从BoomSpikeSlab模型中提取包含概率和正概率 - 腾讯云开发者社区

文本特征提取可以用于多种不同的应用，包括但不限于：无监督语义相似度检测、文章分类和情感分析。本项目的目标是记录使用神经网络从文本数据中进行特征提取这一领域的不同之处、优点和缺点。...该向量表征可被学习用来预测从段落中采样的上下文中的周围的词。...这类似于网络中神经元的 dropout，尽管在统计学上，其更类似于使用这种方法从语料库中移除常见词。丢弃常出现的词可以减少计算和内存成本。...该算法中还包含了一个加法偏移： ? 其在计算该共现矩阵时，在避免分歧的同时又维持了 X 的稀疏性。...15 讨论在进行了文献调查之后，本节再次回到原来的研究问题上，并根据这些原论文的实验结果和结论推导出了一些简明扼要的结论。问题 1：用于从文本中提取特征的相对简单的统计技术是什么？

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Mathematica 11在概率和统计方面的新功能

从描述性统计和随机变量到时间序列和随机过程，整体框架更加强大、快速且易于使用. 2 1 案例下面小编用Mathematica求解几个实例的过程向大家展示其在概率和统计中的应用....示例2:奇异 PDF 随机取样用概率密度函数定义公式分布. 密度函数不连续且包含一个无穷奇异点. 从分布中生成随机样本，并比较直方图和密度函数....将 BHEP 检验统计作为样本大小的函数进行计算和可视化. 示例4:心脏疾病数据分析数据分析是基于从原始数据源提取的信息的提取、演示、建模过程....将相关属性提取至 "labels" 和 "features". "labels" 中存储的值为 0 和 1，分别对应心脏疾病的 presence（存在）和 absence（不存在）....为区分两个分类，用一个二分量高斯混合模型拟合投影数据. ‍ 根据混合模型，绘制混合模型的决策边界（黑色曲线）和概率密度等值线（红色曲线）并与散点绘图一同显示.

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基于文本挖掘和情感分析的物流客户满意度测算研究

确定物流属性本文从词频特征衡量词语与物流属性之间的相关性，挖掘词语的隐式语义信息，关键词既包含文本的主题相关性，又能反映词语的重要性[6]。...贝叶斯模型在文本分类领域应用广泛，其主要利用文本类别的先验概率和特征向量对类别的条件概率计算未知文本属于某一类别的概率。...结合本文提出的物流属性提取方法和SnowNLP模型，计算评论中的物流情感倾向，例如“包装完好，送货速度快，这个蓝莓已经回购过几次。日期新鲜。...情感倾向值是指该句情感指向为正的概率，经过SnowNLP.sentence模块的切分，其中包含这些物流属性的情感正向概率分别为0.6828、0.8964、0.9643、0.5474、0.6828，则这句话中的物流总体倾向取这...其中TP：真正例，实际为正预测为正；FP：假正例，实际为负但预测为正；FN：假反例，实际为正但预测为负；TN：真反例，实际为负预测为负。区分物流属性和不区分物流属性的模型评价结果如表3所示。

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对比表示学习必知的几种训练目标

定义一个锚点(anchor) x,有个正例x+和一个负例x-,所以目标函数就是要最小化x和x+的距离,最大化x和x-的距离,定义如下所示: Lifted Structured Loss 该loss为了更好的计算效率...1个正样本和N-1个负样本,N-pair loss定义如下所示: NCE NCE本身是统计模型做参数估计的方法,思想就是用罗杰斯特回归来区分数据和噪声.非噪声样本的概率用P表示,噪声样本的概率用q表示...InfoNCE 受到NCE的启发,InfoNCE使用了交叉熵损失,用在一个正样本和一系列噪声样本上.给定一个上下文环境c,我们可以得到条件概率p(x|c),N-1的负样本直接从概率分布p(x)提取,独立于...我们有个样本集合X = {xi},i=1~N, 其中只有一个正样本x_pos, 我们能得到下式 f(x,c)就是模型的打分函数,所以InfoNCE loss优化log loss,如下式: Soft-Nearest...Neighbors Loss 该loss扩展到包含多个正样本,假设有个batch {xi, yi} i = 1~B, 该loss会有个温度系数控制,如下所示: 温度τ用于调整特征在表示空间中的集中程度

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深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（1）

数据挖掘是从数据中提取模式的特定算法的应用，在数据挖掘中，重点在于算法的应用，而不是算法本身。...想象协一下，我们可以训练一个网络，让其从照片库中（其中包含气球的照片）识别出气球的照片。以下就是我们在这个假设场景中所有采取的步骤。...步骤3：特征工程（Feature Engineering）一般来讲，特征工程包含特征提取和特征选择。...举例判别式模型举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。...生成式模型举例：利用生成模型是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型，然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型，然后从这只羊中提取特征，放到山羊模型中看概率是多少，再放到绵羊模型中看概率是多少，哪个就是哪个

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NO.1 《机器学习期末复习篇》以题（问答题）促习（人学习），满满干huo，大胆学大胆补！

AI 最大，包含ML和DL 包括规则和学习算法范围广，较灵活 ML AI的子集数据驱动，算法学习规律数据需求中等 DL ML的子集深度神经网络，多层特征提取数据需求较大可见，三者是一种包含关系...统计学习阶段（1980s-1990s）：从符号主义到数据驱动特点：强调基于数据的学习，理论上受统计学和概率论驱动。逐步摆脱对手工规则的依赖。...概率模型：例如：朴素贝叶斯分类器，通过概率分布建模数据。 3. 机器学习阶段（1990s-2010s）：以数据为核心特点：更关注算法如何从大量数据中自动提取规律。模型更复杂，应用场景更广泛。...十五、数据集D中包含100个样本，其中正例50个，反例50个，若使用自助法进行模型评估，则理论上训练集和测试集中各包含多少个样本？...假设数据集 D 包含 N=100 个样本（正例 50 个，反例 50 个），自助法的特点是每次从 D 中随机选择一个样本，将其加入训练集，然后将样本放回。

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如何提升推荐系统的可解释性？京东智能推荐卖点技术全解析

这里用到的特征都是离线提取出来的，召回是AI-flow的第一步，它根据用户和产品特征从海量库存中检索出少量可能感兴趣的物品，然后将他们传递给排序模块。...image.png 在素材文案评分中，将人工写作的卖点（达人文案）定义为正样本，将用户评论或者商详页OCR等作为负样本，使用自对抗的BERT模型做分类训练。...在实践的过程中，当句子输入模型之后，获取Bert模型的softmax层输出概率，表示该句子被分到高质量的概率，根据句子的概率进行排序。这里简单介绍一下Bert模型。...Pointer generator与其他的语言生产模型的区别在于，其不仅可以从词库挑选要学习到的字，还可以从输入的句子中挑选字。...首先分别计算从词库中选择字和从输入中选择字的概率，然后再将词库中的概率分布和输入中的概率分布结合获得最终的概率分布。

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华为 | LTV预测：基于对比学习的多视角模型

预估模型得到用户的购买概率和多个LTV回归结果，接着对batch中的样本应用混合对比学习策略，捕获样本间的内在相关性 2.2.1 多视角LTV预估多视角LTV预估模块使用不同特征的异构回归器来从多个方面来分析输入样本...框架中包含三种不同类型的回归器。第一个是基于分布的回归器，旨在通过精心设计的概率模型来近似真实的 LTV 分布。尽管可以用任何概率分布来近似，不过作者根据实际效果，推荐对数正态分布和伽马分布。...因此，变量 \theta 是一个包含形状参数和速率参数两个元素的向量，预测的LTV分数是它们相除的结果。...因此首先计算正样本和负样本的平均购买概率，分别表示 \hat{p}_{+} 和 \hat{p}_{-} 。...通过这种方式，同一个批次中不同样本之间的相关性被明确地编码到模型学习中，同时分类和回归部分通过这些损失自然地连接起来，以便它们编码的知识可以交换和共享。

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如何在tweet上识别不实消息(一)

此外，在tweets之间，关于特定的谣言，几乎43％显示发送者相信谣言，这证明了识别不实信息和被误导人的重要性。表2显示从注释中提取的每个故事的基本统计信息。 ?...是两个基于特征使用一系列正（+）和负（-）训练集的概率模型。似然比表达了tweet t 是相对于在正模型下比负模型多多少次的可能性。...给定一组训练实例，我们构建一个用户模型。第一个模型是已发布积极的实例或重新发布积极实例的所有用户的概率分布。类似地，第二模型是针对已经发布（或者重新发送）为否定的用户的概率分布实例。...第一个特征是对数似然比ui是处于正用户模型（USR1），第二个特征是tweet的对数似然比是从用户重新tweet(uj）处于正的用户模型与负用户模型比（USR2）。...5.3 tweet的具体内容我们的最终的特征集是从特定Twitter中提取额内容：主题标签hashtags和网址urls。

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【CV】PAA论文解读：在物体检测中利用概率分布来将anchor分配为正负样本

基于这些anchor得分，我们可以得到两种形式的概率分布，可以最好的表示出模型是正样本或者是负样本的概率。如图1，然后，在找到的概率分布下，选择那些正样本概率高的作为正样本。...基于这种假设，模型计算出来的得分是从这个概率分布中采样出来的，我们期望模型可以从概率的角度去infer具有可分性的样本，让训练变得更加容易。...另外，由于正样本是从anchor得分的概率分布中选择出来的，因此，不需要预先设置正样本的数量和IoU的阈值。 ?...为了让模型可以从概率的方法分配这个anchor到底是正样本还是负样本，我们把这个anchor对于给定GT的得分看成是从一个分布中采样得到的，然后用最大似然的方法来估计这个分布的参数，然后，通过这个概率分布来将...正样本数量是由这个概率分布自适应的决定的，这个是和其他不利用模型状态的分配方法的最大的区别。总结一下我们这个方法，并将其嵌入到训练过程和目标函数中，如下： ?

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学界 | 从文本挖掘综述分类、聚类和信息提取等算法

因此，我们需要一些高效的技术和算法来发现有用的模式。文本挖掘近年来颇受大众关注，是一项从文本文件中提取有效信息的任务。...文本信息提取（Information Extraction from text，IE）：信息提取是从非结构化或半结构化文档中自动提取信息或事实的任务。...一个单独的支持向量机只能分离两个类别，即正类和负类 [65]。支持向量机试图找到离正样本和负样本间有最大距离 ξ（也被称为最大间隔）的超平面。...其基础思想为文档是潜在主题的随机混合，每个主题为单词的概率分布。 ? 5 信息提取信息提取（IE）是一种自动从非结构化或者半结构化文本中提取结构化信息的任务。...隐马尔可夫模型已经成功地被用于命名实体识别任务和语音识别系统中。隐马尔可夫的完整描述请查看 [110]。 5.3 条件随机场条件随机场（CRFs）是序列标注的概率模型。

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统计学习方法概论

1.统计学习统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。...监督学习分为学习和预测两个过程，由学习系统与预测系统组成，如下图： ? 学习过程中，学习系统利用给定的训练数据集，通过学习得到一个模型，表示为条件概率分布P(Y|X)或决策函数Y=f(X)。...3.统计学习三要素统计学习=模型+策略+算法 3.1 模型统计学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数，由决策函数表示的模型为非概率模型...从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率，可以假设复杂的模型有较小的先验概率，简单的模型有较大的先验概率。...通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4中情况出现的总数分别记为： TP——将正类预测为正类数； FN——将正类预测为负类数；

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【机器学习基础】(三)：理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践

三、Softmax：多分类 3.1 理解softmax多元逻辑回归 Logistic回归和Softmax回归都是基于线性回归的分类模型，两者无本质区别，都是从伯努利分结合最大对数似然估计。...术语“概率”(probability)和“似然”(likelihood)在英语中经常互换使用，但是它们在统计学中的含义却大不相同。...Softmax回归模型首先计算出每个类的分数，然后对这些分数应用softmax函数，估计每个类的概率。我们预测具有最高估计概率的类，简单来说就是找得分最高的类。...150个鸢尾花样本数据，数据特征包含花瓣的长度和宽度和萼片的长度和宽度，包含三个属种的鸢尾花，分别是山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。...3.5 拓展：绘制花瓣分类我们仅提取花瓣长度和花瓣宽度的特征来绘制鸢尾花的分类图像。

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【智能】自然语言处理概述

条件随机场用于序列标注，中文分词、中文人名识别和歧义消解等自然语言处理中，表现出很好的效果。原理是：对给定的观察序列和标注序列，建立条件概率模型。...（某类文档数目/总文档数目） > (P ( Document | Category )：文档d对于给定类c的概率（某类下文档中单词数/某类中总的单词数） > P(Document)：从文档空间中随机抽取一个文档...完全正确的模型面积为1 9 统计学知识信息图形化（饼图，线形图等）集中趋势度量（平均值中位数众数方差等）概率排列组合分布（几何二项泊松正态卡方）统计抽样样本估计假设检验回归 10...数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征工程本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。...文本分类特征提取步骤：假设一个语料库里包含了很多文章，在对每篇文章作了分词之后，可以把每篇文章看作词语的集合。

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大数据技术之_19_Spark学习_08_Spark 机器学习_01_机器学习概述 + 机器学习的相关概念 + 算法常用指标

第2章机器学习的相关概念 2.1 数据集一组数据的集合被称作数据集，用于模型训练的数据集叫训练集，用于测试的数据集叫测试集。一个数据集包含多条数据，一条数据包含多个属性。 ?...2.3 过拟合和欠拟合过拟合是指在利用训练数据进行模型训练的时候，模型过多的依赖训练数据中过多的特征属性。欠拟合是指没有通过训练集达到识别的能力。 ?...2.5 模型模型就是复杂的数学相关函数，只是该函数具有很多的未知的参数，通过训练集训练来确定模型中的参数，生成的已知参数的函数就是模型。就是一种映射。.../ 提取出的信息条数 Recall = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数为了能够评价不同算法的优劣，在 Precision 和 Recall 的基础上提出了 F1...原因一：在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，比如说 0.6，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中。

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统计学习方法之概论1.基础概念2.统计学习三要素3.模型评估与模型选择、正则化和交叉验证4.分类问题、标注问题、回归问题5.学习小结

统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。...强化学习：简单理解，学习者在学习过程中不断与环境交互，会从环境中得到一定的奖赏，根据奖赏再不断的学习，直到达到一个更优的策略。...强化学习：强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价...2.统计学习三要素统计学习=模型+策略+算法 2.1 模型统计学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数，由决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率分布表示的模型为概率模型...通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4中情况出现的总数分别记为： TP——将正类预测为正类数； FN——将正类预测为负类数； FP——将负类预测为正类数；

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谷歌最新机器学习术语表，AB 测试、混淆矩阵、决策边界……都在这里了！

ROC 曲线下面积是，对于随机选择的正类别样本确实为正类别，以及随机选择的负类别样本为正类别，分类器更确信前者的概率。...调整后的预测和概率应与观察到的标签集的分布一致。...这种采样基于的想法是，只要正类别始终得到适当的正增强，负类别就可以从频率较低的负增强中进行学习，这确实是在实际中观察到的情况。候选采样的目的是，通过不针对所有负类别计算预测结果来提高计算效率。...请注意，图本身不包含在检查点中。类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...特征规范 (feature spec) 用于描述如何从 tf.Example proto buffer 提取特征数据。

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重磅！！|“NLP系列教程04”之word2vec 02

它的计算需要词典中所有词以wc为中心词的条件概率。有关其他词向量的梯度同理可得。训练结束后，对于词典中的任一索引为i的词，我们均得到该词作为中心词和背景词的两组词向量vi和ui。...因为连续词袋模型的背景词有多个，我们将这些背景词向量取平均，然后使用和跳字模型一样的方法来计算条件概率。‍‍设中心词wc在词典中索引为c，背景词wo1,...,wo2m在词典中索引为o1,......对于包含几百万词的较大词库，每次的梯度计算开销会相当的大。为了降低计算复杂度，本次将介绍近两种似训练方法，即负采样和层序softmax。...先考虑最大化文本序列中所有该事件的联合概率来训练词向量。具体来说，给定一个长度为T的文本序列，设事件t的词为wt且背景窗口大小为m，考虑最大联合概率 ? 但是，以上模型中包含的事件仅考虑了正类样本。...假设同时含有正类样本和负类样本的时间P，N1，N2，...，Nk相互独立，负采样将以上需要最大化的仅考虑正本的联合概率可以改写为： ? 其中条件概率被近似表示为： ?

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【大咖解读】谢国彤：疾病预测的机器学习、深度学习和经典回归方法

为了从数据中更好的提炼预测信号，必须对数据的时间序列信息进行分析挖掘。数据不均衡：很多疾病的发病率都不高，比如房颤患者发生脑卒中的平均概率是 10%，脑卒中患者出院后导致残疾的平均概率是 4%。...研究的关键问题是如何从电子健康档案的既往时序数据出发，建立有效模型，预测患者疾病发生的风险概率。...[Chio et.al 2016] 在心衰（HF，Heart Failure）的预测上率先使用了基于RNN的方法，基于3884个正例和28,903个负例数据，时间跨度从2000年5月，到2013年5月共...患者特征从基于向量的表示方法向时序矩阵转变：经典的机器学习和统计方法普遍采用基于向量的表示方法，采用多种特征选择算法提取最有预测能力的特征。...机器学习的方法则完全从数据出发，并不参考在某个预测领域中过去几十年积累的已知的风险因素和权重，也不重视模型的可解释性，用特征表示和提取的方法从海量数据中自动的提取特征，构建模型。

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CS224w图机器学习（五）：Message Passing and Node Classification

对于有类别标签的节点，其概率标签已确定（训练过程中也不会变）；对于没有标签的节点，对其不同类别的概率值进行统一初始化（比如二分类问题，正负类别的概率都为0.5）。...下面我们简单感受下概率关系分类器的训练过程，其中绿色为正标签节点，蓝色为负标签节点，其余为未标注节点： 1）初始化初始化未标注节点所属类别的概率 2）第一轮迭代第一轮迭代，计算节点3的概率第一轮迭代...分类模型训练阶段初始化状态并非所有节点都有邻居节点的类别标签，所以我们要训练两个分类器，一个基于网页提取的特征（下图绿框框），一个基于网页提取的特征+邻居网页标签（下图红框框）。...如下图，我们再使用基于网页提取的特征+邻居网页标签训练的模型来进行重新预测所有节点的类别。再基于新的结果继续更新网页的特征向量，并重复迭代过程，直至最终收敛或达到最大迭代次数。...2）计算，公式详情如下图所示（这个公式类似于马尔科夫过程的状态转移计算，推荐把这些概念放在一起理解，详情可参考UC Berkeley CS188，这课程中引入的例子相对简单，用下雨、带伞和踢足球来构建状态转移的场景

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【机器学习基础】(三)：理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践

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大数据技术之_19_Spark学习_08_Spark 机器学习_01_机器学习概述 + 机器学习的相关概念 + 算法常用指标

统计学习方法之概论1.基础概念2.统计学习三要素3.模型评估与模型选择、正则化和交叉验证4.分类问题、标注问题、回归问题5.学习小结

谷歌最新机器学习术语表，AB 测试、混淆矩阵、决策边界……都在这里了！

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