本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节将通过实践应用sklearn为我们封装的高斯核的SVM算法来进行具体的分类并解释分类决策边界的几何意义，着重实验不同的gamma取值对最终分类决策边界的影响。
Dance generator using Variational Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network.
我们将估计的期望等于真值的估计称为无偏估计，否则称为有偏估计。为了得到方差的无偏估计，我们需要进行如下处理：
数据集包含“省/州”变量，但我们要在“地区”等级汇总数据。在此之前，我们需要稍微整理一下数据。
比如一个人可以传染三个人，三个人传染九个人，九个人传染27个人，不停的倍增。这就是J型增长，也叫指数型的增长。
优化器是机器学习中很重要的一个环节。当确定损失函数时，你需要一个优化器使损失函数的参数能够快速有效求解成功。优化器很大程度影响计算效率。越来越多的超参数调整是通过自动化方式完成，使用明智的搜索在更短的时间内找到最佳超参组合，无需在初始设置之外进行手动操作。
选自efavdb 作者： Jonathan Landy 机器之心编译 参与：白悦、蒋思源 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试
本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试图
作者： Jonathan Landy 机器之心编译 参与：白悦、蒋思源 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试图利用 GP 尽快
本文探讨了贝叶斯统计在机器学习中的重要性，通过对比频率学派和贝叶斯学派的方法，阐述了贝叶斯学派能够在处理不确定性问题时更加有效，同时通过高斯分布和贝叶斯定理来解释贝叶斯学派的方法。
如果你刚某运动完，虚的很，这时候你的女朋友说：你这个有多长？然后你拿过来尺子想量一量。因为很虚，所以眼睛有点花，测量了五次有五个结果：18.1cm，17.9cm，18.2cm，17.8cm，18.0cm
在实验模态分析中用 Matlab 实现离散化正交多项式算法 [C], 马永列; 陈章 位; 胡海清 4.在实验模态分析中用 Matlab 实现离散化正交多项式算法 [C], 马永列……
但是,现有的深度学习去噪方法存在一个关键问题——泛化能力差。大多数方法都是在高斯噪声上训练和测试的。当遇到训练过程中未见过的噪声时,这些方法的效果会急剧下降。因为深度网络很容易过拟合训练数据,普通的学习方式使得网络仅仅学会如何去除高斯噪声,未学会图像的内在结构。
Dynamic Movement Primitives （DMP），中文译名为动态运动基元、动态运动原语等，最初是由南加州大学的Stefan Schaal教授团队在2002年提出来的，是一种用于轨迹模仿学习的方法，以其高度的非线性特性和高实时性，被应用到机器人的各个领域。时间已经过去了20年，DMP在机器人的规划控制领域也得到了长足的发展和应用，其优点得到了大家的肯定，其缺点也在逐渐被大家发现和解决。
, 此时可以得到 m 个标记点与训练集中样本数一致，且每一个标记点的位置都与每一个样本的位置一致。 因为这说明特征函数基本上是在描述每一个样本距离与样本集中其他样本的距离
要拟合两个高斯分布并可视化它们的密度函数，您可以使用Python中的scipy.stats模块来拟合分布，并使用matplotlib来绘制密度函数。下面我将演示了如何拟合两个高斯分布并绘制它们的密度函数：
1.16. 概率校准 执行分类时, 您经常希望不仅可以预测类标签, 还要获得相应标签的概率. 这个概率给你一些预测的信心. 一些模型可以给你贫乏的概率估计, 有些甚至不支持概率预测. 校准模块可以让您更好地校准给定模型的概率, 或添加对概率预测的支持. 精确校准的分类器是概率分类器, 其可以将 predict_proba 方法的输出直接解释为 confidence level（置信度级别）. 例如，一个经过良好校准的（二元的）分类器应该对样本进行分类, 使得在给出一个接近 0.8 的 predicti
在处理一组数据时，通常首先要做的是了解变量是如何分布的。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。你可能还想看看分类变量的章节，来看看函数的例子，这些函数让我们很容易比较变量的分布。
作者：黄海安 编辑：栾志勇 PART 01 摘要 引言 正则化是一种有效的防止过拟合、提高模型泛化能力方法，在机器学习和深度学习算法中应用非常广泛，本文从机器学习正则化着手，首先阐述了正则化技术的一般作用和概念，然后针对L1和L2范数正则从4个方面深入理解，最后对常用的典型算法应用进行了分析和总结，后续文章将分析深度学习中的正则化技术。 注意：本文有对应的视频讲解，如果对文中哪里不理解的可以观看对应的视频。 视频讲解链接 百度网盘地址： 链接：http://pan.baidu.com/s/
最近我们被客户要求撰写关于潜类别混合效应模型（LCMM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
为了帮助一些世界领先的天文学家掌握宇宙最本质的特征，光度 LSST 天文时间序列分类挑战赛（PLAsTiCC）要求 Kaggers 对这项新调查的数据进行分类。参赛者将被要求把随时间变化的天文数据源分为不同的类，类的大小不一，从小的训练集到 LSST 能够发现的非常大的测试集都有涉及。该比赛于 2018 年 12 月 10 日截止报名，2019 年 2 月 15 日，会公布LSST研讨会公告。
softmax 函数在机器学习中无处不在：当远离分类边界时，它假设似然函数有一个修正的指数尾。
其中，G为高斯分布的幅值，,为x,y方向上的标准差，对式（1）两边取对数，并展开平方项，整理后为：
本文介绍了如何利用机器学习算法对天气进行预测，并给出了详细的建模步骤和代码示例。主要包括支持向量机、随机森林、神经网络等多种算法，以及使用交叉验证、调参等步骤来优化模型性能。同时，还探讨了如何使用概率校准来提高模型的性能。
在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。
看到一堆点后试图绘制某种趋势的曲线的人。每个人都有这种想法。当只有几个点并且我绘制的曲线只是一条直线时，这很容易。但是每次我加更多的点，或者当我要找的曲线与直线不同时，它就会变得越来越难。在这种情况下，曲线拟合过程可以解决我所有的问题。输入一堆点并找到“完全”匹配趋势的曲线是令人兴奋的。但这如何工作？为什么拟合直线与拟合奇怪形状的曲线并不相同。每个人都熟悉线性最小二乘法，但是，当我们尝试匹配的表达式不是线性时，会发生什么？这使我开始了一段数学文章之旅，stack overflow发布了[1]一些深奥的数学表达式(至少对我来说是这样的!)，以及一个关于发现算法的有趣故事。这是我试图用最简单而有效的方式来解释这一切。
这个结论给的非常突然，让人无所适从，我决定花点时间分析一下，并记录下来，以供大家参考！
两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念
选自Medium等 机器之心编译 参与：蒋思源 如何优化机器学习的超参数一直是一个难题，我们在模型训练中经常需要花费大量的精力来调节超参数而获得更好的性能。因此，贝叶斯优化利用先验知识逼近未知目标函数的后验分布从而调节超参数就变得十分重要了。本文简单介绍了贝叶斯优化的基本思想和概念，更详细的推导可查看文末提供的论文。 超参数 超参数是指模型在训练过程中并不能直接从数据学到的参数。比如说随机梯度下降算法中的学习速率，出于计算复杂度和算法效率等，我们并不能从数据中直接学习一个比较不错的学习速度。但学习速率却又是
大数据文摘作品 编译：丁慧、文明、Katherine Hou、云舟 高斯过程可能不是当前机器学习最火的研究方向，但仍然在很多前沿的研究中被使用到——例如，最近在AlphaGo Zero中自动调整MCTS超参数就使用了它。在建模能力和进行不确定性估计方面，它们具有非常高的易用性。 然而，高斯过程很难掌握，尤其是当你习惯了深度学习中其他常见的模型之后。所以本文希望在具备相当少的ML知识背景下，对高斯过程提供一个直观的理论介绍，请学习者下载notebook并实现本文中提到的所有代码。 Jupyter noteb
黑洞刷屏已经持续了好多天，黑洞照片并不是大家所认为的拍出来的，而是通过望远镜阵列采集的数据并使用一定的算法进行合成的。既然要实现算法必然离不开代码，对于数据分析以及数据可视化做的最好的也就是 Python 了，但是仅仅使用 Python 的数据分析以及数据可视化的模块或者包远远不够，天文学的东西太多了，如果一个一个自定义根本不切实际，于是有人想到要把这些天文学的东西封装起来，然后就出现了即将要讲解的 Python 模块——astropy。天文地理，与之对应的还有一个地理学的模块（我之前用过）——geopy。今天就来重点介绍这两个模块！
内容包括：基本幂法，逆幂法和移位幂法，QR分解，Householder变换，实用QR分解技术，奇异值分解SVD
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
作者：Noah Frazier-Logue、Stephen José Hanson
数据样本是从总体数据中抽取出来的快照（总体则包含了所有可能的观察结果），这些观察结果可应用到域或从程序中生成。
前段时间热映的《星际穿越》想必大家都看过，在这部烧脑大片中，主角库珀进入到了高维度空间，在那里，时间这个维度变成实体存在，人们可以像散步一样沿着时间这个维度来回穿梭。 那么高维空间到底是什么样的？ 有
本文是上一篇文章[Dynamic Movement Primitives与UR5机械臂仿真]的续文，目的在于介绍经典DMP的问题及其解决办法。同样地，所有的源代码均开源，详见Github：
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解，期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高斯混合模型与另一种常见聚类算法K-means的关系，实际上在特定约束条件下，K-means算法可以被看作是高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式（达观数据 陈运文）。 什么是高斯分布？
BN，Batch Normalization，就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相近的分布。
h(z)代表着一个边界，将值分为>0和<0 由于sigmoid函数的特性，程序最终会优化到z取值远离零点
什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。
大数据文摘出品 编译：JonyKai、元元、云舟 对于深度学习和机器学习工程师们来说，正态分布是世界上所有概率模型中最重要的一个。即使你没有参与过任何人工智能项目，也一定遇到过高斯模型，今天就让我们来看看高斯过程为什么这么受欢迎。 高斯分布（Gaussian distribution），也称正态分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着
对于深度学习和机器学习工程师们来说，正态分布是世界上所有概率模型中最重要的一个。即使你没有参与过任何人工智能项目，也一定遇到过高斯模型，今天就让我们来看看高斯过程为什么这么受欢迎。
机器学习模型中有大量需要事先进行人为设定的参数，比如说神经网络训练的batch-size，XGBoost等集成学习模型的树相关参数，我们将这类不是经过模型训练得到的参数叫做超参数(Hyperparameter)。人为的对超参数调整的过程也就是我们熟知的调参。
每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同因素。
分类战车SVM （第四话：拉格朗日对偶问题） 转载请注明来源 微信公众号：数说工作室 新浪微博：数说工作室网站 前段时间热映的《星际穿越》想必大家都看过，在这部烧脑大片中，主角库珀进入到了高维度空间
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