机器学习基石 8.4 Weighted Classification

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#机器学习 #机器学习基石

REINFORCEMENT LEARNING USING QUANTUM BOLTZMANN MACHINES利用量子波兹曼机进行强化学习
weixin_41697507的博客
07-07 1998
REINFORCEMENT LEARNING USING QUANTUM BOLTZMANN MACHINES Abstract. We investigate whether quantum annealers with select chip layouts can outperform classical computers in reinforcement learning tasks. ...
Relational inductive biases, deep learning, and graph networks（关系归纳偏差、深度学习和图形网络）
weixin_41697507的博客
07-15 5188
Relational inductive biases, deep learning, and graph networks Peter W. Battaglia1, Jessica B. Hamrick1, Victor Bapst1, Alvaro Sanchez-Gonzalez1, Vinicius Zambaldi1, Mateusz Malinowski1, Andrea Tacche...
机器学习笔记之——模型评估与改进之评估指标与评分
前尘忆梦的博客
12-27 1355
评估指标与评分 到目前为止，我们使用精度（正确分类的样本所占的比例）来评估分类性能，使用 R2 来评估回归性能。但是，总结监督模型在给定数据集上的表现有多种方法，这两个指标只是其中两种。在实践中，这些评估指标可能不适用于你的应用。在选择模型与调参时，选择正确的指标是很重要的。 1、牢记最终目标 在选择指标时，你应该始终牢记机器学习应用的最终目标。在实践中，我们通常不仅对精确的预测感兴趣，还希望将这些预测结果用于更大的决策过程。在选择机器学习指标之前，你应该考虑应用的高级目标，这通常被称为商业指标（busin
01.机器学习入门
qq_27607539的博客
02-12 313
这是我在网易上学习斯坦福的CS229课程的笔记。 http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 这门课程的基础知识： 计算机科学的基本知识和基本技能以及原理 基本的概率统计知识 基本的线性代数知识 工具matlab或者octave matlab的使用参考这里。 Machine Learning机器学习： A...
android 揭示动画_可解释的人工智能揭示了正在学习的机器
weixin_26719821的博客
09-16 896
android 揭示动画 解释或灭亡！ (Explain or perish!) Every day, each person generates an enormous quantity and diversity of data, which, allied to an increase of the available computational power and to the democ...
Interpretable Rl Summary
hhhforever的博客
08-10 1437
2015年以后有关于可解释RL的综述
【论文翻译】Deep Residual Learning for Image Recognition
风信子的博客
08-08 788
论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition 论文来源：IEEE CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He & Xiangyu Zhang & Shaoqing Ren & Jian Sun Abstract Deeper neural net
A Lightweight and Accurate Recognition Framework for Signs of X-ray Weld Images
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小李的研究生学习日记
09-14 2万+
在质量检测行业中，x射线图像是保证设备安全的常用手段。x射线焊缝图像标识识别在制造业数字化溯源系统中起着至关重要的作用。焊缝图像中物体的尺度差异较大，难以实现理想的识别。本文提出了一种基于卷积神经网络(cnn)的焊缝图像符号识别框架。该框架首先包含一个用于图像位姿校正的浅层分类网络。此外，我们提出了一个新的空间和通道增强(SCE)模块来解决上述尺度问题。该模块可以集成多尺度特征，并对每个特征源自适应分配权重。以SCE模块为基础，设计了一种窄网的焊缝最终信息识别系统。
Tensorflow Similarity Supervised Learning Hello World
XianxinMao的博客
11-15 1480
Tensorflow_Similarity_Supervised_Learning_Hello_World This notebook demonstrates how to use TensorFlow Similarity to train a SimilarityModel() on a fraction of the MNIST classes, and yet the model is able to index and retrieve similar looking images for al
Deep learning(Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton) 英汉双语
zxggghjju的博客
07-26 8273
Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have dramatically improved the in speech recognition, visual object recognition, o
Youtube 短视频推荐系统变迁：从机器学习到深度学习
weixin_34319111的博客
07-15 450
本人最近系统的看了youtube推荐相关的论文，觉得非常有收获，所以整理小文以飨读者；“它山之石可以攻玉” ，希望可以给大家带来帮助和启发。作者 | 赖博先Youtube是全球最大的视频分享平台，用户量高达10亿+，每天上传的UGC和PGC都是百万级别。那么问题就来了，他们是如何让用户在这么多的视频中快速的发现自己感兴趣的内容呢？大家可能会想到搜索，确实搜索是一个必不可少的工具，但有一个前提条件是...
Halcon算子解释大全
shfuif3w87dsf7的博客
09-30 2066
                                         Halcon算子解释大全 Halcon/Visionpro视频教程和资料,请访问 重码网,网址: http://www.211code.com Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能：把一个训...
Distributed Stochastic Gradient Method for Non-Convex Problems with Applications in Supervised Learn
weixin_41697507的博客
07-22 827
Distributed Stochastic Gradient Method for Non-Convex Problems with Applications in Supervised Learning Abstract We develop a distributed stochastic gradient descent algorithm for solving non-convex optimization problems under the assumption that the local
机器学习-Logistic Regression
iamfromhuoxing的博客
08-08 207
ggg代表一个常用的逻辑函数（logistic function）为SSS形函数（Sigmoid function），公式为：gz11e−zgz1e−z1​hx11e−wTxhx1e−wTx1​。
17day-人工智能-机器学习-分类算法-KNN
2401_87710133的博客
08-05 853
knn算法全名叫做k-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），看到名字是不是能想到是算距离的，第一个k是指超参数的意思，就是可以认为设置的意思，这里是指最近的k个样本。
机器学习及其KNN算法
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qq1851417332的博客
08-08 998
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的核心分支，旨在通过算法让计算机从数据中自动学习规律并优化性能，而无需显式编程。这一技术领域起源于20世纪50年代，随着计算能力的提升和大数据时代的到来，在21世纪得到了迅猛发展。
自适应反步控制：理论与设计
courage_sir的博客
08-08 260
本文提出了一种自适应反步控制方法，用于处理具有未知参数的二阶非线性系统。该方法通过设计虚拟控制律和参数更新率，确保闭环系统稳定性和状态跟踪性能。首先定义跟踪误差并构建Lyapunov函数，推导出虚拟控制律和参数估计更新律；接着设计实际控制输入消除未知参数影响，并证明系统全局渐近稳定性。理论分析表明，该方法能有效处理参数不确定性，实现期望轨迹的渐进跟踪，同时保证所有状态有界。
机器学习-LinearRegression
iamfromhuoxing的博客
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条件密度 = 切片fX∣Y​x∣yfXY​xyfY​y。#%% md。
机器学习在高频交易订单簿大单管理中的应用实践
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08-07 272
高频交易的核心目标在于利用微小的价格差异和极短的持仓时间来实现盈利，这要求系统能够实时处理海量的市场数据，并作出快速而精准的交易决策。传统的订单簿管理方法往往依赖于预设的规则和静态的模型，难以适应市场条件的快速变化。大单拆分是订单簿管理中的关键环节，其目标是将一个大订单拆分为多个小订单，以减少对市场的冲击。市场状态预测是订单簿大单管理的重要环节，准确的预测可以帮助交易系统选择合适的大单执行时机，从而降低市场冲击和交易成本。在高频交易中，订单簿的异常变化可能导致交易策略的失效或产生意外的市场冲击。
机器学习核心算法与理论：局部加权回归解析
局部加权回归（Locally Weighted Regression，LWR）是一种非参数回归方法，它在机器学习领域中被广泛应用于预测和建模。与传统的全局回归模型不同，局部加权回归更侧重于在数据点的局部区域进行拟合，而不是在整个...
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