简介 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hasing)是一种近邻搜索模型,由斯坦福大学的Mose Charikar提出.我们用一种随机投影(Random Projection)的方式来创建LSH model.随机投影要求我们首先选择一个(这里考虑最简单的情况)超平面(由一个向量\(r\)定义),然后用这个超平面去散列输入的向量.给定一个输入向量\(v\)和一个超平面\(r\),我们令\(h(v)=sgn(v \cdot r)\),\(h(v)=\pm 1\)取决于输入向量在超平

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍 本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似近期邻高速查找技术--局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH),内容包含了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些參考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在非常多应用领域中,我们面对和须要处理的数据往往是海量而且具有非常高的维度,如何高速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离近期)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)方法介绍 本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术——局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH),内容包括了LSH的原理.LSH哈希函数集.以及LSH的一些参考资料. 一.局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中,我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度,怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离最近)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题.

原文链接:OpenCV3 Java 机器学习使用方法汇总  前言 按道理来说,C++版本的OpenCV训练的版本XML文件,在java中可以无缝使用.但要注意OpenCV本身的版本问题.从2.4 到3.x版本出现了很大的改变,XML文件本身的存储格式本身也不同,不能通用. opencv提供了非常多的机器学习算法用于研究.这里对这些算法进行分类学习和研究,以抛砖引玉.这里使用的机器学习算法包括:人工神经网络,boost,决策树,最近邻,逻辑回归,贝叶斯,随机森林,SVM等算法等. 机器学习的过程相

[转载]机器学习优化方法总结:SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/76725843 这篇博客格式不好直接粘贴,就不附原文了. 有几个点可以注意下,原文没有写的很清楚: 优化方法的作用是什么? 可以说,没有优化方法,机器学习模型一般一样可以执行,所以说它并不是必须的.但是优化方法可以动态调整学习率以及影响迭代中参数调整的方向和幅度,可以加速收敛,是对原方法的一种优化.

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1

本节内容 牛顿方法 指数分布族 广义线性模型 之前学习了梯度下降方法,关于梯度下降(gradient descent),这里简单的回顾下[参考感知机学习部分提到的梯度下降(gradient descent)].在最小化损失函数时,采用的就是梯度下降的方法逐步逼近最优解,规则为其实梯度下降属于一种优化方法,但梯度下降找到的是局部最优解.如下图: 本节首先讲解的是牛顿方法(NewTon’s Method).牛顿方法也是一种优化方法,它考虑的是全局最优.接着还会讲到指数分布族和广义线性模型.下面来详细

刚开始看这方面论文的时候对于各种评价方法特别困惑,还总是记混,不完全统计下,备忘. 关于召回率和精确率,假设二分类问题,正样本为x,负样本为o: 准确率存在的问题是当正负样本数量不均衡的时候: 精心设计的分类器最后算准确率还不如直接预测所有的都是正样本. 用Recall和Precision来衡量分类效果,可以使用F1 Score = 2PR/(P+R)来判断分类效果. 调整分类器,移动到这里: Recall达到百分之一百,但同时Precision也下降了:把不是负样本也分类成了正样本.一般来说,

classification_report简介 sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息. 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值. y_pred:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,分类器返回的估计值. labels:array,shape = [n_labels],报表中包含的标签索引的可选列表. target_names:字符串列表,与标签匹配的可选显示

转自 飞鸟各投林 SVM(支持向量机) 支持向量机算法是诞生于统计学习界,同时在机器学习界大放光彩的经典算法. 支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化:通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件,支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线.但是如果没有某类函数技术,则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技术. 但是,通过跟高斯“核”的结合,支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线,从而达成很好的的分类效果.“核”事实上就是一种特殊的函数,最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空

SGD: 此处的SGD指mini-batch gradient descent,关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了.现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent. SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了.即: 其中,是学习率,是梯度. SGD完全依赖于当前ba

0提升的基本方法 对于分类的问题,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类的分类规则(强分类器)容易的多.提升的方法就是从弱分类器算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器.大多数的提升方法都是改变训练数据集的概率分布(训练数据的权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器. 这样,对于提升方法来说,有两个问题需要回答:一是在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布,二是如何将弱分类器组合成一

1 前言 2012年,Dropout的想法被首次提出,受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发,论文<Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting> 提出了Dropout,它的出现彻底改变了深度学习进度,之后深度学习方向(反馈模型)开始展现优势,传统的机器学习慢慢消声. 深度学习架构现在变得越来越深,dropout 作为一个防过拟合的手段,使用也越来越普遍. 2 Dropout具体实现 Drop

那添加L1和L2正则化有什么用?下面是L1正则化和L2正则化的作用,这些表述可以在很多文章中找到. L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting):一定程度上,L1也可以防止过拟合

(MTT)连续能量函数最小化方法 Multitarget tracking Multi-object tracking 连续能量函数 读"A.Milan,S. Roth, K. Schindler, 'continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking[J]',TPAMI,2014."笔记 当前追踪的主要策略是tracking-by-dection,即首先使用背景减除法或者分类器检测出前景运动目标,然后再对目标轨迹进行估计.

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine

机器学习原理.实现与实践——机器学习概论 如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能,这就是学习. ——— Herbert A. Simon 1. 机器学习是什么 计算机基于数据来构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科. 从上面的机器学习的定义中,我们可以了解到以下的信息: 机器学习以计算机及网络为平台,是建立在计算机及网络之上的: 机器学习以数据为研究对象. 机器学习的目的是对数据进行预测与分析 机器学习以模型为中心.构建模型.优化模型并用模型来进行预测. 机器学习的模型是

感谢大神们的无私奉献精神........因此笔者要坚持开源,专注开源,开源就像在HPU的考试中不像其他人作弊一样,长远来看,会有巨大收获. 一.背景介绍 1.1 相似性搜索简介 高维相似性搜索在音频.图形和传感器数据等特征丰富的数据的基于内容的检索中日益重要,一般来说应用在KNN和ANN. 一个针对相似性搜索的理想索引策略应满足如下特性. 准确性:返回的结果要和BF返回的结果近似,用查全率表示. 时空:查询时间要是o(1)或者o(logn),空间上不能比源数据还要多,对于大数据,要在主存的容忍范

原始链接--http://www.jiahenglu.net/NSFC/LSH.html LSH(Location Sensitive Hash),即位置敏感哈希函数.与一般哈希函数不同的是位置敏感性,也就是散列前的类似点经过哈希之后,也可以在一定程度上类似,而且具有一定的概率保证. 形式化定义: 对于随意q,p属于S,若从集合S到U的函数族H={h1,h2...hn}对距离函数D(,),如欧式距离.曼哈顿距离等等,满足条件: 则称D(,)是位置敏感的. 例如以下图,空间上的点经位置敏感哈希函数

上一节,我们分析了LSH算法的通用框架,主要是建立索引结构和查询近似近期邻.这一小节,我们从p稳定分布LSH(p-Stable LSH)入手,逐渐深入学习LSH的精髓,进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上. 相应海明距离的LSH称为位採样算法(bit sampling),该算法是比較得到的哈希值的海明距离,可是一般距离都是用欧式距离进行度量的,将欧式距离映射到海明空间再比較其的海明距离比較麻烦.于是,研究者提出了基于p-稳定分布的位置敏感哈希算法,能够直接处理欧式距离,并解决(R,c)-近邻