分类目录归档：机器学习
Momentum（动量）是机器学习和深度学习中广泛使用的一种优化技术，用于改进梯度下降算法的性能。它通过引入“速度”项来平滑优化过程，解决梯度下降中常见的收敛慢、振荡和陷入局部最优等问题。以下是关于Momentum的详细介绍，包括其原理、优势和应用场景。
Momentum 是梯度下降算法的一种扩展，通过累积历史梯度（速度）来更新模型参数。这种方法可以帮助算法在优化过程中保持方向性和速度，特别是在梯度噪声较大或振荡明显的区域。
前向算法（Forward Algorithm）是用于隐马尔可夫模型（HMM）的一种动态规划算法，主要用于计算观测序列的概率。以下是其关键点：
前向算法通过计算前向概率 (\alpha_t(i))，即在时间 (t) 处于状态 (i) 并观测到序列 (o_1, o_2, \dots, o_t) 的概率。
初始化： [ \alpha_1(i) = \pi_i b_i(o_1) ] 其中，(\pi_i) 是初始状态概率，(b_i(o_1)) 是状态 (i) 生成观测 (o_1) 的概率。
递推： [ \alpha_{t+1}(j...
在机器学习（ML）中，偏置（Bias） 是一个核心概念，通常指模型预测值与真实值之间的系统性误差。它是模型误差的重要组成部分，与方差（Variance）共同决定了模型的性能。理解偏置对于构建高效、准确的机器学习模型至关重要。
偏置反映了模型对数据的简化假设与真实关系之间的差距。高偏置意味着模型过于简单，无法捕捉数据的复杂模式，导致欠拟合（Underfitting）。
在机器学习的广阔天地中，特征工程宛如一位幕后英雄，默默发挥着至关重要的作用。正如那句经典名言所说：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。它是将原始数据雕琢成模型能够高效学习与理解的关键工序，下面就让我们深入探究特征工程的各个环节。
数据预处理是特征工程的根基，其重要性不言而喻。它就像建造高楼前的土地平整工作，确保后续步骤能在坚实的基础上展开。
在实际数据集中，缺失值常常出现。常见的处理方法各有千秋。删除缺失值操作简单，但可能会损失大量数据信息，适用于缺失数据量极少且对整体数据分...
特征工程是机器学习中的一个关键步骤，涉及将原始数据转换为更适合模型学习的表示形式。特征工程的目标是提高模型的性能，减少模型的复杂性，并提高模型的可解释性。特征工程包括以下几个主要步骤：
神经网络（Neural Network）是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，广泛应用于机器学习和人工智能领域。它由大量相互连接的节点（称为“神经元”）组成，能够通过学习数据中的模式来完成分类、回归、预测等任务。
接收外部输入数据，每个节点代表一个特征。
隐藏层（Hidden Layer）：
每层包含多个神经元，负责提取和转换输入数据的特征。
输出层（Output Layer）：
输出最终的预测结果，节点数取决于任务类型（如分类任务中的类别数）。
权重（Weights）...
近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）是一种流行的强化学习算法，它在实现简单性、样本效率和性能之间取得了良好的平衡。PPO 是一种在线策略（on-policy）算法，意味着它通过当前策略与环境的交互来学习。PPO 是对信任域策略优化（Trust Region Policy Optimization, TRPO）的改进，广泛应用于研究和实际场景中。
以下是 PPO 的核心思想及其关键组成部分：
监督学习是一种机器学习方法，通过使用带标签的数据来训练模型，使其能够学习输入与标签之间的关系，并对新的数据进行预测。以下是对其详细的理解和总结：
基本概念：
训练数据：包含输入特征和对应的正确输出（标签）。
标签来源：通常由人工标注，例如在图像分类任务中，每张图片需标注类别（猫、狗、鸟等）。
模型训练过程：
通过调整模型参数，使预测结果接近实际标签。
使用损失函数衡量预测值与真实值的差距，并用优化算法（如梯度下降）调整参数，以最小化损失。
常见算法：
线性回归：适用于回归问题，预测连续值。
逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于二分类问题的统计方法，其目标是预测给定输入属于某一类别的概率。逻辑回归的损失函数（也称为成本函数）被称为对数损失（Log Loss）或交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。它通过惩罚错误的预测来衡量分类模型的性能。
逻辑回归的假设函数使用 Sigmoid 函数 表示：
[ h_\theta(x) = \frac{1}{1 + e^{-\theta^T x}} ]
其中： - ( h_\theta(x) ) 是模型预测的 ( y = 1 ) 的概率。 - ( \theta ) 是模型参数（权重）...
监督学习（Supervised Learning）是机器学习中最常见的一种学习方式。它的核心思想是通过已知的输入和输出数据（即“标签”）来训练模型，使得模型能够从输入数据中预测出正确的输出。监督学习的目标是找到一个函数，能够将输入映射到输出。
监督学习的基本流程包括以下几个步骤：