• 每一位数据科学家都应掌握的理论是什么

    请解释一下重采样(resampling)方法是什么,它为什么很有用?它又有什么局限性。6. 什么是选择性偏差(selection bias)?它为什么很重要,又该如何避免它?7. 如何使用极值理论、蒙特卡洛模拟或数理统计(或其它...
    文章 2016-07-15 5381浏览量
  • 理解图表示学习中的负采样|KDD论文解读

    (2)为什么我们的结论与“对附近节点进行正采样而对远处节点进行负采样”的直觉相矛盾?为了进一步加深对负采样的理解,我们设计了两个扩展实验,以验证我们的理论。如下图左图所示,如果我们采样更多的负样本,一...
    文章 2020-08-28 921浏览量
  • 清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的...

    在机器学习里面,贝叶斯法则可以做什么?首先,预测问题。我们用大M来描述model class,比如线性模型、非线性模型,model class里面有多个具体的模型,我们还是用参数θ表示。对新来的样本做一个预测,比如算它的...
    文章 2017-08-01 1685浏览量
  • 《Arduino计算机视觉编程》一3.2 传感器数据采集

    在本节中,将会讨论基础的传感器分类、采样定理以及处理噪声的方法。你会学到很多传感器的知识以及如何在计算机视觉应用中有效地使用它们。3.2.2.1 传感器类型传感器的类型几乎是无穷无尽的,但即使如此,对传感器...
    文章 2017-05-25 3792浏览量
  • Certigrad——随机计算图优化系统

    然而使用现状方法,编译器不知道程序应该做什么,因此只能捕获表面的语法错误,用我们的方法论,这个定理证明了程序应该做什么,并且能够提供更多有用的帮助。作为一个简单的例子,假设我们要将一个2层MLP编译成一个...
    文章 2017-07-13 2978浏览量
  • 机器学习中的“哲学”

    明明一个分类模型就够麻烦了,现在为什么更多?这其实说到了一个很重要观点,就是奥卡姆剃刀定理并非不可辩驳的真理,而只是一种选择方法。从事科学研究,切勿相信有普遍真理。周孝正教授曾说:”若一件事情不能...
    文章 2018-01-09 902浏览量
  • 【Android 直播软件开发:音视频硬解码篇】

    根据奈奎斯特采样定理:为了不失真地恢复模拟信号,采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。根据以上分析,PCM的采集步骤分为以下步骤: 模拟信号->采样->量化->编码->数字信号 音频采样 采样...
    文章 2020-08-25 243浏览量
  • 丘成桐演讲全文:工程上取得很大发展,但理论基础仍...

    不过随后欧几里得将当时主要的平面定理组合以后发现这些定理可以由5个公理推出来。这是人类历史上很重要的一个里程碑,在很繁复的现象里,他找到了很简单但却很基本的五个公理,从而能将原来的这些公理全部推出来...
    文章 2017-10-27 1881浏览量
  • 独家|一文读懂机器学习中的贝叶斯统计学

    学习什么时候使用这些工具,以及为什么使用这些工具,可以让你成为一名真正的数据科学家。你是贝叶斯主义者还是频率方法主义者?就我个人而言,我并不属于任一阵营,这是因为有时我在一个拥有数千个特性的数据集上...
    文章 2019-08-22 4797浏览量
  • 神经网络算法Batch Normalization的分析与展望|大牛...

    BN的作者引入的可能是为了解决这个问题,但是我觉得可能很难,从的梯度可以看出,这个梯度可能会在一个mini batch内相互抵消,从而变得很小(有兴趣的同学可以做实验看看是不是会比较小)。当然也可能通过在开始初始...
    文章 2017-08-01 1528浏览量
  • 吴恩达导师Michael I.Jordan学术演讲:如何有效避开...

    这一步操作频率很低,大概每t个时间步进行一次,t是一个超参数,在这个定理中,我们通过从一个球状区域中随机采样实现噪声的注入,我们也可以做其他分析,但是这里简化了。这不是传统意义上的随机梯度,而是每一步都...
    文章 2018-03-06 3909浏览量
  • 用 Python 和 Numpy 实现音频数字指纹特征识别

    这样选择的原因看起来随意,其实与奈奎斯特-香农采样定理有关。这个很长的,数学推导的方法告诉我们,可以准确采集录音的最大频率是有一个理论上限的。这个最大的频率取决于我们信号采样有多快。如果你没理解,可以...
    文章 2017-10-18 4058浏览量
  • 文档扫描:深度神经网络在移动端的实践

    另一个办法是转置卷积(convolution transpose),可以理解为反向操作的 pool 层,或者上采样层,将隐层通过插值放缩回原来的长宽。这正是 FCN 采用的办法。当然,由于 CNN 的最后一个隐层的长宽很小,基本上只有...
    文章 2018-01-18 2415浏览量
  • 基于贝叶斯推断的分类模型&机器学习你会遇到的“坑”

    从贝叶斯定理可以看出,我们对后验概率的计算要通过似然和先验概率,这样的模型叫做生成式模型。而譬如logistic regression,是直接对后验概率进行估计,没有用到贝叶斯定理,这样的模型叫做判别式模型。基于贝叶斯...
    文章 2018-07-30 1424浏览量
  • 不学好数学也想当数据科学家?不存在的

    不用担心,你可以根据需要边边学,但最重要的是保持思想的开放。不慌不慌,这些主题你也许大多已经在大学学过,也可能是第一次接触,不过当你学完后,你一定可以慢慢听到数据中隐藏的“旋律”。到那时,你就已经...
    文章 2018-02-06 3035浏览量
  • 受压缩感知启发,斯坦福 AI 研究院提出新的无监督表示...

    在恰当的假设下,我们说明了 UAE 学到了一个隐式的数据信号分布的生成模型,它可以被用来定义一个马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)采样。更多细节请参阅论文「Uncertainty Autoencoders:Learning Compressed ...
    文章 2019-06-19 651浏览量
  • 机器学习:统计与计算之恋

    重要采样方法通常可以提高均匀采样的性能,而自适应则进一步改善重要采样的性能。第二个例子,自适应列选择问题。给定一个矩阵A,我们希望从中选取部分列构成一个矩阵C,然后用CC^+A去近似原矩阵A,而且希望近似误差...
    文章 2017-08-01 1301浏览量
  • 周志华KDD China技术峰会现场演讲:深度学习并不是在...

    此前,在今年10月21日CNCC 2016大会上,周志华教授也曾了一次精彩演讲,感兴趣的读者可以点击链接《CNCC 2016|周志华 57 张 PPT 揭开机器学习本质》。周志华,南京大学教授,校学术委员会委员,计算机软件新技术...
    文章 2017-08-01 1401浏览量
  • 一份数据科学“必备”的数学基础清单

    概率分布函数:均匀、标准、二项式、卡方、学生t分布、中心极限定理采样、测量、错误、随机数生成 假设检验、A/B检验、置信区间、p值, 方差分析、t检验 线性回归,正则化 示例:在面试时,作为一名潜在的数据科学...
    文章 2018-08-18 4094浏览量
  • ICBU可控文本生成技术详解

    顾名思义,文本生成任务的目的是生成近似于自然语言的文本序列,但仍可以根据输入数据进行分类。比如输入结构化数据的 Data-to-text Generation,输入图片的 Image Caption,输入视频的 Video Summarization,输入...
    文章 2021-09-26 174浏览量
  • 让我去健身的不是漂亮小姐姐,居然是贝叶斯统计!

    与通常解析方程(2)的方式不同,我们可以做一些聪明的抽样,从数学角度证明我们样本的分布是 β0,β1,τ 的实际分布。▌如何使用这个JAGS工具呢 我们在R中通过如下步骤运行JAGS 第一步,我们用文本格式编写我们的...
    文章 2018-07-18 1459浏览量
  • 带你读《计算思维导论》之二:计算基础

    【例2-2】二进制数10101.101 可以展开为:(10101.101)B=1×24+0×23+1×22+0×21+1×20+1×2-1+0×2-2+1×2-3=(21.625)D其中,2为该数的基,1、0、1、0、1、1、0、1为数码,24、23、22、21、20、2-1、2-2、2-3为位权...
    文章 2019-10-30 845浏览量
  • 从应届生到测试顶会讲师,他只用了一年时间!

    机器学习上有一个定理,叫没有免费午餐定理(No Free Lunch,NFL),表示的是在机器学习上,不存在一种通用的最优的算法可以解决所有问题,因此在面对各类数据时,Holmes将算法场景化。在实时检测方面,集成了无监督...
    文章 2020-12-25 406浏览量
  • 【傅里叶变换】

    4.著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT))。正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、...
    文章 2015-04-22 1238浏览量
  • GTC2018参会小结

    (题外话:事实上每个GPU的GPGPU,Graphics Render,Media pipeline都是独立的,GPU是可以做到一边编解码H265,一边3D渲染的) 有趣的结论就是: 同时运行不同种类的workload:比如CAD+ML,随着VM数量的增加,对...
    文章 2018-04-27 1828浏览量
  • Flink+强化学习搭建实时推荐系统

    实时推荐的流程大致可以概括为&xff1a;推荐系统对于用户的请求产生推荐&xff0c;用户对推荐结果作出反馈(购买/点击/离开等等)&xff0c;推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐。这个过程中有两个值得关注的地方&xff1a;这可被...
    文章 2020-11-10 5302浏览量
  • 论文解读:华盛顿大学教授Pedro Domingos技术论文:...

    如果是这样,那么人们为什么这样呢?通常情况下,训练预测模型的目标是将它们用作行动指南。如果我们发现啤酒和尿布经常在超市买到,那么也许把啤酒放在尿布部分旁边会增加销售。但实际上实验很难说清楚。机器学习...
    文章 2018-04-16 1327浏览量
  • 机器学习从业人员到底做什么

    在考虑如何使机器学习的一些工作自动化以及让具有更广泛背景的人更容易使用这项技术,首先有必要问的是:机器学习行业从业者到底在做什么?任何用来解决机器学习专业知识稀缺的方案都需要回答这个问题:我们是否知道...
    文章 2018-07-17 4067浏览量
  • 令人拍案叫绝的Wasserstein GAN

    在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wassertein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢?...
    文章 2017-08-01 1266浏览量
  • 电脑如何下棋?深入了解人工智能

    另外值得注意的是,在上述局面静态评估的构建过程中,机器作为一个“智能个体”,最多参与到特征的“权重”设定,而对于更重要的“应该使用什么样的特征”以及“根据什么方式对所有特征进行整合”的问题则完全由人类...
    文章 2017-05-02 799浏览量
1 2 >

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