对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。对抗样本的存在表明模型倾向于依赖不可靠的特征来最大化性能，如果特征受到干扰，那么将造成模型误分类，可能导致灾难性的后果。对抗样本的非正式定义：以人类不可感知的方式对输入进行修改，使得修改后的输入能够被机器学习系统误分类，尽管原始输入是被正确分类的。这一修改后的输入即被称为对抗样本。下图阐明了这一概念：
对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。它们的存在表明模型倾向于依赖不可靠的特征来最大限度的提高性能，如果受到干扰，可能会导致错误分类，带来潜在的灾难性后果。对抗性样本的非正式定义可以认为是，输入被以一种人类难以察觉的方式修改后，机器学习系统会将它们错误分类，而没有修改的原始输入却能被正确分类。下图就说明了这种情况：
有三个属性：width、height、overflow，（width、height 属性所包含的范围决定了它是哪种盒子模型，在最后解释），overflow 指定当内容溢出区域的宽度或高度时，溢出的处理方式。
【导读】这次论文笔记介绍了介绍一种具有代表性的网络节点表示学习（NRL）方法：GraRep。以LINE为代表的一系列NRL算法一些网络上具有很好地学习效果，但它们并不能很好地捕捉到远距离节点之间的关系。该算法一方面可以很好地捕捉到远距离节点之间的关系，另一方面与DeepWalk、Line等经典的基于Skip-Gram和Negative Sampling的方法不同，GraRep使用矩阵分解来学习节点表示。这篇工作被CIKM2015接受。 【论文】：GraRep: Learning Graph Represen
设计规则的单位跟随画布属性里设置的单位，此处单位是mil。导线线宽最小为10mil;不同网络元素之间最小间距为8mil;孔外径为24mil，孔内径为12mil;线长不做设置;在PCB设计过程中，都要开启“实时规则检测”、“检测元素到覆铜的距离”和“在布线时显示DRC安全边界”功能。
前文说了k均值聚类，他是基于中心的聚类方法，通过迭代将样本分到k个类中，使每个样本与其所属类的中心或均值最近。
（1）和相邻行内元素（行内块）在一行上,但是之间会有空白缝隙。一行可以显示多个 （2）默认宽度就是它本身内容的宽度。 （3）高度，行高、外边距以及内边距都可以控制。
在无监督学习中unsupervised learning中，训练样本的标记信息是未知的，其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解，聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集（称为簇cluster）。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题。有监督学习算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型，然后用模型进行预测。无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数，然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核心步骤之一也是构造目标函数。一旦目标函数确定，剩下的是求解最优化问题，这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。
线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA），是一种经典的线性学习方法，其原理是：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准， 聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 因此我们说聚类分析是一种探索性的分析方法。
这段时间主要在学习React的使用，React是一个用于构建用户界面的框架，其使用了一些方式来使得视图渲染更加高效，这里主要记录一下学习期间了解到的Diffing方法相关的内容。
聚类算法 前面介绍的集中算法都是属于有监督机器学习方法，这章和前面不同，介绍无监督学习算法，也就是聚类算法。在无监督学习中，目标属性是不存在的，也就是所说的不存在“y”值，我们是根据内部存在的数据特征，划分不同的类别，使得类别内的数据比较相似。 我们对数据进行聚类的思想不同可以设计不同的聚类算法，本章主要谈论三种聚类思想以及该聚类思想下的三种聚类算法。666 本章主要涉及到的知识点有： “距离” K-Means算法 几种优化K-Means算法 密度聚类 算法思想：“物以类聚，人以群分” 本节首先通过聚类算法
最近看了一些关于降维算法的东西，本文首先给出了七种算法的一个信息表，归纳了关于每个算法可以调节的(超)参数、算法主要目的等等，然后介绍了降维的一些基本概念，包括降维是什么、为什么要降维、降维可以解决维数灾难等，然后分析可以从什么样的角度来降维，接着整理了这些算法的具体流程。
在声音样本数目比较多的情况下，直接进行成对比较法，工作量非常大，且评价者容易疲劳，在很大程度上影响评价结果的一致性和准确性。对于这种情况，采用聚类分析，从 30 个声音样本中选择有代表性的样本进行主观评价试验，大大降低了主观评价试验的工作量1。
度量学习和降维技术，旨在学习语义距离度量和嵌入，以使相似的样本被映射为流形中邻近点，不相似的样本被映射为距离较远的点.
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让这篇文章的可
在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。精确率(Precision)指的是模型判为正的所有样本中有多少是真正的正样本;召回率(Recall)指的是所有正样本有多少被模型判为正样本，即召回。设模型输出的正样本集合为\$A\$，真正的正样本集合为\$B\$，则有： \$\text{Precision}(A,B)=\frac{|A\bigcap B|}{|A|},\text{Recall}(
给定训练集样例，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能的接近、异类样例的投影点尽可能地远离；在对新样本分类时，将其投影点同样的投影到这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样例的位置。
格式塔是德文“Gestalt”的译音，意思是“完形”，即具有不同部分分离特性的有机整体。这种整体性应用于心理学中，产生了格式塔心理学，在国内又称作“完形心理学”。
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本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍支撑向量机的核心思想，最终将支撑向量机的思想转换成最优化问题。针对线性可分的问题可以使用Hard Margin SVM，非线性可分的问题可以使用改进的Soft Margin SVM。
机器之心专栏 作者：谢江涛、龙飞、吕佳铭、王旗龙、李培华 在本文中，来自大连理工大学等机构的研究者提出了 DeepBDC 用于小样本分类任务，DeepBDC 通过度量样本对之间的联合分布从而获得更准确的相似度，极大的提升了小样本分类的性能。论文已被 CVPR 2022 接收为 Oral Presentation。 本文首次将布朗距离协方差这一基于概率和统计的相似性度量引入到深度学习中，提出了一种端到端的小样本识别方法 DeepBDC。所提出的方法在包括一般目标识别、细粒度分类和跨域分类等任务的 6 个标准数
春恋慕三元组损失（Triplet loss）是一种被广泛应用的度量学习损失，是在研究度量学习时的重点，今天来深入探究一下关于三元组损失的概念和原理。
这个算是循环神经网络的一个升级，解决了循环神经网络致命的问题，梯度消失问题，对长距离会记不住信息。如何解决这两个问题，往下看。
STL 容器 用于管理 一组 数据元素 , 不同类型的 STL 容器 的区别 主要是 节点 和 节点之间的关系模型 不同 ;
基本原理:每个集合用一棵树来表示。**树根的编号就是整个集合的编号。**每个节点存储它的父节点，p[]表示x的父节点。
模式: 为了能够让机器执行和完成识别任务，必须对分类识别对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替识别对象，这种对象的描述即为模式。
评估聚类结果的有效性，即聚类评估或验证，对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中识别出有意义的聚类，还可以用来确定哪种聚类算法最适合特定的数据集和任务，并调优这些算法的超参数(例如k-means中的聚类数量，或DBSCAN中的密度参数)。
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距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数、正则化范数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析，分为以下几类展开：
上图为 2018 年 4 月在杭州阿里中心听 Michael Jordan 讲座时所摄，他本人也是 distance metric learning 研究的开山鼻祖之一。当时只知大佬名气、不知大佬风范，现如今读起文章来，才觉得很幸运曾经有过的时空上的交集，希望以后能努力做好自己的研究。
分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。 聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法——k-means 算法，并利用 k-means 算法分析 NBA 近四年球队实力。因为本人比较喜欢观看 NBA 比赛，所以
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。 2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。 3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让
内边距、边框和外边距是可选参数属性，默认值：0 ；很多元素由用户代理样式表设置外边距和边框，通过将元素的 margin外边距和padding内边距设置为 0 来覆盖这些浏览器样式
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与knn算法部分。
聚类分析的实质：是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。 聚类分析的特点：聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
通过前面的内容，我们了解了通过节点和组件的组合，能够在场景中创建多种元素。当场景中的元素越来越多时，我们就需要通过节点层级来将节点按照逻辑功能归类，并按需排列它们的显示顺序。
据Adobe公布的统计数据显示，如果App设计或布局没有吸引力，38%的用户将直接退出。这类统计数字在提醒设计师们，用户体验是头等大事。而凭借简洁、干净、方便的框架，单页面布局最近在设计中非常受欢迎。单页面布局提供的高度直观、高效实用的导航将有助于确保为用户提供最佳体验，特别是在应用在屏幕可自由切换的折叠屏手机上时
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读7分钟本文为你介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现。 在本文中将介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，本文提供有关在图像检索任务中使用的推荐方法的背景信息。阅读本文后你将有能够从头开始创建类似图像的搜索引擎的能力。 图像检索（又名基于内容的图像检索Content-Based Image Retrieval 或 CBIR）是任何涉及图像的搜索的基础。 上图来自文
对于32位机器，有32根地址线，可以产生2^32个地址，每个地址均为一个字节编号，于是可以编址的空间为2^32byte=2^22KB=2^12MB = 2^2GB=4GB
春恋慕 为进一步探究基于度量学习的深度哈希图像检索方法，阅读IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium会议论文:Deep Metric and Hash-Code Learning for Content-Based Retrieval of Remote Sensing Images。论文题目翻译成中文便是基于深度度量和哈希码学习的遥感图像内容检索。
对于人脸匹配可以i分为1:1和1:N。对于1:1的情况，我们可以采用分类模型，也可以采用度量模型。如果这两个1它们是同一个物体，在表示成特征向量的时候，这两个特征向量理论上是完全一样的两个特征向量，这两个特征向量的距离就是0。如果不同的两个向量，它们的距离可能就是∞。对于1:N的问题，主要就是采用度量的方法。比方说A和B同类，A和C不同类，则A和B的相似性大于A和C的相似性。我们在这里讨论的主要就是距离，如何去衡量两个向量之间的距离，这个距离我们将它定义为相似度。如果A和B的相似性达到了一定的程度，这时候我们就可以认为A和B是同类物体。基于这样一个前提，我们就可以去完成人脸度量以及去完成人脸识别。
本文是机器学习和深度学习习题集的答案-1，免费提供给大家，也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员面试准备时使用。
2、常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计、模型等类型的算法。典型算法包括K均值(经典聚类算法)、DBSCAN、两步聚类等。
面对毕设题目一堆陌生的术语，我查阅资料进行了初步探索，对毕设有了大致了解。春恋慕 李聪的博客 基于度量学习的深度哈希图像检索研究
HTML5和CSS3开发基础与应用，详细说明HTML5的新特性和新增加元素，CSS3的新特性，新增加的选择器，新的布局，盒子模型，文本，边框，渐变，变形，动画效果等。HTML5的介绍，常用的元素和属性，表单相关元素和属性，CSS3新添加的选择器，CSS3新的属性。
在解释 BFC 是什么之前，需要先介绍 Box、Formatting Context的概念。
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