主成分分析(PCA)是一种降维算法,通常用于高维数据降维减少计算量以及数据的降维可视化。在本文中,我将从机器学习的角度来探讨主成分分析的基本思想。本次只涉及简单的PCA,不包括PCA的变体,如概率PCA和内核PCA。
文章背景:用户窗体是Excel中的UserForm对象。在使用UserForm时,曾经目前遇到过两个问题。
变分自编码器(VAE)是当下最流行的生成模型系列之一,它可以被用来刻画数据的分布。经典的期望最大化(EM)算法旨在学习具有隐变量的模型。本质上,VAE 和 EM 都会迭代式地优化证据下界(ELBO),从而最大化观测数据的似然。本文旨在为 VAE 和 EM 提供一种统一的视角,让具有机器学习应用经验但缺乏统计学背景的读者最快地理解 EM 和 VAE。 论文链接(已收录于AI open):https://www.aminer.cn/pub/6180f4ee6750f8536d09ba5b 1 引言 我们往往
主动推理是一种建模生物和人工智能代理行为的概率框架,源于最小化自由能的原则。近年来,该框架已成功应用于多种旨在最大化奖励的情境中,提供了与替代方法相媲美甚至有时更好的性能。在本文中,我们通过展示主动推理代理如何以及何时执行最大化奖励的最优操作,澄清了奖励最大化与主动推理之间的联系。确切地说,我们展示了在何种条件下主动推理产生贝尔曼方程的最优解,该方程是模型驱动的强化学习和控制的几种方法的基础。在部分观察到的马尔可夫决策过程中,标准的主动推理方案可以产生规划时域为1时的贝尔曼最优操作,但不能超越。相反,最近开发的递归主动推理方案(精细推理)可以在任何有限的时间范围内产生贝尔曼最优操作。我们通过讨论主动推理与强化学习之间更广泛的关系,补充了这一分析。
Dear,大家好,我是“前端小鑫同学”,😇长期从事前端开发,安卓开发,热衷技术,在编程路上越走越远~ Electron是一个使用 JavaScript、HTML 和 CSS 构建桌面应用程序的框架。 嵌入 Chromium 和 Node.js 到 二进制的 Electron 允许您保持一个 JavaScript 代码代码库并创建 在Windows上运行的跨平台应用 macOS和Linux——不需要本地开发 经验。 背景说明: 窗口指的就是我们在电脑端经常使用的软件时候显示Logo,标题和操作最小化,最大化
是一个非常复杂的分布,那么使用这种方式难以获得一个比较理想的模型。这种强制性的约束会带来各种限制,而我们则是希望
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
来源:DeepHub IMBA本文约2000字,建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法,用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪,统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候,假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代,正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代,随着计算能力的提高,数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布,核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多,我们就
这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法。
生成对抗网络(GAN)通过两个无监督神经网络学习建模数据分布,这两个神经网络互相拉锯,每一个都试图最小化对方试图最大化的目标函数。最近 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 在一篇综述论文中,将 GAN 这一博弈策略与应用无监督极小极大博弈的早期神经网络关联起来。而这篇论文中提到的早期神经网络 Adversarial Curiosity、PM 模型均出自 Jürgen Schmidhuber。
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是大多数 AI 从业者比较熟悉的概念。它是一种在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例,每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个,SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型,使其成为非概率二元线性分类器。SVM 模型将实例表示为空间中的点,这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后,将新的实例映射到同一空间,并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
计算机在表示多结果的分类时,使用One-Hot编码是比较常见的处理方式。即每个对象都有对应的列。
支持向量机作为机器学习中最为难于理解的算法,小编将以三篇的篇幅去讲解小编自己理解的SVM算法。主要包括:初识支持向量机原理、SVM如何解决线性不可分、SVM实践举例;当然网络上也会有很多关于SVM这一经典算法的资料,大家可参见参考文献,与我们及时交流,共同学习~ 用一句话说明SVM的原理,即通过特征空间中的最大间隔去找出该空间的分类超平面;其中最大间隔就可以用支持向量来求得。 引入支持向量机之前,先要说明最简单的线性分类器:感知机;一个线性分类器,感知机的学习目标就是要在 n 维的数据空间中找到一个分类超平
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 电脑上的快捷键有很多,那么你知道怎么才能快速最小化窗口吗?下面由学习啦小编为你整理了电脑按哪个键可以使窗口最小化的相关方法,希望对你有帮助! 电脑最小化窗口的
2020这个充满变化的不平凡的一年过去了,孕育着希望和机遇的2021即将到来,在此祝愿所有朋友幸福美满,蒸蒸日上,心想事成,欢喜如意,新年快乐!
在上一次的介绍中,我们稍微了解到了关于support vector machine 的一些入门知识。今天,我们将真正进入支持向量机的算法之中,大体的框架如下: 1、最大间隔分类器 2、线性可分的情况(详细) 3、原始问题到对偶问题的转化 4、序列最小最优化算法 1、最大间隔分类器 函数间隔和几何间隔相差一个∥w∥ 的缩放因子(感觉忘记的可以看一下上一篇文章)。按照前面的分析,对一个数据点进行分类,当它的间隔越大的候,分类正确的把握越大。对于一个包含n 个点的数据集,我们可以很自然地定义它的间
这就是我们出的新方法:批量核范数最大化(Batch Nuclear-norm Maximization)。
通过以上的管理动作,团队通常都能正常运转起来:输入目标->目标对齐->项目/团队管理->目标达成。但是对于管理者主要的工作内容其实还是执行,并没有深入参与目标的制定与输出。
在WPF开发中经常用到Window和Page两种界面,标准窗体分两个部分:非客户区和客户区。
原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/52598085
BrowserWindow模块是用于创建和管理图形用户界面的窗口。它提供了一种在桌面应用程序中创建原生窗口的方式,类似于浏览器中的窗口。
生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域,尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入,这种强大生成策略出现了,许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用,我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE[3](这两个应用都是使用扩散模型开发的,这是生成模型的最新范式。然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)
来源:DeepHub IMBA 本文约2300字,建议阅读5分钟 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。 生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域,尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入,这种强大生成策略出现了,许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用,我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE[3](这两个应用都是使用扩散模型开发的,这是生成模型的最新范式。然而但是GAN今天仍
推荐系统对于应对信息过载挑战至关重要,它们根据用户的个人偏好提供定制化推荐。近年来深度学习技术极大地推动了推荐系统的发展,提升了对用户行为和偏好的洞察力。
作者:tobynzhang 腾讯PCG算法工程师 |导语 关于各类损失函数的由来,很多地方,如简书、知乎都有相关文章。但是很少看到统一成一个体系的阐述,基本都是对一些公式的讲解。实际上这一系列的损失函数都是有一整套数学体系的,可以互相推导互相转化的。作者特地做了一些整理,水平有限,方便读者查阅。水平有限,大佬勿喷,感激不尽~ 一、概述 各类有监督算法的本质其实都是在于:用样本观察值去估计随机事件的实际分布。举个例子,推荐算法,其实就是使用观察到的用户行为,如点击行为,去估计用户点击这个随机事件的实际
TLDR: 本文全面综述了自监督学习(SSL)在推荐系统中的应用,深入分析了逾170篇论文。提出了一个涵盖九大推荐场景的自监督分类体系,详细探讨了对比学习、生成学习和对抗学习三种SSL范式,并在文中讨论了未来研究方向。
在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别,当然,嘿嘿,初学者的你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢?那么今天咱们就把这样的问题解决了!
支持向量机是1992年由Bell实验室的vladimir Vapnik和他的同事首次提出的。然而,许多人并不知道支持向量机的基础知识早在20世纪60年代他在莫斯科大学的博士论文中就已经开发出来了。几十年来,SVM一直受到很多人的青睐,因为它使用更少的计算资源,同时允许数据科学家获得显著的准确性。更不用说它同时解决了分类和回归问题。
方法有两个参数:第一个参数lpCmdLine为路径+程序、第二个参数nCmdShow为展示方式。
GAN的思想就是:这是一个两人的零和博弈游戏,博弈双方的利益之和是一个常数,比如两个人掰手腕,假设总的空间是一定的,你的力气大一点,那你就得到的空间多一点,相应的我的空间就少一点,相反我力气大我就得到的多一点,但有一点是确定的就是,我两的总空间是一定的,这就是二人博弈,但是呢总利益是一定的。
Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记。 1.Generation 什么是生成(generation)?就是模型通过学习一些数据,然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片,然后自己来产生动物的图片,这就是生成。 以前就有很多可以用来生成的技术了,比如 auto-encoder(自编码器),结构如
窗口最小化的快捷键是“windows+M”,全屏化的快捷键是“F11”。 具体操作步骤如下:
在现代生活中,电脑已经普及到方方面面。无论是休闲娱乐,还是上班办公,它都陪在我们身边,成为我们生活中不可分割的一部分。
我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场,并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。
No.16期 平面图直径 小可:好的,关于图的基本内容我听懂了。 Mr. 王:很好,图能够对很多现实问题进行数学抽象,方便通过计算机的手段进行抽象。而平面图指的就是可以铺在平面上的图,且这个图铺在平面上时仅能在顶点处相交,边与边之间不能相交。我们要求出平面图的直径。 小可:图的直径,就是图中最远的两个点间的最短距离吧。 Mr. 王:是的。在这个问题中,我们已知的是任意两点间的最短路径,要求的是图的直径。你来说说这个问题的输入输出,再来分析一下问题的输入规模。 小可: 输入:有m个顶点的平面图,任意两点之间
选自arXiv 机器之心编译 参与:Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而,在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下,所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题,近期一系列损失函数被提出来,如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想: 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。朴素贝叶斯属于生成式模型,即先对联合分布P(x,c)建模,然后再由此获得后验概率P(c|x),朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。
生成式对抗网络(GANs)是深度学习中最热门的话题之一。 生成式对抗网络是一类用于无监督学习算法的人工算法,由两个神经网络组成的系统实现:
全局优化与局部优化的理念完全不同(全局优化求解器通常被称为随机求解器,试图避免局部最优点)。
目前网上有好多关于electron相关的文章,但是本人在开发的时候发现,网上大部分文章可以说是千篇一律,没有真正的痛点解析啥的很无语 ,好多的问题都需要自己去找、去试,这无异于加大了开发成本与学习成本,所以本篇博客会从electron 的api 到 electron +vue 组合式开发到 打包 及开发过程中遇见的问题分门别类的进行说明, 当然在最后的文末我会将我写的 electron + vue全家桶的git开源项目附上,需要的话就去git 吧
最近用python的wx模块写了一些窗口,其中wx.Frame是一个最重要的窗口框架,上网上查找了一些材料,其常用的属性用法如下:
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若 函数调用成功,则返回值大于31。若 函数调用失败,则返回值为下列之一:
这是一个全新的系列--隔三岔五聊算法。这个系列充满不确定性,什么时间更新全靠自己的心情,今天的文章也有能是最后一篇,内容方面会用通俗易懂的方式聊一下自己学过的算法。
如果需要去掉最大化和最小化按钮,只需要设置 MinimizeBox 或 MaximizeBox 为 false 请看下面代码
最近一直学习electron25集成vite4.x技术开发跨端应用。就搭建了一个electron-chatgpt聊天EXE程序。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识,其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。
机器之心原创 作者:蒋思源 本文是机器之心第二个 GitHub 实现项目,上一个 GitHub 实现项目为从头开始构建卷积神经网络。在本文中,我们将从原论文出发,借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释,完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分,第一部分描述 GAN 的直观概念,第二部分描述概念与优化的形式化表达,第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析,最后我们将实现前面的理论分析。 GitHub项目地址:https://github.com/jiq
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