【磐创AI导读】上篇文章，我们总结了一些常用于文本分类的度量学习方法，本文我们将探讨度量学习如何有效的处理高维数据问题。
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通常情况下，在机器学习中距离算法常用于衡量数据点之间的相似性或差异性。包括以下几个主要应用场景：
语言的结构是离散的，而神经网络则基于连续数据运作：高维空间中的向量。成功的语言处理网络必须要能将语言的符号信息转译为某种几何表征——但是这种表征该是怎样的形式呢？词嵌入提供了两种著名的示例：用距离编码语义相似度，特定的方向则对应于极性（比如男性与女性）。
在推荐系统中，我们经常谈到「相似度度量」这一概念。为什么？因为在推荐系统中，基于内容的过滤算法和协同过滤算法都使用了某种特定的相似度度量来确定两个用户或商品的向量之间的相等程度。所以总的来说，相似度度量不仅仅是向量之间的距离。
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
今天给大家介绍收录在NIPS2019的文章“Multi-relational Poincaré Graph Embeddings”，该文章由爱丁堡大学信息学院和剑桥三星AI中心合作完成。这篇文章提出了一种多关系庞加莱模型（MuRp），该模型将多关系图数据嵌入到双曲空间庞加莱球中，使得模型在低维链路预测的效果上，明显优于欧几里得空间中相关模型和现有的其他模型。
AiTechYun 编辑：xiaoshan k最近邻算法（kNN）是机器学习中最简单的分类方法之一，并且是入门机器学习和分类的好方法。它基本上是通过在训练数据中找到最相似的数据点进行分类，并根据分类做
信息大爆炸时代来临，用户在面对大量的信息时无法从中迅速获得对自己真正有用的信息。传统的搜索系统需要用户提供明确需求，从用户提供的需求信息出发，继而给用户展现信息，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的信息反馈服务。推荐系统相比于搜索系统，不需要提供明确需求，便可以为每个用户实现个性化推荐结果，让每个用户更便捷地获取信息。它是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
机器之心整理 参与：蒋思源 本文介绍了 T 分布随机近邻嵌入算法，即一种十分强大的高维数据降维方法。我们将先简介该算法的基本概念与直观性理解，再从详细分析与实现该降维方法，最后我们会介绍使用该算法执行可视化的结果。 T 分布随机近邻嵌入（T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding）是一种用于降维的机器学习方法，它能帮我们识别相关联的模式。t-SNE 主要的优势就是保持局部结构的能力。这意味着高维数据空间中距离相近的点投影到低维中仍然相近。t-SNE 同样能生
数据挖掘是一个非常重要的技术。在近些年，数据挖掘为整个社会创造了巨大的财富。但是通过视频信息实现数据挖掘一直是一个比较艰难的过程。本文介绍的将视频中的信息转成平面信息非常有利于进一步的数据挖掘工作。
来源：人工智能大讲堂本文约2600字，建议阅读9分钟本文带你了解了缺失值、缺失值的原因、模式以及如何使用 KNNImputer 来估算缺失值。 KNN和随机森林一样，给人的第一印象就是用于分类和回归，既然大家已经看到随机森林能够进行数据降维，那么也就没必要惊讶于今天的话题：knn缺失值填补。 概述 学习使用 KNNimputer 来估算数据中的缺失值； 了解缺失值及其类型。 介绍 scikit-learn 的 KNNImputer 是一种广泛使用的估算缺失值的方法。它被广泛视为传统插补技术的替代品。 在当今
标题：Camera calibration using two or three vanishing points
我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。
相信大家已经读过数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)，如果你还没有阅读，请戳👉这里。本篇将继续介绍数据科学中 17 种相似性和相异性度量，希望对你有所帮助。 ⑦ 皮尔逊相关距离 相关距离量化了两个属性之间线性、单调关系的强度。此外，它使用协方差值作为初始计算步骤。但是，协方差本身很难解释，并且不会显示数据与表示测量之间趋势的线的接近或远离程度。 为了说明相关性意味着什么，回到我们的 Iris 数据集并绘制 Iris-Setosa 样本以显示两个特征之间的关系：花瓣长度和花瓣宽度。 📷 具有两个特征测
在机器学习中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。
在一次课题组师兄汇报的时候，我第一听说了Mantel Test，当时第一眼就被这个漂亮的图形所吸引，所以就想着以后也能用到自己的文章里，便自己花时间了解了下。
1 概念 2 安装 3 RDD RDD包含两种基本的类型：Transformation和Action。RDD的执行是延迟执行，只有Action算子才会触发任务的执行。 宽依赖和窄依赖用于切分任务，如果
模糊均值聚类（FCM）是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年，Bezdek提出了该算法，作为早期硬均值聚类（HCM）方法的一种改进。FCM把 n 个向量 xi(i=1,2,…,n)分为 c 个模糊组,并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。FCM 使得每个给定数据点用值在 0,1 间的隶属度来确定其属于各个组的程度。与引入模糊划分相适应,隶属矩阵 U 允许有取值在 0,1 间的元素。不过,加上归一化规定，一个数据集的隶属度的和总等于 1:
🙋♂️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）
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让这篇文章的可
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集成学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：
湍流促进了物理系统中跨尺度的能量/信息快速传输。这些特性对大脑功能很重要，但目前尚不清楚大脑内部的动态主干是否也表现出动荡。利用来自1003名健康参与者的大规模神经成像经验数据，我们展示了类似湍流的人类大脑动力学。此外，我们还建立了一个耦合振荡器的全脑模型，以证明与数据最匹配的区域对应着最大发达的湍流样动力学，这也对应着对外部刺激处理的最大敏感性(信息能力)。该模型通过遵循作为布线成本原则的解剖连接的指数距离规则来显示解剖学的经济性。这在类似湍流的大脑活动和最佳的大脑功能之间建立了牢固的联系。总的来说，我们的研究结果揭示了一种分析和建模全脑动态的方法，表明一种湍流样的动态内在主干有助于大规模网络通信。 2.简介
这篇文章是为了补充解释论文，大致呈现了主要的结论。请参阅论文以获得完整的参考文献和更多信息
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 张静，狗小白 马卓群 校对 | 海抒 后期 | 郭丽（终结者字幕） 后台回复“字幕组”加入我们！ 人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第三集，讲解与向量、矩阵等相关的概念，以及在机器学习中的运作机理。后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进，陆续汉化推出喔！ 全部课表详见： https://github.com/llSourcell/The_Math_
本文是论文（Visualizing and Measuring the Geometry of BERT）的系列笔记的第一部分。这篇论文由Andy Coenen、Emily Reif、Ann Yuan、Kim、Adam Pearce、Fernanda Viegas和Martin Wattenberg撰写。
基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买，收藏，内容评论或分享)，并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户
原文链接：https://my.oschina.net/u/1047640/blog/202714#OSC_h4_2 摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中
转自：http://www.cnblogs.com/zcftech/p/3147062.html
来源：机器之心 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 本文共3994字，建议阅读6分钟。 本文为你分享一篇来自普渡大学与UC Berkeley两位教授的概述论文中的线性代数知识。 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear
摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用dist(x， method = “euclidean”，diag = FALSE， upper = FALSE， p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有： euclidean 欧几里德距离，就是平方再开方。 maximum 切比雪夫距离 manhattan 绝对值距离 canbe
选自arXiv 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤、蒋思源 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear Algebra》可以作为线性代数知识的参考资料，本文将对其中的部分内容（主要为第二章：
协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。下面我们将分别说明这两类推荐算法的原理和实现方法。
实际上写完了这个全网最好的差异分析代码：免费的数据分析付费的成品代码 我就可以收工用来，但是永远不能低估粉丝的疑惑数量，任何一个细节都会被拿出来剖析。
时间复杂度：最坏情况他们的最大公约数是1，循环做了t-1次，最好情况是只做了1次，可以得出O（n）=n/2;
小编邀请您，先思考： 1 聚类算法有什么应用？ 2 如何做聚类？ 看看下面这张图，有各种各样的虫子和蜗牛，你试试将它们分成不同的组别？ 完成了吗？尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」，但一般来说我们可
霍夫变换是一种特征提取技术，通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。
如果想从事数据科学，但是又没有数学背景，那么有多少数学知识是做数据科学所必须的？
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。 2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。 3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让
能够将数据转换到欧几里德空间的便是欧几里德结构化数据，如时间序列数据，图像数据，上图则是图像数据的一个例子
文本首发知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87516875
在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。
我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。你可以使用这款Colab笔记本，甚至可以用你的照片试试。[这里我已经调试好源码并上传到github上面]
本期更新第6篇文章， 聊聊“推荐系统”。 推荐系统核心的是推荐算法，常用有这几种： 基于内容推荐 协同过滤推荐 基于关联规则推荐 基于效用推荐 基于知识推荐 组合推荐。 最常用的还是组合推荐 Hybrid Recommendation 由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐经常被采用。 最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。 用的最多的是协同过滤算法，这也是本文要重点介绍的。 协同过滤推荐 Collaborative Filteri
来源：机器之心 作者：Peter Gleeson 校对：吼海雕 编辑：冯夕琴 本文共6800字，建议阅读17分钟 本文对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。 看看下面这张图，有各种各样的虫子和蜗牛，你试试将它们分成不同的组别？ 不是很难吧，先从找出其中的蜘蛛开始吧！ 完成了吗？尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」，但一般来说我们可以将这些虫子分成四组：蜘蛛、蜗牛、蝴蝶/飞蛾、蜜蜂/黄蜂。 很简单吧？即使虫子数量再多一倍你也能把它们分清楚，对吗？你只需要一点时
选自Medium 作者：Peter Gleeson 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源、李泽南、李亚洲 在理解大数据方面，聚类是一种很常用的基本方法。近日，数据科学家兼程序员 Peter Gleeson
目录[-] 数据挖掘中经常需要度量样本的相似度或距离，来评价样本间的相似性。特征数据不同，度量方法也不相同。 欧式距离 欧式距离（Euclidean Distance）在数学上表示n维空间中两
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