话题集
最大熵模型
最大熵模型假设分类模型是一个条件概率分布P(Y|X), X为特征,Y为输出。给定一个训练集,(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),...,(x(m),y(m)),其中x为n维特征向量,y为类别输出。
受限玻尔兹曼机
受限玻尔兹曼机(RBM)由Geoff Hinton发明,是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。
特征工程
特征工程其实是一个如何展示和表现数据的问题,在实际工作中需要把数据以一种“良好”的方式展示出来,使得能够使用各种各样的机器学习模型来得到更好的效果。
冒泡排序
冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端,故名“冒泡排序”。
梯度提升决策树
梯度提升决策树:GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。
感知机
感知机是集语音、文字、手语、人脸、表情、唇读、头势、体势等多通道为一体的,并对这些通道的信息进行编码、压缩、集成、融合的计算机智能接口系统。面向中国手语识别与合成的多功能感知机是多功能感知机的初期阶段目标。
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冒泡排序
冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
随机森林
随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标。
梯度下降算法
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来,如果我们需要求解损失函数的最大值,这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中,基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法,分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。
分水岭算法
分水岭分割方法(Watershed Algorithm),是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。
高斯混合模型
用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。
K最近邻
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
图割算法
图割算法(Graph Cut)
对抗样本
对抗样本是一类被恶意设计来攻击机器学习模型的样本。它们与真实样本的区别几乎无法用肉眼分辨,但是却会导致模型进行错误的判断。
OpenAI
OpenAI,由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织。2015年马斯克与其他硅谷科技大亨进行连续对话后,决定共同创建OpenAI,希望能够预防人工智能的灾难性影响,推动人工智能发挥积极作用。
Domain Adaptation Learning
域自适应学习(Domain Adaptation Learning)能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题,是当前机器学习的热点研究领域,在自然语言处理,文本分析,生物信息学,跨语言分析,视频分析,情感分析和手写体识别等领域有广泛应用。
N-Gram
N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型,对中文而言,我们称之为汉语语言模型(CLM, Chinese Language Model)。汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息,可以实现到汉字的自动转换,
K-MEANS算法
K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。
FP-tree
FP-tree 是频繁模式树(Frequent Pattern tree)的简称,是满足下列条件的一个树结构:它由一个根节点(值为null)、项前缀子树(作为子女)和一个频繁项头表组成。