在Machine Learning的Regression Problem中，常用Quadratic Function来做Cost Function，用以表征Hypothesis与Y之间的差距。而通过Gradient Descent来不断调整参数，从而缩小这个Gap从而训练我们的算法。 而在Neural Network的Classification Problem中，如果依然使用Quadr
常见的代价函数代价函数（cost fuction，也称损失函数或优化目标）是出现在监督学习模型中，在已知的标签y的情况下，根据h(x)得到的预测值计算学习算法要到达真实情况所需要付出的代价P. S. 不熟悉常见监督学习模型可以看吴恩达机器学习系列课程笔记——监督学习常见模型通过最小化代价函数可以得到算法的最优解，从而训练更有效的模型其中代价函数被期望得到的是凸函数（convex function，
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2021-02-25 15:19:00
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机器学习算是人工智能的一个分支，所以让我们从人工智能说起。1 人工智能精确定义人工智能很难
原创
2022-08-02 18:53:13
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2015-06-19 17:22:00
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OSPF（Open Shortest Path First）是一个开放式链路状态路由协议，它能够根据网络的拓扑结构来计算最短路径，从而决定数据的传输路由。在OSPF中，每条链路都有一个 Cost 值，它表示数据在该链路上传输的代价，一般来说，Cost 值越低，表示该链路的优先级越高。
在OSPF协议中，每个路由器都会根据链路的 Cost 值来计算到达目的网络的最佳路径。当一个路由器接收到多条到达
原创
2024-03-06 12:36:31
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# 什么是机器学习中的噪声及其处理方法
在机器学习中，噪声是指在数据中存在的随机误差或无关信息，这些噪声可能对模型的训练产生负面影响。理解和处理数据噪声是提高模型准确性的重要步骤。这篇文章将会详细讲述机器学习噪声的概念，以及如何进行识别和处理。
## 整体流程
下面是一个处理机器学习噪声的整体流程表格：
| 步骤 | 描述
MMSE是一种最小化接收数据的MSE(均方误差)的模型。关于这句话，你的脑海里就会出现很多问题:什么是均方误差?“最小化MSE”的物理意义是什么?让我们从一个我们现在非常熟悉的信道模型开始.MMSE作为一种均衡器，是一种后处理算法，它帮助我们找出接收到的数据与原始数据(传输数据)尽可能接近的数据。简而言之，在MMSE中最重要的步骤是在下面的例子中找到一个矩阵G。如果我们假设没有噪声，这个[G]矩阵
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2024-08-31 22:36:17
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# 核机器学习是什么以及如何实现
核机器学习（Kernel Machine Learning）是一种强大的机器学习方法，常用于分类和回归任务。它通过将数据映射到高维空间，从而使得非线性可分的数据变得可分。为了帮助你理解核机器学习，我们将通过以下步骤来实现一个简单的核支持向量机（SVM）模型，并使用Python的`scikit-learn`库。下面是实现流程的概述。
## 实现流程
| 步骤
注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深，
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2016-11-27 22:42:00
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# 机器学习滑动窗口概念解析
在机器学习和数据处理中，滑动窗口（Sliding Window）是一种常用的技术。它不仅能有效地提取特征，还能处理时间序列数据。本文将深入探讨滑动窗口的概念，并通过代码示例来展示它的实际应用。
## 什么是滑动窗口？
滑动窗口是一种通过在固定大小的窗口内逐步循环访问数据序列，从而提取子序列的一种方法。它常用于时间序列分析、信号处理及许多机器学习场景中。在滑动窗口
上一篇文章，我给大家分享了我的一个基于DDD以及EDA架构的框架enode，但是只是介绍了一个大概。接下来我准备用很多一篇篇详细但不冗长的文章介绍每个点。尽量争取一次不介绍太多内容，但希望每次介绍完后都能让大家知道这个小点的设计思想，以及为了解决的问题。好了，这篇文章，我主要想介绍的是EDA思想在enode框架中如何体现？经典DDD的基于领域服务的实现方式一般的应用程序，如果一个用户动作会涉及多个
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2024-10-09 07:22:38
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什么是机器学习 机器学习是人工智能的一个子集，即用机器去学习以前的经验。与传统的编程不同，开发人员需要预测每一个潜在的条件进行编程，一个机器学习的解决方案可以有效地基于数据来适应输出的结果。 一个机器学习的算法并没有真正地编写代码，但它建立了一个关于真实世界的计算机模型，然后通过数据训练模型。 机器学习如何工作？ 垃圾邮件过滤是一个很好的例子，它利用机器学习技术来学习如何从数百万封邮件
原创
2023-04-19 10:05:21
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1、抽象成数学问题明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训
原创
2023-01-12 11:19:45
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机器学习 代价函数
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2022-05-24 20:54:55
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电机噪声主要来自三个方面，即空气噪声、机械噪声和电磁噪声，但有时也会将电路内部噪声列入噪声源之一。电路内部噪声主要来自电路自励、电源哼声以及电路元件中的电子流起伏变化和自由电子的热运动。 1空气噪声空气噪声主要由于风扇转动，使空气流动、撞击、摩擦而产生。噪声大小决定于风扇大小、形状、电机转速高低和风阻风路等情况。 风扇直径越大，噪声越大，减小风扇直径10%，可以减
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2023-10-27 17:21:00
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第5章 机器学习基础5.1 学习算法5.1.1 任务T5.1.2 性能度量P5.1.3 经验E5.1.4 示例：线性回归※ 值得注意的是，术语线性回归(linear regression)通常用来指稍微复杂一些，附加额外参数（截距项b）的模型。在这个模型中 因此从参数到预测的映射仍是一个线性函数，而从特征到预测的映射是一个仿射函数。如此扩展到仿射函数意味着模型预测的曲线仍然看起来是一条直
机器学习序列长度是影响模型性能和效果的一个重要参数。在处理时序数据、自然语言处理以及视频处理等领域时，序列长度直接决定了模型能够捕捉的信息量和上下文关系。本博文将详细探讨机器学习序列长度的概念，应用场景，性能指标，特性分析，实战对比，深度原理和选型指南，以期为开发者在实际应用中提供参考。
## 适用场景分析
机器学习的序列长度通常用于描述输入数据的时间维度或空间顺序，尤其在处理时序数据（如股票
普通的RNN只能依据之前时刻的时序信息来预测下一时刻的输出，但在有些问题中，当前时刻的输出不仅和之前的状态有关，还可能和未来的状态有关系。比如预测一句话中缺失的单词不仅需要根据前文来判断，还需要考虑它后面的内容，真正做到基于上下文判断。BRNN有两个RNN上下叠加在一起组成的，输出由这两个RNN的状态共同决定。从前往后：从1到t时刻正向计算，得到并保存每个时刻的隐藏层的输出向后传播从后往前：从t时
# 理解机器学习中的距离概念
学习机器学习的过程中，理解“距离”是至关重要的一环。距离在机器学习中一般用于度量样本点之间的相似度或差异度，影响着模型的性能。在本文中，我将为你介绍距离的基本知识，并带你一步步实现一个简单的算法。我们将以K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）分类算法为例，通过计算样本点之间的距离来进行分类。
## 流程概述
在实现K近邻算法之前，我们需要按照
⑴ 紧前关系绘图法(PDM)：PDM用于关键路径法(CPM)；是一种矩形(节点)，表示活动；箭线表示逻辑关系； ⑵ 三点估算(PERT)：最可能时间(Tm)、最乐观时间(To)和 最悲观时间(Tp)；三角分布：平均估算值=(Tm+To+Tp)/3； ⑶ 估算方法对比及应用场景：类比估算参数估算自下而上估算三点估算6.4估算活动持续时间7.1估算成本6.4估算
