随笔分类 - 机器学习
摘要：监督学习 监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播（计算梯度、更新参数），通过不断的学习，最终可以获得识别新样本的能力。 自监督学习 (Self-Supervised Learning) 是无监督学习的一种，旨在对于无标签数据，通过设计辅助任务(pret
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摘要：回顾： 上篇主要介绍了几种常用的聚类算法，首先从距离度量与性能评估出发，列举了常见的距离计算公式与聚类评价指标，接着分别讨论了K-Means、LVQ、高斯混合聚类、密度聚类以及层次聚类算法。K-Means与LVQ都试图以类簇中心作为原型指导聚类，其中K-Means通过EM算法不断迭代直至收敛，LVQ
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摘要：相关配置 CUDA:12.2 cuDNN:12.X python:3.11 pytorch:对应CUDA12.1 torch相关配置函数 torch.cuda.is_available() //cuda是否可用 torch.cuda.device_count() //查看GPU数量 torch.cu
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摘要：第7章 贝叶斯分类器 怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理？ 感觉像在说贝叶斯公式 带你理解朴素贝叶斯分类算法 将贝叶斯公式诠释为：在特征条件下的分类问题： 7.1 贝叶斯决策论 7.2 极大似然估计 如何通俗地理解极大似热估
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摘要：神经网络模型 TCN：时域卷积网络 (转载)时域卷积网络TCN详解：使用卷积进行序列建模和预测 《MS-TCN++》算法详解 机器学习进阶之 时域/时间卷积网络 TCN 概念+由来+原理+代码实现 TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络） 论文《An Em
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摘要：第5章 神经网络 5.1 神经元模型 基本单元：神经元 灵感来源： 生物神经网络（1、当神经元“兴奋”时，向相邻的神经元发送化学物质，从而改变相邻神经元的电位） 激活：如果某个神经元的电位超过了一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他相邻神经元发送化学物质。 图例：McCulloch和
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摘要：第3章 线性模型 3.1 基本形式 问题描述：给定由d个属性描述示例,其中是x自第i个属性上的取值，线性模型(Linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数，即 函数描述：\(f(x)=w_{1}x_
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摘要：
第一章 绪论 机器学习： 致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，“经验”通常以“数据“形式存在，因此，机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生”模型“的算法，即”学习算法“。有了学习算法，我们把经验数据提供给它，他就能基于这些数据产生模型；在面对新
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第一章 绪论 机器学习： 致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，“经验”通常以“数据“形式存在，因此，机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生”模型“的算法，即”学习算法“。有了学习算法，我们把经验数据提供给它，他就能基于这些数据产生模型；在面对新
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