道法自然,久藏玄冥:神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景,也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍,其要点如下: 思维过程是神经元的连接活动过程,由大量突触相互动态联系着的众
自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。此后,伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展,自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。
先固定当前的正态分布不变,获取每个点由每个数据点生成的概率。然后固定改生成概率不变,根据数据点和生成概率,获取更佳的正态分布,如此循环反复,直至参数收敛。得到合理的一组正态分布。
想比于监督学习,非监督学习的输入数据没有标签信息,需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法:数据聚类和特征变量关联。其中,聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割,而特征变量关联则是利用各种相关性分析来找到变量之间的关系。
在前文中,我们提到了基线估计的背景,标准定义,以及目前常用的手段[1]。从本文开始,我们将针对前文提到的手段,详细论述具体的算法如何应用到生产环境中。
最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络(SOM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
_自组织_映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
自组织映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
主成分分析(PCA)是一种统计算法,用于将一组可能相关的变量转换为一组称为主成分的变量的不相关线性重组。简而言之,主要组成部分,ÿ,是我们数据集中变量的线性组合, X,那里的权重, ËĴŤ是从我们的数据集的协方差或相关矩阵 的特征向量导出的。
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型、时间序列模型,GM(1,1)模型,可是自己在结合实际的工作内容,发现这几种模型预测的精度不是很高,于是再在网上进行搜索,发现神经网络模型可以来预测,并且有很多是结合时间序列或者SVM(支持向量机)等组合模型来进行预测,本文结合实际数据,选取了常用的BP神经网络算法,其算法原理,因网上一大堆,所以在此不必一一展示,并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文,运用matlab 2016a,给出了下面的代码,并最终进行了预测
clear; clc; TestSamNum = 20; % 学习样本数量 ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量 HiddenUnitNum=8; % 隐含层 InDim = 3; % 输入层 OutDim = 2; % 输出层 % 原始数据 % 人数(单位:万人) sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ... 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]; % 机动车数(单位:万辆) sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6... 2.7 2.85 2.95 3.1]; % 公路面积(单位:万平方公里) sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79]; % 公路客运量(单位:万人) glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ... 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462]; % 公路货运量(单位:万吨) glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ... 13320 16762 18673 20724 20803 21804]; p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵 t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵 [SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对(输入和输出)初始化 SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值 B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值 W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值 ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); for i = 1 : MaxEpochs HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出 Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); dW2 = Delta2 * HiddenOut'; dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); dW1 = Delta1 * SamIn'; dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1); % 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W2 = W2 + lr*dW2; B2 = B2 + lr*dB2; % 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W1 = W1 + lr*dW1; B1 = B1 + lr*dB1; end HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输
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机器学习脉络(高清图片微信后台回复:“脉络”获取) 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Lin
高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的,比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
翻译 | SuiSui 最近,Mybridge对250个Python开源项目进行了排名,从中精选出了Top 10。这些开源项目平均star为1128,内容包括Python新利器Pipenv, 自组织映射神经网络(SOM),bpf converter,Chatistics,区块链等。 Top 1:Pipenv [V 9.0] [8622 stars on Github]. 由Kenneth Reitz提供 Python.org官方推荐的的Python包管理工具,旨在将所有包管理工具(如bundler,co
人工智能之机器学习体系汇总 此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系,理清机器学习脉络。 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Linear regression Logistic回归 Logistic regression 多项Logistic回归 Multinomial logistic regression 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes classifier 感知 Perceptron
Simon Haykin 于1953年获得英国伯明翰大学博士学位,目前为加拿大McMaster大学电子与计算机工程系教授、通信研究实验室主任。他是国际电子电气工程界的著名学者,曾获得IEEE McNaughton金奖。他是加拿大皇家学会院士、IEEE会士,在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰,著有多部标准教材。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 监督学习 Supervised learning 人工神经网络 Artificial neural network 自动编码器 Autoencoder 反向传播 Backpropagation 玻尔兹曼机 Boltzmann machine 卷积神经网络 Convolutional neural network Hopfield网络 Hopfield network 多层感知器 Mul
高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的,比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
自组织映射 (SOM)是一种工具,通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式,在高维结构中显示有意义的模式 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
深度学习是机器学习的子集,它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的,是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息,供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构,机器可以通过自身的数据处理进行学习。
不管芯片数据还是测序数据,得到的差异表达基因DEGs都是独立的基因,如果直接对这些基因分析叫单基因分析,这种分析会有很多弊端,比如:
参加完2017CCAI,听完各位专家的演讲后受益匪浅。立志写“人工智能之机器学习”系列,此为开篇,主要梳理了机器学习方法体系,人工智能相关趋势,Python与机器学习,以及结尾的一点感恩。 Githu
下图展示了传统机器学习算法与深度学习技术在数据量方面的性能比较。从图表中可以明显看出,随着数据量的增加,深度学习算法的性能也随之提升。
根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 1.监督式学习:
学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样
根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方法。爱吧机器人网认为,将算法按照学习方法分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时
根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习领域,有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类是一个不错的想法,这样可以让人们
本文主要介绍了人工智能之机器学习算法体系,包括监督学习、非监督学习、强化学习等,以及使用Python进行机器学习的实践。同时,本文还介绍了一些人工智能相关的趋势,如深度学习、AI战胜人类等。最后,作者表达了自己对人工智能的感想,认为人工智能虽然已经取得了很多成就,但仍然有很大的发展空间。
1.竞争神经网络函数 1.1创建函数 1.1.1 newc函数 newc函数用于创建一个竞争层,这是一个旧版本的函数,现在用competlayer函数代替。函数调用格式: net = newc(range,class,klr,clr); 其中,class是数据类别个数,也是竞争层神经元的个数;klr和clr分贝是网络的权值学习速率和阈值学习速率。竞争型网络在训练时不需要目标输出,网络通过对数据分布特性的学习,自动地将数据划分为制定类别数。 返回参数net是一个新的竞争层。该网络采用negdist作为权值函数
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按
来源: IT经理网 链接:www.ctocio.com/hotnews/15919.html 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习
作者|王萌 转自|IT经理网 (www.ctocio.com) 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。
SOM网络有两层,分别是InputLayer和OutputLayer。InputLayer与OutputLayer通过权值相连,InputLayer即输入层,其输入一般为高维度向量。OutputLayer的神经元一般放置在二维网格中,输出层近邻的神经元也通过权值连接。如下图所示,红色小圆表示输入向量,通过射线(权值)投射到X-Y的平面网格上。
导读:人类文明已迈入大数据时代,得“数据”者得天下,而数据处理技术是必不可少的,那么说到大数据分析中的应用,最常用的经典算法之一就是聚类法,这是数据挖掘采用的起步技术,也是数据挖掘入门的一项关键技术。
摘要:机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 【编者按】机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。本文来自IT经理网。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机
【编者按】机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。本文来自IT经理网。 以下为原文: 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结
(本文转自网上,具体出处忘了是哪里的,好像是上海一位女士在网上的博文,此处转载,用以备查,请原作者见谅) 聚类算法总结: --------------------------------------------------------- 聚类算法的种类: 基于划分聚类算法(partition clustering)
生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是最近两年十分热门的一种无监督学习算法。生成对抗网络(GAN)由两个重要部分构成:生成器和判别器。
在提设备故障预测之前,我们先来说说设备健康预测,因为设备故障预测是PHM(故障预测与健康管理)的组成部分。设备健康预测是指根据系统现在或历史性能状态预测性地诊断部件或系统完成其功能的状态(未来的健康状态),包括确定部件或系统的剩余寿命或正常工作的时间长度;其中剩余寿命研究可分为两种:一种是估计或预测平均剩余寿命,另一种是计算剩余寿命的概率分布。
https://haifengl.github.io/ https://github.com/haifengl/smile
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告,包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法,该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
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