小样本学习年度进展|VALSE2018 编者按：子曰：“举一隅不以三隅反，则不复也”。 人类从少量样本中去思考，还能用这个做什么；而机器则是见到了上亿的数据，却希望下一个与之前的相似。 在机器学习领域中，随着更多应用场景的涌现，我们越来越面临着样本数量不足的问题。因此，如何通过举一反三的方式进行小样 ...
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2020-06-02 20:31:34
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算法比较前提： 1.数据样本的数量相同 2.每条指令执行的时间相同 O(c) 常数 O(Log N) 对数，以2为底 O(Log N^2) 对数平方 O(N) 线性 O(N log N) 线性对数 O(N^2) 二次 O(N^3) 三次 O(2^N) 指数 时间复杂度增长图： ...
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2020-06-01 14:16:02
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本节主要讲解如何使用集成学习来提高预测的精度 ###集成学习方法 在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法于具体验证集划分联系密切。 由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许，建 ...
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2020-05-31 13:16:39
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正则化的目的是为了防止过拟合，降低模型的复杂度。 正则化的打开方式： 在目标函数后面添加一个系数的“惩罚项”。 式中， 是一个常数， 为样本个数， 是一个超参数，用于控制正则化程度。 1、L1正则化：在目标函数后面加了所有特征系数的绝对值之和。L1正则化更适用于特征选择，每次更新过程中会减去或加上一 ...
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2020-05-30 22:03:08
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专有名词 机器学习 (machine learning) 预测分析 (predictive analytics) 统计学习 (statistical learning) 监督学习 (supervised learning) 无监督学习 (unsupervised learning) 样本 (samp ...
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2020-05-30 21:59:46
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本文介绍了针对few-shot图像分类的最新代表性元学习方法。 建立必要的符号后，我们首先在数学上制定few-shot learning，并为一般的one-shot训练和评估提供一个伪编码算法。 然后，我们提供分类学和对最近的少量元学习方法的简要回顾，以帮助研究人员快速掌握该领域的最新方法。 最后，... ...
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2020-05-30 10:59:27
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一、k-近邻算法概述 1、什么是k-近邻算法 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 2、欧式距离 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。比方说计算a(a1,a2,a3)，b(b1,b2,b3)样本之间的距离： ...
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2020-05-30 00:58:20
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样本间的相关性，可以反映公司加样时是否存在重复加样的错误。 下面简要介绍一下如果利用甲基化数据计算样本间的相关性 ###1、提取甲基化探针的snp位点、CpG的beta值 下面用的示例文件是minfi包自带的。 如果是自己的数据，那么提取甲基化snp位点用的是没有经过过滤的原始数据。 首先，安装： ...
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2020-05-26 19:59:43
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一：问题描述和流程图 将介绍一种机器学习的应用实例：照片OCR技术，介绍它的原因： （1）首先，展示一个复杂的机器学习系统是如何被组合起来的； （2）接着，介绍一下机器学习流水线的有关概念以及如何分配资源来对下一步计划作出决定；（适用于个人或者团队开发机器学习应用） （3）最后，介绍一下照片OCR问 ...
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2020-05-26 01:19:06
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https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/ https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query-comparison/ MongoDB [Reference] 1.[Operator ...
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2020-05-25 09:38:45
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