今天主要跟大家介绍一篇关于自适应测评（CAT）的文章，基于贝叶斯网络模型的自适应测评 文章标题：Bayesian Network Models for Adaptive Testing1、Abstract使用贝叶斯网络来创建测试人类的模型 提出了几种不同的贝叶斯网络，并通过交叉验证对它们进行了测试和比较2、Introduction2.1、CAT–计算机自适应测评传统的测评方式：就是一张考试卷，所有
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2024-04-16 10:24:29
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# 如何在Python中实现自适应Lasso回归
Lasso回归是一种线性回归方法，它利用L1正则化来处理特征选择的问题。自适应Lasso则是在Lasso的基础上，修正了系数的选择偏差，能够更好地保留有用特征。下面是实现自适应Lasso回归的流程，我们将通过几个步骤来实现这一模型。
## 实现流程
我们可以将实现自适应Lasso回归的步骤整理成一个表格：
| 步骤 | 描述
L1自适应背景L1自适应控制算法是一种快速鲁棒的自适应控制。该算法实际上是模型参考自适应控制进行了改进，通过在控制律设计环节添加了一个低通滤波器，保证了控制律和自适应律设计的分离。 L1自适应系统机构及预备知识L1自适应控制系统结构： L1自适应控制系统可分为：被控对象、状态预测器、自适应律、控制律 被控对象：采用状态空间形式表达，其中w、θ等为参数不确定性 状态预测器：数学模型如上图所示，其中
3.1.1 适应滤波基础知识3.1.1.1自适应算法的三个基本要素3.1.1.1.1 最小化算法通过自适应参数集迭代使得目标函数最小化的方法步长或者修正项 旨在使目标函数 最小化。 3.1.1.1.1.1 牛顿方法寻找目标函数二阶近似的最小值。牛顿方法要求在任意点存在一阶和二阶导数，并且其函数值也存在。 3.1.1.1.1.2 准牛顿方法通过递推计算来估计黑塞矩阵的逆矩阵，使得
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2024-08-30 16:29:01
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Adapative Instance Normalize1. AdaIN简介2. 相关工作与背景2.1 批归一化 Batch Normalization2.2 实例归一化 Instance Normalization2.3 条件实例归一化 Conditional Instance Normalization3. AdaIN（自适应实例规范化）4. 模型构建4.1 结构4.2 训练5. PyTor
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2024-04-06 00:25:04
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本文记录了如题所述的三个概念的学习笔记，更新于2019.06.05。 文章目录域自适应注意力机制知识蒸馏 域自适应域自适应学习（Domain Adaptation Learning）能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题。在传统的机器学习算法中，通常假设训练样本和测试样本来自同一概率分布，然后设计相应的模型和判别准则对待测试的样例的输出进行预测。但是，很多场景下是不满足这个概率分
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2024-08-01 10:54:38
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【导读】最近小编推出CVPR2019图卷积网络、CVPR2019生成对抗网络、【可解释性】，CVPR视觉目标跟踪，CVPR视觉问答，医学图像分割，图神经网络的推荐相关论文，反响热烈。最近，Domain Adaptation（域自适应）相关研究非常火热，一部分也是由于GAN、GNN以及其他一些的网络结构的启发，基于Domain Adaptation的工作在今年CVPR 2019上出现了大量的论文。今
这幅图是域适应非常有名的一篇论文中的插图，被很多文章转载。什么是领域自适应？ Domain Adaptation是迁移学习中很重要的一部分内容，目的是把分布不同的源域和目标域的数据，映射到一个特征空间中，使其在该空间中的距离尽可能近。于是在特征空间中对source domain训练的目标函数，就可以迁移到target domain上，提高target domain上的准确率。 上面的图主要的思想
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2024-07-20 07:56:59
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参数估计的计算方法极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近基于马尔可夫链的蒙特卡洛参数推断(MCMC)期望极大化(EM) 极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近极大后验估计： MAP是通过确定后验分布的极大值得到的，在点估计中的表达式为：MAP 估计可等效为能量函数的极小值：其中，能量函数表达式为：参数的极大似然估计即为一种标准先验概率满足下式的MAP估计：能量函数的极小值可通过多种基于无梯度或梯度的广义最优
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2024-03-28 08:19:39
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目录1.写在前面2.Seq2Seq 模型3.NLP中注意力机制起源4.NLP中的注意力机制 5.Hierarchical Attention6.Self-Attention7.Memory-based Attention 8.Soft/Hard Attention9.Global/Local Attention10.评价指标11.写在后面12.参考文献写在前面近些年
当时在做路径跟踪、路径规划时，使用了MPC，通过项目的应用，对于MPC建立了一定的认识，但是一段时间过去后，认知又渐渐模糊了，当时学习过程中也是看了许多人的blog及代码才弄清楚，这里试图从理论到实践，对MPC进行一次回顾整理。项目为Udacity的MPC课程，详细代码见 https://github.com/wisdom-bob/ipopt_MPC 。什么是MPC模型预测控制（Model Pre
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2024-05-13 13:57:24
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自适应控制自适应控制所讨论的对象，一般是指对象的结构已知，仅仅是参数未知，而且采用的控制方法仍是基于数学模型的方法但实践中我们还会遇到结构和参数都未知的对象，比如一些运行机理特别复杂，目前尚未被人们充分理解的对象，不可能建立有效的数学模型，因而无法沿用基于数学模型的方法解决其控制问题，这时需要借助人工智能学科，也就是智能控制自适应控制与常规的控制与最优控制一样，是一种基于数学模型的控制方法自适应控
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2024-04-08 12:19:44
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拟合岭回归和LASSO回归，解释系数，并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。 # 加载CBI数据 # 子集所需的变量（又称，列） CBI_sub <- CBI # 重命名变量列(节省大量的输入) names(CBI_sub)[1] <- "cbi" #
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2022-11-14 19:54:19
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IEBN：实例增强的批量归一化——Batch噪声的一种自适应正则化器摘要 批量归一化（BN）通过一批图像的统计数据对输入图像的特征进行归一化，因此BN会将噪声带到训练损失的梯度。已有的研究表明，噪声对深度神经网络的优化和泛化能力有重要影响，但噪声过大会损害网络的性能。本文提出了一个新的观点，即自注意机制可
# 自适应lasso回归的R语言实现
## 概述
在本文中，我们将学习如何使用R语言实现自适应Lasso回归。Lasso回归是一种用于特征选择和模型正则化的强大技术。自适应Lasso回归是Lasso回归的一种改进方法，它可以通过自动选择合适的正则化参数来提高模型的性能。下面是整个流程的一个总览。
## 流程概述
下表显示了实现自适应Lasso回归的步骤和相应的代码。
| 步骤 | 代码 |
原创
2023-07-19 18:13:20
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22921拟合岭回归和LASSO回归，解释系数，并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。# 加载CBI数据# 子集所需的变量（又称，列）CBI_sub <- CBI# 重命名变量列(节省大量的输入)names(CBI_sub)[1] <- "cbi"# 只要完整案例，删除缺失值。
原创
2021-07-09 09:46:09
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拟合岭回归和LASSO回归，解释系数，并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。
# 加载CBI数据
# 子集所需的变量（又称，列）
CBI_sub <- CBI
# 重命名变量列(节省大量的输入)
names(CBI_sub)[1] <- "cbi"
# 只要完整案例，删除缺失值。
CBI_sub <- CBI_sub[complete.cases(CBI_sub),]
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2021-07-27 16:48:48
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一、普通线性回归 1、原理 分类的目标变量是标称型数据，而回归将会对连续型的数据做出预测。应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过Y=X*W给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的W。这里的误差是指预测Y值和真实Y值之间的差值，使用该误差的简单累
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2024-03-25 19:48:11
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文章目录2.9 正则化线性模型学习目标1 Ridge Regression (岭回归，又名 Tikhonov regularization)2 Lasso Regression(Lasso 回归)3 Elastic Net (弹性网络)4 Early Stopping [了解]5 小结 2.9 正则化线性模型学习目标知道正则化中岭回归的线性模型知道正则化中lasso回归的线性模型知道正则化中弹性
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2024-07-16 15:37:16
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一、基本知识1、岭回归：从公式看，加入正则化项（2范数）。回归系数的计算公式为：问题引入：若给定数据集X，如果XTX的逆存在，可以使用常规的线性回归方法。但是，（1）数据样本数比特征数少的情况，矩阵的逆不能直接计算；（2）即使样本数多于特征数，若特征高度相关，XTX的逆依然无法计算。此时，可以考虑岭回归。另，岭回归是有偏估计回归方法，引入lamda来限制所有系数之和，通过引入该惩罚项（从需要最小化
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2024-04-29 23:41:56
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