人工智能热潮下，“大数据”、“机器学习”、“深度学习”热词屡见不鲜，但是想要真正掌握核心技术，势必要对机器学习算法有全面理解，这也是深入机器学习的必经之路。 为了让大家深入理解机器学习原理，11月22号，AI研习社邀请了日本名古屋大学陈安宁博士为大家奉上《从零开始入门机器学习算法实践》公开课，帮助大家对模型选择以及对数据分析有更全面理解，以提高在实际工作中选择算法的能力。 今天小编就带大家一起来回顾本节课程中陈博士分享的精彩内容。 浅谈机器学习 首先跟大家谈一下最近非常火热的几个名词：人工智能、机器学习
总第82篇 01|概念及原理: EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。没关系接下来通过一个例子，你就能明白了。) (三硬币模型) 假设有A,B,C这些硬币正面出现的概率分别是π,p和q。进行如下掷硬币试验:先掷硬币A，根据其结果选出硬币B或C，正面选硬币B，反
隐马尔可夫模型是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
EM算法(Expectation Maximization Algorithm, 最大期望算法)是一种迭代类型的算法，是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。
我真的很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。
这时一篇2015年的论文，但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法，SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在分割上。
EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验概率估计。迭代由
◆ 计算每个样本与聚类中心的距离,样本选择最近的聚类中心作为其 类别;重新选择聚类中心
在实际情况中，往往会遇到未观测变量，未观测变量的学名是隐变量（latent variable）。令X表示已观测变量集，Z表示隐变量集，
最近基于深度学习的图像分割技术一般依赖于卷积神经网络 CNN 的训练，训练过程中需要非常大量的标记图像，即一般要求训练图像中都要有精确的分割结果。 对于图像分割而言，要得到大量的完整标记过的图像非常困难，比如在 ImageNet 数据集上，有 1400 万张图有类别标记，有 50 万张图给出了 bounding box, 但是只有 4460 张图像有像素级别的分割结果。对训练图像中的每个像素做标记非常耗时，特别是对医学图像而言，完成对一个三维的 CT 或者 MRI 图像中各组织的标记过程需要数小时。 如果学
导语：统计学习即机器学习，是计算机及其应用领域的一门重要学科。此前，李航老师完成的《统计学习方法》是了解机器学习最好的教材之一，该书从 2005 年开始写作一直到 2012 年完成，包含了众多主要的监督学习算法与模型。最近，《统计学习方法》第二版正式发布，通过 6 年时间的努力，在第一版的基础上又增加了无监督学习的主要算法与模型。
而且，它们都使用聚类中心来为数据建模；然而k-平均聚类倾向于在可比较的空间范围内寻找聚类，期望-最大化技术却允许聚类有不同的形状。
来源：专知本文约1680字，建议阅读6分钟如何结合深度学习和视觉数据任务特点发展视觉弱监督学习模型方法,成为近年来计算机视觉领域的一个研究热点。 视觉理解，如物体检测、语义和实例分割以及动作识别等，在人机交互和自动驾驶等领域中有着广泛的应用并发挥着至关重要的作用。近年来，基于全监督学习的深度视觉理解网络取得了显著的性能提升。然而，物体检测、语义和实例分割以及视频动作识别等任务的数据标注往往需要耗费大量的人力和时间成本，已成为限制其广泛应用的一个关键因素。弱监督学习作为一种降低数据标注成本的有效方式，有望对
Self-supervised Graph Neural Networks via Diverse and Interactive Message Passing
https://github.com/DeepGraphLearning/GMNN
【第1章】 统计学习方法概论 【第2章】 感知机 【第3章】 k 近邻法 【第4章】 朴素贝叶斯法 【第5章】 决策树 【第6章】 逻辑斯谛回归与最大熵模型 【第7章】 支持向量机 【第8章】 提升方法 【第9章】 EM算法及其推广 【第10章】 隐马尔科夫模型 【第11章】 条件随机场 【第12章】 统计学习方法总结
EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤。
高斯混合模型是一种强大的聚类算法。本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。
人类一直有一个梦想，造一个智能机器，让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》，如意如意随我心意快快显灵，如意如意，一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件，寓意“如君所愿”。随着科技的发展，机器学习（Machine Learning）逐渐成熟得到行业应用。
来源：海豚数据科学实验室本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了机器学习的常见知识。 机器学习定义 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。 机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器
大数据文摘转载自海豚数据科学实验室 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。 机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。 一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到，我希望你能把这篇博文当做一个
机器学习定义 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。 机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图
其中黑色部分为原来的Faster-RCNN，红色部分为在Faster 网络上的修改：
第2篇详细介绍了八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、无监督学习方法总结 22.1无监潜在语义分析（LSA）、概率潜在语义分析（PLSA）、马尔可夫链蒙特卡罗法（CMC，包括 Metropolis-Hastings-算法和吉布斯抽样）、潜在狄利克雷分配（LDA）、 PageRank算法。此外，还简单介绍了另外三种常用的统计机器学习方法，即非负矩阵分解（NMF）变分推理、幂法。这些方法通常用于无监督学习的聚类、降维、话题分析以及图分析。
HMM模型，韩梅梅的中文拼音的缩写，所以又叫韩梅梅模型，由于这个模型的作者是韩梅梅的粉丝，所以给这个模型取名为HMM。开玩笑！
期望最大化（EM）算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数，其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验（MAP）估计的迭代方法。期望最大化（EM）可能是无监督学习最常用的算法。
【磐创AI导读】:提及机器学习，很多人会推荐斯坦福CSS 229。本文便对该课程做了系统的整理。包括监督学习、非监督学习以及深度学习。可谓是是学习ML的“掌上备忘录”。想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda、蒋思源、黄小天 人工智能技术已经成为当前技术变革的主要推动力之一，从计算机科学到工程学等许多科学技术领域都在竭尽全力想用自动化的方法创造更大的价值。要想做到这一点，工程师当然必须要对当前最具潜力的机器学习方法有一个大致了解。伦敦国王学院信息学习教授 Osvaldo Simeone 近日在 arXiv 上公开发布了长达 200 页的最新专著，为工程师提供了全面细致的机器学习入门介绍。在本文中，机器之心对这本专著的摘要及目录部分进行了介绍。专著原文可在 arXiv
给定一组与输出{y(1),...,y(m)}相关联的数据点{x(1),...,x(m)}，我们希望构建一个能够根据x值预测y值的分类器。
深度学习方法已经在使用大量数据进行监督的计算机视觉问题上取得了优秀成果 [10，17，19]。然而，对许多需要密集连续值输出的视觉问题而言，全面收集真实数据繁琐或不切实际 [6]。本文主要针对以下四个问题：单目深度预测、摄像机运动估计、光流和运动分割。之前的研究已经试着用真实数据 [5] 和合成数据 [4] 通过监督学习解决这些问题。然而在真实数据和合成数据间还是存在现实差距，真实数据不仅有限，而且不准确。例如，一般用 LIDAR 获取的深度真实数据 [6] 是稀疏的。此外，也没有可以提供真实光流数据的传感器，所以所有现有的存有真实图像的数据集都有其局限性或类似 [2,6,12]。运动分割真实数据需要手动标记一张图中所有的像素 [23]。
简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。
寄语：首先，对聚类算法进行了介绍；然后，解释了EM算法E步、M步的原理；最后，对sklearn参数进行了详解，并对王者荣耀英雄利用EM算法聚类，助力深入理解EM算法。
机器学习脉络（高清图片微信后台回复：“脉络”获取） 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Lin
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人工智能之机器学习体系汇总 此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，理清机器学习脉络。 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Linear regression Logistic回归 Logistic regression 多项Logistic回归 Multinomial logistic regression 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes classifier 感知 Perceptron
李航是日本东京大学计算机科学博士，曾任微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员、华为诺亚方舟实验室首席科学家，现任字节跳动人工智能实验室总监。他的研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘等。
三种常用的统计机器学习方法，非负矩阵分解（NMF）、变分推理、幂法 这些方法通常用于无监督学习的 聚类、降维、话题分析、图分析
现在市面上谈论到的数据挖掘基本上都是基于统计学习的监督学习或非监督学习问题。尤其以监督学习应用面更广。
隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
山人今天开始将围绕机器智能的算法方面讲讲故事，主要涉及了建模的三要素：模型、策略、算法。这个坑很大，我尽自己最大的努力来填一填，争取用浅显易懂、生动有趣的方式对相关的理论、方法及应用聊一聊，文笔简陋、疏漏错误之处请各位看官不吝指点，这里先感谢了
作者 | 冰 · 冰 本文及图的作者是两个人，她们是一个女子博士团体——冰 · 冰 图中整理了机器学习的各种方法，大体分为监督式学习、半监督式学习、无监督式学习、增强学习、其他五大类，每一类都有很多算
机器学习(Machine Learning, ML)，顾名思义就是要让机器能像人一样去学习。这是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟
通过过去的十年的发展，普通人越来越容易进入股票市场，每天进出市场的资金量创历史新高。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 监督学习 Supervised learning 人工神经网络 Artificial neural network 自动编码器 Autoencoder 反向传播 Backpropagation 玻尔兹曼机 Boltzmann machine 卷积神经网络 Convolutional neural network Hopfield网络 Hopfield network 多层感知器 Mul
机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。下面我们就把机器学习中常用的十几种算法给大家罗列一下，也是我们后续学习的课程目录的主要内容：
强化学习（RL）可以从两个不同的视角来看待：优化和动态规划。其中，诸如REINFORCE等通过计算不可微目标期望函数的梯度进行优化的算法被归类为优化视角，而时序差分学习（TD-Learning）或Q-Learning等则是动态规划类算法。
监督学习指的是训练样本包含标记信息的学习任务，例如：常见的分类与回归算法；无监督学习则是训练样本不包含标记信息的学习任务，例如：聚类算法。在实际生活中，常常会出现一部分样本有标记和较多样本无标记的情形，例如：做网页推荐时需要让用户标记出感兴趣的网页，但是少有用户愿意花时间来提供标记。若直接丢弃掉无标记样本集，使用传统的监督学习方法，常常会由于训练样本的不充足，使得其刻画总体分布的能力减弱，从而影响了学习器泛化性能。那如何利用未标记的样本数据呢？
1．统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 2．统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。 3．本书主要讨论监督学习，监督学习可以概括如下：从给定有限的训练数据出发， 假设数据是独立同分布的，而且假设模型属于某个假设空间，应用某一评价准则，从假设空间中选取一个最优的模型，使它对已给训练数据及未知测试数据在给定评价标准意义下有最准确的预测。 4．统计学习中，进行模型选择或者说提高学习的泛化能力是一个重要问题。如果只考虑减少训练误差，就可能产生过拟合现象。模型选择的方法有正则化与交叉验证。学习方法泛化能力的分析是统计学习理论研究的重要课题。 5．分类问题、标注问题和回归问题都是监督学习的重要问题。本书中介绍的统计学习方法包括感知机、近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场。这些方法是主要的分类、标注以及回归方法。它们又可以归类为生成方法与判别方法。
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