【机器学习杂货铺】——归纳偏好(暂缺)

最新推荐文章于 2024-10-11 17:44:09 发布

原创最新推荐文章于 2024-10-11 17:44:09 发布 · 418 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习

ML杂货铺专栏收录该内容

12 篇文章

订阅专栏

博客围绕机器学习中的归纳偏好展开，虽目前内容暂缺，但可推测后续会对其进行详细阐述，归纳偏好是机器学习领域的重要概念。

【机器学习杂货铺】——归纳偏好(暂缺)
。。。。。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Daniel717

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

机器学习-归纳偏好（西瓜书系列1）

AI训练师中的点滴

12-23

2654

每一种算法都带有一种归纳偏好，归纳偏好，可以理解为算法对于某种假设的偏好，这种偏好可以体现为线性回归模型对于模型线性的假设偏好等。奥卡姆剃刀原理关于归纳偏好，对于一个数据，模型有许多的归纳偏好，也就是有许多的假设，那么如何进行归纳假设的选择呢，一般性的原则就是：最简单原则-奥卡姆剃刀原理，也就是使模型的结构尽量简单，这也是《统计学习》中提到的结构风险最小化。简单有什么好处呢，其中之一就是具有良好的泛化性，如果结构过于复杂，会产生过拟合的现象。 NFL（没有免费的午餐）如图，见详情可见

【机器学习】4 ——熵

qq_43507078的博客

09-07

1742

信息熵

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

机器学习--归纳偏好

qq_20880939的博客

03-16

3687

1.为什么会产生归纳偏好？假设现在有三个与训练集一致的假设，但是与它们对应的模型在面临新的一个样本时，会产生不同的输出。这时明显是不合适的。这时我们需要对其得到的假设进行筛选，因此就产生了归纳偏好.2.深入理解：实质上，其归纳偏好知识一种判断当一个训练集面对多种假设时的一种思想. 上表展示的是一个西瓜的数据集，首先要明确，这是一个二分...

机器学习笔记（三）归纳偏好

HwJh*MSNAuC%

05-08

1310

任何一个有效的机器学习算法都要有其归纳偏好，否则他将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑。 “奥卡姆剃刀”是一种常用的、自然科学研究中最基本的原则，他能引导算法确立较好的偏好，他的思想是，若有多个假设与观察一致，取最简单的那个。 “没有免费的午餐”定理指出，脱离具体的问题，直接谈论哪个学习算法好毫无意义。

4 机器学习之归纳偏好

最新发布

此博客内容主要是小可日常工作中的一些问题解决的记录整理而成

10-11

1226

例如，若认为相似的样本应有相似的输出（例如，在各种属性上都很相像的西瓜，成熟程度应该比较接近），则对应的学习算法可能偏好图1.3中比较“平滑”的曲线A而不是比较“崎岖”的曲线B。敲声=沉闷）”，学得模型时而告诉我们它是好的、时而告诉我们它是不好的，这样的学习结果显然没有意义。对“根蒂”还是对“敲声”更重视，看起来和属性选择，亦称“特征选择”(featureselection)有关，但需注意的是，机器学习中的特征选择仍是基于对训练样本的分析进行的，而在此处我们并非基于特征选择做出对“根蒂”的重视；

【机器学习杂货铺】——无监督和有监督(暂缺)

Daniel717的博客

07-03

491

无监督和有监督……

斯坦福大学机器学习课程讲义—— 多变量的线性回归模型表达PPT学习教案.pptx

10-01

斯坦福大学机器学习课程讲义—— 多变量的线性回归模型表达PPT学习教案.pptx

机器学习算法——集成方法（Ensemble）之Stacking

01-27

②这些弱分类器是如何组合为一个强分类器学习过机器学习相关基础的童鞋应该知道，集成学习有两大类——以Adaboost为代表的Boosting和以RandomForest为代表的Bagging。它们在集成学习中属于同源集

机器学习（1）——获取数据及数据预处理

01-06

机器学习（1）——获取数据及数据预处理基本概念 机器学习教计算机执行人和动物与生俱来的活动：从经验中学习。 机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型。当可用于学习的样本...

机器学习学习记录2：归纳偏好（奥卡姆剃刀原则和NFL定理）

qq_53914247的博客

03-10

1502

机器学习学习记录2：归纳偏好（奥卡姆剃刀原则和NFL定理）主要介绍归纳偏好的定义，奥卡姆剃刀原则，NFL定理（“没有免费的午餐”定理）的证明。

【机器学习杂货铺】——梯度下降(暂缺)

Daniel717的博客

07-15

414

【机器学习杂货铺】——正则项(暂缺)

Daniel717的博客

07-05

475

【机器学习杂货铺】——正则项

机器学习杂货铺的汇总贴

机器学习杂货铺1号店

11-18

1272

本文主要对该博客的文章进行汇总和分类，因为博客规模逐渐变大之后，索引文章就变成一个日渐凸显的问题了。图神经网络相关《学习geometric deep learning笔记系列》第一篇，Non-Euclidean Structure Data之我见《Geometric Deep Learning学习笔记》第二篇，在Graph上定义卷积操作，图卷积网络《Geometric Deep Learning学习笔记》第三篇，GCN的空间域理解，Message Passing以及其含义 Shif

深度学习中的归纳性偏好

weixin_43118280的博客

04-11

1331

深度学习的归纳性偏好介绍1.CNN inductive bias2. RNN inductive bias3. GNN inductive bias4.Attention bias 介绍学习的方法会对学习的问题做一些关于目标函数的必要假设，称为归纳偏置。西瓜书解释：机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，称为归纳性偏好。归纳性偏好可以看作是学习算法自身在一个庞大的假设空间中对假设进行选择的启发式价值观。深度神经网络偏好的认为层次化处理信息有更好的效果。网络越深效果越好。 1.CNN induct

机器学习-基本术语

相信相信的力量

06-08

651

数据集（data set）记录的集合，如（色泽=青绿；根蒂=蜷缩；敲声=浊响）示例（instance）每条记录是关于一个事件或对象的描述，也称为样本。属性（attribute）反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，例如色泽，根蒂等，又称为特征（feature）。属性上的取值，如青绿，浊响等，称为属性值（attribute value）。样本空间（sample space）

机器学习笔记——假设空间与归纳偏好

章小幽的博客

09-12

1494

一，假设空间学习过程是一个在所有假设组成的空间，即假设空间中进行搜索的过程。搜索目标是找到与训练集“匹配”的假设。举个例子：这里要学习的目标是“好瓜”。暂且假设“好瓜”可由色泽，根蒂，敲声这三个因素完全确定。于是，我们学得的将是“好瓜是某种色泽，某种根蒂，某种敲声的瓜”这样的概念。图1.1直观地显示出了这个西瓜问题的假设空间。需要注意的是，现实问题中我们常面临很大的假设空间...

周志华机器学习读后总结第一章

baidu_32142047的博客

10-21

795

第一章什么是机器学习？学习机器学习的第一步就是先要了解什么是机器学习，在没有碰周志华老师的这本机器学习的书之前，我没有接触到过关于机器学习的知识，我所认为的机器学习就是让一些机器像学生一样去学习知识然后做事情！而周志华老师在书中说：机器学习研究如何通过计算的手段，利用经验（数据）来改善系统自身的性能；因此机器学习所研究的主要内容是在计算机中从数据中产生“模型”的算法，即“学习算

归纳

王孙贵族的专栏

08-01

838

1 调用sleep函数，可以使线程自愿放弃他剩余的时间片2 可以将0传递给sleep，这样告诉系统，调用线程将放弃剩余的时间片，并迫使系统调用另一个线程。 3 getmessage是阻塞模式的，peekmessage是非阻塞模式的，立即返回。 4 使用getHostName方式获取的ip地址为空:解决方法：//获取本机IP CString GetLocalIP() { CS

『机器学习——周志华』学习笔记——第一章

L聪记博客

05-24

3351

1、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。同时 Mitchell（1997）给出了一个更形式化的定义：假设用 P 来评估计算机程序在某任务类 T 上的性能，若一个程序通过利用经验 E 在 T 中任务上获得了性能改善，则我们就说关于 T 和 P，该程序对 E 进行了学习。 2、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“机器学习算法”。

机器学习疫情分析工具——直观疫情数据解读

标题：“机器学习——疫情分析.zip” 描述：“很直观的对疫情进行分析。适合机器学习者使用。” 标签：“统计学可用” 压缩包子文件的文件名称列表：疫情5.html 从这些信息中，我们可以推断出这是一份针对机器学习...