機器學習概念 —— 樣本距離矩陣

阿新 • • 發佈：2018-12-31

樣本（ $X_{N \cdot d}$ ）之間的距離矩陣

N, d = X.shape
X_square = np.sum(X*X, axis=1).reshape(N, 1)
dist_mat = 2*X_square - 2*X.dot(X.T)

p_{j | i} = \frac{\exp (- ‖ x_{i} - x_{j} ‖^{2} / 2 σ_{i}^{2})}{\sum_{k \neq i} \exp (- ‖ x_{i} - x_{k} ‖^{2} / 2 σ_{i}^{2})}

def _joint_distribution_matrix(D, sigma):
    P = np.exp(-D*D/2/sigma**2)
    P /= np.sum(P, axis=1 
)
    return P

樣本（XN⋅dXN⋅d）之間的距離矩陣 N, d = X.shape X_square = np.sum(X*X, axis=1).reshape(N, 1) dist_mat = 2*X_squa

idt rac 相同 orm ans 預處理特征 original 需要作者：Spark鏈接：https://www.zhihu.com/question/37069477/answer/132387124來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉

gis 引入定義增加 2017年理論值 nbsp 得到正數矩陣求導目錄一、矩陣求導的基本概念 1. 一階導定義 2. 二階導數二、梯度下降 1. 方向導數. 1.1 定義 1.2 方向導數的計算公式. 1.3 梯度下降最快的方向 1.

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上一篇blog寫過一個把訓練的樣本按指定比例隨機分配個學習過程,具體見: https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/81837978 這樣做前提是你的類

對於癌症檢測的例子來說，y=1代表有癌症 Precision/Recall Actual class 1 0 Predicted

注：非常基礎的內容，學過線性代數的童鞋可以跳過矩陣介紹：左邊是一個4×2的矩陣，右邊是一個2×3的矩陣 A是一個四行而列的矩陣 A11=1402(表示第一行第一列) A12=191(第一行第二列)

學習機器學習的時候有很的線性代數的知識，其中有一些矩陣向量求導的東西不是很熟悉，今天查了很久覺得做一個總結。定義1.梯度（Gradient） [標量對列向量微分] 設是一個變數為的標量函式，其中。那麼定義對的梯度為: 定義2. 海森矩

機器學習之樣本不平衡 1.樣本不平衡導致什麼問題？在機器學習的分類問題中，以二分類為例，如果訓練集合的正例和負例的樣本不平衡，相差懸殊很大。比如針對這個不平衡的訓練結合運用邏輯迴歸的時候，一般來說，邏輯迴歸的閾值0~1，常取0.5，當樣本不平衡時，採用預設的分類閾值可能會導致輸出全

原文連結：http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分類中如何處理訓練集中不平衡問題在很多機器學習任務中，訓練集中可能會存在某個或某些類別下的樣本數遠大於另一些類別下的樣本數目。即類別不平衡，為了使得學習達

一. 引言 1.機器學習是什麼 Arthur Samuel：在進行特定程式設計的情況下，給予計算機學習能力的領域。Tom Mitchell：一個程式被認為能從經驗E中學習，解決任務T，達到效能度量值P，當且僅當，有了經驗E後，經過P評判，程式在處理T時的效能有所提升

ron eight 最小下標這樣的特征所有權應用兩個 p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 2.0px 0.0px; font: 14.0px ".PingFang SC" } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0

clas mage 學習偏差可能 ima -a ons outline 降低損失：減少模型預測和標簽之間的誤差叠代方法：在訓練機器學習模型時，首先對權重和偏差進行初始猜測，然後反復調整這些猜測，直到獲得損失可能最低的權重和偏差為止機器學習概念_2

joey 周琦假設有引數 θ \theta, 觀測 x \mathbf{x}, 設 f(x|θ) f(x|\theta)是變數 x x的取樣分佈， θ \th

基於tensorflow搭建的神經網路(Netural Network, NN)模型一、實現過程準備資料集，提取特徵，輸入NN 搭建NN結構，從輸入到輸出(前向傳播：先搭建計算圖，再用會話執行) 大量特徵輸入NN，迭代優化NN引數(反向傳播：優化引數) 使用訓練好的模型預測和分類

最近在做個專案，樣本比例嚴重失衡，正負樣本比例差不多1：10的樣子。如此嚴重失衡的樣本比例，模型訓練的效果自然不會好，甚至很差。還是那句話，資料決定了上限，模型只是逼近這個上限而已。那遇到這種情況我們改如何解決呢？方法如下：增加缺失樣本這是最好也是最難的方法，因為一般樣本

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在機器學習任務中，我們經常會遇到這種困擾：資料不平衡問題。比如在廣告點選預估、反欺詐、風控裡面。資料不平衡問題主要存在於有監督機器學習任務中。當遇到不平衡資料時，以總體分類準確率為學習目標的傳統分類演算法會過多地關注多數類，從而使得少數類樣本的分類效能下降。絕大