你每天起床之前有两个选择,要么继续趴下做你没有做完的梦,要么拉开被子完成你没有完成的梦想。——杰森∙斯坦森
选自davidsbatista 作者:David S. Batista 机器之心编译 参与:乾树、刘晓坤 这是应用于 NLP 的连续监督学习系列博文的第二篇。它可以看作是上一篇文章的续作(参见:深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法:详解隐马尔科夫模型),在上一篇博客中,作者试着解释了隐马尔科夫模型(HMM)和朴素贝叶斯(Naive Bayes)之间的关系。在这篇博客中,作者将尝试解释如何构建一个基于 Logistic 回归分类器的序列分类器,即,使用一种有区别性的方法。 判定模型 vs 生成模型 上一篇博文中
Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归,但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式,以此进行分类。
作为一名新晋菜鸟面试官,最近替部门面了3、40个人(大多来自国内top5学校,包括校招社招),小小总结下我的相人之术,希望能帮上大家
作者简介 游遵文 机器学习算法工程师,现任职于腾讯TEG数据平台部智能学习组,专注于机器学习算法的研究及其分布式实现,参与Angel开源项目开发及优化。 Spark的核心概念是RDD,而RDD的关键特性之一是其不可变性,来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象,在数据分析的领域是没有问题的,它能最大化的解决分布式问题,简化各种算子的复杂度,并提供高性能的分布式数据处理运算能力。 然而在机器学习领域,RDD的弱点很快也暴露了。机器学习的核心是迭代和参数更新。RDD凭借着逻辑上不落地的内存计算特性,可以很
Spark的核心概念是RDD,而RDD的关键特性之一是其不可变性,来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象,在数据分析的领域是没有问题的,它能最大化的解决分布式问题,简化各种算子的复杂度,并提供高性能的分布式数据处理运算能力。
本文介绍了如何在Spark上高效训练逻辑回归模型,并针对Spark在机器学习场景中遇到的瓶颈,提出了基于Angel的解决方案。通过对比实验,发现Spark on Angel能大幅度提高逻辑回归模型的训练效率,同时降低资源使用。
liblbfgs的主页:http://www.chokkan.org/software/liblbfgs/
绝大部分用户可能只是通过 Prisma 过了一把当画家的瘾,但对于程序猿们来说,仅仅得到一张风格迥异的新照片似乎还远远不够。 近日,有位外国开发者根据 fast.ai 平台开设的深度学习代码实践课程,
liblbfgs是基于C语言实现的L-BFGS算法库,用于求解非线性优化问题。可以通过liblbfgs的主页(http://www.chokkan.org/software/liblbfgs/)查询到对liblbfgs模块的介绍。其代码可以通过以下的链接下载:
在“优化算法——拟牛顿法之BFGS算法”中,我们得到了BFGS算法的校正公式:
1、liblbfgs简介 liblbfgs是L-BFGS算法的C语言实现,用于求解非线性优化问题。 liblbfgs的主页:http://www.chokkan.org/software/liblbfgs/ 下载链接(见上面的主页链接): https://github.com/downloads/chokkan/liblbfgs/liblbfgs-1.10.tar.gz 用于Linux平台 https://github.com/chokkan/liblbfgs 用于Windows平台 2、liblb
设f(x)是二次可微实函数,又设$x^{(k)}$是f(x)一个极小点的估计,我们把f(x)在$x^{(k)}$处展开成Taylor级数, 并取二阶近似。
梯度检验与高级优化 导读 神经网络 反向传播算法 目录 关键词 梯度检验与高级优化 1 关键词 缺位错误 off-by-one error 偏置项 bias term 数值检验 numerically checking 数值舍入误差 numerical roundoff errors 有效数字 significant digits 组合扩展 unrolling 学习率 learning rate 汉森矩阵 Hessian matrix 牛顿法 Newton's method 共轭梯度 conjugate
牛顿法及拟牛顿法是机器学习最常用的一类优化算法,今天我们就从牛顿法开始,介绍拟牛顿法算法及源码解析。
本文主要是从通俗直观的角度对机器学习中的无约束优化算法进行对比归纳,详细的公式和算法过程可以看最后附的几个链接,都是干货。 机器学习基本概念 统计机器学习整个流程就是:基于给定的训练数据集,由实际需求,需要解决的问题来选择合适的模型;再根据确定学习策略,是最小化经验风险,还是结构风险,即确定优化目标函数;最后便是采用什么样的学习算法,或者说优化算法来求解最优的模型。参照《统计机器学习方法》所讲,统计机器学习(特指有监督学习)的三要素为: 1)模型 模型是指基于训练数据集,所要学习到的概率分布
本文将尽量使用易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释最大熵马尔可夫模型。并且从名著中找了个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
1 二元逻辑回归 回归是一种很容易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切,之后判定病人是否生病或生了什么病, 其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x,即特征数据,判断是否生病就相当于获取因变量y,即预测分类。最简单的回归是线性回归,但是线性回归的鲁棒性很差。 逻辑回归是一种减小预测范围,将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型,其回归方程与回归曲线如下图所示。逻辑曲线在z=0时,十分敏感,在z>>0或z 📷 逻辑回归其实是在线性回归的基础上,套
一、BFGS算法 image.png 二、BGFS算法存在的问题 image.png 三、L-BFGS算法思路 image.png image.png 四、L-BFGS算法中
我们知道,梯度下降算法是利用梯度进行一阶优化,而今天我介绍的牛顿优化算法采用的是二阶优化。本文将重点讲解牛顿法的基本概念和推导过程,并将梯度下降与牛顿法做个比较。
“Logistic Regression——Advanced optimization”。
Spark-mllib 源码分析之逻辑回归(Logistic Regression)
一、正则化(Regularization) 1、正则化的作用 在机器学习中,正则化是相对于过拟合出现的一种特征选择的方法。在机器学习算法中使用的Loss项为最小化误差,而最小化误差是为了让我们
梯度下降法并不是下降最快的方向,它只是目标函数在当前的点的切平面(当然高维问题不能叫平面)上下降最快的方向。
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在机器学习中,正则化是相对于过拟合出现的一种特征选择的方法。在机器学习算法中使用的Loss项为最小化误差,而最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,此时,若参数过分拟合我们的训练数据就会形成过拟合的问题,而规则化参数的目的就是为看防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。此时,我们会在Loss项之后加上正则项以约束模型中的参数:
蓝色:加入新的训练集后,之前拟合的线性函数,显然适用于新的数据集。但是,此时我们因为新的数据集的加入,拟合出一个新的线性函数(蓝色),此时,若还用 0.5 作为阈值,那么分类结果就不那么理想了。
本文按照调用顺序抽丝剥茧地分析了CRF++的代码,详细注释了主要函数,并指出了代码与理论公式的对应关系。内容包括拟牛顿法的目标函数、梯度、L2正则化、L-BFGS优化、概率图构建、前向后向算法、维特比
前 言 无论是要解决现实生活中的难题,还是要创建一款新的软件产品,我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生,我经常需要优化各种代码,以便提高其整体的运行速度。 一般情况下,最优状态会伴随问题的最佳解决方案。如果阅读近期发表的关于优化问题的文章的话,你会发现,优化问题在现实生活中扮演着非常重要的作用。 机器学习中的优化问题与我们刚刚提到的内容有些许不同。通常情况下,在优化的过程中,我们非常清楚数据的状态,也知道我们想要优化哪些区域。但是,在机器学习中,我们本就对“新数据”一无所知,更不
本篇文章向大家介绍梯度下降(Gradient Descent)这一特殊的优化技术,我们在机器学习中会频繁用到。 前言 无论是要解决现实生活中的难题,还是要创建一款新的软件产品,我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生,我经常需要优化各种代码,以便提高其整体的运行速度。 一般情况下,最优状态会伴随问题的最佳解决方案。如果阅读近期发表的关于优化问题的文章的话,你会发现,优化问题在现实生活中扮演着非常重要的作用。 机器学习中的优化问题与我们刚刚提到的内容有些许不同。通常情况下,在优化的
训练深度网络时,让学习率随着时间退火通常很有帮助。如果学习率很高,系统的动能就过大,参数向量就会无规律地跳动,不能够稳定到损失函数更深更窄的部分去。
无约束最优化问题求解方法的学习笔记 神经网络中的学习过程可以形式化为最小化损失函数问题, 该损失函数一般是由训练误差和正则项组成 损失函数的一阶偏导为 损失函数二阶偏导可以使用海塞矩阵 Hessian Matrix H\mathbf{H}H 表示, 其中每个权重向量 iii 的元素 jjj 的二阶偏导数为 一阶求解方法有 SGD Adam RMSProp 等,利用梯度(超平面)的信息求解,计算高效,收敛稍慢,需要超参数。 二阶求解方法有牛顿法,拟牛顿法,BFGS,L-BFGS 等,用二阶梯度(超曲面)
关于最大熵原理有很多直观容易理解的解释,比如Berger的例子,比如吴军老师数学之美中的例子。
在机器学习中,有很多的问题并没有解析形式的解,或者有解析形式的解但是计算量很大(譬如,超定问题的最小二乘解),对于此类问题,通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解。
风格迁移算法经历多次定义和更新,现在应用在许多智能手机APP上。 风格迁移在保留目标图片内容的基础上,将图片风格引用在目标图片上。
【导读】两天前,专知公众号发布了深度学习顶会 ICLR 2018 匿名提交论文列表,今天我们很荣幸有老师和同学来自荐他们的在ICLR2018上的工作,后续我们会不断推出论文自荐活动,也希望愿意分享自己工作和成果的老师和同学多多和我们联系,希望专知伴随着大家一起成长,共同进步。 深度学习泛化研究:多层非线性复合是对最大熵原理的递归逼近实现 【前言】 深度学习在各领域得到成功应用的一个重要原因是其优秀的泛化性能。从ICLR 2017 “RethinkingGeneralization”的最佳论文到最近Hint
1.训练 在前一节当中我们讨论了神经网络静态的部分:包括神经网络结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。这个部分我们集中讲讲动态的部分,主要是训练的事情,集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点
在上一篇文章结尾,我们提到了,与使用SGD(随机梯度下降)和冲量训练的模型相比,L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。所以,有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强,而且如果它们关注的方向不同,那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。 为了使分析更加容易,但至少保证符合实际,我们以“werewolf”为主题训练了一个线性SVM 分类器(W,bias)。换句话说,所有包含这一主题的电影都被标记为“+1”,而且我们随机的抽样“剩下的”电影,并将其标记为“-1”。至于特征,我们使用1500多个高频的关
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解决痛点:“还有一个月就春节了,老板希望预测春节的订单量,该如何预测呢?”本文以预测的价值为出发点,和大家分享不同场景所适用的预测方式,并着重介绍一种容易理解且精准度较高的预测模型 - Prophet。
一、L1正则的表达形式 在机器学习中,几乎无人不知无人不晓L1正则与L2正则,L1正则与L2正则都有参数控制的作用,对模型起到约束的作用,防止过拟合。但是L1正则与L2正则也有区别,L1正则更容易产生稀疏解,使得某些参数等于0,而L2正则却没有这样的优势,只能使得参数趋近于0。利用这样的优势可以使得L1具有特征选择的作用,若某些特征的系数为0表示该维特征对于模型没什么作用,故此可以丢弃。 L1正则与L2正则相比具有了更多的优点,同时,L1正则的优化相对L2正则来讲,也变得更加难。对于L2正则,由于正
作为数据科学家的实践者,我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法,这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述,并列举了它们的相关资源,从而帮助你能够快速掌握其中的奥妙。 ▌1.主成分分析(PCA)/ SVD PCA是一种无监督的方法,用于对由向量组成的数据集的全局属性进行理解。本文分析了数据点的协方差矩阵,以了解哪些维度(大部分情况)/数据点(少数情况)更为重要,即它们之间具有很多的变化,但与其他变量之间的协变性较低)。考虑一个矩阵顶级主成分(PC)的一种方式是考虑它的具
数据分析(工程)师/数据科学家能力测评表 模块知识点问题示例概率和统计线性回归和正则化写出不同正则化的线性回归损失函数,R2, 参数估计概率分布写出高斯分布的概率密度函数统计检验t检验,什么是P_value,卡方检验采样Gibbs采样,MCMC 分层采样,分组采样贝叶斯公式写出贝叶斯公式。两个盒子分别有r1, r2个红球, b1,b2个蓝色球,现在小明抽到一个红球,问这个红球来自第一个盒子的概率是多少?参数估计矩估计,最大似然估计的理论基础,区间估计中随机区间及相应概率的理解。数据清洗与可视化缺失值处理列举
前言:“熵”最初是热力学中的一个概念,后来在信息论中引入了信息熵的概念,用来表示不确定度的度量,不确定度越大,熵值越大。极限情况,当一个随机变量均匀分布时,熵值最大;完全确定时,熵值为0。以最大熵理论为基础的统计建模已经成为近年来自然语言处理领域最成功的机器学习方法。
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最大熵模型(maximum entropy model, MaxEnt)也是很典型的分类算法了,它和逻辑回归类似,都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中,使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用,让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型,对逻辑回归,支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。
在本文中,提出了一种基于ROS、Gazebo和PX4的可定制多旋翼无人机仿真平台。该平台名为XTDrone,集成了动态模型、传感器模型、控制算法、状态估计算法和3D场景。该平台支持多架无人机和其他机器人。平台是模块化的,每个模块都可以进行修改,这意味着用户可以测试自己的算法,如SLAM、目标检测与追踪、视觉惯性导航、运动规划、姿态控制、多机协同等。平台运行是同步的,仿真速度可根据计算机性能进行调整。在本文中,以评价不同视觉SLAM算法和实现无人机编队为例,说明了该平台的工作原理。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 最大熵模型(maximum entropy model, MaxEnt)也是很典型的分类算法,和逻辑回归类似,都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中,使用了和支持向量机类似的凸优化技术。理解了最大熵模型,对逻辑回归,支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 熵和条件熵 在(机器学习(9)之ID3算法详解及python实现)一文中,我们
牛顿法是数值优化算法中的大家族,她和她的改进型在很多实际问题中得到了应用。在机器学习中,牛顿法是和梯度下降法地位相当的的主要优化算法。在本文中,SIGAI将为大家深入浅出的系统讲述牛顿法的原理与应用。
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