• Python进行机器学习(附代码、学习资源)

    我们知道了如何利用Python的机器学习库来生成多项式特征、对数据进行正则化处理,防止模型中的系数变得过大、画图来评估模型的准确性及稳定性等。对于更高级的具有非多项式特征的模型,你可以看看sklearn中关于核...
    文章 2018-06-05 5076浏览量
  • 【神经网络本质是多项式回归】Jeff Dean等论文发现...

    很多时候 PR 都优于 NN:根据 NNAEPR 原理,许多应用都可以先简单地拟合多项式模型,绕过 NN,这样就能避免选择调整参数、非收敛等问题。作者还在不同数据集上做了实验,发现在所有情况下,PR 的结果都至少跟 NN ...
    文章 2018-06-27 2683浏览量
  • 吴恩达《机器学习》课程总结(10)应用机器学习的建议

    (3)尝试增加多项式特征;(4)尝试减少正则化程度λ;(5)尝试增加正则化程度λ。如果做决策将是本章的内容。而不是盲目的选择一种策略。10.2评估一个假设 将数据集分为训练集和测试集,在测试集上计算误差: (1...
    文章 2018-07-03 1397浏览量
  • 机器学习之——初识神经网络

    假设我们非常多的特征,例如大于10000个变量,我们希望这10000个特征来构建一个非线性的多项式模型,那么结果将是数量非常惊人的特征组合,即便我们只采用两两特征的组合(x1x2+x1x3+x1x4+.+x9999x10000),我们也...
    文章 2016-05-05 1738浏览量
  • 手把手教你Python进行回归(附代码、学习资料)

    由于我们使用的多项式次数较低,因此不会观察到曲线有什么大的震荡。比如:分段二次多项式通过拟合二次回归方程来起作用: 上式中的系数β0、β1还有β2在X的不同区间内是取值不一样的。一个分段三次多项式,在点C处...
    文章 2018-04-13 6549浏览量
  • 模式识别与机器学习第一讲(上)

    当我们这一方法应用到多项式模型上时,我们会发现时模型在测试数据上的表现相比时所有模型的表现都要糟糕的多。回到式1.1,当时,考虑标量的话,我们十个未知参数。当我们十个线性独立的数据点时,我们可以...
    文章 2017-10-24 1163浏览量
  • 分布系统:一致性模型

    上面的定义可能比较抽象,我们常见的强一致性模型来通俗的解释一下:在线性一致性模型中,进程对一个数据的读操作,它期待数据存储返回的是该数据在最后一次写操作之后的结果。这在单机系统里面很容易实现,在 ...
    文章 2019-03-11 17552浏览量
  • 如何为你的回归问题选择最合适的机器学习算法?

    对非线性数据来说,多项式回归在设计时难度,因为在这种情况下必须了解数据结构和特征变量之间的关系。综上,遇到复杂数据时,这些模型的表现就不理想了。神经网络 神经网络包含了许多互相连接的节点,称为神经元...
    文章 2018-09-10 1964浏览量
  • 深度学习的难点:神经网络越深,优化问题越难

    对于这些相对简单的模型,我们可以保证即使运行时间比多项式时间更长的优化算法也都不能找到更好的模型。但是现有的深度神经网络的优化算法并不能提供这样的保证。在你训练完一个深度神经网络模型之后,你并不知道...
    文章 2017-05-23 2261浏览量
  • 概率图模型基础

    对于多项式而言,我们因式分解。譬如在解高次方程的时候,我们非常希望方程能够分解为多个低次方程的乘积。那么,对于概率分布函数而言,我们也希望能够这样做,即 其中,是中变量的子集,至于到底能够如何分解是...
    文章 2016-02-28 841浏览量
  • 从零开始带你了解商业数据分析模型——线性回归模型...

    现在常见的族员线性回归,逻辑回归,多项式回归,岭回归,套索回归等等。简而言之,当想要研究自变量与因变量之间的关系时,回归模型往往是我们的首选。那么,什么又叫做自变量,什么又是因变量呢?2.2.自变量与因...
    文章 2020-03-20 672浏览量
  • 数学之美之贝叶斯

    你对这句话的含义有什么猜测?平常人肯定会说:那个女孩拿望远镜看见了那个男孩(即你对这个句子背后的实际语法结构的猜测是:The girl saw-with-a-telescope the boy)。然而,仔细一想,你会发现这个句子完全可以...
    文章 2020-07-13 138浏览量
  • 数学之美:平凡又神奇的贝叶斯方法

    此外曲线拟合也是,平面上 N 个点总是可以 N-1 阶多项式来完全拟合,当 N 个点近似但不精确共线的时候, N-1 阶多项式来拟合能够精确通过每一个点,然而直线来做拟合/线性回归的时候却会使得某些点不能位于...
    文章 2017-05-02 1146浏览量
  • 《计算复杂性:现代方法》——1.6 类P

    当时人们很容易地就证明了图灵机能够模拟其他计算模型,模拟过程至多使得运行时间多项式地变高。因此,在这些模型上类似地定义的类P不会比图灵机定义的P更大。绝大多数科学家均相信邱奇图灵(CT)命题,它断言任何可被...
    文章 2017-05-02 1340浏览量
  • 什么你不应该angularjs?

    什么你不该angularjs,https://medium.com/@mnemon1ck/why-you-should-not-use-angularjs-1df5ddf6fc99#.9yg505ar3 1.数据双向绑定问题 angular的方式:视图变化->模型变化->触发事件处理函数 合理的方式...
    文章 2016-08-16 640浏览量
  • 业余草总结常见计算广告点击率预估算法

    也就是线性时间,FM通过对二项式稀疏进行低维连续空间的转换,能够有效地解决PLOY2中存在的二次项系数在大规模系数数据下不更新的问题,另外由于训练预测复杂度均为线性,PLOY2+SVM这样逻辑下由于要计算多项式核,...
    文章 2017-09-14 2169浏览量
  • 结构方程模型(SEM)概述(1)

    绘图接口软件创造性地推进和使快速调式模型变得容易(这个特性取决于所选的SEM软件)。SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验。回归系数,均值和方差同时被比较,即使个组间交叉。测量和验证性因子分析...
    文章 2014-08-23 2254浏览量
  • 软件工程中的开发模型

    1.瀑布模型,该模型是以文档作为驱动,一级一级的进行的开发,每一个阶段完成都会一个文档产生,根据该文档在进行下一个阶段的开发,在开发过程中,用户看不见系统式什么样,只有开发完成的时候,系统才会整体提交...
    文章 2016-04-07 2262浏览量
  • 业余草总结常见计算广告点击率预估算法

    也就是线性时间,FM通过对二项式稀疏进行低维连续空间的转换,能够有效地解决PLOY2中存在的二次项系数在大规模系数数据下不更新的问题,另外由于训练预测复杂度均为线性,PLOY2+SVM这样逻辑下由于要计算多项式核,...
    文章 2017-09-13 2102浏览量
  • 聊聊数据挖掘竞赛中的套路与深度学习的局限

    至于提取非线性特征,除了人工提取这种多项式来做特征外,也可用深度学习,SVM 等非线性模型的中间输出来作为非线性特征。这些非线性模型的方法,也大概是把低维度投影到高维度后塞进线性模型,至于说为什么非...
    文章 2017-08-02 793浏览量
  • 回归分析的七种武器

    导读:本文解释了回归分析及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键...
    文章 2017-05-02 1092浏览量
  • 零基础入门深度学习:感应器、线性单元和梯度下降

    那么深层网络和浅层网络相比有什么优势呢?简单来说深层网络能够表达力更强。事实上,一个仅有一个隐藏层的神经网络就能拟合任何一个函数,但是它需要很的神经元。而深层网络少得的神经元就能拟合同样的...
    文章 2017-05-02 1193浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——机器学习里...理论、模型和算法

    ③当我们的模型变得复杂时,比如最后会给大家讲的深度产生式模型里边多层的隐含变量,像深度学习一样,这种模型下我怎么还去做MCMC。这些挑战同样存在于变分近似方法里面,现在仍然是研究的热点。还有一些相关的,...
    文章 2017-09-01 2587浏览量
  • 比男友更了解你的穿搭喜好,这个模型可以陪你挑衣服|...

    本文来自AI新媒体量子位...能够判断出你喜爱哪一类风格的服饰,知道这些风格含有哪些时尚元素——看来,这个模型有能力做你的穿搭助手,有潜力被应用在网店的推荐系统中。而你,离剁手又进了一步。最后,附论文地址: ...
    文章 2018-01-09 1625浏览量
  • PaperWeekly 第52期|更别致的词向量模型:Simpler ...

    什么用余弦值来做近义词搜索?向量的内积又是什么含义?词向量的模长有什么特殊的含义?为什么词向量具有词类比性质?(国王-男人+女人=女王) 得到词向量后怎么构建句向量?词向量求和作为简单的句向量的依据是...
    文章 2017-11-22 2339浏览量
  • 想去机器学习初创公司做数据...这里最常问的40道面试题

    问21:Gradient boosting算法(GBM)和随机森林都是基于树的算法,它们有什么区别?答:最根本的区别是,随机森林算法使用bagging技术做出预测。GBM采用boosting技术做预测。在bagging技术中,数据集随机采样的...
    文章 2017-05-27 3245浏览量
  • 打开AI的黑盒子:模型可解释性的现状、应用前景与挑战

    这就需要我们对模型有更深层次的把握,能够更好地理解生成模型是怎么工作的、怎么在一定程度上控制它,这之后才能够让模型更好地应用起来。面临的挑战 前面说了很模型可解释性方法的优点,那为什么我们到目前还...
    文章 2020-05-11 712浏览量
  • 揭秘Keras推荐系统如何建立模型、获取用户爱好

    因为如果除用户、电影之外的数据,比如用户年龄、地区、电影属性、演员等外在变量,则统统可以加入模型中,嵌入的思想把它们串在一起,作为输入层,然后在上面搭建各种神经网络模型,最后一层可以评分等作为...
    文章 2017-08-08 3070浏览量
  • 干货分享|云脑科技核心算法工程师详解时间序列(附PPT...

    模型有两个假设:第一个假设 Markov property:internal state 只由前一个状态决定,所以只走一步。第二个假设是当前的观测值只由当前的隐藏状态决定。它其实把时间序列的预测分为很小部分,也是约束性很强的一个...
    文章 2018-01-01 1201浏览量
  • 解密阿里云大规模深度学习性能优化实践

    如图,PS 分布式有一个参数服务器,个 worker,参数服务器负责存储全局模型,而每个 worker 上都一份本地模型的副本;在分布训练开始的时候,每个 worker 都会读取自己的训练数据,然后去更新本地的模型,...
    文章 2020-04-09 1875浏览量
1 2 3 4 ... 114 >

云产品推荐

视频直播 大数据计算服务 MaxCompute 国内短信套餐包 ECS云服务器安全配置相关的云产品 开发者问答 阿里云建站 新零售智能客服 万网 小程序开发制作 视频内容分析 视频集锦 代理记账服务 阿里云AIoT 阿里云科技驱动中小企业数字化