5.1 循环序列模型 “吴恩达老师课程原地址[1] 1.5 不同类型的循环神经网络 上节中介绍的是 具有相同长度输入序列和输出序列的循环神经网络，但是对于很多应用 和 并不一定相等。...在此节会介绍不同的能够处理不同问题的循环神经网络。 多对多循环神经网络 对于命名实体识别的问题中，RNN 的输出和输入序列长度一致-- 。...则在每读一个单词时都输出预测的值 这是一个典型的多对多的问题。 ? 多对一循环神经网络 对于情感识别问题而言，RNN 的输入是一段文本序列，输出是一个分类的评价--输出的是一个数值。...输入和输出序列长度不等的循环神经网络 对于机器翻译的问题而言，输入句子的单词的数量和输出句子的单词的数量可能不同 通常在不同的时间步中依次读入输入序列，全部读完后，再输出 RNN 的结果，这样就可以使得...RNN 的输入序列长度和输出序列长度不同了。
求多个子串${s_1,......,s_n}$的序列组合问题.核心点要关注多维DP数组所存储的信息, DP数组里的信息有: 字符串$s_i$和$s_j$相互比较的信息 是一个隐马尔科夫的过程dpi的状态只与他的pre状态有关.其pre状态是根据状态转移方程来定的...回溯时要从后往前回溯, 根据状态的变化规则和想要的最终字符串回溯即可.对于高纬度多个字符串相比较, 其也是一样的, 只不过状态转移方程的参数要变多.下面是LCS和SCS的代码和回溯过程.# %%class
：特征缩放和泛化能力(下篇) 0 引言 之前说过，机器学习的两大任务是回归和分类，上章的线性回归模型适合进行回归分析，例如预测房价，但是当输出的结果为离散值时，线性回归模型就不适用了。...4 正则化线性回归 为了解决过拟合的问题，我们应该引入一个参数项，使得在进行梯度下降的时候尽可能使得参数变小，这样可以使得很多额外的变量的系数接近于0。 更新线性回归的代价函数： ?...5 多分类问题 logistics判别解决的是二分类问题，那么应该如何解决多分类问题呢？一般采用拆解法，来将多分类问题分解成多个二分类问题。...6 类别不均衡问题 想象我们在做一个预测罕见病A的机器学习模型，但是该病十分罕见，我们一万个数据中只有8个病例，那么模型只需要将所有的数据都预测为无病，即可达到99.92%的超高预测成功率，但是显然这个模型不符合要求...那么对于这种数据集中类别不平衡的问题，该如何解决呢？目前主要有三种方法： 欠采样：去除一些数目过多的类别的数据，使得不同类别的数据数目接近。
在这篇文章中,我将解释为什么当建立一个线性模型,我们添加一个x₁₂术语如果我们认为变量x₁和x₂互动和添加交互条款订立原则方法。 我假设读者对线性模型的工作原理有一个基本的了解。 ?...图1:没有相互作用项的线性模型 一个变斜率的模型 假设我们认为x₁实际上取决于x₂的斜率。我们如何将这种信念融入到模型中?...图5:拟合线性模型假设x₂的影响取决于x₁的值 请注意，上图中的模型与图4中的模型相同(它们仅在分配给系数的名称上有所不同)。...图10:与图8相同的假设，只是顺序不同 得到: ? 图11:基于图10中的假设的模型 注意，图11和图9中的模型是不同的。它们在第五项有所不同。...使用这种方法，我们就有了一种系统的方法，使用我们的领域知识来智能地添加相互作用项，而不是在我们的数据集中添加所有可能的变量组合。后一种方法可能导致模型过度拟合和/或给出错误的因果推断。
长短期记忆（LSTM）循环神经网络可以学习和记忆长段序列的输入。如果你的问题对于每个输入都有一个输出（如时间序列预测和文本翻译任务），那么 LSTM 可以运行得很好。...在缺乏系统缩短序列长度的方式时，这种方法可以奏效。这种方法也可以用于数据扩充，创造很多可能不同的输入序列。当可用的数据有限时，这种方法可以提升模型的鲁棒性。 5....时间截断的反向传播 除基于整个序列更新模型的方法之外，我们还可以在最后的数个时间步中估计梯度。这种方法被称为「时间截断的反向传播（TBPTT）」。...将输入序列拆分为多个固定长度的子序列，并构建一种模型，将每个子序列作为单独的特征（例如并行输入序列）进行训练。...双向 LSTM，其中每个 LSTM 单元对的一部分处理输入序列的一半，在输出至层外时组合。这种方法可以将序列分为两块或多块处理。
相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。 首先，让我们生成我们需要的数据。...绘制查看x和y之间的关系，按性别给数据着色，并按地点分开。 plot(d,grid~location) 性别对Y的影响似乎是显著的。但当你比较芝加哥的数据和多伦多的数据时，截距不同，斜率也不同。...如果我们忽略了性别和地点的影响，模型将是 R-squared是相当低的。 我们知道性别并不重要，但我们还是把它加进去，看看是否会有什么不同。 正如预期，性别的影响并不显著。...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
文章目录 多重集全排列公式 指数型母函数 处理多重集排列问题 引入 指数型母函数 处理多重集排列问题 公式推导 指数型母函数 处理 有限数字串问题 指数型母函数 处理 n 位数字串问题 指数型母函数...n 位数的方案数 , 同时还要满足以下要求 ; 3,7 出现的此处为 偶数 ; 1,5,9 出现次数不加限制 ; 分析 : 相当于把 n 个不同的球放到 1,3,5,7,9 五个盒子中...+ \cdots = \cfrac{1}{2} (e^x + e^{-x}) ③ 将 ① ② 的结果代入到指数生成函数中 : \begin{array}{lcl}G_e(x) &=& (...3^n + 1 ) 种 ; ---- 指数型母函数 处理 n 位数字串问题 ( 考试题 ) 题目 : 把 n 个编号的球 , 放入 3 个不同的盒子里 , 同时还要满足以下要求 ; 第...前的系数为 \cfrac{1}{4} ( 3^n - (-1)^n - 2^n + (-2)^n) , 那么对应的 n 个编号的球 放入 3 个不同的盒子中 , 满足一系列条件的方案数为 \cfrac
通常有以下几种解决办法： 1.处理此模型的一种方法是删除高阶随机效应（高Variance ），并查看在测试奇异性时是否有所不同。...如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...采用贝叶斯方法的优点是，这样做可能会发现原始模型的问题。 （数据不支持最大随机效应结构的原因），或者可能揭示lme4无法拟合模型的原因。 简而言之，以上两种方法都有其优点。...3.与其他线性模型一样，固定效应中的共线性可能导致奇异拟合。 那将需要通过删除条款来修改模型。...删除估计为零的字词。但是有时候，可以忽略不计的方差是合理的，但是希望将其保留在模型中。
【导读】注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。...本文以序列模型训练为例，深入浅出地介绍了注意力机制在应用中的两个重要问题：一是解决训练和生成时输入数据分布不一致；二是训练效率，并给出了相应的解决方法。...可以将注意力可视化，来判断这个模型是否已经学会了从输入来学习条件。通常情况下，如果注意力是合理的，就可以很明显的看出来了。 ? 上图是对同一个语音识别任务的两个不同模型注意力的例子。...教师强制（teacher forcing）在训练模型和使用它进行推断之间产生不匹配问题。在训练中，我们并不是在推理过程中，而是知道先前的事实（ground-truth）。...即使如此，由于这两条曲线确实看起来完全不同，这说明在某一点之后度量指标之间的相关性不是很好。 当两个指标中存在更多的差异时，这个技巧可能变得很重要。然而，这可能带来很多不同。
如果我们在每个时间点都有一个单独的参数，不但不能泛化到训练时没有见过的序列长度，也不能在时间上共享不同序列长度和不同位置的统计强度。当信息的特定部分会在序列内多个位置出现时，这样的共享尤为重要。...图模型中的边表示哪些变量直接依赖于其他变量，许多图模型的目标是省略不存在强相互作用的边以实现统计和计算的效率。 通常可以做Markov假设，即图模型应该包含从 ? 到 ?...例如，如果具有单个隐藏层的MLP被用于状态到状态的转换，那么图10.3相比，就会加倍任何两个不同时间步变量之间最短路径的长度。在隐藏层与隐藏的路径中引入跳跃连接可以缓和这个问题，如图（c）所示。...这些组合可以导致极端非线性行为： image.png RNN梯度消失和爆炸问题是由不同研究人员独立发现。有人可能会希望通过简单地停留在梯度不消失或爆炸的参数空间来避免这个问题。...），之后可以试驾一个线性预测算子（通常是一个线性回归）以解决感兴趣的问题，训练准则就可以很容易地设计为输出权重的凸函数。
这些模型可用于定价、投资组合构建、风险管理甚至高频交易等领域，让我们来解决这些问题。 收益预测 以预测每日黄金价格的抽样问题为例，我们首先看看传统的方法。...它扩充了只能使用一个变量的自回归模型（简称：AR 模型），使容纳大于 1 个变量，因此经常用在多变量时间序列模型的分析上。...如果我们将相关的预测变量添加到我们的自回归模型中并移动到向量自回归模型，我们得到结果如下图所示： ?...作为非线性模型，LSTM 可作为复杂的非线性单元用于构造更大型深度神经网络。 使用循环神经网络（RNN）的变种后，我得到结果如下所示： ? 大数据 因此，整体来说均方误差的趋势出乎意料。 ?...大数据 投资组合构建 我们尝试使用深度学习解决的第二个金融问题是投资组合构建。在这个问题上，深度学习的实际应用效果很好。
在简单线性回归中，只有一个自变量和一个因变量。在多元线性回归中，有多个自变量和一个因变量。...2.4 随机森林 随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，基于决策树构建多个决策树并组合它们的预测结果来提高准确性和鲁棒性。...4.2 循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一类使用带有循环连接的神经网络，主要用于处理序列数据。...与其他神经网络不同的是，RNN可以利用序列中的先前元素来推断后续元素，因此它可以对序列中的上下文进行建模，并对序列中的每个元素进行预测或分类。...也可以用于处理时间序列数据，如股票价格预测、语音识别等。 4.2 卷积 卷积（Convolution）是数学和信号处理中的一个操作，用于将两个函数进行组合生成一个新的函数。
神经网络是由许多神经元分层级联而成的网络，可以用来拟合各种函数。 单个神经元是一个非线性函数，它接收多个输入x，将它们线性组合后再用一个非线性激活函数作用，产生输出值 y。 ? ?...常见的神经网络结构有标准的神经网络，卷积神经网络和循环神经网络。卷积神经网络一般用于处理图像问题，循环神经网络一般用于处理序列问题。 ? ?...逻辑回归模型是一个经典的二元分类算法，它将输入特征的线性组合通过Sigmoid函数映射到(0，1)之间作为输出值，表示预测样本为正样本的概率。 ? ?...计算图可以直观呈现函数中各个变量之间的依赖关系，在计算图的帮助下，应用导数计算的链式法则将非常清晰明了。 ? ?...在逻辑回归模型或者神经网络中，需要对多个样本进行训练。可以用矩阵形式表达计算公式，将不同的样本放在矩阵的不同列，将同一层不同节点放在矩阵的不同行。
向量自回归滑动平均模型（VARMA）： VARMA模型用于多变量时间序列的预测，考虑多个变量之间的相互影响。...例如，一种基于长短期记忆（LSTM）和ARIMA的混合模型，在多个数据集和不同市场阶段上的样本训练和实验中，表现出更高的预测精度和稳定性。 尽管如此，ARIMA模型也有其局限性。...向量自回归滑动平均模型（VARMA）在多变量时间序列预测中的应用示例有哪些？...首先使用广为熟知的线性模型VARMA来捕获时间序列的线性特性，然后运用K-means算法进行进一步处理。...多源信息的动态时间序列预测模型中也采用了VARMA模型。这类模型结合了多个时间序列的数据，通过统计分析和机器学习的方法进行综合建模和预测。
循环神经网络是用来对于时序序列建模的常用模型，刻画隐含状态的关联性，可以捕捉到整个序列的数据特征。...那么，如果基于协同过滤“由过去，看未来”的思想，如果将该问题视作序列预测问题，一方面可以更好的分析用户的兴趣爱好的变化情况给出更好的推荐结果，另一方面也可以将在时序预测问题中广泛使用的RNN深度网络模型引入到推荐系统中...； 3.NFM、PNN 则是通过改造向量积的方式来延迟FM的实现过程，在其中添加非线性成分来提升模型表现力； 4.AFM 更进一步，直接通过子网络来对嵌入向量的两两逐元素乘积进行加权求和，以实现不同组合的差异化...，组合成的权重反过来重新影响用户侧的该领域各历史特征的求和过程； 9.多任务视角则是更加宏观的思路，结合不同任务（而不仅是同任务的不同模型）对特征的组合过程，以提高模型的泛化能力。...DIN 主要关注用户在同一领域的历史行为特征，如浏览了多个商家、多个商品等。DIN 可以对这些特征分配不同的权重进行求和。其网络结构图如下： ?
需要明确一点的是，与回归分析预测模型不同，时间序列模型依赖于数值在时间上的先后顺序，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。...传统的参数预测方法可以分为两种，一种拟合标准时间序列的餐顺方法，包括移动平均，指数平均等；另一种是考虑多因素组合的参数方法，即AR,MA,ARMA等模型。...// 时间回归法 使用回归分析中的最小二乘法，以时间t或t的函数为自变量拟合趋势方程。...常用的场景有： // 单步预测 在时间序列预测中的标准做法是使用滞后的观测值 ? ，作为输入变量来预测当前的时间的观测值 ? 。这被称为单步单变量预测。...// 多变量预测 另一个重要的时间序列称为多元时间序列，即每个时间有多个观测值： ? 这意味着我们通过不同的测量手段得到了多种观测值，并且希望预测其中的一个或几个值。
1.2 多元时间序列 多元时间序列（MTS）表示多个随时间变化的变量，这些变量受过去值和其他变量的影响，并且存在相关性，可交替使用空间和交互度依赖性来描述。...时间异常点可以与邻居或整个时间序列进行比较，并影响多个或所有维度。不同时间异常类型有多种常见的单变量时间序列。由于点异常，一个意外事件在某个时间点发生，并假定它是一个短序列。...图4 时间序列中深度异常检测模型的一般组件 表1和表2分别总结了基于它们处理的输入维度的单变量和多变量时间序列的异常检测模型。...Numenta HTM可检测单变量时间序列中的时序异常，具有高效、适应数据变化和小异常检测能力，而Multi-HTM是学习模型，可解决广泛的异常检测问题。...在解码过程中，交叉注意力模型被插入到多头自注意力模块和位置前馈网络之间。与循环神经网络不同，Transformer不包含任何循环或卷积。
需要明确一点的是，与回归分析预测模型不同，时间序列模型依赖于数值在时间上的先后顺序，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。...虽然可以使用回归模型来探索时间序列数据，将时间指数作为图表上的 变量，但最好使用特殊类型的模型来分析此类数据。 时间序列数据是一组有序的观测数据，不像可以通过线性回归分析的数据。...后面推文将介绍使用单变量时间序列[4]构建一个ARIMA模型，该模型关注一个随时间改变其值的变量。...因此，确定时间序列问题中是否存在季节性成分是主观的。 确定是否存在季节性因素的最简单方法是绘制和查看数据，可能以不同的比例并添加趋势线。 去除季节性 一旦确定了季节性，就可以对其进行建模。...单步预测 在时间序列预测中使用滞后的观测值 ，作为输入变量来预测当前的时间的观测值 多步预测 使用过去的观测序列 来预测未来的观测序列 多变量预测 每个时间有多个观测值： 通过不同的测量手段得到了多种观测值
同一个样本，在不同的特征组构成的特征空间中，它的表示是不同的。对于给定的问题，选择合适的特征，会得到更好的表示。这样，简单的线性模型也能解决问题。...在左图的笛卡尔坐标系中，需要非线性模型(曲线)才能将两个类别分开；而在右图的极坐标系中，线性模型(直线)就能分开。这也就意味着，不同的表示，直接影响模型的复杂程度。...例如从无序列表中查找元素，时间复杂度是线性的，而在有序列表中查找的话，时间复杂度是对数的，查找速度获得了指数级别地加速。在这里，数据结构对应问题的表示，查找算法对应机器学习里的模型。...而这层中的边(edges)特征的是由输入层局部多个明暗相间的像素经过组合变换得到。...深度学习除了可以学习输入层的多层抽象表示，还可以学习序列输入中不同输入间的依赖关系， 这就是循环神经网络RNN，在NG的DL课程五中会详细介绍。
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