第四节  最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(2) 上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义,了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大,同时损失函数(最小二乘)最小,留下了一个问题,就是这两个因素或者目的矛盾吗?今天我们就接着上面的问题继续解剖下去. 我们再来回顾下似然函数: 所谓似然函数就是一个大的乘项,它有多少项,取决于有多少个训练集的样本,因为它是判断训练集上发生的总概率最大的这么一个总似然函数.我们分析一下似然函数的取值由哪些因素确定?是常数,虽然是未知数,但是

import numpy as np import tensorflow as tf y_pred = np.array([[1], [2], [3]],dtype=np.float32) y_real = np.array([[1], [1], [1]]) bias = np.array([1,2,3,4],dtype=np.float32) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) Input

Chapter 4 1. 最小二乘和正规方程 1.1 最小二乘的两种视角 从数值计算视角看最小二乘法 我们在学习数值线性代数时,学习了当方程的解存在时,如何找到\(\textbf{A}\bm{x}=\bm{b}\)的解.但是当解不存在的时候该怎么办呢?当方程不一致(无解)时,有可能方程的个数超过未知变量的个数,我们需要找到第二可能好的解,即最小二乘近似.这就是最小二乘法的数值计算视角. 从统计视角看最小二乘法 我们在数值计算中学习过如何找出多项式精确拟合数据点(即插值),但是如果有大量的数据点,

(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖

损失函数 作用 在有监督的学习中,需要衡量神经网络输出和所预期的输出之间的差异大小.这种误差函数需要能够反映出当前网络输出和实际结果之间一种量化之后的不一致程度,也就是说函数值越大,反映出模型预测的结果越不准确. 还是拿练枪的Bob做例子,Bob预期的目标是全部命中靶子的中心,但他现在的命中情况是这个样子的: 最外圈是1分,之后越向靶子中心分数是2,3,4分,正中靶心可以得5分. 那Bob每次射击结果和目标之间的差距是多少呢?在这个例子里面,用得分来衡量的话,就是说Bob得到的反馈结果从差4分,

Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性. 当预测偏差小于 δ 时,它采用平方误差, 当预测偏差大于 δ 时,采用的线性误差. 相比于最小二乘的线性回归,HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度,所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数. Huber Loss 定义如下 \[ \begin{split} L_\delta(a)=\left \{ \begin{array

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性. 当预测偏差小于 δ 时,它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时,采用的线性误差. 相比于最小二乘的线性回归,HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度,所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数. Huber Loss 定义如下: 参数 a 通常表示 residuals,写作 y−f(x),当 a = y−f(x) 时,Huber

接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板 这部分的<opencv_tutorial>上都是直接上代码,没有原理部分的解释的. 十一.轮廓 1.图像中找轮廓 /// 转成灰度并模糊化降噪 cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); Mat canny_output;//找到轮廓的图 vector<vector<Point> > conto

数据:fetch_california_housing(加利福尼亚的房价数据) 1.解析解法 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing # 立刻下载数据集 housing = fetch_california_housing(data_home="./datasets", download_if_missing=True) # 获得X数

第一 基础 1. 定义变量 #定义维度为[2,3], 平均值为·1, 标准差为1,类型为float32,名称为w1的服从正态分布的变量 w1 = tf.Variable(tf.random_normal(2, 3), stddev=1, seed=1, dtype=tf.float32, name='w1') #定义维度为[2,3],平均值为1,标准差为1,类型为float32,名称为w1的服从正态分布的变量,偏离平均值超过两个标准差则重新生成 w1 = tf.Variable(tf.trunc

https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.协同过滤(CF)[基于内存的协同过滤] 优点:简单,可解释 缺点:在稀疏情况下无法工作 所以对于使用userCF的系统,需要解决用户冷启动问题 和如何让一个新物品被第一个用户发现 对于只用itemCF的系统,需要解决物品冷启动问题 如何更新推荐系统呢,答案就是离线更新用户相似度矩阵和物品相似度矩阵[不断删除离开的用户/物品,加入新来的用户/物品] 2.MF PMF BPMF[

预处理 离散化 等值分箱 等量分箱 独热 one-hot 标准化 最小最大 min-max z-score l2 标准化 归一化 特征选择 ANOVA 信息增益/信息增益率 模型验证 评价指标 回归 MSE R 方 分类 准确率 精确率 召回率 F1 得分 宏平均 F1 微平均 F1 聚类 互信息 轮廓距离 交叉验证 K 折 网格搜索 最优化方法 梯度下降 随机梯度下降 SGD 牛顿法/拟牛顿法 动量法 RMSProp Adam 传统机器学习 基本概念 欠拟合/过拟合 距离 汉明距离 曼哈顿距离

转自:https://blog.csdn.net/gsww404/article/details/78605784 仅供学习参考,转载地址:http://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/77914941 一.TensorBoard 简介及使用流程 1.TensoBoard 简介 TensorBoard 和 TensorFLow 程序跑在不同的进程中,TensorBoard 会自动读取最新的 TensorFlow 日志文件,并呈现当前 TensorFLow

深度学习与传统机器学习的区别 传统机器学习输入的特征为人工提取的特征,例如人的身高.体重等,深度学习则不然,它接收的是基础特征,例如图片像素等,通过多层复杂特征提取获得. 深度学习.人工智能.机器学习的关系 人工智能是一个非常广泛的问题,机器学习是人工智能的一种手段,深度学习是机器学习的一个分支 人工智能>机器学习>深度学习 深度学习两个重要特征 多层和非线性(激活函数) WordNet 是开放环境中的一个较大且有影响力的知识图库,它将15W单词整理成11W个近义词集.并定义了近义词集之间的关

优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2 \] 梯度下降法 \[ \begin{align*} &f(x)=f(x^k)+g_k^T*(x-x^

因子分解机(Factorization Machine,简称FM)算法用于解决大规模稀疏数据下的特征组合问题.FM可以看做带特征交叉的LR. 理论部分可参考FM系列,通过将FM的二次项化简,其复杂度可优化到\(O(kn)\).即: \[ \hat y(x) = w_0+\sum_{i=1}^n w_i x_i +\sum_{i=1}^n \sum_{j=i+1}^n ⟨vi,vj⟩ x_i x_j \\ =w_0+\sum_{i=1}^n w_i x_i + \frac{1}{2} \sum_{

前言 PyTorch和Tensorflow是目前最为火热的两大深度学习框架,Tensorflow主要用户群在于工业界,而PyTorch主要用户分布在学术界.目前视觉三大顶会的论文大多都是基于PyTorch,如何快速入门PyTorch成了当务之急. 正文 本着循序渐进的原则,我会依次从易到难的内容进行介绍,并采用定期更新的方式来补充该文. 一.安装PyTorch 参考链接:https://blog.csdn.net/miao0967020148/article/details/80394270 安

目录 BP算法的简单实现 Linear 全连接层 ReLu MSELoss 交叉熵损失函数 BP算法的简单实现 """ BPnet 简易实现 约定输入数据维度为(N, input_size) 输出数据维度为(N, output_size) """ import pickle import os, sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 首先创建一个父类Fun, 主要定义了 fo

​ 前言 本文是YOLO系列专栏的第一篇,该专栏将会介绍YOLO系列文章的算法原理.代码解析.模型部署等一系列内容.本文系公众号读者投稿,欢迎想写任何系列文章的读者给我们投稿,共同打造一个计算机视觉技术分享社区. 本文介绍了目标检测中one stage的YOLO算法,并介绍了从YOLOv1到YOLO