随笔分类 - 机器学习
摘要：强化学习 Reinforcement Learning 强化学习是一种机器学习思想，其关心一个智能体如何采取行动以达到最大化激励回报。 基本的强化学习模型以马尔可夫决策过程建模。 马尔可夫决策过程 Markov Decision Process 系统要素 A 行动空间； S状态空间； $P^a_{s
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摘要：机器学习技术间的包含关系： 深度学习⊆表示学习（即特征学习）⊆机器学习⊆人工智能 相比于（传统）机器学习，可以认为深度学习自动学习到特征，而（传统）机器学习中特征则由人工进行设计和提取。 multi-class （多分类中的）多类别任务。一个样本的类别有且仅有多个类别中的一个。 multi-labe
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摘要：Graph Representation Learning (Graph Neural Networks, GNN) A Review of methods and applications, Zhou Jie 2020, on AI Open Figure. An overwiew of comp
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摘要：机器学习 （传统机器学习） (Machine Learning) 预测的是离散值，则学习任务称为“分类”（classification）任务；预测的是连续值，则是“回归”（regression）任务。 对于二分类任务，一类通常称为“正类”（正例，positive class/label），另一类称为
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摘要：Sampling 采样 A* sampling CJ Maddison, 2014, NeurIPS A pratical generic sampling algorithm that searchs for the maximum of a Gumbel process using A* sea
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摘要：Finite State Automaton also called Finite State Machine, State Machine, 是一种计算数学模型，其根据输入时序信号将抽象机器从一种状态改变到另一种状态。 Deterministic Finite Automaton, DFA (au
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摘要：降维 Dimensionality Reduction 主成分分析 Principle Components Analysis, PCA 要对数据进行零均值化预处理。 对协方差矩阵进行奇异值分解，或者进行特征分解。 零均值化的数据矩阵 ： $
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摘要：numpy 创建ndarray np.array(some_np_array) clone a nd-array (e.g. a vector, a matrix). np.array(list) 一阶 如果是类似一维数组，则返回向量（1D-array，不存在行、列之分，shape都是(n,)而非(
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摘要：GenSim——NLP工具 GenSim is an open source python library for nlp modelling. API online docs (from official site:) GenSim: topic modelling for humans. Tra
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摘要：短文本、字符串的相似度计算方法一般是非深层语义的，速度比较快。 string-based, corpus-based, knowledge-based (e.g. wordnet). 常见算法有： LCS, Longest common substring Jaro-Distance, based
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摘要：Word Mover's Distance Family 文本相似度评估方法 Word Mover's Distance Family (until 2020): WCD, word centroid distance WMD, word mover's distance S-WCD, superv
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摘要：matplotlib —— 数据图绘制工具 matplotlib 是绘制统计图的python工具。 示例绘图 https://matplotlib.org/tutorials/introductory/sample_plots.html 设置 Settings # 文字不清晰？清晰度、分辨率不够？用
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摘要：Hidden Markov Model (HMM) 隐马尔可夫模型 离散马尔可夫过程：一个系统，其在任意时刻会处于且只能处于N个状态中的一个。记状态集为 ，系统在时刻t时的状态为 ，意味着 \(q_t=S_i\in S, 1\
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摘要：TensorFlow ========= "TensorFlow" 是一个机器学习（即亦包括深度学习）的编程框架。 张量 张量是tensorflow计算中数据的基本单位，通过 获取形状， 获取数值类型， 获取数值（将张量以numpy数组形式返回）。 变量的域 两种域（scope），名字域（name_
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