Shooting算法是Wenjiang提出的一种优化Lasso(L1 Regularization)和Bridge Regression的算法, 本文以Lasso为例. 对于线性回归问题$\mathbb{y}=X\mathbb{\beta}+\epsilon$, 普通最小二乘法(OLS, ordinary least-square regression)最小化$RSS=(\mathbb{y}-X\mathbb{\beta})^T(\mathbb{y}-X\mathbb{\beta})$, 得到的

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-GMM代码实现 5. EM算法-高斯混合模型+Lasso 1. 前言 前面几篇博文对EM算法和GMM模型进行了介绍,本文我们通过对GMM增加一个惩罚项. 2. 不带惩罚项的GMM 原始的GMM的密度函数是 \[ p(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\pi},\boldsymbol{\mu},\boldsymbol{\Sigma})=\sum_{k=1}^K\pi_k\ma

线性模型 用于回归的线性模型 线性回归(普通最小二乘法) 岭回归 lasso 用于分类的线性模型 用于多分类的线性模型 1.线性回归 LinearRegression,模型简单,不同调节参数 #2.导入线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression #3.实例化线性回归模型对象 lr = LinearRegression() #4.对训练集进行训练 lr.fit(X_train,y_train) #“斜率”参数(w,也叫作权重或系

1.难点-如何实现高效的通信 我们考虑下列的多任务优化问题: \[ \underset{\textbf{W}}{\min} \sum_{t=1}^{T} [\frac{1}{m_t}\sum_{i=1}^{m_t}L(y_{ti}, \langle \bm{w}_t, \bm{x}_{ti} \rangle)]+\lambda \text{pen}(\textbf{W}) \tag{1} \] 这里\(\text{pen}(\mathbf{W})\)是一个用于增强group sparse的正则项

      多元线性回归模型 的最小二乘估计结果为 如果存在较强的共线性,即 中各列向量之间存在较强的相关性,会导致的从而引起对角线上的 值很大 并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大.即参数估计量的方差也增大,对参数的估计会不准确. 因此,是否可以删除掉一些相关性较强的变量呢?如果p个变量之间具有较强的相关性,那么又应当删除哪几个是比较好的呢? 本文介绍两种方法能够判断如何对具有多重共线性的模型进行变量剔除.即岭回归和LASSO(注:LASSO是在岭回归的基础上发展的)     思想:

可以看出,拟牛顿法每次迭代只需要根据前次迭代的即可以计算出,不需要求出Hesse矩阵的逆. 2.4 L-BFGS(limited-memory BFGS) BFGS算法中每次迭代计算需要前次迭代得到的矩阵,该矩阵的存储空间至少为N(N+1)/2,N为特征维数,对于高维的应用场景,需要的存储空间将是非常巨大的.L-BFGS的基本思想就是通过存储前m次迭代的少量数据来替代前一次的矩阵.令y=q,s=p,公式12可以改写成 公式13展开并取前m项的近似,可得 由于ρ.V.s.y这些变量都最终可以由q.

国密非对称加密算法 又称sm2,它是采取了ECC(曲线加密算法)中的一条固定的曲线,实际上就是ECC算法. 因为openssl里面不包含sm2算法,所以就要重新进行封装-. - 对于ECC算法我就不介绍了,网上关于它的介绍一抓一大把,丢给你们一个链接ECC算法介绍. 现在对ECC加密算法做个大致的介绍: 所有非对称加密算法都有公钥和私钥,它们都可以用下面这个公式概括: A = k * G 公钥:A , G 私钥:k , G 在ECC加密中 G是基准点,k是小于n(基准点的阶)的一个素数, A是加

一.概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 工作原理:首先有一个样本数据集合(训练样本集),并且样本数据集合中每条数据都存在标签(分类),即我们知道样本数据中每一条数据与所属分类的对应关系,输入没有标签的数据之后,将新数据的每个特征与样本集的数据对应的特征进行比较(欧式距离运算),然后算出新数据与样本集中特征最相似(最近邻)的数据的分类标签,一般我们选择样本数据集中前k个最相似的数据,然后再从k个数据集中选出出现分类最多的分类作为新数据的分类. 二.优缺点 优点:精度高.对

机器学习是AI领域的重要一门学科.前面我描写叙述过.我计划从事的方向是视觉相关的机器学习分类识别,所以可能在每一个算法的分析中,仅仅增加在视频.视觉领域的作用. 我毛华望QQ849886241.技术博客http://blog.csdn.net/my_share SA算法.Fea-G算法.DANOVA算法,SOA算法.Shooting算法. 这个是从网页中,百度说他们特有的算法. Fea-G算法.DANOVA算法,SOA算法.没有不论什么资料. shooting算法.叫射门算法(百度和必应的结果)

前言: 场景感知其实不分三维场景和二维场景,可以使用通用的方法,不同之处在于数据的形式,以及导致前期特征提取及后期在线场景分割过程.场景感知即是场景语义分析问题,即分析场景中物体的特征组合与相应场景的关系,可以理解为一个通常的模式识别问题. 论文系列对稀疏编码介绍比较详细...本文经过少量修改和注释,如有不适,请移步原文 code下载:http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ScSPM.htm 如有评论,请拜访原文.原文链接:http://blog.csdn.n

Fuzzy C Means 算法及其 Python 实现 转自:http://note4code.com/2015/04/14/fuzzy-c-means-%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8F%8A%E5%85%B6-python-%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 1.  算法向  算法的扩展 在  算法中,如果要将数据集合  划分为  个类,使得任意数据对象  必须属于并且仅属于一个类,同时每一个类至少包含一个数据对象,那么可以用一个  的矩阵  来表示,矩阵中的任意一个元素

继前两节我们分别探讨了极化码的编码,以及深入到高斯信道探讨高斯近似法之后,我们来关注一个非常重要的极化码构造算法.这个算法并没有一个明确的名词,因此我们以两位发明者的名字将其命名为“Tal-Vardy算法”. 在<极化码小结(2)>之中,我们简单讲述了BEC信道下构造极化码的方法——通过直接计算巴氏参数Z(W)来构造,计算复杂度为O(N). 在<极化码之高斯近似>中,我们讨论了常用的高斯信道下构造极化码的方法——高斯近似,计算复杂度也为O(N). 现在,我们再次将极化码的触手伸向另

海量数据的特征工程中, 如果数据特征维度达到几千乃至上万 常规的lasso很容易失效 这里介绍几种泛义lasso,是在实际数据处理中常用的 迭代与分块思路/分组的使用(有兴趣的同学可自行实践一下) 1. 迭代lasso 2. 分组/聚类lasso 3. 分组与降维结合lasso 另外在<<高维数据统计方法.理论与应用>> 一书中介绍了很多lasso方法,其中有广义group lasso的方法也很值得借鉴

一个标准的 Group by 语句包含排序.分组.聚合函数,比如 select a,count(*) from t group by a ;  这个语句默认使用 a 进行排序.如果 a 列没有索引,那么就会创建临时表来统计 a和 count(*),然后再通过 sort_buffer 按 a 进行排序. 标准的执行流程 结构: create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a)); delimiter ;; create proce

技术背景 在上一篇文章中,我们介绍了在分子动力学模拟中SETTLE约束算法的实现与应用,其中更多的是针对于单个的水分子.但由于相关代码是通过jax这一框架来实现的,因此对于多分子的体系,可以采用jax所支持的vmap来实现,简单快捷.同时为了模块化的编程,本文中的代码相对于上一篇文章做了函数封装,也更符合jax这种函数化编程的风格. 构建多分子体系 本文使用的是一个16个水分子这样的一个体系,pdb文件内容如下所示: CRYST1 9.039 7.826 7.379 90.00 90.00 90

关于ADMM的研究(一) 最近在研究正则化框架如何应用在大数据平台上.找到了<Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers>这篇文章,感觉很适合现在的研究.下面转载的一篇博客,写的很细致,很有用. 业界一直在谈论大数据,对于统计而言,大数据其实意味着要不是样本量增加n→∞,要不就是维度的增加p→∞,亦或者两者同时增加,并且维度与样本量的增

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测

https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/84170813 多任务学习(Multitask learning)是迁移学习算法的一种,迁移学习可理解为定义一个一个源领域source domain和一个目标领域(target domain),在source domain学习,并把学习到的知识迁移到target domain,提升target domain的学习效果(performance). 多任务学习(Multi-task learning)

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在

美国时间2月7-12日,AAAI 2020大会在纽约正式拉开序幕,AAAI作为全球人工智能领域的顶级学术会议,每年评审并收录来自全球最顶尖的学术论文,这些学术研究引领着技术的趋势和未来.京东云与AI在本次大会上有10篇论文被AAAI收录,涉及自然语言处理.计算机视觉.机器学习等领域, 充分展现了京东用技术驱动公司成长的发展模式以及技术实力,技术创新和应用落地也成为这些论文最吸引行业关注的亮点. 本届会议共收到的有效论文投稿超过8800篇,其中7737 篇论文进入评审环节,最终录取数量为1591篇