- 在强化学习(十五) A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题，这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient，以下简称D... 在强化学习(十五) A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题，这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient，以下简称D...
- 餐馆可划分为很多类别，比如美式、中式、日式、牛排馆、素食店，等等。你是否想过这些 类别够用吗?或许人们喜欢这些的混合类别，或者类似中式素食店那样的子类别。如何才能知道 到底有多少类餐馆呢?我们也许可以问问专家?但是倘若某个专家说应该按照调料分类，而另一 个专家则认为应该按照配料分类，那该怎么办呢?忘了专家，我们还是从数据着手吧。我们可以... 餐馆可划分为很多类别，比如美式、中式、日式、牛排馆、素食店，等等。你是否想过这些 类别够用吗?或许人们喜欢这些的混合类别，或者类似中式素食店那样的子类别。如何才能知道 到底有多少类餐馆呢?我们也许可以问问专家?但是倘若某个专家说应该按照调料分类，而另一 个专家则认为应该按照配料分类，那该怎么办呢?忘了专家，我们还是从数据着手吧。我们可以...
- 按照前面文章的方法进行数据预测，完全不使用POI，天气，交通情况的数据，可以达到0.43的成绩。不过如果想要获得更好的成绩，简单的预测方法显然无法满足要求了。 GBDT 网友说可以使用GBDT的方法来进行数据预测。所以，我们先来聊聊GBDT算法的一些基础知识。 熵 凡是说到算法，人工智能，机器学习的文章，多半一定要说到 熵 这个概念的。... 按照前面文章的方法进行数据预测，完全不使用POI，天气，交通情况的数据，可以达到0.43的成绩。不过如果想要获得更好的成绩，简单的预测方法显然无法满足要求了。 GBDT 网友说可以使用GBDT的方法来进行数据预测。所以，我们先来聊聊GBDT算法的一些基础知识。 熵 凡是说到算法，人工智能，机器学习的文章，多半一定要说到 熵 这个概念的。...
- 想必单独论及“ 梯度、Hessian矩阵、平面方程的法线以及函数导数”等四个基本概念的时候，绝大部分人都能够很容易地谈个一二三，基本没有问题。 其实在应用的时候，这几个概念经常被混淆，本文试图把这几个概念之间的关系整理一下，以便应用之时得心应手。 这四个概念中，Hessian矩阵是最不容易混淆，但却是很多人难以记住的概念，其它... 想必单独论及“ 梯度、Hessian矩阵、平面方程的法线以及函数导数”等四个基本概念的时候，绝大部分人都能够很容易地谈个一二三，基本没有问题。 其实在应用的时候，这几个概念经常被混淆，本文试图把这几个概念之间的关系整理一下，以便应用之时得心应手。 这四个概念中，Hessian矩阵是最不容易混淆，但却是很多人难以记住的概念，其它...
- 在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中，我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路，并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。但是由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不太容易收敛。 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Va... 在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中，我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路，并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。但是由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不太容易收敛。 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Va...
- MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是... MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是...
- 在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。 1.准确率P、召回率R、F1 值 定义 准确率（Precis... 在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。 1.准确率P、召回率R、F1 值 定义 准确率（Precis...
- 一、概述 原作者提出了一种新的图像编辑方法，通过增加过渡的陡峭度，同时消除了一个低振幅结构的可管理程度，特别有效地锐化主要边缘。这种看似矛盾的效果是在一个利用 L0 梯度最小化的优化框架中实现的，它可以全局控制产生多少个非零梯度，以一种稀疏控制的方式近似出显著的结构。与其他边缘保持平滑方法不同，原作者的方法不依赖于局部特征，而是全局定... 一、概述 原作者提出了一种新的图像编辑方法，通过增加过渡的陡峭度，同时消除了一个低振幅结构的可管理程度，特别有效地锐化主要边缘。这种看似矛盾的效果是在一个利用 L0 梯度最小化的优化框架中实现的，它可以全局控制产生多少个非零梯度，以一种稀疏控制的方式近似出显著的结构。与其他边缘保持平滑方法不同，原作者的方法不依赖于局部特征，而是全局定...
- 前言 参见上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。 机器学习算法源码全解析（二）-范数规则化之L0、L1与L2范数 https://wenyusuran.blog.csdn.net/article/detai... 前言 参见上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。 机器学习算法源码全解析（二）-范数规则化之L0、L1与L2范数 https://wenyusuran.blog.csdn.net/article/detai...
- 1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法，它使用随机数（或伪随机数）来解决计算的问题，是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗，而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法，假设我们需要计算一个不规则图形的面积，那么图形的不规则程度和分析性计算... 1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法，它使用随机数（或伪随机数）来解决计算的问题，是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗，而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法，假设我们需要计算一个不规则图形的面积，那么图形的不规则程度和分析性计算...
- 在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中，我们讨论了使用微分法来求解矩阵向量求导的方法。但是很多时候，求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。需要一些简洁的方法。 本文我们讨论矩阵向量求导链式法则，使用该法则很多时候可以帮我们快速求出导数结果。 本文的标量... 在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中，我们讨论了使用微分法来求解矩阵向量求导的方法。但是很多时候，求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。需要一些简洁的方法。 本文我们讨论矩阵向量求导链式法则，使用该法则很多时候可以帮我们快速求出导数结果。 本文的标量...
- 在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。 1. te... 在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。 1. te...
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- 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。  ... 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。  ...
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