【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——马尔科夫链蒙特卡洛采样(MCMC)方法。 上一次我们详细介绍了贝叶斯参数估计,里面我们
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/wzy0623/article/details/79088215
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?
最近,copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数,并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
最近,copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数,并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法
最近我们被客户要求撰写关于COPULA模型蒙特卡洛的研究报告,包括一些图形和统计输出。
最近,copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数,并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法。使用 copula,数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的 copula 来提供变量之间的相关结构来构建多变量分布。双变量分布以及更高维度的分布都是可能的。
从流数据中获取洞察力的最大挑战之一是如何确保快速、安全的传输,同时仍然拥有明确的控制权。Cloudera DataFlow(CDF)提供了一种解决方案,可从边缘抓取数据并将其连接到云,并且在数据管道的每个点都具有可见性。我们的目标是展示使用Cloudera技术构建自动驾驶汽车应用程序的过程。
过去的几年里,我们经历了一场巨大的数据洪流,这在人工智能兴趣激增浪潮中扮演了关键角色。下面是部分大型数据库列表:
在作出区分后,通常下一个问题就是:是否采用这种预测模型。这个问题已经困扰这个领域一段时间了,也不太可能在短时间内得到解决。但就设计基于模型的算法方面,我们已经习得了足够的知识,这让我们得以总结出最佳实践及常见陷阱的一些通用性结论。本文就基于模型的强化学习方法的各种实现进行了调查,再针对使用训练过的预测模型时所需要权衡的一些问题,以及这些考量在激励基于模型的强化学习时所采用的简单但有效的策略进行描述。本文后半部分是根据我们近期基于模型的策略优化论文所撰写的。
3. 形式三:histogram(aa,[-10:0.5:10]),控制横坐标的范围;
在上一篇文章中,我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据,并描述了ROS嵌入式应用程序,以准备用于训练机器学习(ML)模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据(例如,IMU信息,转向角,位置)。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop(CDH)集群,在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
在本章中,我们将处理来自在线社交网络的数据,并使用 WS 图对其进行建模。WS 模型像数据一样,具有小世界网络的特点,但是与数据不同,它的节点到节点的邻居数目变化很小。
在仿真理论中,生成随机变量是最重要的“构建块”之一,而这些随机变量大多是由均匀分布的随机变量生成的。其中一种可以用来产生随机变量的方法是逆变换法。在本文中,我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。
★本文系即将出版的《机器学习数学基础》中的“第5章概率”的“5.3.3 连续型随机分布”一节中“幂律分布”节选。本书将由电子工业出版社出版。相关主题网站:https://qiwsir.gitee.io/mathmetics/ ” 微软曾在一篇报告中称,Windows和Office中80%的错误是由检测到的20%的错误导致的(参阅:https://www.crn.com/news/security/18821726/microsofts-ceo-80-20-rule-applies-to-bugs-not
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
选自BAIR 机器之心经授权编译 参与:路雪、蒋思源 近日伯克利大学官方博客发文提出小批量 MH(Minibatch Metropolis-Hastings),即一种进行 MH 测试的新方法,该方法根据数据集规模将 MH 测试的成本从 O(N) 减少到 O(1),它不仅对全局统计量没有要求,同时还不需要使用末端限定。伯克利大学使用新型修正分布直接将有噪声的小批估计量转换为平滑的 MH 测试分布。 我们在过去几年中经历了一次大型数据洪流,它对人工智能的兴起起到了重要作用。下面列出部分大型数据集: ImageN
扩散模型的兴起可以被视为人工智能生成艺术领域最近取得突破的主要因素。而稳定扩散模型的发展使得我们可以通过一个文本提示轻松地创建美妙的艺术插图。所以在本文中,我将解释它们是如何工作的。
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。
| vq(obs, code_book[, check_finite]) | 将观测值分配给代码簿中的代码。 | ## jax.scipy.fft
作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章。这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇《用GAN生成二维样本的小例子》中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉。 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用于产生样本的简单分布。例如一个均匀分布,根据要生成分布的概率密度函数,进行建模,让均匀分布中的样本经过变换得到
作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章。这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇《用GAN生成二维样本的小例子》中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉。 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用于产生样本的简单分布。例如一个均匀分布,根据要生成分布的概率密度函数,进行建模,让均匀分布中的样本经过变换
在拿到数据后,最需要做的工作之一就是查看一下自己的数据分布情况。而针对数据的分布,又包括pdf和cdf两类。
我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释,但实际上 CDF 提供了几个优点,值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。
一个模型中,很重要的技巧就是要确定训练集与测试集特征是否同分布,这也是机器学习的一个很重要的假设,但很多时候我们默认这个道理,却很难有方法来保证数据同分布。
胜率表达式可以由贝叶斯定理的概率公式 \[p(H|)p(D|H)=\frac{p(H)p(D|H)}{p(D)}\] 进行推导。如果A和B是互斥且穷尽的,就意味着\(p(B)=1-p(A)\),将支持A的可能性写为o(A),因此我们可以得到: \[o(A|D)=o(A)\frac{p(D|A)}{p(D|B)}\] 在字面形式上,这说明后验赔率是先验胜率乘以似然比。
如果你让 n 个数学家来定义数学到底是什么,你可能会得到 2n 个不同答案。在我看来,它将事物抽象化到只剩下核心要素,并为推理任何事物提供了最终的框架。
变分自动编码器(VAE)可以说是最实用的自动编码器,但是在讨论VAE之前,还必须了解一下用于数据压缩或去噪的传统自动编码器。
本章的用意在于为未来更深一步的光线追踪探索(第23章介绍路径追踪,第24章介绍反射模型)打下数学基础,介绍了计算机中常用的采样和积分理论,且核心是采样方法。内容量适中,字数6.8k。
低照度图像增强只是对在低环境光环境下拍摄的图像进行增强,以提高图像视觉清晰度,如下图所示:
对于其他随机分布,可能更改的参数不一样,具体需要查官方文档。下面我们举一些常用分布的例子:
本文用Python统计模拟的方法,介绍四种常用的统计分布,包括离散分布:二项分布和泊松分布,以及连续分布(指数分布、正态分布),最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
作为一个实例rv_discrete类,randint对象从中继承了通用方法的集合(完整列表请参见下文),并使用特定于此特定发行版的详细信息来完善它们。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集,组织,分析,解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本,然后从这些数据样本中,推断一些东西(结论)。
norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None))
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
对于鸡尾酒会问题,一种简单的情况如下:有n个人在同时说话,同时又m个声音接收器捕捉到了信号之间的线性组合,于是我们可以得到m组声音数据。那么,如何利用这m组接收到的声音信号恢复成原来的n组独立信号呢?
PDF:连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型,用来通过计算机生成数据,由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一,目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。
大型语言模型已经看到数万亿个tokens。然而,谁知道里面是什么?最近的工作已经在许多不同的任务中评估了这些模型,但是,他们是否确保模型没有看到训练甚至评估数据集?在这篇博文中,我们展示了一些流行的已经被 ChatGPT 记住的基准数据集,并且可以提示 ChatGPT 重新生成它们。
B站Link:https://www.bilibili.com/video/BV1QB4y1Y7Fd (欢迎去B站一键三连)
总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例。
生成对抗网络(GANs)是一种深度学习模型,它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。
AI巨佬Geoffrey Hinton称,「科技公司们正在未来18个月内,要使用比现在GPT-4多100倍的算力训练新模型」。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云