该论文结合了当时处于研究热潮的模糊集理论，提出了一种具有较好效果的图像二值化算法，本文主要是对其进行简单的翻译和注释，并提供了测试代码。 ...X映射到[0,1]区间的模糊子集，用专业的模糊集表达，即有： ? ...C值在实际的编程中，可以用图像的最大灰度值减去最小灰度值来表达，即 C=gmax-gmin; 二、模糊度的度量及取阈值的原则 模糊度表示了一个模糊集的模糊程度，有好几种度量方式已经被提及了，本文仅仅使用了香农熵函数来度量模糊度...基于香农熵函数，一个模糊集A的熵定义为： ? 其中香农函数： ? 扩展到2维的图像，图像X的熵可以表达为： ? ...（3）当μx(xmn)=0.5，E(X)获得最大值1，此时的分类具有最大的不明确性。
再组合上我们对于他的假设的理解的话，就成了「如果训练数据集和测试数据集没有什么关系，而且特征和标签之间也没有什么关系，那么学习就是不可能的」。...只不过，在这篇论文里 Wolpert 做出的假设恰恰是「训练数据集和测试数据集没有什么关系，而且特征和标签之间也没有什么关系」，这样一来学习反而变得不可能了。...如果你想说明的是「有适当的假设就可以进行学习」，那你大概可以引用 Shalev-Shwarz 和 Ben-David 的那一整章的内容，我也不确定有没有更正式的方法来引用。...最后，如果你想要说的是「梯度提升不可能永远比神经网络强，因为有没有免费的午餐定理」，那在我看来你搞错了，没有任何证据可以支持这样的陈述。...你想读一读 Wolpert 的那篇论文也不错，虽然我觉得你的最大收获会是了解他为什么不喜欢独立同分布假设，实际上论文中更多地是对机器学习理论的哲学的思考，而不是一般的机器学习理论讨论。
不过，我们仍然可以使用这一模型来进行预测，而且这可能是你的主要目的。对该模型的评估并不涉及测试数据集，而是对模型参数进行重要性和鲁棒性评估。 有监督的机器学习的目的是构建一个可重复预测的模型。...可以清楚地看到，两种方法殊途同归。机器学习算法的评价准确性可通过测试数据集来验证。对于统计模型来说，基于置信区间的回归参数分析，重要性测试以及其他测试可以用于评价该模型的有效性。...这些都是没有什么争议的问题，所以只简要说明一下。 数据科学本质上是一种应用于数据的计算和统计方法，既可以是小数据集，也可以是大数据集。...这就是为什么通过训练数据学习后，函数可通过测试数据得到验证，但测试数据并不包括训练数据的内容。 上述机器学习定义中我们引入了过拟合问题，并证明了在进行机器学习时需要使用训练集和测试集。...这是因为两种情况是等价的，同理，如果用同样的方法对相同的数据进行最大似然估计，那么结果也是一样的。最大似然估计是一种实现同一目标的不同方法，然而没有人会争辩并且认为其与线性回归是一样的。
左侧模型必须牺牲很多精度才能获得高召回率；右侧模型非常有效，可以在保持高精度的同时达到高召回率。...在这里我们可以清楚地看到先验概率的影响，以及它如何导致一个类比另一个类更容易发生的情况。这就意味着，即使从理论层面来看，只有当分类器每次判断结果都是 C0 时准确率才会最大。...在这个例子中，如果均值差别足够大，即使不平衡类也可以分离开来。 在这里我们看到，与前一种情况相反，C0 曲线并不总是高于 C1 曲线，因此有些点出自 C1 类的概率就会高于出自 C0 的概率。...所有这些方法目的只有一个：重新平衡（部分或全部）数据集。但是我们应该重新平衡数据集来获得数据量相同的两个类吗？或者样本较多的类应该保持最大的代表性吗？如果是这样，我们应以什么样的比例来重新平衡呢？...以这种方式学得的分类器在未来实际测试数据上得到的准确率甚至比在未改变数据集上训练的分类器准确率还低。实际上，类的真实比例对于分类新的点非常重要，而这一信息在重新采样数据集时被丢失了。
在一种自顶向下的研究机器学习的方法中，理论应立足于何处？ 在传统的机器学习教学方案中，理论首先需要足够广泛的数学背景才能理解。...在这个方法中，我们将从1）学习一个系统化流程来处理端到端的问题，2）将流程映射到“最好的”机器学习工具和平台，然后3）在测试数据集上完成有针对性的实践。...如果要颠倒这个学习的流程，这种情况将在稍后讲到。但是当我们在使用测试数据集训练模型时，我们正在说着什么理论？以及您究竟该如何学习这个理论呢？...强迫钻研理论 我通常建议有针对性地练习众所周知的机器学习数据集。 因为众所周知的机器学习数据集，就会好像UCI机器学习库中的那些数据集一样易于使用。...你有没有采取行动？喜欢这个帖子？在下面留言。
(2)、VOT2019-RGBT基准可以分为RGB序列和TIR序列，并对RGB序列和TIR序列进行训练模型评估。 结果如图2所示，表明训练数据和测试数据之间的域分布差异确实会导致性能的显著退化。...SPM-tracker[39]设计了两级网络，即粗匹配阶段和精匹配阶段，可以实现较高的定位精度。 Cascade-RPN采用多级跟踪框架，三个RPN级联，利用不同级别的特征图。...早期的模型通过最大平均偏差(Maximum Mean deviation, MMD)、矩匹配等度量度量域的发散度来减小不同域之间的差异。...与SiamRPN++的最佳成功分数相比，我们可以获得2.3%的相对增益。 对于各epoch模型的比较，我们的方法可以显著提高精度和成功分数。 7.3....基于 理论和概率视角，引入了像素域自适应和语义域自适应两个域自适应模块。 设计了两个域自适应模块，通过基于极大极小的对抗训练最小化数据集之间的域差异。
概要 机器学习模型的传统评估协议严重依赖于 带标签的 、 独立同分布 假设的测试数据集，而这在实际应用中并不常见。...每个合成数据集相对于源数据集都有一定的分布偏移，变换操作的类型可以参考下图。...因为每个合成数据集的标签都和源测试集的标签相同，模型经过推理便可获得该合成数据集上的精度 acc 。...在真实场景中部署时只需计算出模型在新数据集上的 \operatorname{MDE} 即可无监督地预测出模型的精度。 我们方法的完整流程可以参照以下算法框图。...（完整的证明参照原论文） 我们可以通过比较 \Delta^{i} 和 0 来确定标签 y_i 是否对应于最大 logits ，从而评估模型的准确性。
如何发现可以泛化的模式是机器学习的根本问题。 困难在于，当我们训练模型时，我们只能访问数据中的小部分样本。最大的公开图像数据集包含大约一百万张图像。...在实验中调整模型架构或超参数时会发现：如果有足够多的神经元、层数和训练迭代周期，模型最终可以在训练集上达到完美的精度，此时测试集的准确性却下降了。...在哲学上，这与波普尔的科学理论的可证伪性标准密切相关：如果一个理论能拟合数据，且有具体的测试可以用来证明它是错误的，那么它就是好的。这一点很重要，因为所有的统计估计都是事后归纳。...如果我们过拟合了训练数据，还可以在测试数据上的评估来判断过拟合。但是如果我们过拟合了测试数据，我们又该怎么知道呢？因此，我们决不能依靠测试数据进行模型选择。...max_degree = 20 # 多项式的最大阶数 n_train, n_test = 100, 100 # 训练和测试数据集大小 true_w = np.zeros(max_degree) #
这里我比较想说的是SVM，因为它的数学理论让我觉得很有意思，而且应用广泛，效果不错。先从线性可分讲起，然后是最大间隔原理。什么是支持向量？如何进行常数估计。...从这个角度看，深度学习可以看成一种非监督学习算法，通过使用神经网络学习数据的表示。 Q14：生成模型与判别模型有什么区别？...REP简单的来说就是对树的每一个结点进行剪枝，如果剪掉某个结点不会降低模型准确率，那么将其剪掉。这种启发式的做法实际上就是为了最大化准确率。 Q17：模型的精度和模型的性能哪个对你更重要？...对于具有倾斜的数据集，比如要从大量的金融数据中识别出少量的诈骗数据，一个精度高的模型可能会告诉你没有诈骗，然而这样的模型预测是没有意义的。所以，不要总是把精度当作模型最重要的事。...不平衡的数据集：比如二分类问题中，一类数据有90%，而另一类只有10%。我们可以轻易的得到90%准确率的模型，但是它对第二类的预测值为0。
论文通过以下几个步骤来解决多分布学习（MDL）中的校准问题： 理论分析： 论文首先通过经典结果分解适当的评分损失，推导出MDL的贝叶斯最优规则，并展示它如何最大化相关损失函数的广义熵。...决策理论后果： 论文讨论了MDL中校准对决策理论的后果（Proposition 4.4），指出即使在MDL框架中实现了贝叶斯最优性，决策者在利用MDL的潜力时也必须小心，因为他们受到他们可以考虑的成本函数类型的限制...这使我们能够绕过对真实编辑图像的需求，并首次解锁包含真实图像标题对或图像标题编辑三元组的数据集的训练。我们的经验表明，我们的无监督技术在更广泛的编辑范围内表现更好，具有高保真度和精度。...IP2P测试数据集：在IP2P测试数据集上使用CLIP图像相似度和CLIP文本-图像相似度评估视觉保真度和指令对齐度。...MagicBrush测试数据集：在MagicBrush测试数据集上使用L1和L2范数评估像素精度，CLIP-I和DINO嵌入评估图像质量，以及CLIP-T确保与局部文本描述的对齐。 4.
误差降低剪枝法 该方法属于一种自底向上的后剪枝方法，剪枝过程中需要结合测试数据集对决策树进行验证，如果某个节点的子孙节点都被剪去后，新的决策树在测试数据集上的误差反而降低了，则表明这个剪枝过程是正确的，...3）利用剪枝后的新树在测试数据集上进行预测，然后对比新树与老树在测试集上的误判样本量，如果新树的误判样本量低于老树的误判样本量，则将 ? 处的中间节点替换为叶节点，否则不进行剪枝。...4）重复前面的三步，直到新的决策树能够最大限度地提高测试数据集上的预测准确率。 虽然该方法是最简单的后剪枝方法之一，但由于它需要结合测试数据集才能够实现剪枝，因此就可能导致剪枝过度的情况。...为了避免剪枝过程中使用测试数据集便产生了悲观剪枝法，下面介绍该方法的实现原理和过程。 悲观剪枝法 该方法的剪枝过程恰好与误差降低剪枝法相反，它是自顶向下的剪枝过程。...关于随机森林的思想和实战可以查看《》一文。 结语 OK，关于决策树剪枝的理论知识我们就分享到这里，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。
使用K = 1，我们现在训练整个训练数据集的模型，并对测试数据集进行预测。 最终，这将给我们约70％的分类精度。 支持向量机（基本型2） 现在让我们再次使用支持向量机解决这个问题。...这将在测试数据集上给我们约61％的CV分类精度和78％的分类准确性。 堆叠（元组合） 让我们来看看每个模型分为Bob，Sue，Mark或Kate的板区域。 ?...类似地，创建一个名为“test_meta”的数据集，其具有与测试数据集相同的行ID、空列M1和M2 ? ?...或者，我们可以在测试数据集适合每个交叉测试之后立即使用每个基本模型进行预测。 在我们的例子中，这将产生五个K-最近邻模型和五个SVM模型的测试集预测。...这是泄漏，在理论上S可以从元特征推导出关于目标值的信息，其方式将使其过拟合训练数据，而不能很好地推广到袋外样本。 然而，你必须努力工作来想出一个这种泄漏足够大、导致堆叠模型过度拟合的例子。
基于串联质谱数据的新肽测序是猎枪蛋白质组学的关键技术，可以用于识别没有任何数据库的肽和组装未知蛋白质。然而，由于串联质谱的离子覆盖率低，如果某些连续的氨基酸的支持性片段离子全部丢失，则无法确定其顺序。...只有大约40%的从头测序结果与数据库搜索结果一致，其中对模拟数据集的分析表明，从头测序的低精度测序的低精度主要是由大量的噪声峰和串联质谱中片段离子覆盖率低，尤其是后者。...本文开发了一种新的从头测序算法--pNovo 3。...在七个不同物种的测试数据集上，pNovo 3在全长肽水平上提高了29.4-96.1%，在氨基酸水平上提高了2.0-20.1%。...但到目前为止，从头测序的低精度问题还没有得到很好地解决。在所有的数据集上，pNovo 3的召回率和准确率与pNovo、PEAKS、Novor和DeepNovo相比是最高的。
在本教程中，我们提供并描述了代码，以实现婴儿脑电图数据的MVPA分析。来自测试数据集的结果表明，在婴儿和成人，这种方法具有较高的准确性。...SVM分类方法产生的超平面可以在高维空间中最大限度地分离类别，考虑到用于分类的特征数量较多，而可用的训练试验(观察)数量较少，该方法尤其有效(Bhavsar和Panchal, 2012)。...SVM分类器选择最大类别之间距离的样本，或支持向量来定义类别之间的边界。支持向量的计算使支持向量与划分类别的超平面之间的距离最大化。然后，在训练步骤中定义的决策边界用于对测试数据进行分类。...防止这种潜在偏差的一种方法是评估分类器对实验数据的性能，将其与分类精度的经验“零”分布进行比较，这是通过试验标签而得到的，同时保存每个刺激的不平衡试验数。...事实上,与当前样本数据集,我们确实发现所有成对分类的总体经验机会水平略,但明显高于理论水平的机会50%。
除了应用（Applications）之外每个部分又可以分成实践和理论两个方面。 优化（Optimization）：深度学习的问题最后似乎总能变成优化问题，这个时候数值优化的方法就变得尤其重要。...泛化（Generalization）：一个模型的泛化能力是指它在训练数据集上的误差是否能够接近所有可能测试数据误差的均值。泛化误差大致可以理解成测试数据集误差和训练数据集误差之差。...是否还有其它实践中会比较有效的泛化误差控制方法一直是研究者们的好奇点，比如是否可以通过博弈法避免过拟合，以及是否可以利用无标记（Unlabeled）样本来辅助泛化误差的控制。...绝大多数的深度学习研究者都集中在这方面，而这些也恰恰能够带来最大的学术影响力。 然而，有关表达（Representation）的理论，除了从认知心理学和神经科学借用的一些启发之外，几乎是空白。...应用（Applications）：深度学习的发展伴随着它对其它领域的革命过程。在过去的数年中，深度学习的应用能力几乎是一种“敢想就能成”的状态。
作者开发了一种名为DeepH-hybrid的深度等变神经网络方法，用于学习杂化泛函哈密顿量与材料结构的关系。该方法避免了耗时的自洽场迭代，使得大规模材料的杂化泛函精度研究成为可能。...预计HSE计算可以在电子带隙方面提供更高的精度，因此，这些计算能够为预测光学性质以及其他准粒子计算提供更坚实的基础。...DeepH-hybrid预测的代表性测试数据的能带结构汇总在补充图2中，与DFT-hybrid的能带结构匹配良好。...对于双层MoS2，预测的杂化泛函哈密顿量的MAE在训练集、验证集和测试集中分别为0.266、0.266和0.265 meV，代表性测试数据的能带结构汇总在补充图3中。...DeepH-hybrid的高效性使其能够应用于莫尔扭曲MoS2超晶胞结构。图4g展示了一系列(n, n-1)扭曲双层MoS2的带隙。在所测试的扭曲角度中，带隙变化最大达到70 meV。
想要在应用程序中成功地融入机器学习的开发者，需要注意以下的一些关键要点： 1. 算法使用的数据越多，它的精度会更加准确，所以如果可能要尽量避免抽样。机器学习理论在预测误差上有着非常直观的描述。...简而言之，在机器学习模型和最优预测（在理论上达到最佳可能的误差）之间的预测误差的差距可以被分解为三个部分： 由于没有找到正确函数形式的模型的误差 由于没有找到最佳参数的模型的误差 由于没用使用足够数据的模型的误差...一个特有的项目需要在给定的数据集上为每一个参数找到其最优值并且达到最精准的精度，这确实不是一件容易的事。...机器学习的一个基本任务就是找到能够被机器学习算法充分利用的丰富特征空间来替代原始数据。例如，特征转换是一种流行的方法，可以通过在原始数据的基础上使用数学上的转换提取新的特征来实现。...像Skytree的AutoModel（自动化模型）能够帮助开发者自动地确定最佳的参数并且使得算法得到最大的模型精度。
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