学习方法 订阅
学习方法是通过学习实践总结出的快速掌握知识的方法。因其与学习掌握知识的效率有关,越来越受到人们的重视。学习方法,并没有统一的规定,因个人条件不同,时代不同,环境不同,选取的方法也不同。其中,有人专门总结的特殊定向的学习训练方法,如:背诵、默写、速记,笔记等,可对其他学习者,产生启发效果和借鉴作用。 展开全文
学习方法是通过学习实践总结出的快速掌握知识的方法。因其与学习掌握知识的效率有关,越来越受到人们的重视。学习方法,并没有统一的规定,因个人条件不同,时代不同,环境不同,选取的方法也不同。其中,有人专门总结的特殊定向的学习训练方法,如:背诵、默写、速记,笔记等,可对其他学习者,产生启发效果和借鉴作用。
信息
特    定
因人而异
类    型
背诵、默写、速记,笔记等
中文名
学习方法
外文名
Learning method,ways of learning
学习方法学习工具
“工欲善其事,必先利其器。”准备学习的工具,听录音要有mp3、mp4、vcd、电脑的播放设备,信息化时代,电脑和电子文档日益充斥教学环境,所以还应该一套采编读浏览器,因为这是一款可以分类自动做笔记,可以编辑,可以朗读的学习工具。随着时代的发展,学习机,点读机的出现,也给学习带来了方便。甚至手机上的一些app等,如记单词的app。这些工具可以给学习带来方便,就可以让后面介绍的学习方法如虎添翼了。
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  • python学习方法总结(内附python全套学习资料)

    万次阅读 多人点赞 2019-10-29 16:50:38
    毕竟python相对于java,C等语言代码量小,更加简单易学,只要肯用心,最多只需要两个月,就能找到一份对应的工作,当然任何一份技能要精进都需要一万小时,得做好心理准备 同时也许你有学历,数学,学习方法等种种...

    不要再问我python好不好学了
    我之前做过半年少儿编程老师,一个小学四年级的小孩子都能在我的教学下独立完成python游戏,植物大战僵尸简单版,如果要肯花时间,接下来的网络开发也不是问题,人工智能也可以学个调包也没啥问题。。。。。所以python真的是想学就一定能学会的!!!!

    **

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    **

    先聊聊互联网转行那些事儿
    很多人是小白,想从事或转行互联网,想以python为切入口,那么恭喜你,这可能是你离互联网工作最捷径的一条道路了,毕竟python相对于java,C等语言代码量小,更加简单易学,只要肯用心,最多只需要两个月,就能找到一份对应的工作,当然任何一份技能要精进都需要一万小时,得做好心理准备
    同时也许你有学历,数学,学习方法等种种问题,我将在文末一一解答
    下面将从基础语法,高阶语法,前端开发,web开发,爬虫开发,自动化运维,数据分析,人工智能介绍学习攻略,并附上全套学习资料

    1.Python基础语法-主线任务1

    使用python就像一个自由度超高的游戏,你得学会以下几点python基础语法,拿到进入这个游戏世界的钥匙:

    • 计算机组成原理
    • Python开发环境
    • Python变量
    • 流程控制语句
    • 高级变量类型
    • 函数应用
    • 文件操作
    • 面向对象编程
    • 异常处理
    • 模块和包

    2.Python高阶语法-主线任务2

    学习完基础语法,写写算法题不成问题,但是对应更复杂的环境和需求需要学习一些高阶内容,学完以下内容就可以刷副本,攒经验升级了:

    • 网络编程
    • 并发编程
    • 数据库编程
    • 正则表达式
    • Linux系统应用
    • 函数的高级应用
    • Python语法高阶
      学完以上两个主线任务就可以进行正式的工作内容,副本1,2,3一组紧密相关,副本4单独一组,副本5,6一组紧密相关,也可以从这三组选一个来学尽快加入工作

    3.副本1-前端开发

    看你对做个网页做个app有没有兴趣,学完副本3,4可以动手做一个相关的产品,来以此去求职,当然做的质量越高,学的东西就要越多,工资也是成正比的

    • HTML
    • CSS
    • PS的应用
    • JavaScript
    • jQuery
    • Vue.js框架

    4.副本2-后端开发

    对于网页,游戏等的后台支持,需要熟练掌握框架的使用,掌握数据库原理及相关优化

    • Djano框架
    • 数据库mySQL,Redis,MongoDB
    • git项目管理
    • 接口开发
    • flask框架

    5.副本3-爬虫

    爬虫就是爬取网络上的数据,无论是网页还是app,只要你能看到的数据都能爬取下来,当然有爬虫就有反爬虫,两种职业互相博益还是挺有意思的,精通爬虫必须要精通副本1-前端开发,你得知道网页时怎么来的,才能更好的爬取下来,爬下来的数据也可以为副本4-数据分析做准备

    • 爬虫开发
    • scrapy框架
    • 索引操作
    • 备份和回复
    • 定制化爬虫采集系统

    6.副本4-自动化运维

    主要利用shell来做一些自动化脚本的发布

    7.副本5-数据分析

    数据分析主要学习两个科学计算库numpy和pandas,两个可视化库matplotlib和seaborn,学完之后数据清洗,数据展示没有问题,用python画出了图才能给别人讲出有意思的故事,同时也能为学习副本6-人工智能打下牢固的基础

    • 数据结构和算法
    • 科学计算pandas和numpy
    • 数据可视化matplotlib和seaborn
    • 金融数据分析等

    8.副本6-人工智能

    python之所以能火,主要是因为人工智能的风口,所谓风口上的 都会飞,那么python也许就是风口上的代码,人工智能的两大目的分别是分类和预测,主要在识别图片和预测未来等应用场景,同时python又有最大开源库可以调用这些包来应用,所以应用起来非常方便,但是如果想从事人工智能行业,需要一定的数学基础,了解底层算法,才能更好的进入到神经网络和深度学习的领域

    • 机器学习
    • 量化交易
    • 机器视觉
    • 深度学习
    • 自然语言处理

    相关问题

    1.学历重要吗

    python是一门技术语言,在技术岗面试的时候主要看面试者技术能力过不过硬,学历占比没有非技术岗那么大

    2.数学差可以学python吗

    python是一门编程语言主要讲究逻辑,用到数学的地方不多,但是在人工智能(机器学习)方面用到了大量的概率统计的数学知识,需要有一定的基础理解其中的原理,才能精进

    3.学习时候要不要抄代码

    要抄代码,就像下笔如有神一样,边学边敲代码,然后再改代码,然后再自己写代码一步步进阶

    4.各个副本的职业前景

    从就业前景来看:AI人工智能 > python后端 > web前端 > 数据分析 > 爬虫 但是任何一个副本只要打到10000小时经验值,钱景都非常可观
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 多核学习方法介绍

    千次阅读 2018-08-25 00:14:16
    本文为SVM多核学习方法简介的续篇。 通过上篇文章的学习,我们知道,相比于单个核函数,多核模型可以具有更高的灵活性。经过多个核函数映射后的高维空间是由多个特征空间组合而成的组合空间,而显然组合空间可以...

    作者 | Walker

    本文为SVM多核学习方法简介的续篇。

    通过上篇文章的学习,我们知道,相比于单个核函数,多核模型可以具有更高的灵活性。经过多个核函数映射后的高维空间是由多个特征空间组合而成的组合空间,而显然组合空间可以组合各个子空间不同的特征映射能力,能够将异构数据中的不同特征分量分别通过最合适的单个核函数进行映射,最终使得数据在新的组合空间中能够得到更加准确、合理的表达,进而提高样本数据的分类正确率或预测精度。

     

    多核学习方法根据不同的分类标准有不同的分类方式,按照多核函数的构造方法和特点的不同,可以将多核学习方法大致分成三大类别:合成核方法、多尺度核方法、无限核方法

     

    一、合成核方法

    把具有不同特性的多个核函数进行组合,就会得到包含各个单核函数的总体特性的多核函数。多核函数形成的方式本身就使得多核函数具有更加准确、更加强大的映射能力或者分类能力,特别是对于实际应用中样本数据具有比较复杂分布结构的分类、回归等学习问题,多核学习的优点非常明显。

     

    (1)多核线性组合合成方法

    多核线性组合方法是将基本核函数进行线性组合,用表达式可以如下所示描述:

    假设变量 x,z ∈X,其中 X 属于 R(n)空间,非线性函数Φ能够实现输入空间 X到特征空间 F 的映射,其中 F ∈R(m),m>>n。假设已知的基本核函数为k (x,z) ,再将其进行归一化为ˆk(x,z),则可以通过以下方式进行线性组合得到多核函数:

    直接求和核其中, 其中 ˆk(x,z) 为第 i 个基本核函数。

     

    加权求和核,其中βi为第 i 个核函数的权值。

    多项式加权扩展核,其中kp(x,z)是k (x,z) 的多项式扩展。

     

    (2)多核扩展合成方法

    上述描述的多核组合方法主要是基于将基本核函数直接求和或者加权求和的思想实现多个核函数的结合,但这样的方法最大的问题是可能丢失原始数据的某些特征信息,比如数据分布的某块区域包含很多信息并且是多变的,当使用平均或者加权平均的方式将该部分数据“平滑”之后,能够表示多变信息的数据很有可能被不用的核函数给平滑掉,有可能导致最终的特征信息不完整,降低分类器的分类能力和准确性,基于上述考虑,产生了将原有多核矩阵进行扩展合成的方法,也就是最终能够使用的多核矩阵是由原先的单个核矩阵和其核矩阵共同构成的。因此, 原始核函数的性质得以保留。该合成核矩阵的形式为:

     

    可以看出, 原始核矩阵位于新矩阵的对角线上. 其他所有元素是定义为 (Kp,p0 )i,j = Kp,p0 (xi , xj ) 的两个不同核矩阵的混合, 可由如下公式求得 (以两个 高斯核为例):

     

    很明显,当p = p 0 时, Kp,p ≡ Kp.实验结果显示,当数据集具有变化的局部数据分布时,这种合成核方法将是更好的选择.此外, 通常核组合方法在很大程度上依靠训练数据,并且必须通过学习获取一些权系数,以标识每个核的重要性.

     

    (3)非平稳多核学习

    前边的多核线性组合方法都是对核函数的平稳组合, 即对所有输入样本, 不同的核对应的权值是不变的, 无形中对样本进行了一种平均处理.Lewis 提出了一种多核的非平稳组合方法, 对每个输入样本配以不同的权值系数.如常规 SVM判别函数为:

    引入不同的加权系数, 典型的合成核 SVM 的判别函数可以改写为:

    在最大熵判别框架下, 通过使用一种大间隔隐变量生成模型, 使得隐参数估计问题可以通过变化边界和一个内点优化过程来表示, 并且相应的参数估计可以通过快速的序列最小优化算法实现。

     

    (4)局部多核学习

    针对多核学习在整个输入空间中对某个核都是分配相同权值的问题, 利用一种选通模型 (Gating model) 局部地选择合适核函数, 提出了一种局部多核学习算法. 在SVM 框架下, 其判别函数形如:

    这里的vm 和vm0 是选通模型参数, 可以在多核学习过程中通过梯度下降法获得.将局部选通模型和基于核的分类器相结合,优化问题可以用一种联合的方式加以解决。

     

    二、多个尺度的多核学习: 多尺度核方法

    合成核方法虽然有了一些成功应用,但都是根据简单核函数的线性组合, 生成满足Merce条件的新核函数;核函数参数的选择与组合没有依据可循,对样本的不平坦分布仍无法圆满解决,限制了决策函数的表示能力。在此情况下,出现了多核学习的一种特殊化情形,即将多个尺度的核进行融合。这种方法更具灵活性, 并且能比合成核方法提供更完备的尺度选择.此外,随着小波理论、多尺度分析理论的不断成熟与完善,多尺度核方法通过引入尺度空间,使其具有了很好的理论背景。

     

    多尺度核方法的基础就是要找到一组具有多尺度表示能力的核函数. 在被广泛使用的核函数中, 高斯径向基核是最受欢迎的, 因为它们具有通用普遍的近似能力,同时它也是一种典型的可多尺度化核. 以此核为例,将其多尺度化 (假设其具有平移不变性):

    其中, σ1 < · · · < σm. 可以看出, 当σ较小时, SVC可以对那些剧烈变化的样本进行分类; 而当σ较大 时, 可以用来对那些平缓变化的样本进行分类, 能得到更优的泛化能力. 具体实现时,σ的取值可以借鉴 小波变换中尺度变化的规律, σ可由下式定义:

    对多尺度核的学习方法:
    很直观的思路就是进行多尺度核的序列学习. 多尺度核序列合成方法。简单理解就是先用大尺度核拟合对应决策函数平滑区域的样本, 然后用小尺度核拟合决策函数变化相对剧烈区域的样本, 后面的步骤利用前面步骤的结果,进行逐级优化,最终得到更优的分类结果。考虑一个两尺度核 k1 和 k2 合成的分类问题. 我们要得到合成的决策函数:

    设想k1是一个大尺度的核函数(如σ较大的径 向基函数),相关的核项系数 αi 选择那些决策函数f(x)光滑区域对应的支持向量而k2是小尺度核函数,核项系数βi选择那些决策函数f(x)剧烈变化区域对应的支持向量.具体方法是: 首先通过大尺度的单核 k1 构造函数f1(x),这样,该函数可以很好地拟合光滑区域,但在其他地方存在显著误差,可以使用相对较小的松弛因子来求取αi;然后,在 f1(x)基础上使用小尺度的核 k2 构造 f2(x), 使得联合函数 f1(x) + f2(x)比f1(x) 具有更好的拟合性能.这种方法实际上是多次使用二次规划以实现参数的获取,运算复杂度较高, 同时支持向量的数量大量增加。

     

    三、从有限向无限核的扩展 : 无限核方法

    合成核与多尺度核方法都是在有限个核函数线性组合前提下加以讨论的。但对一些大规模问题,基于有限个核的多核处理方法不一定有效,多核融合的决策函数的表示能力也不能达到处处最优。 此外,在一个多尺度核函数族中, 有限个核函数的选 择并不唯一,并且其不能完备地表征这个核函数族.因此,将有限核向无限核的扩展也是一个重要的方向。

     

    无限核是从由多个基本核函数的合法集合所构成的一个凸壳中找到某个核,使其能最小化凸正则化函数.与其他方法相比,这个方法有一个独有的特征, 即上述基本核的个数可以是无限多个, 仅仅需要这些核是连续参数化的.此外,用半无限规划解决来自通用核类型的核函数学习问题。

     

    IKL 可以比SVM/MKL 大大提高分类正确率, 在这些情况下,IKL 能保持它的实用性, 而交叉验证和 MKL 都是不实用的。

     

     

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  • 增量学习方法

    万次阅读 多人点赞 2017-02-28 10:09:50
    增量学习方法背景介绍 人工智能的参照样本始终没有离开人类本身。而终身式、增量式的学习能力是人类最重要的能力之一。机器人如果能像人类一样对环境以及任务进行增量的学习,这使得机器人终身学习成为可能。增量...

    增量学习方法

    背景介绍

    人工智能的参照样本始终没有离开人类本身。而终身式、增量式的学习能力是人类最重要的能力之一。机器人如果能像人类一样对环境以及任务进行增量的学习,这使得机器人终身学习成为可能。增量学习思想的重要性体现在2个方面:
    (1)在实际的感知数据中,数据量往往是逐渐增加的,因此,在面临新的数据时,学习方法应能对训练好的系统进行某些改动,以对新数据中蕴涵的知识进行学习;
    (2)对一个训练好的系统进行修改的时间代价通常低于重新训练一个系统所需的代价。
    增量学习思想可以描述为:每当新增数据时,并不需要重建所有的知识库,而是在原有知识库的基础上,仅对由于新增数据所引起的变化进行更新。我们发现,增量学习方法更加符合人的思维原理。增量学习框架有很多,各框架最核心的内容是处理新数据与已存储知识相似性评价方法。因为该方法决定觉察新知识并增加知识库的方式,它影响着知识的增长。新知识的判定机制才是增量学习的核心部件。下面针对几种常见的增量式学习框架进行简单介绍,有自组织增量学习神经网络SOINN、情景记忆马尔可夫决策过程EM-MDP


    方法分类

    1. SOINN

    自组织增量学习神经网络SOINN是一种基于竞争学习的两层神经网络。SOINN的增量性使得它能够发现数据流中出现的新模式并进行学习,同时不影响之前学习的结果。因此SOINN能够作为一种通用的学习算法应用于各类非监督学习问题中。
    SOINN是两层结构(不包括输入层)的竞争性神经网络,它以自组织的方式对输入数据进行在线聚类和拓扑表示,其工作过程如图1所示。

    • 第1层网络接受原始数据的输入,以在线的方式自适应地生成原型神经元来表示输入数据。这些节点和它们之间的连接反映了原始数据的分布情况;

    • 第2层根据第1层网络的结果估计出原始数据的类间距离与类内距离,并以此作为参数,把第1层生成的神经元作为输入再运行一次SOINN算法,以稳定学习结果。

    如图2所示:当输入数据存在多个聚类并存在噪声时,SOINN依然能够生成可靠的神经元节点来表示输入数据中的各个聚类;同时子图的拓扑结构反映了原始数据分布的性。
    SOINN的两层竞争学习示意图
    人造数据集上的效果演示
    动态调整是SOINN实现自组织和增量学习的关键,它使得神经元的权值向量和网络的拓扑结构能够随着输入模式的到来动态地进行调整,以优化对输入数据的表达精度。此外,通过适时增加神经元不仅能够自适应地确定神经元的数量以满足一定的量化误差约束,同时还能在不影响之前学习结果的情况下适应之前没有学习过的输入模式。SOINN分别定义了类内节点插入和类间节点插入操作来达到这两个目的。

    • 类内的节点插入操作主要是为了自适应地减小神经元的量化误差,尽可能准确地近似原始数据的分布.具体的,SOINN 在运行过程中会记录每个神经元的累积量化误差,每学习一段固定的时间之后,找出所有节点中累积量化误差最大的两个节点,然后在它们的中间插入一个新的节点,以插值的方式更新它们的累计量化误差值.考虑到并非每次插入操作都是有必要的,如果不进行一些限制的话,那么随着算法的进行,节点的数量会不断地增加.因此,SOINN 在每次类内的节点插入操作后都会再判断该次插入操作是否显著降低了量化误差:如果没有,则取消本次插入操作。

    • 类间节点插入发生在新输入的数据与之前学习过的数据差异性较大的时候.SOINN 通过为每一个神经元i设置一个相似度阈值(similarity threshold)参数 T i T_i Ti来判断新来的数据样本是否有可能属于一个新的类别:如果该数据点与之前学习得到神经元差异性较大,就在该数据点的位置上生成一个新的节点来代表这个可能的模式.如图3 所示,ξ为新输入的数据点,SOINN 首先找到与其最相似的两个神经元 s 1 s_1 s1 s 2 s_2 s2,如果 d ( s 1 , ξ ) &gt; T ( s 1 ) d(s_1,ξ)&gt;T_(s_1 ) d(s1,ξ)>T(s1)或者 d ( s 2 , ξ ) &gt; T ( s 2 ) d(s_2,ξ)&gt;T_(s_2 ) d(s2,ξ)>T(s2),就认为数据点ξ的差异性较大.其中, d ( ∙ ) d(∙) d()为相似度度量函数(通常为欧氏距离函数).新生成的节点并不意味着最终一定属于一个新的聚类,只是在当前的相似度阈值下,该输入与之前学习到的模式存在较大差异.随着越来越多的输入模式得到学习,相似度阈值和神经元之间的连接也在不断变化。

    可以看出:类间节点插入是SOINN 实现增量学习的关键,节点插入的时机对于最终的结果有较大影响,而每个节点的相似度阈值参数 T T T 又是决定插入操作的关键.如果 T T T值过小,则每个数据都会被认为是一个新的模式而生成一个节点; T T T 值过大,则会导致节点个数过少,此时量化误差增大,而且不能准确反映数据的分布.理想情况下,该参数应大于平均的类内距离同时小于平均的类间距离。SOINN在这个问题上采用了一种自适应的方式不断更新$T_i $ 的值,使得能够适应不断变化的输入模式。假设 N N N为所有节点的集合, N i N_i Ni为节点i的邻居节点集合。如果 N i N_i Ni不为空,即,存在其他节点通过一条边与其相连,就令:
    T i = m a x j ∈ N i ∣ ∣ W i − W j ∣ ∣ T_i=max_{j \in N_i}||W_i-W_j|| Ti=maxjNiWiWj
    否则, T i = m i n j ∈ N ∖ i ∣ ∣ W i − W j ∣ ∣ T_i=min_{j \in N \setminus {i}}||W_i-W_j|| Ti=minjNiWiWj。可以看出,这两个定义实际上是当前对最大类内距离和最小类间距离的估计值。实际应用表明,这样的动态调整方法是行之有效的。


    2. EM-MDP

    情景记忆马尔可夫决策过程EM-MDP准确来说是一套完整的人工智能方案(简化版),这个框架中包括对情景的认知、增量学习、短期与长期记忆模型。我们将焦点放在框架中的增量学习部分。该框架基于自适应共振理论(ART)与稀疏分布记忆(SDM)的思想实现对情景记忆序列的增量式学习。SDM是计算机科学家彭蒂.卡内尔瓦于1974年提出的能够将思维所拥有的任何感知存入有限记忆机制的方法。这样,在学习过程中,每次可有多个状态神经元同时被告激活,每个神经元均可看成一类相近感知的代表。相比SOINN网络每次最多只能有一个输出节点,该方法具有环境适应性好的优点。
    情景记忆网络学习模型的构建基于EM-MDP模型框架,由感知输入(O层)、感知相似性度量(U层)、状态神经元(S层)和输出情景记忆(E层)组成,其结构模型如图3所示。框架中U层与S层都具有增量式学习的能力,U层与S层的结构如图4所示。U层节点个数等于输入感知的维数,每个节点的输出由3个信号共同确定:(1)当前环境的感知输入 o c o_c oc;(2)控制信号 C 1 C1 C1;(3)由S层反馈的获胜状态神经元的映射感知。
    3 情景网终学习结构模型
    图3
    U层节点的输出u根层这3个信号采用“多数表决2/3”原则计算获得。当 C 1 = 1 C1=1 C1=1,反馈映射感知信号为0时,U层节点输出由输入感知决定,即 u = o c u=o_c u=oc。当反馈映射感知信号不为0, C 1 = 0 C1=0 C1=0时,U层节点输出取决于输入感知与反馈映射感知的比较情况,如果相似性度量大于阈值,则对感知向量学习进行调整,否则增加新的感知 o m + 1 = o c o_{m+1}=o_c om+1=oc。S层有m个节点,用以表示m个状态神经元,该状态神经元空间可通过增加新的神经元节点进行动态增长。状态神经元间具有权值,代表情景记忆的连接关系。
    网络U层与S层的结构。左:U层;右:S层。
    图4
    情景网络接受来自环境的感知输入,通过检查当前感知输入与所有存储感知向量之间的匹配程度,确定新感知及其相关事件是否已存在机器人的情景记忆当中。按照预先设定的激活阈值来考察相似性度量,决定对新输入的感知采取何种处理方式。在网络每一次接受新的感知输入时,都需要经过一次匹配过程。相似性度量存在两种情况:

    • 相似度超过设定阈值,则选择该邻近状态集为当前输入感知的代表状态神经元集合。感知通过学习进行调整以使其之后遇到与当前输入感知接近的感知时能获得更大的相似度,对非该邻近状态集,感知向量不做任何调整。实际上是对情景记忆中的映射感知进行重新编码,以稳定已经被学习了的熟悉事件。

    • 相似度不超过设定阈值,需要在S层新增一个代表新输入感知的状态神经元并存储当前感知为该新增状态的映射感知,以便参加之后的匹配过程。同时建立与该状态神经元相连的权值,以存储该类感知和参与以后的匹配过程。实际上是对不熟悉事件建立新的表达编码。

    总结

    通过查阅相关文献,SOINN被应用的相对较多。有用来对环境进行增量式构建路图,也有以处理过的视觉信息作为特征输入进行认知地图构建的。而EM-MDP结还未对其中增量式学习部分进行有效的框架分离,所以结构相对作为单独框架提出来的SOINN不是很清晰。增量式学习的核心部件是对新旧知识的处理上,而将一个输判定是否为新知识,则需要度量新输入与旧知识之间的“距离”。对知识网络中的噪声进行过滤处理也是维护一个有效知识网络的必不可少的部分。**最后值得注意的是,SOINN的评判阈值是自动动态调整的,而EM-MDP中的阈值是预先设定的一个定值。**当然,有效地自动调整参数是大家都喜闻乐见的。


    END

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  • 深度学习方法及应用 完整版

    热门讨论 2016-05-13 01:03:31
    这本书对深度学习方法以及它在各种信号与信息处理任务中的应用进行了概述。本书中所列举的应用是根据以下三个标准来选取的:(1)本书作者所具备的专业技能和知识;(2)由于深度学习技术的成功应用而取得了重大突破...
  • 主要有三类不同的学习方法:监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)。 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个...

    在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法:监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)。

    监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数,将输入映射到合适的输出,比如分类。

    非监督学习:直接对输入数据集进行建模,比如聚类。

    半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数。

    一、监督学习

    1、监督式学习(Supervised learning),是一个机器学习中的方法。能够由训练资料中学到或建立一个模式( learning model)。并依此模式猜測新的实例。

    训练资料是由输入物件(一般是向量)和预期输出所组成。函数的输出能够是一个连续的值(称为回归分析)。或是预測一个分类标签(称作分类)。

    2、一个监督式学习者的任务在观察完一些训练范例(输入和预期输出)后,去预測这个函数对不论什么可能出现的输入的值的输出。要达到此目的。学习者必须以"合理"(见归纳偏向)的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况。

    在人类和动物感知中。则通常被称为概念学习(concept learning)。

    3、监督式学习有两种形态的模型。

    最一般的。监督式学习产生一个全域模型,会将输入物件相应到预期输出。而还有一种,则是将这样的相应实作在一个区域模型。(如案例推论及近期邻居法)。为了解决一个给定的监督式学习的问题(手写辨识),必须考虑下面步骤:

    1)决定训练资料的范例的形态。

    在做其他事前,project师应决定要使用哪种资料为范例。譬如,可能是一个手写字符,或一整个手写的词汇。或一行手写文字。

    2)搜集训练资料。这资料需要具有真实世界的特征。所以。能够由人类专家或(机器或传感器的)測量中得到输入物件和其相相应输出。

    3)决定学习函数的输入特征的表示法。

    学习函数的精确度与输入的物件怎样表示是有非常大的关联度。传统上,输入的物件会被转成一个特征向量。包括了很多关于描写叙述物件的特征。由于维数灾难的关系。特征的个数不宜太多,但也要足够大。才干准确的预測输出。

    4)决定要学习的函数和其相应的学习算法所使用的数据结构。譬如。project师可能选择人工神经网络和决策树。

    5)完毕设计。project师接着在搜集到的资料上跑学习算法。能够借由将资料跑在资料的子集(称为验证集)或交叉验证(cross-validation)上来调整学习算法的參数。參数调整后,算法能够执行在不同于训练集的測试集上

    另外对于监督式学习所使用的词汇则是分类。现著有著各式的分类器。各自都有强项或弱项。分类器的表现非常大程度上地跟要被分类的资料特性有关。

    并没有某一单一分类器能够在全部给定的问题上都表现最好,这被称为‘天下没有白吃的午餐理论’。

    各式的经验法则被用来比較分类器的表现及寻找会决定分类器表现的资料特性。决定适合某一问题的分类器仍旧是一项艺术,而非科学。

    眼下最广泛被使用的分类器有人工神经网络、支持向量机、近期邻居法、高斯混合模型、朴素贝叶斯方法、决策树和径向基函数分类。

    二、无监督式学习

    1、无监督式学习(Unsupervised Learning )是人工智能网络的一种算法(algorithm)。其目的是去对原始资料进行分类,以便了解资料内部结构。有别于监督式学习网络,无监督式学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确,亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例。而它会自己主动从这些范例中找出其潜在类别规则。当学习完成并经測试后,也能够将之应用到新的案例上。

    2、无监督学习里典型的样例就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起,而我们并不关心这一类是什么。因此,一个聚类算法通常仅仅须要知道怎样计算相似度就能够開始工作了。

    三、半监督学习

    1、半监督学习的基本思想是利用数据分布上的模型如果, 建立学习器对未标签样本进行标签。

    形式化描写叙述为:

    给定一个来自某未知分布的样本集S=L∪U, 当中L 是已标签样本集L={(x1,y1),(x2,y2), … ,(x |L|,y|L|)}, U是一个未标签样本集U={x’1,x’2,…,x’|U|},希望得到函数f:X → Y能够准确地对样本x预測其标签y,这个函数可能是參数的。如最大似然法;可能是非參数的。如最邻近法、神经网络法、支持向量机法等;也可能是非数值的,如决策树分类。当中, x与x’ 均为d 维向量, yi∈Y 为样本x i 的标签, |L| 和|U| 分别为L 和U 的大小, 即所包括的样本数。半监督学习就是在样本集S 上寻找最优的学习器。怎样综合利用已标签例子和未标签例子,是半监督学习须要解决的问题。

    2、半监督学习问题从样本的角度而言是利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习。从概率学习角度可理解为研究怎样利用训练样本的输入边缘概率 P( x )和条件输出概率P ( y | x )的联系设计具有良好性能的分类器。这样的联系的存在是建立在某些如果的基础上的。即聚类如果(cluster assumption)和流形如果(maniford assumption)。
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