终身机器学习(Lifelong Machine Learning)综述 2015年10月23日 17:34:57 qrlhl 阅读数 7805更多 分类专栏: 机器学习 ...
Lifelong Learning 终身学习 什么是Lifelong Learning 怎么做Lifelong Learning Elastic Weight Consolidation EWC 其他方法 怎么评估Lifelong Learning Model Expansion Curriculum Learning 课程学习 任务排序, 如何排序 什么是Lifelong Learning 在我 ...
2020-07-27 17:49 0 578 推荐指数:
终身机器学习(Lifelong Machine Learning)综述 2015年10月23日 17:34:57 qrlhl 阅读数 7805更多 分类专栏: 机器学习 ...
截止目前,已经知道了常用的机器学习算法是怎么回事儿、学习的步骤是怎么进行的。但在机器学习的应用背景是多种多样的,做实际工程必须学会如何根据具体的问题评估一个学习模型的好坏,如何合理地选择模型、提取特征,如何进行参数调优。这些也是我以前做模式识别时欠缺的环节,所以在遇到识别率很低的情况时,往往 ...
Transfer Learning 1、什么是迁移学习 2、如何实现迁移学习 1)source有label,target有label 一、model fine-tuning(模型微调) 方法一、conservative training(保守训练 ...
前言 Alpha Go在16年以4:1的战绩打败了李世石,17年又以3:0的战绩战胜了中国围棋天才柯洁,这真是科技界振奋人心的进步。伴随着媒体的大量宣传,此事变成了妇孺皆知的大事件。大家又开始激烈的讨论机器人什么时候会取代人类统治世界的问题。 其实人工智能在上世纪5、60年代就开始进入 ...
一、集成学习法 在机器学习的有监督学习算法中,我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往不这么理想,有时我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型,在某些方面表现的比较好)。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型,集成学习潜在的思想 ...
一、监督学习(supervised-learning)与无监督学习(unsupervised-learning) 1.监督学习中数据集是由特征组和标签组成,目的是训练机器对标签取值的准确预测。如:房价预测、肿瘤判定、垃圾邮件判定。 2.无监督学习中人工不对数据集作 ...
1.流型介绍 流形学习的观点:认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的。由于数据内部特征的限制,一些高维中的数据会产生维度上的冗余,实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示。所以直观上来讲,一个流形好比是一个d">𝑑d维的空间,在一个m">𝑚m维的空间中& ...
17个机器学习的常用算法! 来源:博客园 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择 ...