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流形学习算法分析及比较
对比学习是自监督的一种,现在很火。自监督属于无监督的一种,即没有标记数据,相当于 cluster 聚类来判断物体类别(所以在label少的时候,unsupervised learning可以帮助我们学到data本身的high-level information...
听说你了解深度学习最常用的学习算法:Adam优化算法?-深度学习世界。深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练,这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习,但所...
在AI场景下,我们同样需要定量的数值化指标,来指导我们更好地应用模型对数据进行学习和建模。本文讲解模型评估的一般流程,以及分类评估指标、回归评估指标的计算方式和适用场景。
目录引入一、线性回归 (Linear Regression)二、逻辑回归 (Logistic Regression)三、决策树 (Decision Tree)四、支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM)五、K邻近算法(K-Nearest Neighbors,KNN)六、K-均值...
如何判断强化学习算法是否收敛 1. 策略熵 对于随机性策略(PPO等)可以用策略熵来表示策略是否“确定”。在训练过程中随着策略提升,策略变得越来越确定,此时熵应该是随着逐渐降低的,熵曲线趋于平缓。 2. loss...
在当今世界,算法竞赛作为一种独特的竞技形式,已经吸引了无数爱好者和专业人士的关注。也是作为计算机专业学生必备的技能,掌握好算法技能将来找工作会有很大的帮助。1014算法赛是一次非常好的锻炼机会,把握好这次...
无监督学习算法 尽管有监督的机器学习和深度学习取得了成功,但有一种观点认为无监督的学习具有更大的潜力。 监督学习系统的学习受到其培训的限制; 即,监督学习系统只能学习经过培训的任务。 相比之下,无监督系统...
2019-06-29 10:41:12 ...本篇根据各个公司的机器学习相关岗位面试中问的问题进行总结,后面还会更新面试中考察所占比例。 知识点思维导图 数学基础: 1、微积分 1、SGD,Momentum,Adagard,Adam原...
GBDT是一种迭代的决策树算法,将决策树与集成思想进行了有效的结合。本文讲解GBDT算法的Boosting核心思想、训练过程、优缺点、与随机森林的对比、以及Python代码实现。
机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法 [1]。机器学习(Machine Learning)是人工智能(AI)中很...
基于模型的协同过滤推荐算法,与基于近邻的推荐算法是相对的。它基于样本用户的喜好信息,依托于一些机器学习的模型,通过离线进行训练,得到一个推荐模型,然后根据实时的用户喜好的信息进行预测,在线进行推荐。.....
论文:Densely Connected Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet文章详解: ...这篇文章是CVPR2017的oral,非常厉害。...