Instance-based learning

最新推荐文章于 2024-07-05 20:48:15 发布
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分类专栏： Data Mining 文章标签： tree
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1. 距离的定义： 欧氏距离

a. 属性值的标准化

b. 在实践中，属性之间距离的真正含义是什么？

2. 如何寻找最近邻居？

a. kd-tree 既要求树有完美的平衡结构，又要求区域近似方形. 直角问题.

b. ball tree 

3. k-最近邻法

4. 最近邻规则在实践中的问题

a. 对于较大规模的训练数据集，速度往往很慢

b. 碰到干扰数据，性能表现较差

c. 当不同的属性对分类结果存在不同程度的影响时，即极端的情形是当某个属性对分类来说完全无关时，性能表现较差。

d. 不能实现明确的推广。

【论文阅读】Attention-based Deep Multiple Instance Learning
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题目：CCF A-Loss-Based Attention for Deep Multiple Instance Learning International conference on machine learning 摘要 多实例学习 (MIL) 是监督学习的一种变体，其中将单个类标签分配给一袋实例。 在本文中，我们将 MIL 问题描述为学习包标签的伯努利分布，其中包标签概率由神经网络完全参数化。此外，我们提出了一种基于神经网络的置换不变聚合算子，它对应于注意机制。值得注意的是，所提出的基于注意力的算子
Model-Based Reinforcement Learning
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# Model-Based Reinforcement Learning## Principle We consider the optimal control problem of an MDP with a **known** reward function $R$ and subject to **unknown deterministic** dynamics $s_{t+1} = f(s_t, a_t)$:$$\max_{(a_0,a_1,\dotsc)} \sum_{t=0}^\infty \g
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Numeric Attributes: For example: Nominal Attributes When the value of i is same as the value of j, the nominal attribute is 1 and other situtaion is 0. Distance Between Two Examples k-Nearest Neig...
《机器学习实战》和Udacity的ML学习笔记之 instance-based learning
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机器学习理论之（11）：基于样本的学习（instance-based learning）——KNN 算法
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文章目录什么是 Instance-based learning如何比较样本（Comparing Instances）特征向量 （Feature Vectors）特征向量的度量（Similarity / Distance）相似度 （Similarity）余弦相似度（Cosine Similarity）距离（Distance）欧几里得距离 （Euclidean Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）Hamming 距离Instance-Based 分类器最近邻分类器（Nearest
4.7 INstance-Based Learning ,关于K近邻算法
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论文提出了一种采用多示例学习（Multiple-Instance Learning，MIL）方法来解决BUS图像分类问题的方案。鉴于BUS图像的复杂性，论文中提出了一个泛化的MIL方法。首先，使用自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）将...
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Instance-based Learning: K-Nearest Neighbour Algorithm && Radial Basis Function
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Instance-Based Learning of Span Representations：A Case Study through Named Entity Recognition
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Instance-Based Learning of Span Representations：A Case Study through Named Entity Recognition 基于实例的跨度表示学习：命名实体识别的实例研究 Abstract 本文提出了一种学习跨度相似性的基于实例的学习方法，能够在不失去性能的前提下建立具有较高可解释性的模型 code 1 Introduction 基于实例的学习方法（通过学习实例之间的相似性）。在推理时，将最相似的训练实例的类标签分配给新的实例。 采用tok.
基于实例的学习方法
lov_vol
08-26 1989
基本概念与最近邻方法K近邻方法基本算法讨论：更多距离度量；属性：归一化、加权；连续取值目标函数；k 的选择；打破平局；关于效率(K-Dtree的构建与查询)距离加权的KNN基于实例的学习器的四要素扩展：局部加权回归真实测试样例下的算法表现举例懒惰学习与贪婪学习。
监督学习四 基于实例的学习
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1、基于实例的学习（instance-based learning）       这应该是机器学习算法中最简单的算法，它不像其他算法需要在样本的基础上建立一般性的推理公式，而是直接通过存储的数据集进行分类或回归学习来得到结果。      它的缺点是对存储空间的需求很大，需要占用的空间直接取决于实例数量的大小，并且预测的时候需要与已知的实例进行比对，运行时间会相对慢。 2、饥饿式学习
instance-based与model-based 区别
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机器学习基础：基于样本的学习——KNN
Abner98414的博客
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对监督学习来说：每个样本可以看做是一个包含个特征的元组同时拥有一个表明类别的标签。机器学习的目的：根据数据提供的标签，试图构建一个模型，这个模型可以代表整个数据集的输入和输出关系。instance-based learning：需要将进行标注的 instance 保存在内存中；直接从 instance 中学习（而不建立任何的模型）；也称为 memory-based learning。
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