尽管知识图谱、RAG等技术依赖海量文本资源，但现实中的历史档案、法律文书等重要数据多以扫描件、图像等非结构化形式存在，导致信息抽取、语义解析等环节面临显著技术障碍。...当前结构化信息提取技术虽呈现多样化发展，但对于开发者而言，结构化信息提取的“落地”与“可用性”才是真正的考验，研究论文中的指标和高精度模型在生产环境中可能面临性能瓶颈、成本过高、部署难度大等现实挑战。...评价标准测评使用的待测试pdf：随机选取的一份上交所上市公司的2023年年报，全文193页。金融年报是电子文档中相对复杂的一类，文字密度大，表格复杂度高，标题层级多，对模型能力有较大考验。...测试代码用的是单线程，由于速度较慢远低于预期，遂只拆出前30页进行测试。效果如下：可以看到，问题还是比较多的，比如幻觉问题：大模型幻觉出了一些奇怪的标题。识别结构不稳定：此处本应是一个表格。...默认的html格式个人认为有些鸡肋，不能保证准确性，同时也不利于大模型读取。先前提到的转换为markdown格式的替代方案我也尝试过，能一定程度减少识别错误，但会增加使用难度，且还是有较多错误。
很多用户将精确性置于首位，然而新手则倾向于选择他们最了解的算法。 当你有一个数据集后，第一件需要考虑的事情就是如何获得结果，无论这些结果可能会多么奇怪。新手倾向于选择易于实现且能快速获得结果的算法。...支持向量机（SVM）和其它更简单的模型（可以通过解决凸优化问题而轻松训练）逐渐在机器学习领域替代了神经网络。...PCA 是一种无监督聚类方法，其可以将原有的数据空间映射到一个更低维的空间，同时还能保留尽可能多的信息。...LDA 是概率主题模型，其可以将文档分解为主题，分解方式就像高斯混合模型（GMM）将连续数据分解成高斯密度（Gaussian densities）。...当你在尝试一个新问题时，其中的关键信息是： 定义问题。你想要解决什么问题？ 从简单开始。熟悉你的数据和基准结果。 然后尝试更加复杂的东西。
我将它们包括在这里，并且知道这可能与每个相应库的分发策略不完全兼容。我将尝试联系并从相关方获得必要的许可，在可能的范围内。...** 已知 bug** WINDOWS：在 3D 显示中清除画布会留下占用的部分内存，这可能会在多次完成时累积（仅限 Windows 上的内存错误的一部分） LINUX（CDE 包）加载和保存外部文件不起作用...不同的可视化和参数效果 不同的可视化和参数效果 ? 样本图，密度和相关性的可视化 样本图，密度和相关性的可视化 ? SVM + RBF 分类 SVM + RBF 分类 ?...KPI 的无监督异常检测算法�） 无梯度方法（nlopt） 贡献 如果你正在开发一种适合 MLDemos 框架的新算法，并希望将其集成到软件中，请与我们联系（参见下面的信息）并描述实现 MLDemos...单击鼠标左键可生成 0 级样本 右键单击生成工具栏中所选类的样本（默认值：1） 选择 “显示选项” 图标 这将允许你显示模型信息，置信度 / 似然图并隐藏原始样本 鼠标滚轮将允许你放大和缩小
我真的很喜欢我的「d」的样子，我很难过它没有捕捉到他们。 我想也许给它一个更简单的句子会产生更好的结果。但是，唉，即使是在这个句子上，它也表现得相当糟糕。...其他网友也发现「t」字母是很奇怪的：我刚刚也在你的笔迹上试了一下(在裁剪了一下图像之后) ，得到了类似的结果——除了所有的「t」前面都有「c」(这是我的结果)。...它似乎能很好地捕捉到全局风格的信息，但在单个字符上就失败了。尽管如此，还是很有趣！...对我来说，最大的错误之一就是我把小写字母 a 写得和电脑上的一模一样，而这个生成的小写字母 a 看起来像 α。...在softmax模型中，另一个困难是在训练期间评估所有指数的计算成本很高(尽管已经设计了几种方法来提高训练大型softmax层的效率，包括基于树的模型、低秩近似和随机导数)。
今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。...我的计划具体如下： 首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式；接下来回顾偏差-方差分解，并在偏差-方差权衡的背景下，在VC-维数和非参数上进行探讨；研究一些关于插值神经网络和双下降的文献；在文末做一个非常简单的实验...其诀窍在于，我们需要意识到我们的训练数据本身是一个从n次乘积分布中采得的随机变量，且我们训练的模型 f依赖于D，记作。...从表面上看，这告诉了我们关于风险或准确性的信息，但是关于模型又说明了什么呢?...在插值条件中挤出错误标记的数据 我们可以做一个非常简单的插值条件的模拟。我们来思考一个由2d标准单位法线提取并沿着水平轴移动±2的点的二分类问题，并从每个类别的分配中抽取25%的点。
我的计划具体如下： 首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式； 接下来回顾偏差-方差分解，并在偏差-方差权衡的背景下，在VC-维数和非参数上进行探讨； 研究一些关于插值神经网络和双下降的文献； 在文末做一个非常简单的实验...其诀窍在于，我们需要意识到我们的训练数据本身是一个从n次乘积分布 中采得的随机变量，且我们训练的模型 f依赖于D，记作 。...从表面上看，这告诉了我们关于风险或准确性的信息，但是关于模型又说明了什么呢?...在插值条件中挤出错误标记的数据 我们可以做一个非常简单的插值条件的模拟。我们来思考一个由2d标准单位法线提取并沿着水平轴移动±2的点的二分类问题，并从每个类别的分配中抽取25%的点。...这给了我们一个插值解——在每个训练点，标签类有无限密度，所以它被归类为属于这个类。 那么标签错误发生了什么呢? 标签错误会导致损坏的训练点附近的某些区域被分配给错误的类。
我的计划具体如下： 首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式； 接下来回顾偏差-方差分解，并在偏差-方差权衡的背景下，在VC-维数和非参数上进行探讨； 研究一些关于插值神经网络和双下降的文献； 在文末做一个非常简单的实验...其诀窍在于，我们需要意识到我们的训练数据本身是一个从n次乘积分布 中采得的随机变量，且我们训练的模型 f依赖于D，记作 。...从表面上看，这告诉了我们关于风险或准确性的信息，但是关于模型又说明了什么呢?...Hastie等人的《高维无脊最小二乘插值中的惊喜》(Surprises in High-Dimensional Ridgeless Least Squares Interpolation)一文将最小二乘作为模型问题...在插值条件中挤出错误标记的数据 我们可以做一个非常简单的插值条件的模拟。我们来思考一个由2d标准单位法线提取并沿着水平轴移动±2的点的二分类问题，并从每个类别的分配中抽取25%的点。
很多用户将精确性置于首位，然而新手则倾向于选择他们最了解的算法。 当你有一个数据集后，第一件需要考虑的事情就是如何获得结果，无论这些结果可能会多么奇怪。新手倾向于选择易于实现且能快速获得结果的算法。...支持向量机（SVM）和其它更简单的模型（可以通过解决凸优化问题而轻松训练）逐渐在机器学习领域替代的神经网络。...PCA 是一种无监督聚类方法，其可以将原有的数据空间映射到一个更低维的空间，同时还能保留尽可能多的信息。...LDA 是概率主题模型，其可以将文档分解为主题，分解方式就像高斯混合模型（GMM）将连续数据分解成高斯密度（Gaussian densities）。...不同于 GMM，LDA 建模的是离散数据（文档中的词），并且会限制其主题以按狄利克雷分布而先验地分布。 结论 这是一个易于掌握的工作流程。当你在尝试一个新问题时，其中的关键信息是： 定义问题。
很多用户将精确性置于首位，然而新手则倾向于选择他们最了解的算法。 当你有一个数据集后，第一件需要考虑的事情就是如何获得结果，无论这些结果可能会多么奇怪。新手倾向于选择易于实现且能快速获得结果的算法。...支持向量机（SVM）和其它更简单的模型（可以通过解决凸优化问题而轻松训练）逐渐在机器学习领域替代了神经网络。...PCA 是一种无监督聚类方法，其可以将原有的数据空间映射到一个更低维的空间，同时还能保留尽可能多的信息。...LDA 是概率主题模型，其可以将文档分解为主题，分解方式就像高斯混合模型（GMM）将连续数据分解成高斯密度（Gaussian densities）。...当你在尝试一个新问题时，其中的关键信息是： 定义问题。你想要解决什么问题？ 从简单开始。熟悉你的数据和基准结果。 然后尝试更加复杂的东西。 来源：机器之心
序言：近期主要帮同事讲解《图解机器学习》，刚拿到这本书觉得内容相比较平常使用的机器学习算法，很多地方讲解得比较奇怪，在认真的读完后，觉得还是有很多重要的东西，因此读了书就想把知识点整理出来，加上一些自己对各种算法的认识...通常对于这类的无监督问题，采用密度估计的方法，把靠近密度中心的数据作为正常的数据，把偏离密度中心的数据作为异常的数据。 2.4、聚类 聚类也是一类无监督学习问题，是将样本划分到不同的类别中。...常用的聚类算法有：K-Means，谱聚类等。 2.5、降维 降维，是指从高维数据中提取出关键的信息，将其转换为易于计算的低维问题，进而对其进行求解。降维可以分为无监督的降维和有监督的降维。...四、机器学习中的各种模型 1、线性模型 线性模型是一种较为简单的模型，其基本模型如下： fw(x)=∑j=1nwjxj f_{\mathbf{w}}\left ( x \right )=\sum_{j...在非线性模型中，有一类是层级模型。层级模型中典型的是神经网络模型。
所以越来越多的人担心这些模型的出现会让网上充斥着各种错误信息，或是被学生利用来完成作业，阻碍他们的学习和写作能力。 纽约时报最近做了一份关于世界各地学生对ChatGPT看法的调查。...首先，最简单的方法是直接训练另一个语言模型。该方法可以分为以下三步： 1. 收集大量的数据用于训练。 2. 训练一个二元分类器来区分人类文本和语言模型文本。 3....所以模型有一种奇怪的思维方式，它们会喜欢对文本进行某种组合，而非语义相同的另一种组合。基于这种现象，Eric提出的一个解决方案是：探究模型在候选段落周围的概率函数结构，以提高检测的准确性。...从下图我们可以看出，人类样本和模型样本有很好的分离,且模型生成的文本相对于人类编写的文本更容易受到扰动的影响，前者概率变化更大，且扰动对概率的消极影响更大。...此外，我会在生活中吸取灵感，比如当我工作到了一个难以突破的瓶颈时，与其冥思苦想，我更愿意听点音乐，我总是能沉浸在音乐中，然后慢慢感受音乐带给我的灵感。这很有意思。 3.
降维：减少考虑的变量数量。在很多应用中，原始数据有非常高的特征维度，并且一些特征是多余的且与任务不相关。降维将有助于发现真实、潜在的关系。...很多用户将精确性置于首位，然而新手则倾向于选择他们最了解的算法。 当你有一个数据集后，第一件需要考虑的事情就是如何获得结果，无论这些结果可能会多么奇怪。新手倾向于选择易于实现且能快速获得结果的算法。...支持向量机（SVM）和其它更简单的模型（可以通过解决凸优化问题而轻松训练）逐渐在机器学习领域替代的神经网络。...PCA 是一种无监督聚类方法，其可以将原有的数据空间映射到一个更低维的空间，同时还能保留尽可能多的信息。...不同于 GMM，LDA 建模的是离散数据（文档中的词），并且会限制其主题以按狄利克雷分布而先验地分布。 结论 这是一个易于掌握的工作流程。当你在尝试一个新问题时，其中的关键信息是： 定义问题。
在这篇文章中，作者展示了这个图像密度模型处理图像数据的能力（比如利用该模型作为先验概率密度来移除图像噪声）。...另一个间接的方法是寻求一个可逆且可微的参数化函数 来将数据映射到到一个固定的目标概率密度模型 ，这个目标概率密度模型的原像则为输入空间提供了一个概率密度模型。...作者通过优化变换后数据的非高斯性的无监督学习目标来优化该变换的参数。GDN 是连续且可微的，并且作者给出了其逆变换的有效方法。...因此作者在这里要求上式中所有的指数是非负的且分母括号中的表达式是正的，这样就能确保上述偏导对所有的 始终都是有限的。此时要求的条件为： 。...不是很理解…… 根据互信息的定义： image.png 多出来的 和式 (2) 中的 有常数关系吗？
基于该范式模型无关的特性，将其有效地与现有最先进的基于图神经网络的协同过滤推荐算法相结合，显著且极大地提高了在推荐场景下的性能。...通过理论推导，最大化上述目标等价于最大化表征e和表征s之间的互信息I(e, s)，并且最终可以转换成优化如下目标 其中f是密度函数，体现了二者的相似程度。...简单来说，我们先基于用户的反馈或是商品的自身描述，基于大语言模型的知识先对商品的画像进行总结，并且要求其提供思考的过程，基于此，我们可以首先获得基于商品的无偏文本画像。...最后，我们利用先进的文本嵌入模型将文本画像转化为文本表征表征，上述过程的示意图如下（在论文的附录中，我们对生成过程进行了具体的案例描述） 对比式/生成式建模密度函数 密度函数的输出是一个实数，反应了输入的两个表征的之间的相似程度...从结果中可以看出，在打乱了信号对应关系中，错误的文本语义的引入会导致表征学习无法正常进行，即协同信号表征无法有效的向语义表征逼近（停留在原地），因此性能相对显著下降。
与基于 NQS 的方法中的显式参数化相反，此方法可能的不便之处在于，仅根据生成模型隐式定义了密度矩阵。...在任何计算过程中，硬件的物理缺陷都会引入错误 。经典计算机可以简单地通过复制信息进行纠错，但量子力学的不可克隆定理需要更复杂的解决方案。...解码器将综合症映射到错误序列，一旦知道该错误序列，就可以通过再次应用相同的错误序列来纠正该错误序列，而不会影响存储实际量子信息的逻辑量子位。...粗略地说，因此，量子纠错技术的艺术是从综合征中预测误差，这是一个很自然地适合机器学习框架的一项任务。 在过去的几年中，已经将各种模型应用于量子纠错，从有监督学习到无监督学习和强化学习。...它们的应用细节变得越来越复杂。其中一个方法从对形式的数据集中训练玻尔兹曼机来描述。可以用来从分布中采样样本（Torlai和Melko，2017）。这个简单的方法在某些错误类型上的性能可与普通基准媲美。
简单来说，生成模型就是具有“生成能力”的模型，用专业术语来说，就是能够生成服从特定密度函数分布特征的样本的一类模型。生成模型最大的问题不是有无的问题，而是生成效果好坏的问题。...不过，在业界实践中这些模型最近都很少听说了，究其原因，是显式密度模型依赖密度函数，限制了神经网络的发挥空间。 那业界爱用哪一类呢？...就是GAN所在的另一类生成模型，称为隐式密度模型，既然叫“隐式”，和前者最大的区别自然就是去掉了密度函数。...不过，我不想作过多展开，而且这里也是GAN研究中更新换代最密集的地方，现在早已物是人非，你只需要简单掌握它的核心功能是评估模型D的判别准确性，输出值越高，表示模型D的判别结果越准确。 现在看左边。...左边有一个奇怪的符号minmax，在GAN里叫Minmax Game，有人翻译成最大化最小化博弈，也有人翻译成最大化最小化游戏，我个人倾向第一种。
磐创AI分享 作者 | GUEST BLOG 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 介绍 ❝“事实是每个人都相信的简单陈述。也就是事实是没有错的，除非它被人发现了错误。...全世界的研究人员都在疯狂地试图开发一种疫苗或COVID-19的治疗方法，而医生们正试图阻止这种流行病席卷整个世界。 我最近有了一个想法，把我的统计知识应用到这些大量COVID数据中。 ?...而human_india_census2011包含有关每个州的密度的信息以及有关人口的其他相关信息。...，以检查它们在不同密度组中的分布： ?...这表明，除上述两组外，所有其他日冕病例数的成对比较均拒绝零假设，且无统计学显著性差异。 假设检验/模型诊断 正态分布假设检验 当使用线性回归和方差分析模型时，假设与残差有关，而不是变量本身。
LR的优点在于实现简单，并且计算量非常小，速度很快，存储资源低，缺点就是因为模型简单，对于复杂的情况下会出现欠拟合，并且只能处理2分类问题(可以通过一般的二元转换为多元或者用softmax回归)。...SVM既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，并且可以通过核函数快速的计算，LR实现简单，训练速度非常快，但是模型较为简单，决策树容易过拟合，需要进行剪枝等。...冗余特征指该特征包含的信息可以从其他特征中推演出来，但是这并不代表该冗余特征一定没有作用，例如在欠拟合的情况下也可以用过加入冗余特征，增加简单模型的复杂度。...欠拟合：一般来说欠拟合更容易解决一些，例如增加模型的复杂度，增加决策树中的分支，增加神经网络中的训练次数等等。...个对象)，密度直达(j由i密度直达，表示j在i的邻域内，且i是一个核心对象)，密度可达(j由i密度可达，存在样本序列使得每一对都密度直达)，密度相连(xi，xj存在k，i，j均有k可达)，先找出样本中所有的核心对象
模型方面，从简单到复杂，我们有线性模型、增量模型、基于核函数的模型和深度学习模型等；机器学习方法方面，有监督学习、无监督学习、半监督学习和增强学习等。...当然我更倾向于使用线性模型，因为这更简单，如果你想使用更加复杂的模型也是完全可以的。...第二种方法是直接对密度的差值进行估计，利用Kim等人所提出的模型，尽可能把密度差异的估计偏差达到最小，这种方法用一个线性的模型就能够得到相应的解决方案。...具体的公式转换如下图所示，它背后的理论是正负数据分类风险满足一定的边界条件，具体的细节在这里就不细说了。这是最优的方法，我们可以通过PU的学习，从PU的数据中得出PN的信息。...接下来做一个简单的总结：PU数据分类是怎么做的？我们做的非常简单，就是把P和U数据，就是黑色跟蓝色符号数据进行分开（黑色符号数据中其实还含有蓝方符号的数据），最简单的方式就是做偏置。
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