机器学习中,我们根据训练集训练一个模型,来对测试数据进行预测.通常我们并不关心模型在训练集上的好坏(即训练误差,in sample error),举个简单例子,我们想要根据前六个月股市行情训练一个模型来对未来股市走向进行预测,即使我们的算法在过去的数据上做的再精准都没有任何意义,我们希望模型在未来某一天能够预测的准,这样我们才能赚大钱.因此我们更着重于其在从未见过的数据(测试集)上的正确率(即泛化误 差,generalization error.out sample error).因为泛化误差从…

哈哈哈,又到了讲段子的时间 准备好了吗? 今天要说的是CNN最后一层了,CNN入门就要讲完啦..... 先来一段官方的语言介绍全连接层(Fully Connected Layer) 全连接层常简称为 FC,它是可能会出现在 CNN 中的.一个比较特殊的结构:从名字就可以大概猜想到.FC 应该和普通层息息相关,事实上也正是如此.直观地说.FC 是连接卷积层和普通层的普通层,它将从父层(卷积层)那里得到的高维数据铺平以作为输入.进行一些非线性变换(用激活函数作用).然后将结果输进跟在它后面的各个普通…

前边由Hoeffding出发讨论了为什么机器可以学习,主要就是在N很大的时候Ein PAC Eout,选择较小的Ein,这样的Eout也较小,但是当时还有一个问题没有解决,就是当时的假设的h的集合是个数是有限的,那么本文继续讨论h个数为无限的情况.http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6235348.html 其实之前的问题可以分类两个方面: 一方面:Ein 是否约等于 Eout 另一方面:Ein时候足够小. 所以,选择合适的M是很重要的,现在加入M为无限大的情况…

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,…

前面一节我们通过引入增长函数的上限的上限,一个多项式,来把Ein 和 Eout 的差Bound住,这一节引入VC Bound进一步说明这个问题. 前边我们得到,如果一个hypethesis集是有break point的,那么最终mh会被一个多项式bound住,如果break point 为k的话,那么这个多项式为N^(k - 1). Bound的不等式这里系统的列一下就是: 也就是说,机器可以学习的即可条件: 要有好的假设集,也就是需要存在break point 训练数据集要足够的大 要有一点儿…

前边讨论了我们介绍了成长函数和break point,现在继续讨论m是否成长很慢,是否能够取代M. 成长函数就是二分类的排列组合的数量.break point是第一个不能shatter(覆盖所有情形)的点. 1.break point对成长函数的限制 我们希望 这里引入上限函数 bound function:给了break point,看看可以组成多少排列组合,下面证明boundfunction是多项式成长的. 右上角相当于没有加条件限制,对角线就是全部的减1嘛,因为全部不可能,小一点,找个上限…

参考翻译,有大量删除和修改,如有异议,请拜访原文.一定要看英文原文!!!. 本文转载于:深度译文:机器学习那些事 英文[原题]A Few Useful Things to Know About Machine Learning 机器学习是有别于专家系统(基于知识/规则)的一种模式识别方法,与专家系统的构建方法不同,但目的相同.本文分析了一众机器学习方法,并给出了一些机器学习概念的通俗解释. 通俗论述的理论解释在第二段,由公式详细说明. 参考链接:PAC可学习 一.机器学习那点事 学习=表示 +…

目录 原文链接:小样本学习与智能前沿 01 Transforming Samples from Dtrain 02 Transforming Samples from a Weakly Labeled or Unlabeled Data Set 03 Transforming Samples from Similar Data Sets Discussion and Summary 原文链接:小样本学习与智能前沿 上一篇:A Survey on Few-Shot Learning | Intro…

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(…

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…