样本空间第4页

MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】概率生成模型（Generative Model）

前言知识储备表征学习背后的核心思想representationlearning，不是试图直接对高维样本空间建模，而是使用一些低维潜在空间来描述训练集中的每个观察，然后学习一个映射函数，该函数可以在潜在空间中取一个点

林聪木·2023-01-29 11:32

《机器学习》笔记：引言

1.2基本术语基本术语释义数据集DDD数据记录的集合样本xix_ixi（示例）单独一条记录属性（特征）反映事物或对象在某方面的表现或性质的事项属性值属性上的取值属性空间XXX（样本空间、输入空间）属性张成的空间训练数据

chengyue98·2023-01-29 09:25

相似文本聚类

聚类方法原型聚类原型是指样本空间中具有代表性的点。此类算法假设聚类结构能通过一组原型刻画，在现实聚类中极为常用。

真炎破天·2023-01-28 14:03

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

理论/原理：“物以类聚，人以群分”相同/近似样本在样本空间中是比较接近的，所以可以使用和当前样本比较近的其他样本的目标属性值作为当前样本的预测值。kkk近邻法的工作机制很

Lucky_wangtao·2023-01-27 08:25

【自然语言处理】Gensim中的Word2Vec

针对上下文的关联，Google研发团队提出了词向量Word2vec，将每个单字改以上下文表达，然后转换为向量，这就是词嵌入（WordEmbedding），与TF-IDF输出的是稀疏向量不同，词嵌入的输出是一个稠密的样本空间

皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:25

西瓜书机器学习_一二章

第一章学习任务大致可分为两类：有监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类）通常会假设样本空间的采样服从独立同分布原则归纳偏好：与数据集一致的假设可能有多种，好的算法有一定的偏好来在其中进行选择，而不是随机选择

CNGauss·2023-01-23 20:39

【机器学习】机器学习基本概念

[所以，机器学习首先要有数据]（2）机器学习常见术语①一个示例或样本（一个特征向量）：每行数据②属性/特征：某方面的表现或性质③属性值/特征值：属性上的取值（3）样本空间（4）假设空间（5）偏好——衡量什么样的模型更好

Anodons·2023-01-21 11:56

机器学习--day1

第一章绪论基本术语：一组记录的集合称为数据集；每条记录是关于一个事件或对象的描述，称为一个示例；属性上的取值称为属性值，属性张成的空间称为属性空间、样本空间、输入空间。

园游会长·2023-01-20 01:30

机器学习数据集

样本空间是指函数输入值的集合。假设空间是指所有可能的函数模型的集合。

曦微熹未·2023-01-19 09:05

吃瓜教程 | 第一章绪论& 第二章模型评估与选择

1.2基本术语数据集，作为数据记录的集合，其中每一条是关于一个事件或对象的描述（即示例）；属性（特征），反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项；属性值，属性上的取值；属性空间（样本空间、输入空间）：属性张成的空间

MorningStar21·2023-01-18 17:41

西瓜书：第一章（绪论）&第二章（模型评估与选择）

样本：一个事物或对象的描述，例如“一个西瓜”，也就是一条数据属性/特征：反映事物或对象在某方面的表现或性质的事项，例如一个西瓜的“色泽”、“敲声”属性值：属性上的取值，例如“青绿”、“乌黑”属性空间/样本空间

Wan7777777·2023-01-18 17:03

西瓜书学习笔记day1

③属性值：属性的取值④属性空间/样本空间：属性张成的空间⑤数据集：样本的集合⑥维数：令D={x1,x2…xm}表示包含m个示例的数据集，每个示例由d个属性描述，则每个示例xi=（xi1,xi2,xi3…

机智的冷露·2023-01-18 14:43

线性判别分类器LDA

分类过程分为如下两步：首先，使用权重向量w将样本空间投影到直线上去然后，寻找直线上一个点把正样本和负样本分开。为了寻找最有的线性分类器，即www和bbb，

DerekLiv·2023-01-17 17:08

神经网络（ANN）

零、为什么要引入神经网络回想SVM从线性可分情况，转到非线性可分时，引入了核函数，将样本空间映射到高维线性可分空间。

你看起来很好吃·2023-01-17 16:45

数据集的划分与交叉验证

数据集的划分与交叉验证数据集的划分交叉验证学习曲线验证曲线网格搜索数据集的划分训练模型的时候，为防止模型只在训练集上有效，需将数据集划分为训练集，验证集，如8/2分，训练集占比80%，验证集占比20%此时，不能从整体样本空间划分数据集

laufing·2023-01-15 16:24

数据分析师统计学必知必会知识点汇总！

我们抛一枚硬币，它有正面朝上和反面朝上两种结果，通常用样本空间S表示，S={正面，反面}，而正面朝上这一特定的试验结果叫样本点。

大数据技术派·2023-01-13 23:46

第19章随机变量

第19章随机变量19.1随机变量示例定义19.1.1：概率空间上的随机变量R是域等于样本空间的全函数。R的陪域可以是任何东西，但通常是实数的一个子集。例：例如，假设我们抛三个独立的、公平的硬币。

侯一鸣Supermonkey·2023-01-13 21:12

（九）预测模型

在处理较少的特征值数据，不需要数据的样本空间足够大，就能解决历史数据少、序列的完整性以及可靠性低的问题，能将无规律的原始数据进行生成得到规律较强的生成序列。

baymax！！·2023-01-13 12:01

二十五、数据挖掘之离群点检测

数据挖掘_unit251.离群点的基本概念1.1离群点的概念在样本空间中，与其他样本点的一般行为或特征不一致的点，我们称为离群点。

智享AI·2023-01-12 09:18

交叉熵损失函数和似然估计_交叉熵和极大似然估计的再理解

极大似然估计由于是多分类问题，故样本空间上的满足某个Categoricaldistribution。由Categoricaldistribution定义知，其中，是分布的参数，也是分布的输出概率向量。

普和司·2023-01-05 14:31

机器学习之聚类

原型聚类是指聚类结构能通过一组原型刻画的聚类，原型是指样本空间中具有代表性

chenXin@Euler·2023-01-05 02:53

机器学习之SVM(支持向量机)

而我们知道分类学习的基本想法其实就是：基于训练集D在样本空间中找到一个划分的超平面。SVM就是求解一个超平面。**SVM可以简单分为三种类型：**线性可分支持向量机、线性支持向量机

永恒的记忆2019·2023-01-04 08:40

拉丁超立方抽样方法 LHS

拉丁超立方抽样比蒙特优越的地方关键就在它能大概的“记住”之前抽过的样本，保证抽样样本空间是拉丁方阵。

构建的乐趣·2023-01-03 21:11

概率论与数理统计

概率定义事件A发生的概率：随机试验E,试验样本空间为S.E的每一事件A,存在一实数与之对应，记为P(A).满足:(1)有界性：for∀事件A,have0≤P(A)≤1;(2)规范性：P(S)=1;(3)

污浊的双黑·2023-01-03 11:36

从霍普金斯系数到k-means聚类再到轮廓系数

因为我们希望数据是非均匀分布的(均匀分布没有聚类的意义)，因此采用霍普金斯统计量，用于检验空间分布的变量的空间随机性，从而判断数据是否可以聚类霍普金斯系数的计算步骤：第一步：从所有样本中随机找n个样本点，然后为每一个点在整个样本空间

人生亦逝·2023-01-03 08:59

Maximum Mean Discrepancy理解

参考网上定义为：基于两个分布的样本，通过寻找在样本空间上的连续函数f，求不同分布的样本在f上的函数值的均值，通过把两个均值作差可以得到两个分布对应于f的meandiscrepancy。

AscentOf·2023-01-02 23:49

Maximum Mean Discrepancy理解(MMD)

参考网上定义为：基于两个分布的样本，通过寻找在样本空间上的连续函数f，求不同分布的样本在f上的函数值的均值，通过把两个均值作差可以得到两个分布对应于f的meandiscrepancy。寻找一

张博208·2023-01-02 23:19

图像质量评价指标: MMD ( maximum-mean-discrepancy) 最大平均差异

它的基本假设是：如果对于所有以分布生成的样本空间为输入的函数f，如果两个分布生成的足够多的样本在f上的对应的像的均值都相等，那么那么可以认为这两个分布是同一个分布。

代码小白的成长·2023-01-02 23:19

最大均值差异 Maximum Mean Discrepancy(MMD)

它的基本假设是：如果对于所有以分布生成的样本空间为输入的函数f，两个分布生成的样本足够多，且其对于函数f所有对应值的均值都相等，那么可以认为这两个分布是同一个分布。如何用MMD来衡量两个分布的相似性？

thormas1996·2023-01-02 23:49

吃瓜教程-Task5（第6章）

1.学习记录1.1在分类问题中，寻找—个划分超平面，能在样本空间中将不同类别的样本分开，为使最大化间隔，就是支持向量机(SVM）的基本型。1.2求解SVM，常用有SMO算法。

爬树的小孩·2022-12-30 10:01

机器学习入门~神经网络③

如上图所示，有一个样本空间为m的训练集，L代表神经网络的层数，此处L=4，si表示某层神经元的数量，如s1=3，k代表输出层的神经单元数目。

perSistence92·2022-12-28 12:08

浙大第五版概统复习提纲(前八章)

目录概率论的基本概念随机试验样本空间、随机事件频率与概率等可能概型条件概率独立性随机变量及其分布随机变量离散型随机变量及其分布律随机变量的分布函数连续型随机变量及其概率密度随机变量的函数的分布多维随机变量及其分布二维随机变量边缘分布条件分布相互独立随机变量两个随机变量的函数分布随机变量的数字特征数学期望方差补充

gyy591·2022-12-27 09:47

支持向量机---SVM 最小二乘支持向量机---LSSVM

给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi{-1,+1},分类学习的最基本想法基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。

Marvin_Huoshan·2022-12-26 11:09

【机器学习-周志华】阅读笔记-第六章-支持向量机

目标：给定训练样本集，分类学习最基本的想法是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，支持向量机算法，目的就是为了找到最好的划分超平面。

Steven_Jackson·2022-12-26 08:30

1.Probability__概率基础

1.1SampleSpace&Events:样本空间与事件定义1.1SampleSpace样本空间样本空间是一次实验可能出现的结果的集合，的元素称为,的子集称为事件，对于集合，定义其补集（1）一串事件，

Fanshaoliang·2022-12-23 23:47

西瓜书第六章-支持向量机

间隔与支持向量给定训练样本集D,分类学习最基本的想法就是基于训练、集在样本空间中找到一个划分超平面、将不同类别的样本分开但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，如图6.1所示，我们应该努力去找到哪一个昵

孤鸿末子·2022-12-23 13:31

西瓜书 - 支持向量机

2,y_2),,,,(x_m,y_m)\},y_i\in)\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),,,,(xm,ym)},yi∈){−1,+1},分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面

shawn_shao·2022-12-23 13:01

神经清洗——识别与去除后门：Neural Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Neural Networks

因为神经网络的输入是极高维度的，其输入样本空间非常非常大。这使得神经网络的后门攻击成为可能。这篇论文就是为了判断一个给定的

Jhouery·2022-12-23 10:40

贝叶斯分类器

big_matster·2022-12-22 18:20

隐私计算 2.9 秘密共享应用于横向联邦学习

1简介1.1横向联邦学习横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习，主要应用于各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景，例如两个地区的城市商业银行可能在各自的地区拥有非常不同的客户群体，所以他们的客户交集非常小

HenrySmale·2022-12-22 11:25

高斯混合聚类

一元高斯函数：多元高斯分布：对n维样本空间X中的随机向量x，若x服从高斯分布，其概率密度函数为:上面的一

白水成泉·2022-12-22 10:59

【概率论与数理统计】期末复习

第一章概率论的基本概念基本概念1.随机试验2.样本空间3.随机事件事件间的关系事件的运算法则概率公理化定义（了解）概率性质（重点）古典概型几个重要公式独立性独立的性质总结！！

fairy_wsm·2022-12-21 08:05

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战（图文解释附源码）

设试验E的样本空间为S，A为E的事件，B_1，B_2，⋯，B_n为S的一个划分，且P(A)>0，P(B_i)>0(i=1,2,…,n)，则贝叶斯公式为：P(B_i)称为先验概率，即分类B_i发生的概率，

showswoller·2022-12-21 06:07

西瓜书学习笔记——task01

西瓜书学习笔记第一章基本术语数据集：所有瓜样本/示例：一个瓜的描述（属性描述）属性：瓜皮颜色属性值：青绿属性空间"(attributespace)/“样本空间”(samp1espace)/“输入空间：属性张成的空间

zhaoaxi·2022-12-20 12:00

机器学习-07 贝叶斯分类器

7.1贝叶斯决策论若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标，A看做为一个新的样本，则很容易将条件概率理解为样本A是类别Bi的概率。在机器学习训练模型的过程中，往往我们都试图去优化一

SUNNY小飞·2022-12-20 08:37

吃瓜教程｜Task5（阅读西瓜书第6章）

文章目录1间隔与支持向量2对偶问题2.1SMO3核函数4软间隔与正则化5支持向量回归6核方法1间隔与支持向量给定训练样本集D，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开

HWH-·2022-12-19 11:07

java实现 k nn算法_数据挖掘(二)——Knn算法的java实现

update2012.12.28关于本项目下载及运行的常见问题FAQ见newsgroup18828文本分类器、文本聚类器、关联分析频繁模式挖掘算法的Java实现工程下载及运行FAQ1、K-近邻算法(Knn)其原理为在一个样本空间中

weixin_39524425·2022-12-19 08:25

Adaboost算法

其主要步骤为：（1）首先给出弱学习算法和样本空间（x，y），从样本空间中找出m组训练数据，每组训练数据的权重都是1/m。X是特征向量，Y是标签，二分类标签一般分为-1和+1。

大家都要开心·2022-12-19 01:01

蒙特卡洛积分和重要性采样

重要性采样在强化学习有着重要作用,它是蒙特卡洛积分的一种采样策略.目录概率论基础蒙特卡洛积分重要性采样参考概率论基础本文先补充两条基础的概率论公式,方便大家更好地看懂全文假设某一连续型随机变量XXX的样本空间为

CristianoC20·2022-12-19 00:57

机器学习实战之SVM与二分类

对偶问题1.3SMO算法流程二、非线性SVM2.1核函数与核技巧2.3软间隔与正则化2.4支持向量回归三、代码实战3.1数据准备3.2算法实现3.3运行结果及分析四、总结一、线性SVM1.1最大间隔与分类在样本空间中寻找一个超平面

浅雨梦梨·2022-12-18 15:21

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