在前三周的作业中,我构造了概率图模型并调用第三方的求解器对器进行了求解,最终获得了每个随机变量的分布(有向图),最大后验分布(双向图).本周作业的主要内容就是自行编写概率图模型的求解器.实际上,从根本上来说求解器并不是必要的.其作用只是求取边缘分布或者MAP,在得到联合CPD后,寻找联合CPD的最大值即可获得MAP,对每个变量进行边缘分布求取即可获得边缘分布.但是,这种简单粗暴的方法效率极其低下,对于MAP求取而言,每次得到新的evidance时都要重新搜索CPD,对于单个变量分布而言,更是对每

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/195 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 之前ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 | XGBoost模型详解).本篇我们来学习一下GBDT模型(详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模

除了精确推理之外,我们还有非精确推理的手段来对概率图单个变量的分布进行求解.在很多情况下,概率图无法简化成团树,或者简化成团树后单个团中随机变量数目较多,会导致团树标定的效率低下.以图像分割为例,如果每个像素的label都是随机变量,则图中会有30W个随机变量(30W像素的小型相机).且这30W个随机变量相互之间耦合严重(4邻接,多回环),采用团树算法无法高效的获得单个像素label的可能值.所以,在精确推理之外,我们使用非精确推理的手段对节点的概率分布进行估计. 1.Loopy 置信传播 BP

CPD是conditional probability distribution的缩写,翻译成中文叫做 条件概率分布.在概率图中,条件概率分布是一个非常重要的概念.因为概率图研究的是随机变量之间的练习,练习就是条件,条件就要求条件概率. 对于简单的条件概率而言,我们可以用一个条件概率表来表达.如图1所示.图1 中表达的是p(g|i,d).幸运的是id都只有两个取值,是一个伯努利分布的函数.但是如果i d 有六个取值呢?比如骰子.那么这张表就会猛然增加到6^2那么长.这是不科学的.并且,常规情况下

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read

当看过一些简单的机器学习算法或者模型后,对于具体问题该如何评估不同模型对具体问题的效果选择最优模型呢. 机器学习分类 1. 经验误差.泛化误差 假如m个样本中有a个样本分类错误 错误率:E = a / m; 精度:  1 - E 训练误差: 又叫经验误差,是指算法/模型在训练样本上的误差 泛化误差:算法/模型在新样本上的误差 显然我们希望得到泛化误差小的机器学习算法. 2.欠拟合. 过拟合 欠拟合:欠拟合是指讯息能力低下,本来一些有的特征没有学习到. 解决方法:欠拟合一般比较容易克服,例如在决策

一.岭回归和 LASSO 回归的推导过程 1)岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题 具体操作:在原始的损失函数后添加正则项,来尽量的减小模型学习到的 θ 的大小,使得模型的泛化能力更强: 2)比较 Ridge 和 LASSO 名词 Ridge.LASSO:衡量模型正则化: MSE.MAE:衡量回归结果的好坏: 欧拉距离.曼哈顿距离:衡量两点之间距离的大小: 理解 Ridge.LASSO:在损失函数后添加的正则项不同: MSE.MAE:两种误差的表现形式与对应的 Ridge 和

一.基础理解 LASSO 回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression)是模型正则化的一定方式: 功能:与岭回归一样,解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题: 二.LASSO 回归 以线性回归为例 1)对于岭回归 任务:让最小化的损失函数对应的 θ 值尽量的小: 操作:在损失函数中添加了一项::希望在最小化损失函数时通过添加的此项代数式来控制参数 θ 的大小,并且为了平衡新的损失函数中的两项代数式对损失函数的影响

Evernote Export 1.模型的评估与验证简介 机器学习通常是大量传入数据,然后会有一些关于数据的决策.想法和摘要. 2.模型评估 评估模型使用的是各种数据分析的方法,至少需要使用python编程和一些统计学的知识 9.用一个数据描述数据 通常情况下可以使用一个数字来对整个数据集进行描述 10.选择哪个数字 一般情况下,我们使用众数来对整个数据集的大多数来描述 12.众数-负偏斜分布 14.众数的更多信息! 众数是否可用于描述任何数据类型,数值型和类别型都可以? 数据集中的所有分支都会

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第22篇文章,我们继续决策树的话题. 上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法--ID3算法,也就是每次选择一个特征进行拆分数据.这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉,整个建树的过程非常简单.如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下: 如果你还不会决策树,那你一定要进来看看 既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树,那么为什么还需要新的算法?显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进,不然新算

计算机科学一大定律:许多看似过时的东西可能过一段时间又会以新的形式再次回归. 1 模型平均方法(MA) 1.1 算法描述与实现 我们在博客<分布式机器学习:同步并行SGD算法的实现与复杂度分析(PySpark)>中介绍的SSGD算法由于通信比较频繁,在通信与计算比较大时(不同节点位于不同的地理位置),难以取得理想的加速效果.接下来我们介绍一种通信频率比较低的同步算法--模型平均方法(Model Average, MA)[1].在MA算法中,每个工作节点会根据本地数据对本地模型进行多轮的迭代更新

概率图的学习真的要接近尾声了啊,了解的越多越发感受到它的强大.这周的作业本质上是data mining.从数据中学习PGM的结构和参数,完全使用数据驱动 —— No structure, No parameters. Data tell us everything 1.识别外星人 如此强大的工具要用来做一件极其逗逼的事情:在给定肢体位姿条件下,从图形中识别外星人...显而易见,地球人只有两手两脚,外星人却有4手2脚!给定的肢体位姿以三坐标的形式出现(y,x, angle),其中x,y 代表肢体的

概率图模型的作业越往后变得越来越有趣了.当然,难度也是指数级别的上涨啊,以至于我用了两个周末才完成秋名山神秘车牌的寻找,啊不,CRF模型的训练. 条件随机场是一种强大的PGM,其可以对各种特征进行建模,同时可以使用随机梯度下降算法进行训练,训练的结果就是PGM中那些定义变量交互方式的参数. 1.LR模型的训练 LR模型可以看作是CRF模型的低配版,在完全不定义随机变量交互,只考虑P(Y|X)的情况下,得到的就是LR模型.其数学表达如下: 这里theta是参数,X是特征也是像素值,该形式成为Log

前两周的作业主要是关于Factor以及有向图的构造,但是概率图模型中还有一种更强大的武器——双向图(无向图.Markov Network).与有向图不同,双向图可以描述两个var之间相互作用以及联系.描述的方式依旧是factor.本周的作业非常有实际意义——基于马尔科夫模型的图像文字识别系统(OCR) 图像文字识别系统(OCR)在人工智能中有着非常重要的应用.但是受到图像噪声,手写体变形,连笔等影响基于图像的文字识别系统比较复杂.PGM的重要作用就是解决那些测量过程复杂,测量结果不一定对,连续测

Week2的作业主要是关于概率图模型的构造,主要任务可以分为两个部分:1.构造CPD;2.构造Graph.对于有向图而言,在获得单个节点的CPD之后就可依据图对Combine CPD进行构造.在获得Combine CPD之后则可利用变量的观测来进行问答.此周作业的大背景是对基因型与表现型之间的关系进行探索.在已知表现性的情况下对基因型以及下一代的基因进行推测.这是一个很有实际意义的有向图网络. 1.CPD构造 1.1.基因型与表现型的关系——确定 在孟德尔遗传假说基础上,对双碱基配对的基因推测表

Talk is cheap, I show you the code 第一章的作业主要是关于PGM的因子操作.实际上,因子是整个概率图的核心.对于有向图而言,因子对应的是CPD(条件分布):对无向图而言,因子对应的是势函数.总而言之,因子是一个映射,将随机变量空间映射到实数空间.因子表现的是对变量之间关系的一种设计.每个因子都编码了一定的信息. 因子的数据结构: phi = struct('var', [3 1 2], 'card', [2 2 2], 'val', ones(1, 8)); 在

在概率图模型中,有一类很重要的模型称为条件随机场.这种模型广泛的应用于标签—样本(特征)对应问题.与MRF不同,CRF计算的是“条件概率”.故其表达式与MRF在分母上是不一样的. 如图所示,CRF只对 label 进行求和,而不对dataset求和. 1.CRF的likelyhood function 对于给定的数据集以及其对应标记,CRF的 E based on theta 是与 数据集 x[m]有关的,因为x[m]并没有完全被边际掉.也就是说,对数据集中的每个数据x[m],E based o

昨天刚刚解决了 logistic regression 之后今天又来了个有趣的家伙. logistic regression 很强大,但是也有它的弱点.它最大的弱点就是只能告诉你是或者不是,而无法告诉你 XX is YY.这对于追求人工智能来说,只能是走出了一小步.在解决 YES/NO 的问题之后,我们还需要解决 WHAT 这个问题. 聪明的计算机科学家(也许是数学家)又设计了一种新的模型,这种模型可以告诉我们 WHAT.也就是 log-linear 模型. ——离真正的人工智能还很远,或许它是