
机器学习
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机器学习
颹蕭蕭
这个作者很懒,什么都没留下…
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Python环境下的机器学习资源
http://home.ustc.edu.cn/~libo7/转载 2022-05-31 15:02:09 · 112 阅读 · 0 评论 -
Stacked Broad Learning System: From Incremental Flatted Structure to Deep Model
堆叠宽度学习系统BLS + stacking转载 2021-01-18 11:44:49 · 1137 阅读 · 2 评论 -
FORCE learning
将递归最小二乘法(RLS)用于储备池的输出权重在线更新原创 2020-11-27 22:27:14 · 1208 阅读 · 2 评论 -
在线聚类算法
文章目录Sequential k-Means ClusteringSequential Leader ClusteringSequential k-Means Clusteringhttps://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall08/cos436/Duda/C/sk_means.htm或者Sequential Leader Clustering原创 2020-10-28 21:56:08 · 2199 阅读 · 0 评论 -
Online KMeans
import numpy as npclass OnlineKMeans: """ Online K Means Algorithm """ def __init__(self, num_features: int, num_clusters: int, lr: tuple = None): """ :param num_features: The d原创 2020-10-28 11:21:44 · 2357 阅读 · 1 评论 -
RNN 训练算法 —— BPDC (Backpropagation-Decorrelation)
文章目录问题描述符号约定Atiya-Parlos 算法回顾计算细节参考文献问题描述考虑模型循环网络模型:x(k+1)=(1−Δt)x(k)+ΔtWf[x(k)](1)x(k+1) = (1-\Delta t)x(k) + \Delta t Wf[x(k)] \tag1{}x(k+1)=(1−Δt)x(k)+ΔtWf[x(k)](1)其中 x(k)∈RNx(k) \in R^Nx(k)∈RN表示网络节点在激活前的状态,W∈RN×NW\in R^{N\times N}W∈RN×N表示网络结点之间.原创 2020-10-27 12:54:34 · 1295 阅读 · 0 评论 -
RNN 训练算法 —— APRL (Atiya-Parlos recurrent learning)
New Results on Recurrent Network Training:Unifying the Algorithms and AcceleratingConvergence原创 2020-10-26 23:44:11 · 1337 阅读 · 0 评论 -
RNN 训练算法 —— 反向传播(Backpropagation Through Time)
参见基本框架:https://goodgoodstudy.blog.youkuaiyun.com/article/details/109245095问题描述考虑模型循环网络模型:x(k)=f[Wx(k−1)](1)x(k) = f[Wx(k-1)] \tag1{}x(k)=f[Wx(k−1)](1)其中 x(k)∈RNx(k) \in R^Nx(k)∈RN表示网络节点状态,W∈RN×NW\in R^{N\times N}W∈RN×N表示网络结点之间相互连接的权重,网络的输出节点为 {xi(k)∣i∈O}.原创 2020-10-23 22:13:48 · 1461 阅读 · 0 评论 -
RNN 训练算法 —— 前向传播(Forward Propagation)
参见基本框架:https://goodgoodstudy.blog.youkuaiyun.com/article/details/109245095问题描述考虑模型循环网络模型:x(k)=f[Wx(k−1)](1)x(k) = f[Wx(k-1)] \tag1{}x(k)=f[Wx(k−1)](1)其中 x(k)∈RNx(k) \in R^Nx(k)∈RN表示网络节点状态,W∈RN×NW\in R^{N\times N}W∈RN×N表示网络结点之间相互连接的权重,网络的输出节点为 {xi(k)∣i∈O}.原创 2020-10-23 21:24:45 · 1324 阅读 · 0 评论 -
RNN 训练算法 —— 前篇
文章目录问题描述符号约定主要推导问题描述考虑模型循环网络模型:x(k)=f[Wx(k−1)](1)x(k) = f[Wx(k-1)] \tag1{}x(k)=f[Wx(k−1)](1)其中 x(k)∈RNx(k) \in R^Nx(k)∈RN表示网络节点状态,W∈RN×NW\in R^{N\times N}W∈RN×N表示网络结点之间相互连接的权重,网络的输出节点为 {xi(k)∣i∈O}\{x_i(k)| i\in O\}{xi(k)∣i∈O},OOO为所有输出(或称“观测”)单元的下标集原创 2020-10-23 19:56:39 · 1205 阅读 · 0 评论 -
回声状态网络(ESN)实现手写数字识别(MNIST)
下载数据集from torchvision.datasets import mnist train_set = mnist.MNIST('./data', train=True, download=True) # 若未找到数据集 则自动下载test_set = mnist.MNIST('./data', train=False, download=True)原创 2020-10-22 23:48:25 · 3707 阅读 · 10 评论 -
IP-ESN
"""A minimalistic Echo State Networks demo with Mackey-Glass (delay 17) data in "plain" scientific Python.by Mantas Lukosevicius 2012http://minds.jacobs-university.de/mantas---Modified by Xavier Hinaut: 19 November 2015.http://www.xavierhinaut.com原创 2020-10-22 17:16:03 · 1010 阅读 · 0 评论 -
Intrinsic Plasticity 公式推导
文章目录预备知识IP问题描述梯度下降法计算梯度随机梯度下降参考文献预备知识概率分布的变换,fy(y)∂y=fx(x)∂xf_y(y) \partial y = f_x(x) \partial xfy(y)∂y=fx(x)∂x或者fy(y)=fx(x)∂x∂y(1)f_y(y) = f_x(x)\frac{\partial x}{\partial y} \tag{1}fy(y)=fx(x)∂y∂x(1)参考证明DL散度,衡量两个分布之间的差异DL(p1∥p2)=∫p1(y原创 2020-10-20 18:25:26 · 1055 阅读 · 0 评论 -
隐朴素贝叶斯模型(HNB)
隐朴素贝叶斯模型(HNB)转载 2020-10-12 13:09:59 · 1314 阅读 · 0 评论 -
逻辑斯蒂回归与WOE
逻辑斯蒂回归y=g(Wx+b)其中g为sigmoid函数,即值域在 [0,1] 之间的S形函数原创 2020-09-20 23:06:29 · 1943 阅读 · 0 评论 -
风控指标 —— KS
原文作者:过一点画一条直线(知乎ID)知乎专栏:数据化风控原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/95797653KS统计量是信用评分和其他很多学科中常见的统计量,在金融风控领域中,常用于衡量模型对正负样本的区分度。通常来说,值越大,模型区分正负样本的能力越强,一般0.3以上,说明模型的效果比较好(申请评分卡)。其定义如下:KS=max{TPR−FPR}KS = max\{TPR - FPR\}KS=max{TPR−FPR}与ROC曲线相似,ROC是以FPR作.转载 2020-09-20 20:34:56 · 4447 阅读 · 0 评论 -
机器学习中的模型评估指标
文章目录混淆矩阵(Confusion Matrix)准确率(Accuracy)精确率(Precision)召回率(Recall)F1 scoreROC曲线AUCPR曲线混淆矩阵(Confusion Matrix)混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具,主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别,每一列代表实例的真实类别。需要注意:混淆矩阵不是对称矩阵哦!二分类的混淆矩阵真正(True Positive , TP):被模型预测为正的正样本假正(False Pos原创 2020-09-20 14:59:30 · 1528 阅读 · 0 评论 -
ICML2020 文章目录及下载链接
2020 年会议线上召开,会议网站也和以往大不相同官网本身就提供了文章的主题分类检索与下载尽管如此,还是希望能够制作一份方便本地查找的目录,毕竟访问外网有点卡下载 json 文件通过网站页面源码分析,发现所有数据都在这份 icml_paper.json 文件中,把它下载下来:https://icml.cc/static/virtual/data/icml_papers.json你要是直接打开的话,就是这个样子,当然我们接下来就用 python 的 json 包来解析它!解析 json 文原创 2020-08-31 20:26:28 · 5296 阅读 · 4 评论 -
ICML2020 各类文章占比
33 大主题各类主题占比最多的是学习理论原创 2020-09-01 11:22:58 · 1200 阅读 · 0 评论 -
《Using machine learning to predict extreme events in complex systems》
文章目录论文地址BibTex主要内容实验对象网络结构论文地址PNAS: https://www.pnas.org/content/117/1/52BibTex@article {Qi52, author = {Qi, Di and Majda, Andrew J.}, title = {Using machine learning to predict extreme events in complex systems}, volume = {117}, number = {1}, pa原创 2020-06-20 22:26:49 · 1590 阅读 · 1 评论 -
字典学习 (Dictionary Learning) —— K-SVD 算法
字典学习之K-SVD算法,python 实现原创 2020-03-03 00:10:26 · 6284 阅读 · 0 评论 -
聚类有效性指标(CVI)
文章目录1.定义:2.聚类评估方法介绍(一)内部评估Davies-Bouldin index(戴维森堡丁指数,简称DB或DBI)Duun index(邓恩指数,简称DVI)Silhouette index(轮廓指数,简称SI)参考1.定义:聚类有效性指标(Cluster Validity Index,CVI):用于度量聚类的效果。详细介绍wiki:http://www.turingfinance.com/clustering-countries-real-gdp-growth-part2/#quali转载 2020-06-21 16:29:56 · 7300 阅读 · 2 评论 -
《Detecting sequences of system states in temporal networks》
文章目录论文地址bibtex代码地址主要内容网络的距离度量图编辑距离DeltaConThe quantum spectral Jensen-Shannon divergence其余四种频域距离论文地址https://www.nature.com/articles/s41598-018-37534-2bibtex@article{DBLP:journals/corr/abs-1803-04755, author = {Naoki Masuda and Pette原创 2020-06-21 15:01:49 · 1512 阅读 · 1 评论 -
非线性状态空间模型与非线性自回归模型的联系
r∈RN,u∈Rd,A∈RN×N,Win∈RN×d,f(⋅)=tanh(⋅)r\in R^N, u \in R^d, A\in R^{N\times N}, W_{in} \in R^{N\times d}, f (\cdot)= tanh(\cdot)r∈RN,u∈Rd,A∈RN×N,Win∈RN×d,f(⋅)=tanh(⋅)rt=(1−α)rt−1+αf(Art−1+Winut)vt=...原创 2020-05-28 13:51:41 · 3066 阅读 · 0 评论 -
【pytorch】构建多元时间序列数据集 Dataset
假设原本数据集是如下的 csv 格式,行代表时间,列数代表变量数。用它来构造机器学习的数据集,也就是有监督标签的样本。import torchimport torch.utils.dataimport osimport numpy as npimport pandas as pdclass MTSDataset(torch.utils.data.Dataset): """Multi-variate Time-Series Dataset for *.txt file R原创 2020-05-21 19:19:56 · 7733 阅读 · 3 评论 -
状态空间模型的等价性
考虑状态转移方程和观测方程均为非线性的状态空间模型:xt=f(xt−1)+vtyt=g(xt)+etx_t = f(x_{t-1}) + v_t \\y_t = g(x_t) + e_txt=f(xt−1)+vtyt=g(xt)+et其等价于只有状态转移方程为非线性的形式:zt=h(zt−1)+wtyt=γt+etz_t = h(z_{t-1}) + w_t \\y_t = \gamma_t + e_tzt=h(zt−1)+wtyt=γt+et其中 zt=[xt原创 2020-05-19 08:46:40 · 2387 阅读 · 0 评论 -
基于高斯过程的动态系统模型(GP-BASED DYNAMICAL SYSTEM MODELS)
文章目录线性高斯时间序列模型基于高斯过程的非线性自回归模型状态转移函数基于高斯过程的状态空间模型观测函数基于高斯过程的状态空间模型状态转移函数和观测函数都基于高斯过程的状态空间模型状态转移函数基于高斯过程的非1阶马尔科夫状态空间模型隐变量基于高斯过程的高斯隐变量模型线性高斯时间序列模型基于高斯过程的非线性自回归模型状态转移函数基于高斯过程的状态空间模型观测函数基于高斯过程的状态空间模型状态转移函数和观测函数都基于高斯过程的状态空间模型状态转移函数基于高斯过程的非1阶马尔科夫状态空间模型转载 2020-05-18 22:05:25 · 2765 阅读 · 4 评论 -
动态因子图模型(Dynamic Factor Graphs)
文章目录DFG 相关论文《Dynamic Factor Graphs for Time Series Modeling》《DYNAMIC FACTOR GRAPHS –A NEW WIND POWER FORECASTING APPROACH》其它拓展DFG 原理模型结构模型推断模型训练pytorch 实现importutilsdatasetmodulesDFG modelload datatrainresultDFG 相关论文《Dynamic Factor Graphs for Time Series原创 2020-05-14 17:34:26 · 7214 阅读 · 5 评论 -
逆变换采样 (inverse transform sampling) 的原理
前文介绍了,对随机变量做函数变换 Y=f(X)Y = f(X)Y=f(X) 后的概率密度函数 (PDF) 之间的变化:PY(y)=PX(f−1(y))∣df−1(y)dy∣=PX(x)∣dxdy∣P_Y(y) = P_X(f^{-1}(y))\left|\frac{df^{-1}(y)}{dy}\right| = P_X(x) \left|\frac{dx}{dy}\right|PY(y)...原创 2020-05-07 11:36:50 · 9842 阅读 · 3 评论 -
最小绝对偏差(LAD)
最小绝对偏差 (Least Absolute Deviations, LAD) 与最小二乘法(假设误差服从高斯分布)类似:当假设线性回归的误差服从拉普拉斯分布时,最小绝对偏差回归是对参数的最大似然估计。问题描述minx∣∣Wx−y∣∣1\min_{x} \quad || Wx-y||_1xmin∣∣Wx−y∣∣1等价于minνs.t.ν=∣∣Wx−y∣∣1\begin{arr...原创 2020-05-05 17:54:19 · 8053 阅读 · 3 评论 -
L1 和 L2 正则项系数与先验分布参数的关系
L1L_1L1 正则项与 Laplace 分布如果参数的先验分布为拉普拉斯分布:P(θi)=λπexp(−λθi2)P(\theta_i) = \frac{\lambda}{\sqrt{\pi}} \exp(-\lambda \theta_i^2)P(θi)=πλexp(−λθi2)等价于:minθ∑i∣∣f(xi)−yi∣∣2+λ∑j∣θj∣\min_\theta \...原创 2020-05-02 22:52:46 · 1579 阅读 · 0 评论 -
pytorch 实现径向基函数网络(RBF Network)
用 pytorch 实现 径向基函数神经网络原创 2020-04-25 21:01:20 · 12857 阅读 · 7 评论 -
贝叶斯推断
先验概率,后验概率,似然函数,边际似然原创 2020-04-23 16:13:29 · 1663 阅读 · 0 评论 -
拓扑数据分析(TDA)
《An introduction to Topological Data Analysis: fundamental and practical aspects for data scientists》转载 2020-04-19 19:22:44 · 4150 阅读 · 0 评论 -
spark 推荐系统实战
文章目录问题背景推荐算法:交替最小二乘推荐算法矩阵分解模型交替最小二乘法问题背景音乐推荐系统 Audioscrobbler 提供了一个公开的数据集,该数据集记录了听众播放过哪些艺术家的歌曲。last.fm 公司使用这些音乐播放记录构建了一个强大的音乐推荐引擎。这个推荐引擎系统覆盖了数百万的用户。Audioscrobbler 数据集只记录了播放数据,如“Bob 播放了一首 Prince 的歌曲...原创 2020-04-06 16:53:50 · 1572 阅读 · 1 评论 -
python 手动实现 SGD, Adam, RMSprop 优化器
自己造轮子,实现各种梯度下降优化器!原创 2020-04-03 16:52:44 · 6032 阅读 · 0 评论 -
模糊 C 均值聚类(Fuzzy C-Means)
FCM,Fuzzy C-Means,模糊C平均原创 2020-04-02 14:03:52 · 4749 阅读 · 1 评论 -
高斯混合模型(GMM)
高斯混合模型,期望极大算法,python实战 !!!原创 2020-03-31 20:22:41 · 1825 阅读 · 1 评论 -
求解凸优化问题的对偶上升法
交替更新原变量和对偶变量,更新对偶变量时采用梯度上升法原创 2020-03-24 11:05:12 · 4490 阅读 · 7 评论 -
优化问题中拉格朗日函数的意义
把约束问题转化成无约束问题原创 2020-03-24 09:43:30 · 3655 阅读 · 0 评论