多视图学习(multi-view learning) 前期吹牛:今天这一章我们就是来吹牛的,刚开始老板在和我说什么叫多视图学习的时候,我的脑海中是这么理解的:我们在欣赏妹子福利照片的时候,不能只看45度角的吧,要不那样岂不是都是美女了,这还得了.所以我们要看各个角度的照片,打击盗版美女,给大家创建一个真诚的少点欺骗的和谐世界.所以说,多视图学习就是360度,全方位无死角的欣赏(学习)然后得到最接近真实值的判定. 话说那么一天啊,一个人和一个蚂蚁在对话,他们看着一个米饭粒,人说,这个米饭粒胖嘟嘟的…

多视图子空间聚类/表示学习(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文主要对四篇文章(1)"Low-Rank Tensor Constrained Multiview Subspace Clustering"(2015 ICCV),(2)"Tensorized Multi-view Subspace Re…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

Hello,我是你们人见人爱花见花开的小花.又和大家见面了,今天我们来聊一聊多视图学习利器------CCA. 一 典型相关分析的基本思想 当我们研究两个变量x和y之间的相关关系的时候,相关系数(相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标.相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度:着重研究线性的单相关系数)是最常用的变量:其中Sxx为标准差. 那我们如何研究两组变量之间的相关关系呢?比如(X1,X2,X3)与(y1,y2)…

1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例...... 1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例如: select id,sum(num) from (select * from ta union all select * f…

现在终于开始看论文了,机器学习基础部分的更新可能以后会慢一点了,当然还是那句话宁愿慢点,也做自己原创的,自己思考的东西.现在开辟一个新的模块----多视图学习相关论文笔记,就是分享大牛的paper,然后写出自己的反思,希望大家多多交流. 现在来说说周志华老师的opmv算法. 一摘要 :多视图学习已经成为机器学习非常重要的组成部分,很多得到的效果都比单视图学习要好的多,但是这些方法经常被用在小的和低维的数据集上,主要原因是因为这些算法都占用了,大量的计算内存.最近几年,这些算法有了长足的进步,比如…

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时…

集成学习(Ensembling Learning) 标签(空格分隔): 机器学习 Adabost 对于一些弱分类器来说,如何通过组合方法构成一个强分类器.一般的思路是:改变训练数据的概率分布(权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列的弱分类器,然后将他们组合起来,形成强分类器. 需要解决的问题有: 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布? 如何将若分类器组合成一个强分类器. 已知数据集\(T = \{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),..., (x_{n…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

特别棒的一篇文章,仍不住转一下,留着以后需要时阅读 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ…