模糊逻辑真的能改进简单的机器学习算法吗？

模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性问题的方法，它可以在一定程度上改进简单的机器学习算法。模糊逻辑的核心思想是将真值从简单的0和1扩展到模糊的0到1之间的值，这样可以更好地处理不确定性和模糊性问题。

模糊逻辑的应用场景包括：

决策支持系统：模糊逻辑可以用于处理不确定性和模糊性问题，例如在医疗诊断中，病人的症状可能是模糊的，模糊逻辑可以帮助医生更好地做出决策。
控制系统：模糊逻辑可以用于控制系统中的模型，例如在自动驾驶中，模糊逻辑可以帮助车辆更好地处理不确定性和模糊性问题。
模型预测：模糊逻辑可以用于模型预测中的不确定性和模糊性问题，例如在天气预测中，模糊逻辑可以帮助更好地预测天气。

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你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？

有很多文章展示如何使用机器学习算法来预测股票价格，其中很多工作都表现出了共同的错误，这些错误表明作者在追求alpha方面并没有太多经验。...其中有两个错误特别突出：使用机器学习算法预测股票价格而不是累计收益回报；使用未复权价格来计算这些回报。...第一个错误非常复杂，通常作者在文章中使用机器学习的度量指标评估算法的性能，而不是将其与一些合理的基准进行对比，这是非常不合理的。...在金融市场是一样的，一些机器学习算法用历史价格预测延后一天的价格，在这种情况下使用机器学习指标进行度量往往会导致过高估计自己模型的表现。...原文链接: [核桃量化]你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？转载请申请。

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简单易学的机器学习算法——EM算法

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简单易学的机器学习算法——Apriori算法

其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...(摘自《机器学习实战》) 1、频繁项集频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合。如上面的例子中的 ?...三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图： ?...（摘自《机器学习实战》）如上图所示，四种物品：0，1，2，3。列出所有的组合: ? 、 ? 、...、 ? 。这里就会出现一个问题，如果物品的数目变大，这种组合是呈现指数级的增长的： ?...(摘自《机器学习实战》) 四、使用Apriori算法发现频繁项集在理解了上面的过程后，我们不难发现计算过程就是不断查找项集。首先，定义一个被称为最小支持度的量，当成阈值使用。

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简单易学的机器学习算法——Apriori算法

一、关联分析最初接触到数据挖掘的朋友肯定都听说过这样的一个案例：啤酒和尿布。大意是将啤酒和尿布放在一起的销售会提高。...其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...image.png 三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图...image.png 2、Apriori原理如何避免指数级增长，我们应该尽量去减少一些不必要的结点，Apriori原理是说如果某个项集是频繁的，那么他的所有子集也是频繁的。...其逆否命题为：如果一个项集是非频繁的，那么他的所有超集也是非频繁的。使用这个原理就可以避免指数级增长，原理如下图所示： ? 四、使用Apriori算法发现频繁项集 image.png ?

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简单易学的机器学习算法——EM算法

一、机器学习中的参数估计问题在前面的博文中，如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中，采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计，简单来讲即对于一系列样本 ?...，Logistic回归问题属于监督型学习问题，样本中含有训练的特征 ? 以及标签 ? ，在Logistic回归的参数求解中，通过构造样本属于类别 ? 和类别 ? 的概率： ? ?...是未知的，称为隐变量，如无监督的学习问题，典型的如K-Means聚类算法，此时不能直接通过极大似然估计估计出模型中的参数。...二、EM算法简介在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。...EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization

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机器学习 | 基于量子游走的深度森林改进算法

作为一种决策树集成方法，他能够在小型数据集上学到十分良好的特征，从而取得较高的算法精度。...这时候就需要使用算法来对整个模型进行优化，剪枝便是这样一种常见的决策树优化算法。但是现有的剪枝方案不仅复杂度过高，而且难以直接将节点的两个性能指标：准确性和多样性结合。...三、实验结果 3.1 性能 PDF(Pruned Deep Forest)相比于传统DF(Deep Forest)在准确性上大约有着1-3个点的提升。相较于传统的机器学习模型的提升更大。 ?...剪枝深度森林的训练、剪枝和分类时间 3.3 算法优化量子游走算法性能良好，被剔除节点的概率分布函数与节点的性能函数成反比。性能好的节点被剔除的概率很低，性能差的节点被剔除的概率较高。...深度森林中被选择决策树的分布情况四、总结多粒度级联森林作为一种作为一种良好的集成学习方案，在小型数据集上具有相当良好的表现。整个网络由级联的随机森林组成。

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简单易学的机器学习算法——AdaBoost

一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集进行随机采样...AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree，梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法。...，详细的思想可见博文“简单易学的机器学习算法——集成方法(Ensemble Method)”。...二、AdaBoost算法思想 AdaBoost算法是基于Boosting思想的机器学习算法，其中AdaBoost是Adaptive Boosting的缩写，AdaBoost是一种迭代型的算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的学习算法...ID3算法可见博文“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”，CART算法可见博文“简单易学的机器学习算法——CART之回归树”。对于单层决策树是无法求解上面这样的问题的。

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简单易学的机器学习算法——lasso

一、lasso 前面已经叙述了基本的线性回归，局部加权线性回归，以及岭回归。...其中，局部加权线性回归做的工作就是进行了特征的选择，选择的策略是进行局部的约束；岭回归是采用的正则化的方法进行特征的选择，使用的是 ? 。而lasso采用的则是 ?...，即lasso是在平方误差的基础上增加 ? ： ? ， ? 对于这样的一种优化问题，其实是很难求解的，因为这样的优化问题不再是一个凸优化问题。为了求解这样的问题，一些近似的优化算法被采用。...或者可以采用一些简单的方法来近似这样的优化过程。二、前向逐步回归前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多的效果，但是前向逐步回归更加简单。这是一种贪心算法，在每一步尽量减少误差。 ?...(:,i)); end 前向逐步回归函数 function [ wResult ] = stageWise( x, y, eps, runtime) [m,n] = size(x);%数据集的大小

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简单易学的机器学习算法——AdaBoost

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简单易学的机器学习算法——lasso

一、lasso 二、前向逐步回归前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多的效果，但是前向逐步回归更加简单。这是一种贪心算法，在每一步尽量减少误差。...for j = 1:n xDeal(i,j) = (x(i,j)-xMean(j))/xVar(j); end end %% 训练 runtime = 5000;%迭代的步数...(:,i)); end 前向逐步回归函数 function [ wResult ] = stageWise( x, y, eps, runtime) [m,n] = size(x);%数据集的大小...wResult = zeros(runtime, n);%最终的结果 w = zeros(n,1); wMax = zeros(n,1); for i = 1:runtime...ws = w'%输出每一次计算出来的权重 lowestError = inf;%定义最小值 for j = 1:n for sign

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学习Linux，不停的敲命令真的能起到很好的作用吗？

学习任何编程知识都是循序渐进的过程，只靠单方面的练习很难系统的掌握，学习编程是一个体系工程，剑走偏锋的做法不一定是最佳的，自学编程的人一般能坚持完前三个月后边就有机会了，回到题目中有关linux的学习方法...学习编程首先做好一定的心理准备，要做好长期作战的准备，一般用两种人适合学编程，一种是对编程特别感兴趣；一种是需要编程这份工作，所以在遇到问题的时候也能咬紧牙关挺过去。 ?...即使刚开始学习linux也要有目标性，编程是一个逻辑性很强的工作，需要时时刻刻设定目标感，有助于培养自己的节奏感，能够做到每天都有收获，每天要完成的任务当天必须搞定，这是自学编程的方式但最难是的长期的坚持工作...如何学习linux linux学习如果是从很肤浅的角度出发，可以只是简单的安装学习下，学习下简单的命令，学习linux简单的系统调用，但要深刻的学习就是linux设备驱动内科定制方面的东西了，甚至研究linux...，希望能帮到你

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反思脑机接口技术：机器真的能控制我们的大脑吗？

v=4Ei7MQjRK0U 此外，据Wired报道，扎克伯格也曾表示过，他希望用过用户能够通过意念在互联网上传他们的思想和情感，而不必打字。但在这些讨论中，事实和虚构很容易被模糊化。...但是，即使有可能进入带有微电极的单个神经元，神经科学家也无法像处理大量计算机代码一样对神经元发电进行解码。他们必须使用机器学习来识别与行为反应相关的神经元电活动模式。...他们可以知道一个人正在想什么数字、处于哪种情绪，或是否有自杀的念头。这种大脑-机器的思想主义是通过要求人们在fMRI机器中不断反复地具有特定的思想或认知经验来工作的。...由于认知和情感激活了大脑中的特定网络集，因此机器学习可以确定哪些大脑活动模式与特定的思想或情感相关。值得注意的是，无论这个人的母语是哪种语言，揭示私人思想的大脑活动模式都是一致的。...这项研究得出的一项令人惊讶的发现是：大脑不是以我们想象的方式去存储信息，像离散项被有逻辑地归类到数据库中一样。

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基于改进 LCS 的多机器人学习算法

安川(中国)机器人有限公司是由日本国株式会社安川电机在中国投资的五家子公司之一。

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业界 | 深度学习真的万能吗？理解深度学习的局限性

选自venturebeat 作者：MARIYA YAO, TOPBOTS 机器之心编译参与：蒋思源、李亚洲、韩小西深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优异，各个机构或院校也花了巨大的精力和时间投入到深度学习...新闻报告称有的公司已经使用 IBM Watson 取代了工人、算法在诊断上击败了职业医生。每天都会有新的人工智能创业公司出现，宣称能使用机器学习取代你的私人和商业难题。...简单解释，它指代不同类型的高维自然数据如何聚成一块，并在低维可视化中有不同的形状。 ? 通过数学运算并分割数据块，深度神经网络能区分不同的数据类型。...他说：「目前的监督感知和强化学习算法需要大量的数据，在长远规划中是很难实现的，这些算法只能做简单的模式识别。」...相比之下，人类「从很少的案例中学习，可以进行长远规划，他们能够形成一种情境的抽象模型，并 [操纵] 这些模型实现极致的泛化。即使是简单的人类行为，也很难教授给深度学习算法。

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机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测

机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测项目链接参考fork一下直接运行：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc...虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。...逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 1.1 逻辑回归的应用逻辑回归模型广泛用于各个领域，包括机器学习，大多数医学领域和社会科学...逻辑回归模型现在同样是很多分类算法的基础组件,比如分类任务中基于GBDT算法+LR逻辑回归实现的信用卡交易反欺诈，CTR(点击通过率)预估等，其好处在于输出值自然地落在0到1之间，并且有概率意义。...Step3:数据信息简单查看 Step4:可视化描述 Step5:利用逻辑回归模型在二分类上进行训练和预测 Step5:利用逻辑回归模型在三分类(多分类)上进行训练和预测 4 算法实战

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简单易学的机器学习算法——Gibbs采样

一、Gibbs采样概述前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架，但是采样的效率依赖于指定的分布的选择，若是选择的不好，会使得接受率比较低，...Gibbs采样是Metropolis-Hastings采样算法的特殊形式，即找到一个已知的分布，使得接受率α=1\alpha =1。这样，每次的采样都会被接受，可以提高MCMC的收敛速度。...二、Gibbs采样算法的流程在这部分，先直接给出Gibbs采样算法的流程，对于Gibbs采样算法的有效性将在第三部分给出论述，Gibbs采样算法的具体流程如下所述：初始化时间t=1t=1 设置u=(...三、上述过程满足细致平稳条件为简单起见，我们假设所需采样的分布为一个二元分布f(x,y)f\left ( x,y \right )，假设两个状态为(x1,y1)\left ( x_1,y_1 \right...这里直接取p(y2∣x1)p\left ( y_2\mid x_1 \right )为转移概率，则α=1\alpha =1，可见Gibbs采样算法是Metropolis-Hastings采样的特殊形式。

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简单易学的机器学习算法——Softmax Regression

Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。...具体的Logistic回归的过程可参见“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”。...似然(或者是损失函数)求偏导为了简单，我们仅取一个样本，则可简单表示为 ? 下面对 ? 求偏导： ? 其中， ? 表示第 ? 维。...如Logistic回归中一样，可以使用基于梯度的方法来求解这样的最大化问题。基于梯度的方法可以参见“优化算法——梯度下降法”。四、实验 1、训练数据 ? 从图上我们可以看到分为4类。...N = n;%数据集的列 K = labelLen;%划分的种类 alpha = 0.001;%学习率 weights = ones(N, K);%初始化权重 %% 利用随机梯度修改权重 weights

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简单易学的机器学习算法——Label Propagation

基于上述的形象的表示，出现了很多的社区划分算法，如前面介绍的Fast Unfolding算法，Fast Unfolding算法是基于模块度的算法，模块度相当于对上述社区的形象描述的一种抽象表示，成为优化的主要目标...二、Label Propagation算法 1、Label Propagation算法概述 Label Propagation算法是一种基于标签传播的局部社区划分算法。...随着社区标签的不断传播，最终紧密连接的节点将有共同的标签。 Label Propagation算法最大的优点是其算法过程比较简单，想比较于优化模块度的过程，算法速度非常快。...Label Propagation算法利用网络的结构指导标签的传播过程，在这个过程中无需优化任何函数。在算法开始前我们不必要知道社区的个数，随着算法的迭代，在最终的过程中，算法将自己决定社区的个数。...，check()函数的目的是判断算法是否迭代结束。

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简单易学的机器学习算法——Label Propagation

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简单易学的机器学习算法——Metropolis-Hastings算法

在简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC中简单介绍了马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法的基本原理，介绍了Metropolis采样算法的基本过程，这一部分，主要介绍Metropolis-Hastings...采样算法，Metropolis-Hastings采样算法也是基于MCMC的采样算法，是Metropolis采样算法的推广形式。...一、Metropolis-Hastings算法的基本原理 1、Metropolis-Hastings算法的基本原理 image.png 2、Metropolis-Hastings采样算法的流程 image.png...3、Metropolis-Hastings采样算法的解释 image.png 4、实验1 image.png 二、多变量分布的采样上述的过程中，都是针对的是单变量分布的采样，对于多变量的采样，Metropolis-Hastings...采样算法通常有以下的两种策略： Blockwise Metropolis-Hastings采样 Componentwise Metropolis-Hastings采样 1、Blockwise Metropolis-Hastings

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