文章目录多层感知机入门算法优化原理sklearn代码实现核心优缺点分析 多层感知机入门神经网络在最近几年，是个很火的名词了。常听到的卷积神经网络(CNN)或者循环神经网络(RNN），都可以看做是神经网络在特定场景下的具体应用方式。本文我们尝试从神经网络的基础：多层感知机（Multilayer perceptron, MLP）入手，以此了解其解决预测问题的基本算法原理。要入门MLP，个人认为比较简
介绍 MLR算法是alibaba在2012年提出并使用的广告点击率预估模型，2017年发表出来。 如下图，LR不能拟合非线性数据，MLR可以拟合非线性数据，因为划分-训练模式。 讨论，非线性拟合能力： 数据划分规则如下公式，特征分片数m=1时，退化为LR；上图MLR中m=4。m越大，模型的拟合能力越
转载
2024-04-29 13:46:08
27阅读
本文对 NLMS 目录1.2. 传统的 NLMS3.4. 功率归一化的 NLMS5.6. 1.NLMS 即归一化 LMS（Normalized LMS）算法，是 LMS 算法（可参考 自适应滤波器之 LMS 算法）的改进版。在 LMS 算法中，抽头权值的调整量与抽头输入向量成正比。当抽头输入向量比较大的时候，LMS为了克服这个问题，可以使用 NLMS 算法，之所以称为 “Normalized”，是
转载
2024-08-09 11:55:32
35阅读
一、介绍 RAISR算法是一种快速且准确的图像超分辨率重建算法。 从上面的重建结果可知，RAISR算法的重建效果并不是最好的，它甚至不如A+(1024)的重建效果好，但是它的重建速度是最好的。二、算法的要点首先对于从HR->LR, RAISR认为基于这样一个退化模型 z=Ds*H*x z是input image, 就是LR x是要还原的HR image
转载
2024-09-09 16:00:09
34阅读
## 实现Java推导算法的步骤
为了教会刚入行的小白如何实现Java推导算法，我们将按照以下步骤进行：
1. 确定问题和目标：首先，我们需要明确要解决的问题和我们的目标是什么。例如，我们可能要求计算最大公约数、排序数组、查找元素等等。
2. 设计算法逻辑：根据问题和目标，我们需要设计一个合适的算法逻辑来解决它。这包括选择适当的数据结构、算法和流程。
3. 编写代码：一旦我们设计好算法逻辑
原创
2023-11-23 13:02:44
27阅读
一、概述假设有如下数据：:observed data:unobserved data(latent variable):complete data:parameterEM算法的目的是解决具有隐变量的参数估计（MLE、MAP）问题。EM算法是一种迭代更新的算法，其计算公式为：这个公式包含了迭代的两步： ①E step：计算在概率分布下的期望 ②S step：计算使这个期望最大化的参数得到下一个EM步
1）算法简介归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。2）算法描述归并排序具体算法描述如下(递归版本)： 1、Divide: 把长度为n的输入序列分成两
BP算法推导BP算法（BackPropagation）反向传播算法又叫误差逆传播算法（error BackPropagation），它是迄今最成功的神经网络学习算法。 现在从神经网络训练的角度推导BP算法。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈Rl
D
=
转载
2023-09-26 15:07:41
83阅读
EM算法推导网上和书上有关于EM算法的推导，都比较复杂，不便于记忆，这里给出一个更加简短的推导，用于备忘。在不包含隐变量的情况下，我们求最大似然的时候只需要进行求导使导函数等于0，求出参数即可。但是包含隐变量，直接求导就变得异常复杂，此时需要EM算法，首先求出隐变量的期望值（E步），然后，把隐变量当中常数，按照不包含隐变量的求解最大似然的方法解出参数（M步），反复迭代，最终收敛到局部最优。下面给出
转载
2018-10-26 13:12:00
135阅读
2评论
EM算法 Jensen不等式 其实Jensen不等式正是我们熟知的convex函数和concave函数性质，对于convex函数，有 $$ \lambda f(x) + (1 \lambda)f(y)\ge f(\lambda x + (1 \lambda)f(y)),\ where\ 0\le\l
转载
2016-12-16 19:22:00
195阅读
2评论
基于jesen不等式, 参数似然估计, 全概率与贝叶斯来推导 和证明EM收敛.
原创
2022-08-23 09:59:34
136阅读
源码下载。看书看到第二部分了——排序，排序的算法主要有插入排序，归并排序，冒泡排序，堆排序，快速排序，计数排序，基数排序和桶排序，本文就先讲插入排序，归并排序和冒泡排序。冒泡排序——它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。一种非常简单的排序算法，代码如下：/*
* 冒
1、多平面重建( MPR) 多平面重建是将扫描范围内所有的轴位图 像叠加起来再对某些标线标定的重组线所 指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度 斜位图像重组。 MPR优点 能任意产生新的断层图像，而无需重复扫描。 原图像的密度值被忠实保持到了结果图像上。 曲面重组能在一幅图像里展开显示弯曲物体的全长。 MPR缺点 难以表达复杂的空间结构 曲面重组易造成假阳性。 表面阴影法重建( SSD) 采用象素阈
转载
2024-05-05 21:50:57
23阅读
在面试中，算法题目是必须的，通过算法能够看出一个程序员的编程思维，考察对复杂问题的设计与分析能力，对问题的严谨性都能够体现出来。算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算
反向传播（Error Back Proragation，BP）算法应用对象：具有非线性连续变换函数的多层感知器（多层前馈网络）。BP 算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输
原创
2021-12-28 17:36:38
251阅读
AdaBoost 属于集成学习算法的一种。集成学习通过构建多个学习任务。结构框架如图所示集成学习通过多个分类器进行结合，因而大多数情况下拥有较好的泛化性能，以AdaBoost为例，其集成方法各有千秋：可以是同一算法在不同设置下集成；也可以是在不同数据集上集成，一般数据进行抽样训练。 不同的学习器要有一定的准确性，又要有差异性。 如图是Ada的模型： 右边矩形代表不同权重下的数据集（同一数据集）
转载
2023-10-19 18:39:24
1401阅读
这篇为机器学习笔记，参考资料为《统计学习方法》，邹博的机器学习课程PPT，西瓜书以及一些博客最后加上自己的一些理解进行了总结。会按照容易理解的顺序讲到如下内容前向分步算法梯度提升算法决策树梯度提升决策树（GBDT）XGboost介绍与推导一、前向分步算法考虑以下线性组合的模型其中为系数，为模型参数，上面的模型显然就是加法模型。当给定训练集 ，以及损失函数 ，,学习算法通常就是求经验风险极小化（或者
Block Term Decomposition即BTD张量分解，目前只有tensorlab的matlab代码对U的结果然后
原创
2023-05-27 00:11:12
291阅读
一、 混合高斯模型通过密度函数的线性合并获取未知的p(X)模型。形式如下： 即假设密度函数是由多个高斯密度函数组合而成，为第z个高斯密度函数，为第z个高斯密度函数占的权重（或者叫做概率）。用上述模型可以逼近任何连续密度函数，只要有足够的高斯密度函数和适当的参数。在建立模型的时候，我们首先要确定的是，其中、中的和是我们需要求得的参数。通过最大似
转载
2024-09-03 13:03:44
71阅读
分布式一致性算法，paxos，原理详解
原创
2023-05-17 20:50:46
135阅读
