神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性，尽管这些算法在实践中表现出色，但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念，帮助您更好地理解和应用统计学知识。
本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。 SMOTE算法的介绍 在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，
其基评估器是相关的 ，是按顺序⼀⼀构建的。其核⼼思想是结合弱评估器的⼒量⼀次次对难以评估的样本进⾏预测，从⽽构成⼀个强评估器。提升法的代表模型Adaboost和梯度提升树GBDT。
w=tf.Variable(tf.random_normal(2,3,stddev=2, mean=0, seed=1))
1、欠采样，减少数量较多那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。 2、过采样，增加数量较少那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。 3、不处理样本，样本分类阈值移动。
本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。
本文介绍一篇拜罗伊特大学2022年7月发表在nature communications的《ProtGPT2 is a deep unsupervised language model for protein design》。蛋白质设计在自然环境和生物医学中发挥着重要作用，旨在为特定用途设计全新的蛋白质。受到近期Transformer架构在文本生成领域成功的启发，作者提出ProtGPT2，一种在蛋白质空间上训练的语言模型，用于生成遵循自然序列原则的全新蛋白质序列。ProtGPT2生成的蛋白质显示出天然氨基酸倾向，而无序预测表明，88%的ProtGPT2生成的蛋白质是球状的，与自然序列一致。蛋白质数据库中的敏感序列搜索表明，ProtGPT2序列与自然序列有着远亲关系，相似网络进一步证明，ProtGPT2是对蛋白质空间中未探索区域的采样。ProtGPT2生成的序列在探索蛋白质空间的未知区域时，保留了天然蛋白质的关键特征。
统计学中的一个基本活动是创建能够用少量数字总结数据的模型，从而提供数据的简洁描述。在本章中，我们将讨论统计模型的概念以及如何用它来描述数据。
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。
这一节学习使用包party里面的函数ctree()为数据集iris建立一个决策树。属性Sepal.Length（萼片长度）、Sepal.Width（萼片宽度）、Petal.Length（花瓣长度）以及Petal.Width（花瓣宽度）被用来预测鸢尾花的Species（种类）。在这个包里面，函数ctree()建立了一个决策树，predict()预测另外一个数据集。
分析师简介：Joshua 已于 2018 年取得多伦多大学应用科学硕士（MASc）学位。他的研究重心是格形码（lattice codes）、低密度奇偶校验（LDPC）码以及编码理论的其它方面。他也对凸优化和随机过程感兴趣。Joshua 目前在高通工作，是一位机器学习工程师，专注对推理的优化。
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法，今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成，采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造，因此称为随机森林。随机森林不仅对训练样本进行抽样，还对特征向量的分量随机抽样，在训练决策树时，每次寻找最佳分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分裂。
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了Siraj深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习
转自https://blog.csdn.net/qq_16000815/article/details/80954039
鸢尾花识别是学习AI入门的案例，这里和大家分享下使用Tensorflow 2框架，编写程序，获取鸢尾花数据，搭建神经网络，最后训练和识别鸢尾花。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。
CART是一种DT算法，根据从属(或目标)变量是分类的还是数值的，生成二进制分类树或回归树。它以原始形式处理数据(不需要预处理)，并且可以在同一DT的不同部分多次使用相同的变量，这可能会揭示变量集之间的复杂依赖关系。
2023年人工智能的发展取得了令人瞩目的成就，不仅在技术层面取得了重大突破，也在产业应用方面展现出广阔的前景。人工智能在深度学习、自动驾驶、自然语言处理等领域取得了重大突破。在人工智能领域，机器学习是一个必不可少的核心，而机器学习又离不开算法。
大数据文摘出品 作者：Caleb 你以为的随机数是不是都是那种很高级的？ 比如前两天，区块链平台Solana出现了长达4个小时的宕机事件。 根据联合创始人Anatoly Yakovenko和其他开发人员表示，该问题是由于区块链的持久随机数功能存在错误导致的。Yakovenko表示，该问题“导致部分网络认为该区块无效”，因此“无法形成共识”。 再比如，在2015年与2017年，工行联合中国科技大学实现基于量子通信技术的同城和异地数据加密传输，在电子档案、网上银行等领域落地试点。去年，工行在银行业中率先完
在做任何数据分析的第一步，是根据个人需求创建数据集，存储数据的结构是多样的，包括向量，矩阵、数据框、因子以及列表等。其实，以上几个R语言的独特术语，在C++中也会经常用到，导致很多人都会误认为自己很熟悉了，然而在实际的应用中，却经常出现错误。最近在处理一波量大的数据，在运行程序的过程中，因为前期数据处理错误却出现各种bug，经过检查数据集发现是数据管理的问题，为了巩固R语言的基本数据管理，特地重新基础知识。
来源：大数据文摘本文约3500字，建议阅读7分钟香蕉的用途又增加了！ 你以为的随机数是不是都是那种很高级的？ 比如前两天，区块链平台Solana出现了长达4个小时的宕机事件。 根据联合创始人Anatoly Yakovenko和其他开发人员表示，该问题是由于区块链的持久随机数功能存在错误导致的。Yakovenko表示，该问题“导致部分网络认为该区块无效”，因此“无法形成共识”。 再比如，在2015年与2017年，工行联合中国科技大学实现基于量子通信技术的同城和异地数据加密传输，在电子档案、网上银行等领域
数据集中主要包含下面几个文件，可见数据集很小也很简单，只需要使用training.csv文件进行训练我们的文本分类模型，使用testing.csv进行预测并提交结果即可：
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线性回归作为监督学习中经典的回归模型之一，是初学者入门非常好的开始。宏观上考虑理解性的概念，我想我们在初中可能就接触过，y=ax，x为自变量，y为因变量，a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y，由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。这很符合我们正常逻辑，不难理解。那统计学中的线性回归是如何解释的呢？
LSTM模型是RNN的一种，其特点是在单一循环神经网络的基础上，构建出了长短记忆门，也就是可以长时间发现和记忆长依赖关系。本次比赛将使用LSTM模型来预测招商银行三天后的收盘价，也就是利用5月10日前的数据，来预测5月15日的收盘价。
直到今天，在各类媒体口中，数据科学家依然是“21世纪最性感的职业”。但事实上，希望进入这个行业的初级数据科学家已经供过于求。
机器之心转载 来源：知乎 作者：周昕宇 压缩即智能？ 最近在研究 OpenAI 发现，他们其实做的只是机器学习的第一原理，也是机器学习的终局：优化对于未来观察的无损传输的压缩大小。进一步分析后发现，这个理论非常 powerful，因为仅仅如此，便能通向超过人类的智能 （Super-human Intelligence）。本文会介绍无损压缩的基本原理和具体实现以及对于 AI 未来发展的猜想。 在和小伙伴一起研究的过程中，引出一些有意思的讨论。虽然由于篇幅限制不会特别深入，但希望能引起大家的兴趣。讲无损压缩的
在机器学习问题中，要求模型执行两个相互矛盾的任务：1. 最小化训练数据集上的预测误差 2. 最大化其对看不见的数据进行泛化的能力。根据模型，损失函数和评估方法的测试方式不同，模型可能最终会记住训练数据集（不良结果），而不是学数据的充分表示（预期结果）。这称为过拟合，通常会导致模型的泛化性能下降。过拟合可能会在各种模型上发生，尽管通常会在较复杂的模型上，例如随机森林，支持向量机和神经网络。 在模型训练期间，请在训练和验证集上观察训练指标，例如您的损失输出和r得分。比如，在训练神经网络时，您可以使用学习曲线在训练过程中跟踪每个周期的验证错误。理想情况下，随着模型的训练，验证和训练误差将会减少，您的训练误差将接近零，但这并不是我们关心的指标！您应该更密切注意验证集的错误。当您的验证错误再次增加而训练错误继续减少时，您可能会记住训练数据，从而过度拟合了数据。 过拟合可能会对模型的泛化能力产生不利的影响。也就是说，为新的和看不见的数据返回不合理的输出预测，从而使测试数据集的效果较差。如果您发现模型非常容易拟合训练数据，请考虑降低模型的复杂度或者使用正则化。
该文讨论了利用循环神经网络（RNN）进行无损压缩的工作，分析了在数据压缩中使用RNN的可行性，并探讨了在合成和真实数据集上的实验结果。结果表明，基于RNN的模型可以有效地压缩数据，显示出良好的压缩比和低压缩误差。
选自斯坦福大学 作者：Kedar Tatwawadi 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 神经网络不仅可以分析、识别特征，提出预测，还可以压缩文件。斯坦福大学的研究者最近提交的论文中，循环神经网络捕捉长期依赖关系的优势被用于无损压缩任务中，这种被称为 DeepZip 的技术已在文本和基因组数据文件中得到了实验。研究人员称，其结果颇具潜力。 正在进行的大数据变革让我们收集了大量不同类型的数据，如图像、文本和音频等；新类型的数据如 3D VR 数据、用于自动驾驶的点云数据、不同类型的基因组数据等，占据着巨量的存
本文介绍了一种基于神经网络的无损数据压缩算法，该算法使用循环神经网络（RNN）进行数据压缩，并使用算术编码进行解码。该算法可以在保持较高的压缩率的同时，大大减少计算复杂度，并且在合成数据集上表现良好。实验结果表明，该算法可以比传统的压缩算法（如gzip）更有效地压缩数据，并且在某些情况下，可以比最先进的算法（如CABAC）更快地压缩数据。
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和支持向量机一样， 决策树是一种多功能机器学习算法， 即可以执行分类任务也可以执行回归任务， 甚至包括多输出（multioutput）任务.
笔试时，遇到一个算法题：差不多是 在n个不同的数中随机取出不重复的m个数。洗牌算法是将原来的数组进行打散，使原数组的某个数在打散后的数组中的每个位置上等概率的出现，刚好可以解决该问题。
今天要介绍的是一个应用非常广泛的机器学习模型——决策树。首先从一个例子出发，看看女神是怎样决策要不要约会的；然后分析它的算法原理、思路形成的过程；由于决策树非常有价值，还衍生出了很多高级版本。决策树是机器学习中强大的有监督学习模型，本质上是一个二叉树的流程图，其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。决策树也可以用来近似连续的目标变量。在这种情况下，树将进行拆分，使每个组的均方误差最小。决策树的一个重要特性可解释性好，即使你不熟悉机器学习技术，也可以理解决策树在做什么。
该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易于操作；但是它并不能保证样本能完美的代表总体，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布，但真实情况却是很多数样本都不是或无法判断是否等概率分布。在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。
让机器人在现实世界中自主行动是很困难的。即使拥有昂贵的机器人和世界级的研究人员，机器人在复杂的、非结构化的环境中仍然难以自主导航和交互。 图1：一个学习的神经网络动态模型使一个六足机器人能够学习运行和
决策树是一种有监督的机器学习算法，可以实现分类和回归任务，通常对数据有比较好的拟合效果。
《Large scale GANtraining for high fidelity natural image synthesis》这篇文章对训练大规模生成对抗网络进行了实验和理论分析，通过使用之前提出的一些技巧，如数据截断、正交正则化等，保证了大型生成对抗网络训练过程的稳定性。本文训练出的模型在生成数据的质量方面达到了前所未有的高度，远超之前的方法。作者对生成对抗网络训练时的稳定性进行了分析，借助于矩阵的奇异值分析。此外，还在生成数据的多样性与真实性之间做了折中。总体来说，本文的工作相当扎实，虽然没有大的方法上的创新，但却取得了非常好的效果，对稳定性的分析也有说服力。
尽管最近几年在生成式图像建模上取得了进步，但从ImageNet这样的复杂数据集生成高分辨率、多样化的图像仍然是一个具有挑战性的工作。为了达到这一目标，本文作者训练了到目前为止最大规模的生成对抗网络（BigGAN），并对这种规模下的网络在训练时的不稳定性进行了研究。作者发现，将正交正则化用于生成器网络能够起到很好的效果，通过对隐变量的空间进行截断处理，能够在样本的真实性与多样性之间进行精细的平衡控制。本文提出的方法在类别控制的图像生成问题上取得了新高。如果用ImageNet的128x128分辨率图像进行训练，BigGAN模型生成图像的Inception得分达到了166.3，FID为9.6。
本文将展示如何使用模拟退火[1]启发式搜索[2]机器学习算法中超参数的最佳组合。这些方法比盲随机生成参数得到的模型效果好。另外，模型效果最好是分别微调每个超参数，因为它们之间通常存在交互。
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