Most of human and animal learning is unsupervised learning. Yann LeCun在NIPS 大会主题报告提出了 预测学习 的概念，可以简单理解为深度无监督学习方法。大会报告主要包括深度学习 预测学习 增强学习 基于能量函数的无监督学习 对抗学习五部分内容，本文简要介绍了报告要点，原文PPT获取详见文末。 深度学习 所谓 深度 是指不止一 ...
2017-04-10 22:58 0 1628 推荐指数：
Predictive learning vs. representation learning 预测学习 与 表示学习 When you take a machine learning class, there’s a good chance it’s divided ...
0、引言 写作目的：只是为了学习一下DNN的用法 基本思路： 首先，将学生成绩（平时成绩x、期末成绩y：csv格式）装载； 接着，将成绩数据标准化。（PS：虽然这里的成绩已经[0~100]之间了，本文是为了学习DNN，故不省略这一步） 接着，将平时成绩x ...
一、机器学习 1.人工智能与机器学习之间的关系 机器学习是实现人工智能的一种技术手段 2.算法模型 概念：特殊对象。该对象内部封装了某种还没有求出解的方程！ 作用：算法模型对象内部封装的方程的解就是算法模型预测或则分类的结果 预测：天气预报 分类 ...
⽐赛数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房⼦的特征，如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚⾄是缺失值“na”。只有训练数据集 ...
最近在维护xgboost二分类算子，经过现场客户反馈的问题，模型在评估推理的时候，结果很不理想，实际测试确实模型预测全为1 一开始以为是数据不均匀导致的预测效果差，也尝试了分布均衡的数据以及网格搜索模型参数调参，结果还是同样的效果，问题没出现在这里 接着经过debug后，发现 模型 ...
通过简单的泛化误差上界的证明，说明机器能进行学习和预测的基本原理。 直观的理解 在有限的训练数据中得到一个规律，认为总体也是近似这个规律的，那么就能用这个规律进行预测。比如一个大罐子里装满了红球和白球，各一半，我随手抓了一把，然后根据这些红球白球的比例预测整个罐子也是这样的比例 ...
一、回归预测简介 现在我们知道的回归一词最早是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton在根据上一年的豌豆种子的尺寸预测下一代豌豆种子的尺寸时首次使用了回归预测。他在大量的对象上应用了回归分析，包括人的身高。他注意到，如果双亲的高度比平均高度高的话，则他们的子女也倾向于 ...
帧内预测：根据经过反量化和反变换（没有进行去块效应）之后的同一条带内的块进行预测。 A、4x4亮度块预测： 用到的像素和预测方向如图： a~f是4x4块中要预测的像素值，A~Q是临块中解码后的参考值。0~8是4x4的亮度块的9个预测方向（模式）。当E~H不可得时，用D代替 ...
