如上所述，逻辑回归用于预测二分类的输出。例如，如果信用卡公司构建一个模型来决定是否通过向客户的发行信用卡申请，它将预测客户的信用卡是否会“违约”。 ?...Entropy(T)是整个集合的信息熵，第二项Entropy(T,X)是特征X的信息熵。...从技术上说，集成算法是单独训练几个有监督模型，并将训练好的模型以不同的方式进行融合，从而达到最终的得预测结果。集成后的模型比其中任何一个单独的模型都有更高的预测能力。 ?...与装袋（bagging）方法构建预测结果池不同，提升算法是一种分类器的串行方法，它把每个输出作为下一个分类器的输入。...每棵决策树预测前一棵决策树的误差，因而使误差获得提升。 ? 梯度提升树的工作流程 使用浅层决策树初始化预测结果。 计算残差值（实际预测值）。 构建另一棵浅层决策树，将上一棵树的残差作为输入进行预测。
此外，与传统 RL 不同的是，这些奖励信号还被用作控制器神经网络学习的信息输入，以执行能够最大化累积奖励的动作。这也与元学习有关。 这些技术能应用于现实世界吗？答案是肯定的。...但在零和博弈中，控制器试图找到最大化世界模型误差的输出，而这些输出的损失是控制器的增益。所以，控制器被激发创造新的输出或实验，以生成世界模型觉得惊讶的数据，直到熟悉并最终厌烦这些数据。...事实上，流行的生成对抗网络（GNN）（2010-2014）是对抗好奇心的一种应用，其中环境根据控制器的当前输出是否在给定集合中返回 1 或者 0。...有人认为，深度 NN 的目的是学习观测数据的有用内部表征，甚至出现了关于学习表征的国际学术会议 ICLR。但实际上，NN 学习的是根据输入数据计算此类表征的程式（映射的权重或参数）。...具体来说，紧凑的自表示或自符号是数据压缩过程中自然产生的副产品，因为在智能体的所有动作和感觉输入中都有一个东西，那就是智能体本身。
名字上虽然有回归二字，但其实上处理的是分类问题 逻辑回归与线性回归类似，这是因为两者的目标都是找出每个输入变量的权重值。与线性回归不同的是，输出的预测值得使用称为逻辑函数的非线性函数进行变换。...对，就是来自算法和数据结构的二叉树，没什么特别。每个节点代表单个输入变量（x）和该变量上的左右孩子（假定变量是数字）。 树的叶节点包含用于进行预测的输出变量（y）。...如果你的属性都是相同的比例，最简单的方法就是使用欧几里德距离，它可以根据每个输入变量之间的差直接计算。 KNN可能需要大量的内存或空间来存储所有的数据，但只有在需要预测时才会执行计算（或学习）。...你还可以随时更新和管理你的训练集，以保持预测的准确性。 距离或紧密度的概念可能会在高维环境（大量输入变量）下崩溃，这会对算法造成负面影响。这类事件被称为维度诅咒。...它也暗示了你应该只使用那些与预测输出变量最相关的输入变量。 7、学习矢量量化Learning Vector Quantization K-近邻的缺点是你需要维持整个训练数据集。
这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...: 组合风向 Iws: 累计风速 s: 累积降雪时间 Ir: 累积降雨时间 我们可以使用这些数据并构建一个预测问题，我们根据过去几个小时的天气条件和污染状况预测下一个小时的污染状况。...你可以探索的一些替代方案包括： 根据过去一天的天气情况和污染状况，预测下一个小时的污染状况。 根据过去一天的天气情况和污染状况以及下一个小时的「预期」天气条件，预测下一个小时的污染状况。...之后，删除要预测的时刻（t）的天气变量。 完整的代码列表如下。 ? 运行上例打印转换后的数据集的前 5 行。我们可以看到 8 个输入变量（输入序列）和 1 个输出变量（当前的污染水平）。 ?...我们将在第一个隐藏层中定义具有 50 个神经元的 LSTM，在输出层中定义 1 个用于预测污染的神经元。输入数据维度将是 1 个具有 8 个特征的时间步长。
由此，我们依据时序顺序追溯构造7个假期/时间型特征，分别为：预测日是否为假期、预测日是否为工作日、预测日在假期中是第几天、预测日距离下一次假期的天数、预测日是周几（周日为1）、预测日所处星期在一年中是第几周...同时，注意到各项指标之间的总体趋势是有关联的，当预测其中一项指标时，其他指标也可作为特征入模，以提高预测的准确性，因此总共构建了20个左右的特征。...这些方法克服了上述缺点，具有支持输入多个变量，自适应地提取特征，执行多步预测，一次性输出多个指标的预测值等优势。因此，本文的实战部分利用的是深度学习方法。下面简要介绍实践中涉及到的几种模型或方法。...Prophet是将时间序列看成是一个关于t的函数，并将时间序列分解为趋势项、季节项和节假日项等，有加法模型和乘法模型两种模式，加法模型的核心公式如下： y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ϵt 其中...值得一提的是，以上方法的输入输出的维度是可以自己定义的，即可以单输入单输出、多输入单输出、多输入多输出等。
诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。...Iws：累计风速 12. s：累积降雪时间 13. Ir：累积降雨时间 我们可以使用这些数据并构建一个预测问题，我们根据过去几个小时的天气条件和污染状况预测下一个小时的污染状况。...你可以探索的一些替代方案包括： 根据过去一天的天气情况和污染状况，预测下一个小时的污染状况。 根据过去一天的天气情况和污染状况以及下一个小时的「预期」天气条件，预测下一个小时的污染状况。...之后，删除要预测的时刻（t）的天气变量。 完整的代码列表如下。 运行上例打印转换后的数据集的前 5 行。我们可以看到 8 个输入变量（输入序列）和 1 个输出变量（当前的污染水平）。...我们将在第一个隐藏层中定义具有 50 个神经元的 LSTM，在输出层中定义 1 个用于预测污染的神经元。输入数据维度将是 1 个具有 8 个特征的时间步长。
给定一个或多个时间步长的过去值，模型必须预测序列中的下一个值。...网络可以记忆输入输出对，这是很无聊的，但这会展现网络的函数逼近能力。 这个问题可以被定义为将随机选择的连续子列作为输入时间步长，并且将序列中的下一个值作为输出。...这可以被定义为单步预测问题。 给定序列中的一个值，模型必须预测序列中的下一个值。例如，给定值“0”作为输入，模型必须预测值“1”。...一旦序列中输入值的累积和超过阈值，输出值将从0变为1。 阈值为序列长度的1/4。...limit = n_timesteps/4.0 # determine the class outcome for each item in cumulative sequence//确定每一项的在累积序列中额类别输出
通过这样的设计，空间混合复杂度降低到 O(N log N)，其中 N 是图像 patch 或 token 的数量。...即模型首先从输入 X(k) 生成输出 X(k + 1)，然后模型使用输出 X(k + 1) 作为输入，并生成输出 X(k + 2)。...降水模型 ERA5 re-analysis 数据集中的总降水量（total precipitation，TP）是一个变量，表示通过降雨和降雪落到地球表面的累积液态和冰冻水。...由于主干模型以 6 小时为增量进行预测，因此该研究训练诊断降水模型来预测 6 小时累积的总降水量。...相比于台风，降水存在间歇性和随机性，因此预测降水被认为是一项极其困难的任务。下图 3 展示了 FourCastNet 模型预测全球总降水量的能力。
编码器处理整个序列，并且是并行处理的，这意味着整个序列的所有令牌同时被处理。 输出顺序 解码器（Decoder）：对于生成任务，如机器翻译或文本生成，编码器的输出会被送入解码器。...逐个词语生成：在解码器中，模型通常从一个特殊的起始令牌（如）开始，然后逐步生成下一个令牌，直到遇到结束令牌（如）。每一步的输出都是基于之前所有步骤的累积信息。...这个矩阵C的维度是[batch_size, src_len, d_model]，其中src_len是源句子的长度，d_model是模型的维度。2....预测下一个单词最后，解码器的输出会被传递到一个线性层，然后通过softmax函数转换成概率分布，模型选择概率最高的单词作为下一个输出。预测：假设模型预测下一个单词是"Bonjour"。8....迭代过程这个过程会迭代进行，每一步的输出（包括预测的单词和起始令牌）都会成为下一步的输入，直到生成结束令牌""。
在一维序列上使用卷积，这种卷积方法是延时神经网络的基础。卷积操作允许网络跨时间共享参数，但是浅层的。卷积的输出是一个序列，其中输出中的每一项是相邻几项输入的函数。...例如：如果在统计语言建模中使用的RNN，通常给定前一个词预测下一个词，可能没必要存储时刻t前输入序列中的所有信息，而仅仅存储足够预测句子其他部分的信息。最苛刻的情况是要求 ?...如果我们不把过去的y值反馈给下一步作为预测的条件，那么有向图模型不包含任何过去 ? 到当前 ? 的边。在这种情况下，输出y与给定的x序列是条件独立的。...在语音识别、机器翻译或问答中，其中训练集的输入和输出序列的长度通常不相同。 经常讲RNN的输入称为上下文，希望产生次上下文的表示C。这个上下文C可能是一个概括输入序列 ? 的向量或者向量序列。...在这种情况下，即使是具有固定参数的LSTM，累积的时间尺度也可以因输入序列而改变，因为时间常数时模型本身的输出。
M-P神经元模型如下图所示： 与线性分类十分相似，神经元模型最理想的激活函数也是阶跃函数，即将神经元输入值与阈值的差值映射为输出值1或0，若差值大于零输出1，对应兴奋；若差值小于零则输出0，对应抑制。...，则调整的方法为（基于梯度下降法）：(看不懂) 其中 η∈（0，1）称为学习率，可以看出感知机是通过逐个样本输入来更新权重，首先设定好初始权重（一般为随机），逐个地输入样本数据，若输出值与真实标记相同则继续输入下一个样本...多层神经网络的拓扑结构如下图所示： 在神经网络中，输入层与输出层之间的层称为隐含层或隐层（hidden layer），隐层和输出层的神经元都是具有激活函数的功能神经元。...需要注意的是：BP算法的最终目标是要最小化整个训练集D上的累积误差，即： 如果基于累积误差最小化的更新规则，则得到了累积误差逆传播算法（accumulated error backpropagation...引入正则化（regularization）：基本思想是在累积误差函数中增加一个用于描述网络复杂度的部分，例如所有权值与阈值的平方和， 其中λ∈（0,1）用于对累积经验误差与网络复杂度这两项进行折中，常通过交叉验证法来估计
一个经典的RNN 一个典型的RNN如上图所示 – 其中X（t）代表输入，h（t）是输出，而A代表从循环中的前一步获得信息的神经网络。一个单元的输出进入下一个单元并且传递信息。...由于Sigmoid函数可以输出0或1，它可以用来决定忘记或记住信息。 信息通过很多这样的LSTM单元。图中标记的LSTM单元有三个主要部分： LSTM有一个特殊的架构，它可以让它忘记不必要的信息。...Sigmoid层取得输入X（t）和h（t-1），并决定从旧输出中删除哪些部分（通过输出0实现）。...在我们的例子中，当输入是“他有一个女性朋友玛丽亚”时，“大卫”的性别可以被遗忘，因为主题已经变成了玛丽亚。这个门被称为遗忘门f（t）。这个门的输出是f（t）* c（t-1）。...下一步是决定并存储记忆单元新输入X（t）的信息。Sigmoid层决定应该更新或忽略哪些新信息。tanh层根据新的输入创建所有可能的值的向量。将它们相乘以更新这个新的记忆单元。
序列建模 序列建模即将一个输入或观测序列映射到一个输出或标记序列，李航在《统计学习方法》中也将其称为标注问题。他表明标注问题是分类问题的推广，又是更复杂的结构预测问题的简单形式。...以上展示了这种循环连接发生在隐藏层之间的网络，其中 x 和 y 分别代表数据点与对应的标注，h 为隐藏单元或循环体，L 是预测值与标注值之间的距离与损失。...此外，s^t 为第 t 个时间步的内部状态或记忆，它会记住所有对于预测相关的信息。最后，b 代表了各个门控和输入的偏置项。...因为我们要学的是卷积核的权重 W_H，因此经过简单的变形可得 H(x, W_H) = y-x。由此可知，我们实际需要学习的函数 H 是由残差项 y-x 而得出，这也就是我们称之为残差网络的原因。 ?...该模型使用论文中介绍的因果卷积与空洞卷积，并采用残差连接的结构完成构建。 这两个模型实现的都是语言模型，即给定一句话的前面词预测下一个词，因此也可以视为计算语句的出现概率。
机器学习根据不同的任务类型可以分为以下三大类型: 有监督学习 无监督学习 强化学习 有监督学习 监督学习是一种机器学习任务，通过训练学习一个函数，该函数根据示例输入-输出对将输入映射到输出。...（需要数据标注，输入->输出） 在这种类型中，机器学习算法是在标记数据上训练的。尽管这种方法需要准确地标记数据，但在适当的情况下使用监督学习是非常有效的。 开始时，系统接收输入数据和输出数据。...例如识别照片中的汽车类型，鉴别垃圾邮件，检测表情，人脸识别等等。 分类的三种主要类型是： a)二元分类 Binary Classification 它是分类的过程或任务，其中将给定的数据分为两类。...c)多标签分类 Multi-Label Classification 多标签分类是指那些具有两个或多个类标签的分类任务，其中每个示例可以预测一个或多个类标签。...常用算法： K-Means(K均值) DBSCAN 使用高斯混合模型（GMM） B.关联 关联规则学习是一种无监督学习技术，它在大型数据中检查一个数据项对另一个数据项的依赖性 ，它试图在数据集的变量之间找到一些有趣的关系或关联
由于目前所构建的模型都是非常复杂的，从而难以去解释其中的结果，因此就提出了一个预测解释框架——SHAP。 SHAP的优势每种模型的行为和预测结果需要不同的解释方法。...此外，线性回归和其他加性模型可以通过展示每个输入变量的边际效应来进行解释，其中“边际效应”指的是在其他变量保持不变的情况下，一个变量改变一个单位对模型所造成的平均影响。...通过SHAP框架，研究者可以解释每个输入特征是如何影响模型输出的，从而使得通常被视为黑箱的模型变得更加透明和可解释。...SHAP值是通过考虑所有特征组合的边际贡献来计算的，即考虑在有或没有某个特征的情况下，对模型预测输出的影响。...）：展示从基线值到最终预测值的累积贡献。
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