材料推导或提取/获取向量分量(症状向量模块) - 腾讯云开发者社区

你用过哪些机器学习/数据挖掘工具或框架？基础知识无监督和有监督算法的区别？ SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？ LR 的推导，特性？决策树的特性？ SVM、LR、决策树的对比？...采用 EM 算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？用 EM 算法推导解释 Kmeans。用过哪些聚类算法，解释密度聚类算法。聚类算法中的距离度量有哪些？...通过第一问中的表格，我们可以知道某个关键词的向量，现在将这个向量做一个简单的变化：如果某个分量不为0则记为1，表示包含这个分量元素，这样某个关键词就可以变成一些词语的集合，记为A。...括号里面的部分就相当于：第1个样本第j个分量*误差向量 + 第2个样本第j个分量*误差向量 + … + 第m个样本第j个分量*误差向量我们来考察一下式子中各个部分的矩阵形式。...（包括0支持度的规则） 2) 提取的频繁项集的最大长度（最小支持>0） 3) 找出能提取出4-项集的最大数量表达式 4) 找出一个具有最大支持度的项集（长度为2或更大） 5) 找出一对项a，b，

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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！

(5) 知识获取模块（Knowledge Acquisition Module）定义：从专家或其他数据源中获取知识并将其录入知识库的工具。作用：将领域专家的知识结构化为系统可用的形式。...目标：基于症状推荐可能的疾病和治疗方案。 (2) 知识获取与医生合作，收集常见疾病的症状和诊断规则。例如：规则可以是“如果发热且咳嗽，则可能是流感”。...(4) 开发推理机选择前向推理（症状 -> 疾病）：用户输入症状。系统根据知识库逐步推导可能的疾病。 (5) 用户界面界面设计为：症状输入框。推理结果输出框。...package "辅助模块" { [用户接口] --> 用户与系统交互 [知识获取模块] --> 从专家获取知识 } @enduml 十、什么是特征空间?...特征向量：是特征空间中的一个点或向量。表示一个具体样本在特征空间中的位置。十一、机器学习中为什么要进行特征提取?卷积神经网络的特征自动提取有何特点?

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这样一步一步推导支持向量机，谁还看不懂？

1 前言讲解支持向量机(SVM)的文章数不胜数，不过大多缺乏中间很多推导细节。...为了更好地理解，先对w向量的第一个分量w1求偏导，和w1无关的分量全部消除，式子立即化简为如下： ? 这些只涉及到最简单的求导公式，求出偏导： ?...为了更好理解，仍然采用更直观地表达方式，将向量完全展开， ? 将上面关系式代入到L之前，我们先展开这个式子， ? 仍然还是先抽出w的第一个分量w1，因为L完全展开中涉及到其平方， ?...至此，w1的平法化简完毕，再整合所有其他w分量并求和，如下，整个推导过程依然相清晰，如下： ? ? ? 再对上式拆分成两个向量，如下： ? 再写成浓缩式子： ?...提取出公因子后变为如下： ? 将上式写为向量形式： ? 因为都是向量，所以转置相等，故， ? 至此，第一二项求解完毕，整理后得到： ? 4 小结 OK.

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医图顶会 MICCAI24 | 基于高斯混合模型的多模态组内配准框架

基于GMM的新型相似性度量：作者利用参考图像的标签作为先验信息，对解剖结构对应的GMM进行建模，并基于此推导出一种新的相似性度量方法用于组内配准。...首先，使用参考图像的标签构建了一个先验高斯混合模型（GMM），然后基于GMM推导出一种新的相似性度量用于组内配准，并在训练过程中迭代优化GMM。...因此，分布p(vϕx | k)表示强度向量vϕx归类到分量k的条件先验概率分布，可以表示为：参数计算。...让Ωk ∈ Ω表示结构k所在的坐标空间，利用每个受试者的Sref，可以提取与结构k对应的强度向量集Uk j = vϕxk，其中xk ∈ Ωk，j ∈ M。...如图1(b)所示，为了避免固定受试者的偏差，并考虑整个训练集的人群以获得GMM作为先验信息，作者将从M个训练受试者中提取的强度向量集合合并成K个总体强度向量集。

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机器之心最干的文章：机器学习中的矩阵、向量求导

只是对矩阵的每个分量逐元素地求导太繁琐而且容易出错，因此推导并记住一些常用的结论在实践中是非常有用的。矩阵求导本身有很多争议，例如：对于求导结果是否需要转置?...符号表示标量用普通小写字母或希腊字母表示，如 ? 等。向量用粗体小写字母或粗体希腊字母表示，如 x 等，其元素记作 ? (注意这里 ? 没有加粗。加粗的小写字母加下标，例如 ?...向量内积的求导法则： ? 利用变量多次出现的求导法则（x 同时在 u、v 中出现）+ 复合函数求导法则（列向量形式）易证。向量数乘求导公式 ? 推导： ? ，两边逐分量对比一下便知等式成立。...此条证明较繁琐，大致过程是用逐元素求导+伴随矩阵的性质推导，过程可参考 math overflow。最好能直接记住。矩阵求导的链式法则设 ? ，则： ? ,或简写为 ?...需要用到向量（或矩阵）对矩阵求导的情形，要么把矩阵按列拆开转化成向量对向量求导（最终很有可能通过分块矩阵乘法再合并起来。

3.4K12 0

【NLP自然语言处理】深入探索Self-Attention：自注意力机制详解

应用传统的RNN, LSTM, 在获取长距离语义特征和结构特征的时候, 需要按照序列顺序依次计算, 距离越远的联系信息的损耗越大, 有效提取和捕获的可能性越小....我们分两步对其进行一个推导, 首先就是假设向量q和k的各个分量是相互独立的随机变量, X = q_i, Y = k_i, X和Y各自有d_k个分量, 也就是向量的维度等于d_k, 有E(X) = E(Y...小结 self-attention机制的重点是使用三元组(Q, K, V)参与规则运算, 这里面Q=K=V. self-attention最大的优势是可以方便有效的提取远距离依赖的特征和结构信息, 不必向...具体的推导过程见讲义正文部分, 注意要分两种情况讨论, 分别处理. 学习了softmax函数出现梯度消失现象的原因....学习了维度和点积大小的关系推导. 通过期望和方差的推导理解了为什么点积会造成方差变大. 理解了通过数学技巧除以sqrt(d_k)就可以让方差恢复成1.

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数据挖掘工程师笔试及答案

通过第一问中的表格，我们可以知道某个关键词的向量，现在将这个向量做一个简单的变化：如果某个分量不为0则记为1，表示包含这个分量元素，这样某个关键词就可以变成一些词语的集合，记为A。...（2）按照梯度下降法进行拟合，请给出具体的推导过程。（7分）假设我们样本集的大小为m，每个样本的特征向量为X1=(x11,x12, ..., x1n)。那么整个样本集可以表示为一个矩阵： ?...括号里面的部分就相当于：第1个样本第j个分量*误差向量 + 第2个样本第j个分量*误差向量 + ... + 第m个样本第j个分量*误差向量我们来考察一下式子中各个部分的矩阵形式。 ?...1) 提取出关联规则的最大数量是多少？...（包括0支持度的规则） 2) 提取的频繁项集的最大长度（最小支持>0） 3) 找出能提取出4-项集的最大数量表达式 4) 找出一个具有最大支持度的项集（长度为2或更大） 5) 找出一对项a，b，使得{

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数据预处理：PCA原理推导

有需要了解的，请参考：机器学习数据预处理：数据降维之PCA 今天，尝试推导下如何选择主成分。基本任务便是拿到一堆数据，它有 n 个特征，现在要从中选择 k 个特征，作为主特征。...然后再进一步，发现样本点 (3,2)在基石 i = (1,0) 上的分量为3，并且可以看成是在 i 上的投影，这个投影可以由点 (3,2) 确定的向量点乘基石向量 (1,0)得到，就这样实现了（3,2）...下面给出理论上的初步推导，对给定的一组数据， ?...的最大特征值对应的特征向量的方向。至此，我们推导出了数据第一主成分的方向向量，那么第二主成分的向量自然对应 ? 的第二特征值的特征向量，如果要取 k 个主成分，自然求出 ?...的第 k 个特征值对应的特征向量即可。今天的推送主要推理了数据降维，提取主成分时的理论支撑。明白了数据主成分提取的原理后，明天通过一个例子具体说明PCA由 n 个特征降维为 k 个特征的例子分析。

8879 0

Brain Stimulation：神经振荡预测帕金森病脑深部电刺激效果

这些研究中的大多数都集中在电生理信号的动力学上，并使用振荡来使DBS适应症状严重程度的自发变化，例如开-关现象波动或震颤。...材料和方法本研究的目的基于带限STN功率和STN-皮质相干性来预测DBS实现的运动症状减少。...带限STN功率和STN-皮层相干性形成半球特征向量。(B)留一法回归。将左右半球特征向量垂直堆叠以形成受试者特征向量。将主题特征向量水平堆叠以形成特征矩阵。...补充材料表S2提供了这些区域的详细信息。在特征提取之后，将特征排列成大小为n患者x特征的特征矩阵 (图1)。...为了测试模型是否更好地预测了DBS益处或症状严重程度，作者分别预测了DBS OFF和DBS ON评分 (收益) 和DBS OFF评分 (症状严重程度) 之间的差异。

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百度校园招聘数据挖掘工程师面试题集锦（2013）

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斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2：词向量

，线性代数，概率统计，凸优化，大神推荐的材料每门都浓缩到只有10页左右，但基本都包括了重要知识点。...one-hot one-hot 数值表达单词的方法很直接，将此库单词数标记为向量的长度，每个词向量的分量只有一个为1，其余全为0，1的位置对应该词在词典的位置，比如： adore 表示为 [ 0,0,0,1...有时也称 word vectors 为 word embeddings, 或 word resprensentations....，计算给定 c 时 o 的概率 (或已知 o 时 c 的概率)....最大似然估计的目标函数与线性回归、逻辑回归的一致，详细推导过程可以参考之前推送(后台回复 9 )，如下，即求目标函数的最小值： ?

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消除NLP中的刻板印象：程序员之于男性=家政人员之于女性？

这有可能在应用中带来糟糕的社会后果：在一个假想的搜索应用中寻找和程序员相似的人的材料，算法可能会据此把男性排在女性之前。...举个例子，一个程序员叫 Mary，另一个叫 John，他们作为程序员的专业水平一模一样；但是因为 John 这个名字更男性，算法有可能因此认为他的个人材料就更加接近程序员一点，导致 John 在之后和...论文首先发现性别偏见几乎可以被一个（词嵌入所在向量空间的）方向 g 所表示；具体来说，所有与性别相关的关系，无论是定义上的还是偏见上的，如儿子之于女儿（定义），国王之于王后（定义）或棒球之于垒球（偏见）...另一方面，论文发现了 g 分量这一个和性别偏见有关的分量，但修复了这个问题并不代表词嵌入中的偏见消失了 - 这可能只是众多问题中的一部分，偏见有可能以其它非线性的方式出现：在 g 方向上没有偏见并不代表偏见不会以其他方式在词嵌入中存在...在理想情况下，我们应该从训练过程和数据中偏见产生的第一性出发 (first principle) 去消除偏见，而不是在训练完之后发现症状并解决症状，因为很有可能「治标不治本」（比如使用那些能解释为什么词嵌入向量加减能完成类比任务的模型来从理论上根本去除偏见

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实用的典型相关分析(多公式预警)

在sklearn的交叉分解模块中有两种典型算法族，一个是本文所述的典型相关分析算法(CCA)，一个是偏最小二乘算法(PLS)，他们都是具有发现两个多元数据集之间的线性关系的用途，本文先解释典型相关分析...(比如抗拉强度越大可能硬度也越大)，且原材料因素也会有强相关性(比如多加了某种材料导致另一种材料用料减少)，该怎么想呢？...，由于变量组地位等价，由坐标轮换性，很容易知道此时一定有其实就是将下标的x，y互换就行，令从而即简化成这里除了拉格朗日乘数法还可以根据矩阵乘法的柯西-施瓦茨不等式进行推导，即由此第一对典型变量就提取成功了...，这时这两个变量代表了原始X与Y之间的相关的主要部分，这时的两个变量线性组合的系数即为每个原始指标或因素的权重，找到每组权重最大的即可，就说明是强相关，但是往往这时第一次提取的两个变量和不足以解释所有的原始变量...我们知道如果相关系数等于1则说明两个变量是存在线性关系的，即共线或平行，那等于0的一定就是两组变量向量相互垂直了，所以这里不需要求上述的约束优化问题，只需要分别找第一组变量和的正交子空间即可，然后再在这些正交子空间里面寻找

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Molecular Psychiatry|青少年焦虑发作:一项机器学习预测

其他临床评估包括负面思维、物质使用风险描述量表(Substance Use Risk Profile Scale, SURPS)中的焦虑敏感性分量表;力量与困难问卷(SDQ)中情绪症状评分;生活事件问卷...(LEQ)中的自主性、事故、苦恼、家庭和搬迁分量表;神经质、外向性分量表(NEO- ffi);以修订的气质与性格量表(TCI-R)测量求新心理。...2.3 机器学习预测特征提取采用SPM12进行提取。...IMAGEN问卷中与焦虑现象学相关的分量表(包括新奇寻求、情绪症状、自主性、意外事件、痛苦、家庭、搬迁、无望感、焦虑敏感、饮酒、神经质和外向性)经过先验筛选。...为了更仔细地研究每个特征对个体预测的贡献，我们还使用了最近的Shapley加性解释(SHAP)模块，版本0.39.0。

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中山大学李华山、王彪课题组开发 SEN 机器学习模型，高精度预测材料性能

SEN」获取完整论文 PDF 数据集：MP 数据库中的 6,027 个晶体材料研究人员基于化学环境的概念和图模型的表示方法提取了晶体材料的特征，以目标原子截断半径内的周围原子和键来定义其化学环境，并从用于材料分析的开源...SEN 架构由特征提取、对称感知和属性预测模块组成在本次研究中，研究团队通过对 3 个模块的统一训练，实现了对多种材料特性的准确预测，并通过 SEN 模型描述了原子之间的相互作用。...首先，特征提取模块感知输入的原子和化学键数据，输入数据包括了靶材料原始单元中 N 原子和 M 键的信息。最后，通过高通量筛选过程，构建了包括化学计量、晶体结构、原子信息和键信息的材料数据集。...SEN 模型高精度预测材料属性结论一：SEN 模型准确感知原子相互作用信息为了验证特征提取模块的有效性，研究人员训练了 SEN 预测晶体材料带隙的能力，直到平均绝对误差 (MAE) 低于 0.15...eV，然后分析了特征提取模块产生的化学环境中间数据。

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YUV Alpha Blending

Alpha-Blending，是按照“Alpha”混合向量的值来混合源像素和目标像素的一种图像处理技术 Alpha混合向量表示图片的透明度，取值范围[0，255]，0表示全透明，图片无法被看见，255表示原始的图像...，无透明效果，取中间值为半透明状态 RGB Alpha Blending 首先将源像素和目标像素的R，G，B分量分别提取出来；然后将源像素的R分量乘以alpha，目标像素的R分量乘以alpha的反值并相加两者的结果做为新像素的...(1 - a) B3 = B1 * a + B2 * (1 - a) YUV Alpha Blending 对于YUV数据，我们根据RGB到YUV的转化算法和RGB的Alpha Blending算法做推导...，此处以提取NV21为例， /** * fetch nv21 data and alpha data from bitmap * @param bitmap bitmap...对于YUV420的格式来说，每四个Y分量共用一个UV分量，而人眼对Y分量，也就是亮度敏感，而对UV分量，即色度不敏感。

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机器学习中的最优化算法总结

在机器学习中用到KKT条件的地方有：支持向量机（SVM）具体的推导可以阅读SIGAI之前的公众号文章“用一张图理解SVM的脉络”。...其中α是学习因子，gt是第t次迭代时参数的梯度向量，ε是一个很小的正数，为了避免除0操作，下标i表示向量的分量。...算法首先初始化如下两个向量为0向量： ? 其中E[g2]是梯度平方（对每个分量分别平分）的累计值，更新公式为： ? 在这里g2是向量每个元素分别计算平方，后面所有的计算公式都是对向量的每个分量进行。...具体做法是构造一个近似Hessian矩阵或其逆矩阵的正定对称矩阵，用该矩阵进行牛顿法的迭代。...机器学习算法地图【获取码】SIGAI0706 反向传播算法推导—全连接神经网络【获取码】SIGAI0711 如何成为一名优秀的算法工程师【获取码】SIGAI0723 流形学习概述【

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HybridPose：混合表示下的6D对象姿态估计

由于篇幅所限，本文将细节推迟到补充材料上。优化子模块。尽管（5）结合了混合中间表示形式并接受了良好的初始化，但它并不直接对预测元素中的异常值建模。...第4.3节提出了一项消融研究，以研究对称对应，边缘向量和修饰子模块的有效性。 3.1 实验设置数据集。...第二个2 | K | 输出张量中的通道给出所有| K |的x和y分量关键点。应用基于投票的关键点定位方案，以从该2 | K |通道张量和分割掩码M中提取2D关键点的坐标。...然后是一组包含第i个边缘向量的逐像素预测的2元组，其均值被提取为预测边缘。输出张量中的最后2个通道定义对称对应关系的x和y分量。本文将此对称对应关系的2通道“映射”表示为Sym。...Linemod的消融研究推迟到供应材料。表3：具有不同中间表示形式的定性评估。关键点。作为基线方法，本文首先仅通过利用关键点信息来估计对象的位姿。

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HybridPose：混合表示下的6D对象姿态估计

由于篇幅所限，本文将细节推迟到补充材料上。优化子模块。尽管（5）结合了混合中间表示形式并接受了良好的初始化，但它并不直接对预测元素中的异常值建模。...为了修剪预测元素中的异常值，本文考虑广义的German-Mcclure（或GM）鲁棒函数 ? 通过此设置，HybridPose解决了以下用于姿态优化的非线性优化问题： ?...第4.3节提出了一项消融研究，以研究对称对应，边缘向量和修饰子模块的有效性。 3.1 实验设置数据集。...第二个2 | K | 输出张量中的通道给出所有| K |的x和y分量关键点。应用基于投票的关键点定位方案，以从该2 | K |通道张量和分割掩码M中提取2D关键点的坐标。...是一组包含第i个边缘向量的逐像素预测的2元组，其均值被提取为预测边缘。输出张量中的最后2个通道定义对称对应关系的x和y分量。本文将此对称对应关系的2通道“映射”表示为Sym。

5622 0

机器学习中的最优化算法总结

在机器学习中用到KKT条件的地方有：支持向量机（SVM）具体的推导可以阅读SIGAI之前的公众号文章“用一张图理解SVM的脉络”。...算法首先初始化如下两个向量为0向量： image.png 其中E[ ]是梯度平方（对每个分量分别平分）的累计值，更新公式为： image.png 在这里是向量每个元素分别计算平方，后面所有的计算公式都是对向量的每个分量进行...具体做法是构造一个近似Hessian矩阵或其逆矩阵的正定对称矩阵，用该矩阵进行牛顿法的迭代。...在最优化方法中，具体做法是每次迭代时只调整优化向量x的一部分分量，其他的分量固定住不动。坐标下降法坐标下降法的基本思想是每次对一个变量进行优化，这是一种分治法。...[32] 机器学习算法地图【获取码】SIGAI0706 [33] 反向传播算法推导-全连接神经网络【获取码】SIGAI0709 [34] 生成式对抗网络模型综述【获取码】SIGAI0709. [35]

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这样一步一步推导支持向量机，谁还看不懂？

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数据预处理：PCA原理推导

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