云计算领域知识
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Reservoir Sampling,水塘抽样算法是随机算法的一种,通常用于选取简单随机样本。
No.11期 亚线性算法 Mr. 王:从今天开始,我们正式讲解大数据算法的内容。首先谈谈关于亚线性算法的问题。 小可:我记得前面提到过亚线性算法,就是复杂度低于输入规模的算法。 Mr. 王:我们给出一个严格的定义,还是设输入规模为n,那么亚线性算法就是指时间、空间、通讯、能量等复杂度为o(n)的算法。 小可若有所思,说:如果输入规模为n,而算法的复杂度还要低于n,这是不是说我们不能保存所有的数据,或者不能访问所有的数据呢? Mr. 王:是的。只有这样才能实现亚线性的要求。 小可:可是,如果访问不到所有的数
学过数学的人都知道,全排列的意思是什么。现在如何用计算机的编程语言实现数组的全排列呢?
虽然其规模巨大,但成功的深层人工神经网络可以获得训练和测试集非常小的性能差异。 传统知识认为这种小的泛化误差归功于模型的性能,或者是由于在训练的时候加入了正则化技术。 通过广泛的系统实验,我们展示了这些传统方法如何不能解释,而为什么大型神经网络能在实践中推广。具体来说,实验建立了用随机梯度方法训练的图像分类的最先进的卷积网络,能容易地拟合训练数据的随机标记。这种现象在质量上不受显式正则化的影响,即使我们用完全非结构化的随机噪声替换真实图像,也会发生这种现象。 我们用理论结构证实了这些实验结果,表明简单的深度两个神经网络一旦参数数量超过了实际数据点的数量,就已经具有完美的有限样本表达能力。 论文通过与传统模型的比较来解释我们的实验结果。
写再前面:本系列作品由MathMagician独家首发,一共有七篇,从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。之所以说是挂一漏万,是因为无论数学还是魔术,洗牌中的任何一个小点都够写几篇了。所以,本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍,包括洗牌分类,混乱度评价,过程建模,近似计算,以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。相信聪明的你读完以后,会在数学和魔术上,都对“洗牌”这一现象有着更加深入的认识。
设计一个数据结构,使得从该数据结构中查询一个数字时,能够以等概率返回该数字所在的任何下标。额外的要求是只要占用O(1)的额外的空间复杂度。
KNN原理报告里有写,不作重复赘述。 本实验使用的编程环境是Jupyter,完整的程序代码可以戳这下载。 【模式识别】实验二:KNN,python程序代码与实验过程 这里仅贴上核心代码
一言以蔽之,node2vec=动态随机游走生成sequence+skip-gram的word2vec,本文将简单聊聊如何欢快地实现动态随机游走构造sequence。
隐马尔可夫模型包含观测,状态和相应的转移,具体的记号不在给出。只给出其性质:其中i是状态而o是观测:
查准率,表示所有被预测为正类的样本(TP+FP)是真正类(TP)的比例: P = T P T P + F P P= \frac{TP}{TP+FP} P=TP+FPTP 查全率,表示所有真正类的样本(TP+FN)中被预测为真正类(TP)的比例: R = T P T P + F N R= \frac{TP}{TP+FN} R=TP+FNTP
定义是这样的,把一个数据对象,划分成子集的过程,使得子集内相似度大,子集外相似度小。这样的一个过程叫做聚类。
1、给定一个数据流,数据流长度N很大,且N直到处理完所有数据之前都不可知,请问如何在只遍历一遍数据(O(N))的情况下,能够随机选取出m个不重复的数据
为了解决Marceau教授的质疑,我们需要重新设计过程RANDOMIZE-IN-PLACE,以确保在第一次选择之前循环不变式为真。为了达到这个目的,我们可以对过程进行以下修改:
想比于监督学习,非监督学习的输入数据没有标签信息,需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法:数据聚类和特征变量关联。其中,聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割,而特征变量关联则是利用各种相关性分析来找到变量之间的关系。
时间复杂度不是测量一个算法或一段代码在某个机器或者条件下运行所花费的时间。时间复杂度一般指时间复杂性,时间复杂度是一个函数,它定性描述该算法的运行时间,允许我们在不运行它们的情况下比较不同的算法。例如,带有O(n)的算法总是比O(n²)表现得更好,因为它的增长率小于O(n²)。
来源:DeepHub IMBA本文约1000字,建议阅读6分钟本文为你整理了一些常见的机器学习算法的计算复杂度。 计算的复杂度是一个特定算法在运行时所消耗的计算资源(时间和空间)的度量。 计算复杂度又分为两类: 一、时间复杂度 时间复杂度不是测量一个算法或一段代码在某个机器或者条件下运行所花费的时间。时间复杂度一般指时间复杂性,时间复杂度是一个函数,它定性描述该算法的运行时间,允许我们在不运行它们的情况下比较不同的算法。例如,带有O(n)的算法总是比O(n²)表现得更好,因为它的增长率小于O(n²)。 二
今天我给大家盘点下机器学习中所使用的交叉验证器都有哪些,用最直观的图解方式来帮助大家理解他们是如何工作的。
游戏开始的时候需要随机布雷。扫雷的高级是 16 × 30 的网格,一共有 99 个雷。如果从 0 开始给所有网格做标记,那么布雷的问题就成了从 480 个数中随机选取 99 个数。 第一反应自然是记录已选项:
对于算法书买了一本又一本却没一本读完超过 10%,Leetcode 刷题从来没坚持超过 3 天的我来说,算法能力真的是渣渣。但是,今天决定写一篇跟算法有关的文章。起因是读了吴师兄的文章《扫雷与算法:如何随机化的布雷(二)之洗牌算法》。因为扫雷这个游戏我是写过的,具体见:《Python:游戏:扫雷》。
基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果,包括自然语言、图像甚至是音乐。然而,Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力模块的低效,即长度二次依赖限制问题。随着输入序列长度的增加,注意力模块的问题也越来越突出,算力和内存消耗是输入序列长度的平方。
对于p = randperm(n,k), p包含k个唯一值。randperm执行 k-permutations(不替换抽样)。要允许输出中的重复值(替换采样),请使用randi(n,1,k)
基于随机token MASK是Bert能实现双向上下文信息编码的核心。但是MASK策略本身存在一些问题
"MLK,即Machine Learning Knowledge,本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理,便于日后温习,内容主要来自于《百面机器学习》一书,结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳,本次主要讲解的内容是机器学习里的非监督学习经典原理与算法,非监督,也就是没有target(标签)的算法模型。"
读完本文,可以去力扣解决如下题目: 382. 链表随机节点(中等) 398. 随机数索引(中等) 384. 打乱数组(中等)
要了解单表替代密码就得先了解替代密码,在这里我就做一下简单的介绍: 替代是古典密码中用到的最基本的处理技巧之一 。 替代密码是指先建立一个替换表,加密时将需要加密的明文依次通过查表,替换为相应的字符,明文字符被逐个替换后,生成无任何意义的字符串,即密文,替代密码的密钥就是其替换表。 根据密码算法加解密时使用替换表多少的不同,替代密码又可分为单表替代密码和多表替代密码。 单表替代密码的密码算法加解密时使用一个固定的替换表。单表替代密码又可分为一般单表替代
八月参加了一些提前批的面试,包括阿里、百度、头条、贝壳、一点资讯等。整理了一些面试题,分享给大家。
以下方法可以在对某个轴向的数据进行统计,(axis=1,纵向;axis=0,横向)
其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别,我们可以思考一下一个决策问题:是否去相亲,一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。
今天给大家介绍的是美国橡树岭国家实验室的Andrew E. Blanchard等人于2021.2.23发表在Journal of Cheminformatics上的文章Using GANs with adaptive training data to search for new molecules。药物发现的过程涉及到对所有可能的化合物的空间进行搜索,生成对抗网络(GAN)为探索化学空间和优化已知化合物提供了一个有力工具。然而,训练GANs的标准方法可能导致模式崩溃,其中生成器主要产生与训练数据的一小部分密切相关的样本。相反,寻找新化合物需要超越原始数据的探索。在本文中,作者提出了一种训练GANS的方法,它促进增量探索,并利用遗传算法的概念限制模式崩溃的影响。在此方法中,来自生成器的有效样本被用来替换来自训练数据的样本。在替换过程中,作者考虑随机和引导选择以及重组。通过跟踪训练过程中产生的新化合物的数量,结果表明,对训练数据的更新大大优于传统的方法,增加了GANs在药物发现中的潜在应用。
random 模块实现了各种分布的伪随机数生成器。可以用于模拟或者任何产生随机输出的程序。对于整数,从范围中有统一的选择。对于序列,存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。
我们都知道队列是一种先进先出、后进后出的数据结构,就如同日常生活中的排队一样,先到先得。而优先队列则是一种特殊的队列,优先队列与普通队列最大的不同点就在于出队顺序不一样。
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中,作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最为重要。 1 排序算法 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。
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一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中,作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最为重要。
我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目,382 和 398 题,关于水塘抽样算法(Reservoir Sampling),本质上是一种随机概率算法,解法应该说会者不难,难者不会。
在企业的数据分析中,很少会遇到正负样本数据比例平衡的状况。通常情况是,绝大多数为正样本,而只有极少数(几个或者十几个)负样本。在这种情况下,不论是用LR,SVM或者基于提升方法的随机森林,直接用该数据集进行学习的效果都不会太好,原因是这些方法的学习结果都会偏向于样本较多的一类。另一个方面,对学习结果进行评估时,假如正样本占95%,负样本仅占5%,这样甚至不需要学习,直接把所有新样本预测为正,准确率就可以达到95%,而召回率却很低。因此,在学习一个模型前,处理不平衡的数据是十分必要的。
相信"迷宫"是许多人儿时的回忆,大家小时候一定都玩过迷宫游戏。我们从不用别人教导,都知道走迷宫的策略是:
本文介绍了抽样方法在数据科学领域的应用,包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和特殊采样方法。这些抽样方法旨在从庞大的数据集中抽取有代表性的样本,以便进行数据分析和建模。每种抽样方法都有各自的优缺点和适用场景,需要根据数据的特点和问题需求来选择合适的抽样方法。同时,针对类不平衡问题,还可以采用过采样和欠采样方法进行处理,以增加少数类的样本数量,提高模型的性能。
深度学习的基本单元是向量。我们将建模对象对应到各自的向量 x (或者一组向量 x{1}, x{2}, ..., x{n}),然后通过变换、整合得到新的向量 h,再基于向量 h 得到输出的判断 y。这里的 h 就是我们说的表征 (Representation),它是一个向量,描述了我们的建模对象。而语言表征学习就是解决怎么样将一个词、一句话、一篇文章通过变换 (Transformation) 和整合 (Aggregation) 转化成对应的向量 h 的问题。
本文结合 A Visual Survey of Data Augmentation in NLP 和最新的综述论文 A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP,大致总结了目前 NLP 领域的通用数据增强方法和几种针对如 NER 的序列标注模型进行适配的变种方法,关于后者,重点介绍了基于 mixup 改进的 SeqMix 方法。
大数据文摘授权转载自数据派THU作者:王佳鑫 审校:陈之炎 概述 众所周知,机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。 监督学习常用于分类和预测。是让计算机去学习已经创建好的分类模型,使分类(预测)结果更好的接近所给目标值,从而对未来数据进行更好的分类和预测。因此,数据集中的所有变量被分为特征和目标,对应模型的输入和输出;数据集被分为训练集和测试集,分别用于训练模型和模型测试与评估。常见的监督学习算法有Regression
机器学习:使计算机改进或是适应他们的行为,从而使他们的行为更加准确。也就是通过数据中学习,从而在某项工作上做的更好。
[ 导读 ]作者用超过1.2万字的篇幅,总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后,才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你,也能在机器学习上学有所成。
导读:作者用超过1.2万字的篇幅,总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后,才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你,也能在机器学习上学有所成。
在大小为n的集合中,一个k字符串构成一个k排列的概率是1/k!,这是由于排列的总数是k!,而每个字符串被选中的概率是相等的,因此每个字符串构成一个排列的概率是1/k!。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
深度学习或者AI的出现,改变了我们以往的解决问题的编程方式,不再是代码上直观的表达。
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