【数据挖掘】机器学习的几何观点

最新推荐文章于 2024-06-24 15:02:54 发布
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文章标签： 人工智能
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《机器学习及其应用2011》

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深度学习的几何观点：1流形分布定律、2学习能力的上限。附顾险峰教授简历(长文慎入，公号回复“深度学习流形分布”可下载PDF资料)
数据简化DataSimp社区
06-12 4922
深度学习的几何观点：1流形分布定律、2学习能力的上限。附顾险峰教授简历(长文慎入，公号回...
机器学习与数据挖掘
weiyaner的博客
06-06 1万+
总结 1.1机器学习和数据挖掘的关系 机器学习是数据挖掘的重要工具。 数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪音等等更为实际的问题。 机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，例如增强学习与自动控制等等。 数据挖掘试图从海量数据中找出有用的知识。 大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析
关于机器学习的一点看法
Em_dark的博客
01-09 1332
传统意义上的对于计算机使用的方法是,给他一个指令让他做什么他就做什么. 但机器学习却不是这样的,事实上,机器学习是给他一堆数据,让他给点意见 比如,我要吃一块蛋糕,这个主要取决于两个条件,一个是这个蛋糕多少钱,我有没有这么多钱,还有一个条件是我饿不饿, 蛋糕多少钱是一个自变量,我饿不饿是也是自变量,我最后买没有买这个蛋糕是因变量. 解决一个问题是有3种方法,一个是问别人,一个是采用知识,最后一
机器学习之一：一些基本观点
Karry_的博客
07-07 853
1.机器学习的含义
机器学习基础--math（18）--几何历史
wydbyxr的博客
06-22 283
几何历史 第一阶段 　　几何学一开始，就类似今天的人工智能，有很多工程上的应用以及产生的很多定理。 　　不过随后欧几里得将当时主要的平面定理组合以后发现这些定理都可以由5个公理推出来。这是人类历史上很重要的一个里程碑，在很繁复的现象里，他找到了很简单但却很基本的五个公理，从而能将原来的这些公理全部推出来。 　　由于希腊人的工具不够，所以除了二次方程定义的图形（圆形、直线、椭圆等）以外，...
何晓飞--流形学习
07-10
何晓飞--流形学习PPT
【机器学习算法】线性回归算法
ZhShy
01-28 1万+
文章目录线性回归回归问题回归和分类预测未来机器学习实现预测的流程线性方程权值调整最简单的回归问题——线性回归问题利用线性回归进行预测的极速入门线性回归的算法原理拟合线性回归算法的数学解析1. 假设函数的数学表达式解析 线性回归 回归问题 线性方程 偏差度量 权值更新 回归问题 两百年前，与达尔文同时代的统计学家高尔顿在研究父代与子代的身高关系时，发现一种“趋中效应”：如果父代身高高于平均值，则子代具有更高概率比他父亲要矮，简单来说就是身高回归平均值。“回归”一词也由此而来。在回归的世界里，万物的发展轨
机器学习系列(7)_机器学习路线图(附资料)
热门推荐
龙心尘
02-28 4万+
1. 引言 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而言点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。而
数据挖掘工程师是做什么的？
Nieson2012的专栏
08-09 6335
数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。
数据挖掘（Data Mining）扫盲笔记
weixin_43320465的博客
12-24 1万+
知识框架来源：人工智能之数据挖掘 其他补充来源： 概述 数挖掘广义观点：一类深层次的数据分析方法 目的自动抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识 方法：使用人工智能、机器学习、统计学和数据库等交叉学科领域方法 对象：大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集。 核心过程： （1） 数据清理：消除噪声和删除不一致数据。 （2） 数据集成：将多种数据源组合在数据仓库。 （3） 数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据。 （4） 数据变换：通过汇总或聚集操作把数据.
机器学习是什么？
hmxz2nn的博客
12-09 355
本文转载自：机器学习是什么？ 问题：机器学习是什么？ 认知计算 该问题的第一类答案是 IBM 提出的认知计算。其目标是构建不需要显式编程的机器（计算机、软件、机器人、网站、移动应用、设备等）。 这种机器学习观点可追溯到 Arthur Samuel 在 1959 年的定义： 机器学习：让计算机无需显式编程也能学习的研究领域。 Samuel 的定义很好，但可能有点太模糊。 1998 年，另一位著名的...
2021 几何&图机器学习大盘点 | 几何深度学习先驱 Michael Bronstein长文解读
BAAIBeijing的博客
01-30 1410
导读：几何机器学习和基于图的机器学习是当前最热门的研究课题之一。在过去的一年中，该领域的研究发展迅猛。在本文中，几何深度学习先驱 Michael Bronstein 和 Petar Vel...
设计几何体素描_人工智能融入CAD：使设计更好，更快，更容易
weixin_42531494的博客
12-19 550
近几年，人工智能 (Artificial Intelligence) 一直是科技界火爆的话题之一，连谈到地摊经济都离不开AI的支持。在设计领域，AI也自然是无处不在地改变着整个行业。这项技术正在进一步融入创成式设计、自适应用户界面和预测分析等技术细节之中。它在加速设计同时也帮助设计师更快地做出决策。那么AI技术到底有哪几种类型？它们又是如何融入到CAD软件中的呢？1AI是什么？Dass...
顶会宠儿：几何深度学习！将几何先验知识融入深度学习模型！读完这篇，小白也可以了解GDL！
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Java_college的博客
06-24 1430
几何深度学习的未来发展潜力巨大。随着深度学习技术的不断进步，结合几何学的深度学习模型有望在更多领域内实现突破。例如，结合无监督学习或半监督学习的几何深度学习模型可能会在不需要大量标注数据的情况下，依然能够实现高性能的学习和预测。几何深度学习以其独特的视角和方法，在机器学习领域内开辟了一条新的研究路径。它不仅丰富了深度学习的理论基础，也为解决实际问题提供了新的思路和方法。随着研究的深入，几何深度学习有望在未来的智能系统中扮演更加重要的角色。
机器学习——凸优化
Harriet的博客
04-19 2016
文章目录一、计算几何(一)计算几何的定义(二)直线的表达方式二、凸集(一)凸集的定义(二)平面的表达(三)超平面的表达三、凸函数(一)凸函数的定义(二)Hessian Matrix 矩阵(三)凸函数的判别四、凸规划(一)凸规划的定义(二)凸规划问题的判别五、参考资料 一、计算几何 (一)计算几何的定义 计算几何是指的对几何外形信息的计算机表示、分析和综合。 几何外形信息 那些用来确定某些几何外形的离散数据点或特征多边形 计算机表示 按照给定的信息，建立一定的数学模型，再通过计算机进行计算，求得其他所需的信
什么是几何深度学习（Geometric Deep Learning）?
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07-26 6964
什么是几何深度学习Geometric Deep Learning?
道翰天琼认知智能为您解密：Twitter 图机器学习大牛发表160页论文：以几何学视角统一深度学习
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道翰天琼认知智能为您解密：Twitter 图机器学习大牛发表160页论文：以几何学视角统一深度学习 导语：近日，帝国理工学院教授、Twitter 首席科学家 Michael Bronstein 发表了一篇长达160页的论文（或者说书籍），试图从对称性和不变性的视角从几何上统一CNNs、GNNs、LSTMs、Transformers等典型架构，构建深度学习的“爱尔兰根纲领”！本文是Michael Bronstein对论文的精华介绍。 「几何深度学习」试图从对称性和不变性的视角从几何上统一...
Differential geometry for machine learning （微分几何在机器学习中的应用）
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An overview of several uses of differential geometry ideas in machine learning
深度学习的几何观点（1） - 流形分布定律
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07-03 2711
https://www.sohu.com/a/234251750_642762作者：顾险峰（最近，哈佛大学丘成桐先生领导的团队，大连理工大学罗钟铉教授、雷娜教授领导的团队应用几何方法研究深度学习。老顾受邀在一些大学和科研机构做了题为“深度学习的几何观点”的报告，汇报了这方面的进展情况。这里是报告的简要记录，具体内容见【1】。）深度学习技术正在深刻地改变着人类的历史进程，它在图像识别、语音识别、自然...
大数据与AI驱动的投资策略：机器学习与另类数据的应用
论文的核心观点是，随着替代数据的兴起和机器学习技术的应用，投资者获得了新的竞争优势。市场反应将更加敏捷，对传统数据的依赖将逐渐减弱，取而代之的是对新数据源和分析方法的提前理解和利用。因此，理解并掌握...
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