本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法,如组lasso套索、组MCP和组SCAD,以及双级选择方法,如组指数lasso、组MCP
【导读】大家好,我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农!随着大数据的快速发展,以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注,并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用,其中贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展,成为非常重要的一类机器学习方法。
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)在给定的模型上执行正则化和变量选择
https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/2020/6133-Paper.pdf
所谓贝叶斯神经网络,简单来说便是将一般神经网络中的权重和偏置由确定的数值变为一个分布。
编辑部翻译组 编译:西西、wally 作者:Thomas Wiecki 今天,我们将使用Lasagne构建一个更有趣的模型,这是一个灵活的Theano图书馆,用于构建各种类型的神经网络。你可能知道,PyMC3还使用了Theano,因此在Lasagne中建立了人工神经网络(ANN),将贝叶斯先验放在参数上,然后在PyMC3中使用变分推理(ADVI)来估计模型。 由于Lasagne的优秀表现,我们可以轻松地建立一个具有最大汇集层的分层贝叶斯卷积ANN,在MNIST上实现98%的准确性。 数据集:MNIS
感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树 是简单的分类方法,具有模型直观、方法简单、实现容易等特点
【新智元导读】DeepMind 研究人员今天在 arXiv 上传他们的新作《贝叶斯 RNN》。据介绍,论文有四大贡献,其中一种技术不仅适用于 RNN,任何贝叶斯网络都有效。作者还写道,“我们在两项经过
1、过拟合的解决方式有哪些,l1和l2正则化都有哪些不同,各自有什么优缺点(爱奇艺) 2、L1和L2正则化来避免过拟合是大家都知道的事情,而且我们都知道L1正则化可以得到稀疏解,L2正则化可以得到平滑解,这是为什么呢? 3、L1和L2有什么区别,从数学角度解释L2为什么能提升模型的泛化能力。(美团) 4、L1和L2的区别,以及各自的使用场景(头条)
SIGAI飞跃计划第一期已经进行4周了,在这4周的学习中,同学们提出了不少好问题。在这里,我们将每周直播答疑的问题进行筛选和整理,写成今天的公众号文章,供大家参考。相信会对大家的学习和实践有所帮助!
1、过拟合的解决方式有哪些,l1和l2正则化都有哪些不同,各自有什么优缺点(爱奇艺)
深层神经网络参数调优(一)——方差、偏差与正则化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 现在来到ng【深层神经网络参数调优】专题的学习,这部分主要是对深度学习过程中,需要涉及到的参数、超参数的调优的方法与技巧。 二、样本集的使用 1、三个集 在深度学习中,为了检验算法的效果,通常会设置训练集、验证集和测试集。 训练集用来训练分类器,得到最低代价函数情况下,各层网络对应的w、b。 验证集用来调试的,目的是为了获得最优的超参数,如学习速率α、正则化因子λ等。 测试集用来验证训练集得到的结果,确认错
监督学习可以认为是学习一个模型,使它能对给定的输入预测相应的输出。监督学习包括分类、标注、回归。本篇主要考虑前两者的学习方法。
深度神经网络(DNNs)是通过学习示例来学习执行任务,而无需事先了解任务的连接系统。它们可以轻松扩展到数百万个数据点,并且可以通过随机梯度下降进行优化。
尽管深度学习和人工智能已经成为家喻户晓的名词,但推动这场革命的统计学突破却鲜为人知。
今天我会用略微不同的方法拟合之前的算法。从概率角度进行处理,通过数据本身进行正则化,估计预测的确定性,使用较少的数据,将概率依赖引入到模型中。这里主要讲概况,我会更注重于应用问题,而不会特别深入的讲解贝叶斯模型或变分推断技术或数学细节问题。你可以在这里找到代码。
启动jupyter notebook,使用新增的pytorch环境新建ipynb文件,为了检查环境配置是否合理,输入import torch以及torch.cuda.is_available() ,若返回TRUE则说明研究环境配置正确,若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功,但研究运行是在CPU进行的,结果如下:
机器学习算法的分类是棘手的,有几种合理的分类,他们可以分为生成/识别,参数/非参数,监督/无监督等。 例如,Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如:1,广义线性模型
作者:黄海安 编辑:栾志勇 PART 01 摘要 引言 正则化是一种有效的防止过拟合、提高模型泛化能力方法,在机器学习和深度学习算法中应用非常广泛,本文从机器学习正则化着手,首先阐述了正则化技术的一般作用和概念,然后针对L1和L2范数正则从4个方面深入理解,最后对常用的典型算法应用进行了分析和总结,后续文章将分析深度学习中的正则化技术。 注意:本文有对应的视频讲解,如果对文中哪里不理解的可以观看对应的视频。 视频讲解链接 百度网盘地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/
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机器学习算法的分类是棘手的,有几种合理的分类,他们可以分为生成/识别,参数/非参数,监督/无监督等。 例如,Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如:1,广义线性模型,2,支持向量机,3,最近邻居法,4,决策树,5,神经网络,等等… 但是,从我们的经验来看,这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习,你通常不会想,“今天我要训练一个支持向量机!”相反,你心里通常有一个最终目标,如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中,有一种叫做“没有免费的午餐”的定
大数据文摘作品 编译:修竹、笪洁琼、夏雅薇 作者用了一种新奇的方法来训练神经网络。更新权重的分布而不是顺序更新静态权重,得到了更有趣和可靠的结果。贝叶斯方法给了我们一个机会,使得我们可以不手动添加正则项的情况下对神经网络进行正则化,理解模型的不确定性,并尽可能使用更少的数据得到更好的结果。 Hi!又见面啦。去年我推出了几篇基于神经网络的金融预测教程,我认为有些结果还是蛮有趣的,值得应用在实际交易中。 如果你读过那些教程,你一定会注意到,当你试图在“随机”数据上用一些机器学习模型并且希望找到隐藏模式时,你其实
图 1:一些目前提出的 Dropout方法,以及 2012 到 2019 年间 Dropout 方法的理论进展。
首先写一下为什么会写这个吧,之前在看linUCB的一篇博客的时候,看到了这么一段话:
4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm Python基础:列表/元组/字典/类/文件 Taylor展式的代码实现 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 多元高斯分布 泊松分布、幂律分布 典型图像处理
选自Medium 作者:Alex Honchar 机器之心编译 参与:陈韵竹、李泽南 随着人工智能技术的普及,用机器学习预测市场价格波动的方法最近层出不穷。本文中,Alex Honchar 介绍了利用概率编程和 Pyro 进行价格预测的方法,相较于常规神经网络,新方法对于数据的依赖程度更小,结果更准确。在实验中,作者选择了最近流行的虚拟货币「以太币」作为实例进行价格预测。 去年我曾发表过几篇有关使用神经网络进行金融价格预测的教程,我认为其中有一部分结果至少还挺有意思,并且值得在实际交易中加以应用。如果你阅读
摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习如何建模调参?从简单的模型开始,如何去建立一个模型;如何进行交叉验证;如何调节参数优化等。
选自arXiv.org 机器之心编译 参与:蒋思源、吴攀 深度学习是一种高效的非线性高维数据处理方法,它可以更自然地解释为一种工程或算法,而本论文希望从贝叶斯的角度将深度学习看作是一种广义线性模型的
贝叶斯推断是概率论和统计学机器学习中的重要组成部分。 它是基于由著名统计学家托马斯贝叶斯给出的贝叶斯定理。 在贝叶斯推断中,随着更多证据或信息的出现,假设概率得到更新。
【导读】众所周知,Scikit-learn(以前称为scikits.learn)是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度增强,k-means和DBSCAN,旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。
题目出自阿里天池赛题链接:零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池
【新智元导读】康奈尔大学研究员结合贝叶斯和对抗生成网络,在6大公开基准数据集上实现了半监督学习的最佳性能,同时,这也是迈向终极无监督式学习的一大步。研究提出了一个实用的贝叶斯公式,用GAN来进行无监督学习和半监督式学习。这种新提出的方法,简洁性是其最大的优势——推理是直接进行的、可解释的、稳定的。所有的实验结果的获得,都不需要参数匹配,正则化或者任何的特别(ad-hoc)技巧。 康奈尔大学的 Andrew Gordon Wilson 和 Permutation Venture 的 Yunus Saatch
Dropout 是一类用于神经网络训练或推理的随机化技术,这类技术已经引起了研究者们的广泛兴趣,并且被广泛地应用于神经网络正则化、模型压缩等任务。虽然 Dropout 最初是为密集的神经网络层量身定制的,但是最近的一些进展使得 Dropout 也适用于卷积和循环神经网络层。本文总结了 Dropout 方法的发展历史、应用以及当下的研究热点,还详细介绍了研究者们提出的重要方法。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
在贝叶斯学派中,如果后验分布 与先验概率分布 在相同的概率分布族中,则先验分布和后验分布称为「共轭分布」,而先验分布被称为似然函数的「共轭先验」(Conjugate prior)。
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在机器学习中,过拟合是一个常见的问题,即模型在训练数据上表现很好,但在新数据上表现不佳。为了解决这个问题,正则化技术应运而生。
剪枝是一种帮助神经网络实现规模更小、效率更高的深度学习方法。这是一种模型优化技术,它删除权重张量中不必要的值,从而使得压缩后的神经网络运行速度更快,网络训练过程中的计算成本也有所降低。在将模型部署到手机等边缘设备上时,剪枝的作用更加明显现。
逻辑回归,尽管他的名字包含"回归",却是一个分类而不是回归的线性模型。逻辑回归在文献中也称为 logit 回归,最大熵分类或者对数线性分类器。下面将先介绍一下 sklearn 中逻辑回归的接口:
所谓参数估计,就是已知随机变量服从某个分布规律,但是概率分布函数的有些参数未知,那么可以通过随机变量的采样样本来估计相应参数。
Logistic Regression 是一个非常经典的算法,其中也包含了非常多的细节,曾看到一句话:如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型,可以说 SVM,但千万别说 LR,因为细节真的太多了。
正则化在机器学习中经常出现,但是我们常常知其然不知其所以然,今天将从正则化对模型的限制、正则化与贝叶斯先验的关系和结构风险最小化三个角度出发,谈谈L1、L2范数被使用作正则化项的原因。
线性回归是一种用于建立和预测变量之间线性关系的统计模型。其基本思想是假设自变量(输入)和因变量(输出)之间存在线性关系,通过建立一个线性方程来拟合观测数据,从而进行预测和推断。
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