思路。本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述，并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解，对部分内容作了扩充。
在上述定义中,x是维数为D的样本向量，mu是模型期望，sigma是模型协方差。对于单高斯模型，可以明确训练样本是否属于该高斯模型，所以我们经常将mu用训练样本的均值代替，将sigma用训练样本的协方差代替。 假设训练样本属于类别C，那么上面的定义可以修改为下面的形式：
如果我们有比较强的背景知识，或者看了如下分布的条形图，会下意识的猜想出是两个高斯分布的混合，但是想从数据的角度来探索，两个独立的高斯分布各自独立的均值和方差该如何推测出来呢？
③ 高斯分布参数 : 每个聚类分组的样本都是符合 高斯分布 的 , 根据样本可以得到其 高斯分布的参数 , 均值
【导读】近日，Facebook FAIR实验室、南加州大学与卡耐基梅隆大学提出《Gradient Descent Learns One-hidden-layer CNN: Don't be Afraid of Spurious Local Minima》 文章证明了在高斯分布的输入和L2损失的条件下（1）对于两层的神经网络，存在虚假的局部极小，但是梯度下降可以以一定概率收敛到全局最优点，给出了单隐层神经网络梯度下降的多项式收敛保证。（2）梯度下降的训练过程分为两个部分，一个缓慢的开始阶段和一个线性速率的收敛
1、判别模型与生成模型 回归模型其实是判别模型，也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为 ，在参数 确定的情况下，求解条件概率 。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。 比如说要确定一
当我们在做聚类任务时， 如果每一类的分布已知的话，那么要求出每个样本属于哪一类， 只需要计算出它归属于 k 个不同簇的概率，然后选择概率值最高的那个簇作为它最终的归属即可。
神经网络是目前最强大的函数近似器，而高斯过程是另一种非常强大的近似方法。结合高斯过程与神经网络模型(Neural Network Gaussian Process)，这种模型能获得神经网络训练上的高效性，与高斯过程在推断时的灵活性。阅读本文具体了解下吧~
对抗生成网络（GAN）是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下，生成新的「人造」样本的工具。这些样本几乎可以是任何的东西：手写数字、人脸图片、表现主义绘画作品，等等所有你能想出的物体。
来源：AI公园本文约4500字，建议阅读10分钟本文中，我们将研究扩散模型的理论基础，然后演示如何在PyTorch中使用扩散模型生成图像。 扩散模型的迅速崛起是机器学习在过去几年中最大的发展之一。在这篇文章中，你能了解到关于扩散模型的一切。 扩散模型是生成模型，在过去的几年里已经获得了显著的普及。仅在21世纪20年代发表的几篇开创性论文就向世界展示了扩散模型的能力，比如在图像合成方面击败GANs。以及DALL-E 2，OpenAI的图像生成模型的发布。 DALL-E 2 生成的不同的图像 鉴于扩散模型最
本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
来源：机器学习杂货店本文约3500字，建议阅读10+分钟本文为你介绍 KMeans 的一个替代方案之一，高斯混合模型。 高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写 GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和 KMeans 非常相似，你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多，比如：它假设簇是球形的并且大小相同，这在大多数现实世界的场景中是无效的。并且它是硬聚类方法，这意味着每个数据点都分配给一个集群，这也是不
作者：黄海广 在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。 问题的动机 参考文档:15-1-Problem Motivation(8 min).mkv 在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，
要拟合两个高斯分布并可视化它们的密度函数，您可以使用Python中的scipy.stats模块来拟合分布，并使用matplotlib来绘制密度函数。下面我将演示了如何拟合两个高斯分布并绘制它们的密度函数：
聚类 (clustering) 是无监督学习中的一种任务类型，将没有标准的数据“聚”在一起，“赋予”它们标签，其过程如下面两图所示。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解，期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高斯混合模型与另一种常见聚类算法K-means的关系，实际上在特定约束条件下，K-means算法可以被看作是高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式（达观数据 陈运文）。 什么是高斯分布？
http://www.tensorinfinity.com/paper_171.html
在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。
权重初始化（weight initialization）又称参数初始化，在深度学习模型训练过程的本质是对weight（即参数 W）进行更新，但是在最开始训练的时候是无法更新的，这需要每个参数有相应的初始值。在进行权重初始化后，神经网络就可以对权重参数w不停地迭代更新，以达到较好的性能。
对深度学习和机器学习工程师而言，在世界上所有的概率模型中，高斯分布（Gaussian distribution）模型最为引人注目。即使你从来没有进行过AI项目，有很大的几率你曾经遇到过高斯模型。
“你的输入变量/特征必须是高斯分布的”是一些机器学习模型(特别是线性模型)的要求。但我怎么知道变量的分布是高斯分布呢。本文重点介绍了保证变量分布为高斯分布的几种方法。
关于YOLOv3可以看一下我前面的推文讲解：YOLOV3点这里 。前面提到过，YOLOv3在实时性和精确性都是做的比较好的，并在工业界被广泛应用。当前的目标检测算法，大都在网络结构，Anchor，IOU上做了大量的文章，而在检测框的可靠性上做文章的却非常少。所以，Gaussian YOLOv3它来了。论文地址为：点这里 。并且作者也开放了源码，地址为：点这里。所以本文就带大家来学习一下这个算法。
假设目前有100个男生和100个女生的身高，共200个数据，但是我们不知道这200个数据中哪个是男生的身高，哪个是女生的身高。假设男生、女生的身高分别服从正态分布，但每个样本从哪个分布抽取的，我们目前是不知道的。这个时候，对于每一个样本，就有两个方面需要猜测或者估计： 这个身高数据是来自于男生还是来自于女生？男生、女生身高的正态分布的参数分别是多少？EM算法要解决的问题正是这两个问题。
在处理预测相关的建模问题时你会发现朴素贝叶斯是一个简单而又强大的算法。
假设有3个数据点，产生这3个数据点的过程可以通过高斯分布表达。这三个点分别是9、9.5、11。我们如何计算高斯分布的参数μ 、σ的最大似然估计？
选自Medium等 机器之心编译 参与：蒋思源 如何优化机器学习的超参数一直是一个难题，我们在模型训练中经常需要花费大量的精力来调节超参数而获得更好的性能。因此，贝叶斯优化利用先验知识逼近未知目标函数的后验分布从而调节超参数就变得十分重要了。本文简单介绍了贝叶斯优化的基本思想和概念，更详细的推导可查看文末提供的论文。 超参数 超参数是指模型在训练过程中并不能直接从数据学到的参数。比如说随机梯度下降算法中的学习速率，出于计算复杂度和算法效率等，我们并不能从数据中直接学习一个比较不错的学习速度。但学习速率却又是
在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection） 问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧： 假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA（质量控制测试），而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者引擎的振动等等。这样一来，你就有了一个数据集，你将这些数据绘制成图表，如下图。
EM（Expectation Maximization: 期望最大化）这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。简单在于它的思想，简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的数学推理涉及到比较繁杂的概率公式等。如果只讲简单的，就丢失了EM算法的精髓，如果只讲数学推理，又过于枯燥和生涩，但另一方面，想把两者结合起来也不是件容易的事。 一、最大似然 扯了太多，得入正题了。假设我们遇到的是下面这样的问题： 假设我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。你怎
标题：Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration
数据分析(工程)师/数据科学家能力测评表 模块知识点问题示例概率和统计线性回归和正则化写出不同正则化的线性回归损失函数，R2, 参数估计概率分布写出高斯分布的概率密度函数统计检验t检验，什么是P_value，卡方检验采样Gibbs采样，MCMC 分层采样,分组采样贝叶斯公式写出贝叶斯公式。两个盒子分别有r1, r2个红球， b1,b2个蓝色球，现在小明抽到一个红球，问这个红球来自第一个盒子的概率是多少？参数估计矩估计，最大似然估计的理论基础，区间估计中随机区间及相应概率的理解。数据清洗与可视化缺失值处理列举
像所有其他机器学习模型一样，高斯过程是一个简单预测的数学模型。像神经网络一样，它可以用于连续问题和离散问题，但是其基础的一些假设使它不太实用。
神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。一般我们希望数据和参数的均值都为 0，输入和输出数据的方差一致。在实际应用中，参数服从高斯分布或者均匀分布都是比较有效的初始化方式。 所以理想的网络参数初始化是很重要的，但是现在框架都定义了很多参数初始化方式，可以直接调用，比如tensorflow的变量初始化方式如下： initializer：是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种：
1 . 高斯混合模型 与 K-Means 相同点 : 高斯混合模型方法 与 K-Means 方法 , 都是通过多次迭代 , 每次迭代都对聚类结果进行改进 , 最终达到算法收敛 , 聚类分组结果达到最优 ;
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
该论文是关于GAN图像生成类的文章出自于大连理工大学并发表于CVPR2021。GAN生成能力最关键的一环在于模型利用真实数据的信息量的多少，但是GAN及其相应的变体因为利用的信息量比较单薄，所以会导致模型在训练的过程中非常脆弱，容易导致模型崩塌。
【导读】本文是数据科学家Jonny Brooks-Bartlett概率论基础概念系列博客中的“极大似然估计”一章，主要讲解了极大似然估计的若干概念。分别介绍了参数、直观理解极大似然估计、极大似然估计计
物体检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别，是机器视觉领域的核心问题之一，学术界已有将近二十年的研究历史。随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，以及Mask R-CNN、RefineDet、RFBNet等(图 1,完整论文列表参见[1])。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向移动端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
后来，德国数学家高斯（Gauss）首先将其应用于天文学研究，故正态分布也叫“高斯分布”。
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