原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
局部敏感哈希示意图(from: Piotr Indyk) LSH的基本思想是:将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换(projection)后,这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大,而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说,如果我们对原始数据进行一些hash映射后,我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内,具有相同的桶号。对原始数据集合中所有的数据都进行hash映射后,我们就得到了一个hash table,这些原始数据集被分散到了hash table的桶内,每个桶会落入一些原始数据,属于同一个桶内的数据就有很大可能是相邻的,当然也存在不相邻的数据被hash到了同一个桶内。因此,如果我们能够找到这样一些hash functions,使得经过它们的哈希映射变换后,原始空间中相邻的数据落入相同的桶内的话,那么我们在该数据集合中进行近邻查找就变得容易了,我们只需要将查询数据进行哈希映射得到其桶号,然后取出该桶号对应桶内的所有数据,再进行线性匹配即可查找到与查询数据相邻的数据。换句话说,我们通过hash function映射变换操作,将原始数据集合分成了多个子集合,而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小,因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题,显然计算量下降了很多。 那具有怎样特点的hash functions才能够使得原本相邻的两个数据点经过hash变换后会落入相同的桶内?这些hash function需要满足以下两个条件: 1)如果d(x,y) ≤ d1, 则h(x) = h(y)的概率至少为p1; 2)如果d(x,y) ≥ d2, 则h(x) = h(y)的概率至多为p2; 其中d(x,y)表示x和y之间的距离,d1 < d2, h(x)和h(y)分别表示对x和y进行hash变换。 满足以上两个条件的hash functions称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive。而通过一个或多个(d1,d2,p1,p2)-sensitive的hash function对原始数据集合进行hashing生成一个或多个hash table的过程称为Locality-sensitive Hashing。 使用LSH进行对海量数据建立索引(Hash table)并通过索引来进行近似最近邻查找的过程如下: 1. 离线建立索引 (1)选取满足(d1,d2,p1,p2)-sensitive的LSH hash functions; (2)根据对查找结果的准确率(即相邻的数据被查找到的概率)确定hash table的个数L,每个table内的hash functions的个数K,以及跟LSH hash function自身有关的参数; (3)将所有数据经过LSH hash function哈希到相应的桶内,构成了一个或多个hash table; 2. 在线查找 (1)将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号; (2)将桶号中对应的数据取出;(为了保证查找速度,通常只需要取出前2L个数据即可); (3)计算查询数据与这2L个数据之间的相似度或距离,返回最近邻的数据; LSH在线查找时间由两个部分组成: (1)通过LSH hash functions计算hash值(桶号)的时间;(2)将查询数据与桶内的数据进行比较计算的时间。因此,LSH的查找时间至少是一个sublinear时间。为什么是“至少”?因为我们可以通过对桶内的属于建立索引来加快匹配速度,这时第(2)部分的耗时就从O(N)变成了O(logN)或O(1)(取决于采用的索引方法)。 LSH为我们提供了一种在海量的高维数据集中查找与查询数据点(query data point)近似最相邻的某个或某些数据点。需要注意的是,LSH并不能保证一定能够查找到与query data point最相邻的数据,而是减少需要匹配的数据点个数的同时保证查找到最近邻的数据点的概率很大。 二、LSH的应用 LSH的应用场景很多,凡是需要进行大量数据之间的相似度(或距离)计算的地方都可以使用LSH来加快查找匹配速度,下面列举一些应用: (1)查找网络上的重复网页 互联网上由于各式各样的原因(例如转载、抄袭等)会存在很多重复的网页,因此为了提高搜索引擎的检索质量或避免重复建立索引,需要查找出重复的网页,以便进行一些处理。其大致的过程如下:将互联网的文档用一个集合或词袋向量来表征,然后通过一些hash运算来判断两篇文档之间的相似度,常用的有minhash+LSH、simhash。 (2)查找相似新闻网页或文章 与查找重复网页类似,可以通过hash的方法来判断两篇新闻网页或文章是否相
特征选择能够改善你的机器学习模型。在这个系列中,我简单介绍你需要了解的特征选择的全部内容。本文为第一部分,我将讨论为什么特征选择很重要,以及为什么它实际上是一个非常难以解决的问题。我将详细介绍一些用于解决当前特征选择的不同方法。 我们为什么要关心特征选择? 特征工程对模型质量的影响通常比模型类型或其参数对模型质量的影响更大。而特征选择对于特征工程来说是关键部分,更不用说正在执行隐式特征空间转换的核函数和隐藏层了。在支持向量机(SVM)和深度学习的时代,特征选择仍然具有相关性。 首先,我们可以愚弄最复杂的模型
来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/267375732
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
豆花寄语:学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
简介 Over子句在SQLServer 2005中回归,并且在2012中得到了扩展。这个功能主要结合窗口函数来使用;也可以在序列函数“NEXT VALUE FOR”使用。OVER子句确定哪些来自查询的列被应用到函数中,在函数中这些列被如何排序,并且何时重启函数计算。由于篇幅限制,本篇仅仅就OVER子句讨论,不再深入各种函数了(提供几个2014中新增的函数)。 语法: <function> OVER ( [PARTITION BY clause]
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
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第二部分:使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克:从R开始数据挖掘(一)中,我们介绍了R中有关导入数据的知识。我们仅用目标变量作为预测变量,现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。 这场灾难中,“妇女和儿童优先”是为人熟知的,所以我们首先看看性别变量和年龄变量,观察一下它们能够导致生存结果的不同。我们首先看一下乘客的性别。将数据载入R后,看一下这个变量的摘要: > summary(train$Sex) female male 314 577 船上的大部分
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍,最后给出一些参考文献和开源实现代码。
Transformer自诞生以来就席卷了NLP领域,因为它具有对序列中复杂依赖关系进行建模的优越能力。尽管基于Transformer的预训练语言模型(PLM)在几乎所有NLP任务中都取得了巨大成功,但它们都有预设的长度限制,因此很难将这种成功扩展到见过数据以外的更长的序列,即长度外推问题。为了增强Transformer的长度外推,人们提出了大量的可外推的位置编码。
特征工程对于模型的执行非常重要,即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上,特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力,您对数据的了解程度可以带来不同。
本文介绍的是 CVPR 2020 论文《Adaptive Hierarchical Down-Sampling for Point Cloud Classification》,作者来自华为诺亚方舟实验室认知车联网项目加研团队。
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据,以便用于建立预测模型。
构建词库是离线操作,主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息,建立当前数据集的词库,然后基于词库,对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施,一般情况仅执行一次,是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
来源:otoro 编译:weakish 编者按:Google Brain机器学习开发者hardmu使用TensorFlow,基于CPPN网络生成了许多有趣的高分辨率抽象艺术图片。一起来看看他是怎么做的吧。 📷 钻石恒久远 本文尝试使用TensorFlow探索复合模式生成网络(Compositional pattern-producing networks)。相关代码放在github上。乍看起来,用TensorFlow实现CPPN是高射炮打蚊子,因为用numpy就可以实现CPPN。不过,用TensorFlow
[]中括号里面的可以是逻辑值判断,可以是具体的值(即下标),可以是函数,可以是向量
模糊数学是以前较为有争议的一个领域,因为和数学的严谨性统计规律性相悖,但是由于现实中模糊现象较多,使得它在短暂的时间内就迅速发展起来了,现在在社会众多领域都有渗透,可以称为是一次变革。所谓模糊是指处于中间过渡状态的不分明性和辩证性,区别于随机,随机是指一个事件要么发生要么不发生(取决于发生的可能性),比如硬币就只有正反两个可能,基本事件总数总是一定的,而模糊则不一样,比如形容一个人很高,那多高算高?如果他1.8我们就说他比较高,这里的比较高是一个模糊概念,很难用确定性的数学描述,类似的还有老年人与年轻人的划分、污染严重与不严重的界限等,这些都是模糊概念。
特征降维一般有两类方法:特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征;而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。
里面对 BGD,SGD,MBGD,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam 进行了比较, 今天对其中的 mini-batch 梯度下降 作进一步详解。
哈哈,迟来的源码,我把它放到GitHub上了:包含详细注释的树模型源码;包括决策树和随机森林,欢迎取用,欢迎讨论,欢迎star;
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今年自己做了不少业余的 LLM demo/PoC 级的应用,前前后后使用了几种向量数据库(Vector Database),包括尚不能称之为向量数据库的 FAISS,玩票性质的 redisearch 和 pgvector,闭源的 SAAS 服务 pinecone,以及使用 Rust 构建的 qdrant 和 lancedb。这些向量数据库各有千秋,支持的索引技术不尽相同,但它们都试图解决传统数据库或者搜索引擎在搜索高维度信息时的力不从心的问题。
随着信息过载的增加,我们不可能通过观看海量的内容来获取我们想要的项目。推荐系统可以来拯救我们。推荐系统是一种模型,通过向用户展示他们可能感兴趣的内容,帮助他们探索音乐和新闻等新内容。
聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表,在数据分析、模式识别的很多实际问题 中得到了应用。在本文中,SIGAI 将为大家深入浅出的介绍聚类问题的定义以及各种典型的 聚类算法,帮助大家建立对聚类算法最直观、本质的概念。
人类学习就是从经验中获得知识和技能,人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验,然后再对经验进行梳理、分析和研究,最后形成知识和技能。
可以通过分号; 连接不同的代码(如赋值加输出,赋值加输出还可以靠将赋值代码加上圆括号)
选自medium 机器之心编译 机器之心编辑部 Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型,其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的
聚类是典型的无监督学习问题,其目标是将样本集划分成多个类,保证同一类的样本之间尽量相似,不同类的样本之间尽量不同,这些类称为簇(cluster)。与有监督的分类算法不同,聚类算法没有训练过程,直接完成对一组样本的划分。
如果我们有一个求集合的所有子集(包括集合自身)的需求,即有一个集合s,包括两个元素 <a,b>,则其所有的子集为<a,ab,b>.
Facebook AI又出新作,在神经网络中加入一个结构化存储器层,极大扩充了网络容量和参数数量,性能提升明显,但计算成本基本保持不变,尤其适合NLP任务。
决策树是一种基于树形结构的分类模型,它通过对数据属性的逐步划分,将数据集分成多个小的决策单元。每个小的决策单元都对应着一个叶节点,在该节点上进行分类决策。决策树的核心是如何选择最优的分割属性。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
SLAM的全称——Simultaneous Localization and Mapping(同时定位与地图的构建)。它有三层含义,第一是进行机器人的姿态估计,第二是构建地图,第三是同时进行这两个事情。SLAM是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题,机器人构建地图的时候需要知道自己目前所在的位置(定位),同时在定位到自己的位置之后要进行下一步——走,需要看周围的地图。
图由两个部分组成,一是点node,二是边edge。 图的表示方法由邻接表法和邻接矩阵法。当然还有其他的方式。 如下所示,有一无向图,其邻接表和邻接矩阵示意图为:
文件名$列名 = c()赋值修改后的向量($提取的是一个全新的列名,之前不存在的)
Glassdoor利用庞大的就业数据和员工反馈信息,统计了美国25个最佳职位排行榜,其中,数据科学家排名第一。这个工作的重要性可见一斑。毫无疑问,数据科学家所做的事情是不断变化和发展的。随着机器学习的普遍应用,数据科学家们将继续在创新和技术进步浪潮中独领风骚。
随着互联网的不断发展,产生了各种各样的海量数据,比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据,这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量,然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索,如何对非结构化的向量数据进行高效检索即为向量检索技术的核心问题。
今天为大家介绍的是来自Connor W. Coley团队的一篇解决图神经网络中分子手性问题的论文。如果分子具有立体化学-一种空间结构特征,即使它们的图连接性相同,也可能表现出不同的物理和生物特性。然而,现代用于从分子结构中学习结构-性质关系的神经网络架构将分子视为图结构数据,无法处理分子的这种立体性。在这里,作者开发了两种自定义聚合函数,用于消息传递神经网络来学习具有四面体手性的分子的性质,这是一种常见的立体化学形式。
在当今数据驱动的世界中,有效地检索和利用信息是一项关键挑战。在数据库、搜索引擎和众多应用程序中,寻找相似数据是一项基本操作。传统数据库中,基于固定数值标准的相似项搜索相对直接,通过查询语言即可实现,如查找特定工资范围内的员工。然而,当面临更复杂的问题,如“库存中哪些商品与用户搜索项相似?”时,挑战便出现了。用户搜索词可能含糊且多变,如“鞋子”、“黑色鞋子”或“Nike AF-1 LV8”。
决策树是最简单的机器学习算法,它易于实现,可解释性强,完全符合人类的直观思维,有着广泛的应用。决策树到底是什么?简单地讲,决策树是一棵二叉或多叉树(如果你对树的概念都不清楚,请先去学习数据结构课程),它对数据的属性进行判断,得到分类或回归结果。预测时,在树的内部节点处用某一属性值(特征向量的某一分量)进行判断,根据判断结果决定进入哪个分支节点,直到到达叶子节点处,得到分类或回归结果。这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法,决策树的这些规则通过训练得到,而不是人工制定的。
在协同过滤推荐算法总结中,我们讲到了用图模型做协同过滤的方法,包括SimRank系列算法和马尔科夫链系列算法。现在我们就对SimRank算法在推荐系统的应用做一个总结。
周末在家无聊闲逛github,发现一个很有趣的开源项目,作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程,逻辑清晰、生动形象。同时,作者也对几张图进行了详细的讲解,学习之后,收获很多,于是将其翻译下来,和大家一起学习。
逻辑向量(若想要把true和false写全,输入逻辑字符时就必须全部大写”TRUE”,”FALSE”):
我们人类是一种贪婪的动物,如果给您一个容量一定的背包和一些大小不一的物品,裝到背包里面的物品就归您,遇到这种好事大家一定不会错过,用力塞不一定是最好的办法,用脑子才行,下面就教您如何解决这样的问题,以获得更多的奖品。
局部敏感哈希(LSH)技术是快速近似最近邻(ANN)搜索中的一个关键方法,广泛应用于实现高效且准确的相似性搜索。这项技术对于许多全球知名的大型科技公司来说是不可或缺的,包括谷歌、Netflix、亚马逊、Spotify和Uber等。
向量在数学中是一个可以表示多个维度或特性的对象。在我们日常生活中,也可以用来描述一个物体的多个属性。
文本分类大致有两种方法:一种是基于训练集的文本分类方法;另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者,训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域,而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。
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