机器学习中的采样(sampling)方法是要解决什么类型的问题？
在机器学习的广大领域中，采样(sampling)技术究竟扮演着怎样的角色？它是一种至关重要的策略，尤其在面对那些理论计算复杂度极高，如贝叶斯分析中的后验分布问题时。当后验分布的形态极其复杂，常规的高维积分方法无法准确地计算期望等关键的统计特性时，采样技术就犹如一剂良药，通过马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)等方法，我们得以通过生成的样本，巧妙地估算出整体的特性，这就是采样方法解决的难题所在。
想象一下，后验分布就像一座深不可测的迷宫，我们无法直接测量其内部的结构。然而，采样就像是在迷宫中投放的信标，通过观察信标的分布，我们就能推测出整个迷宫的轮廓。MCMC方法就像一个聪明的探险家，通过一系列精心设计的步骤，不断在空间中游走，每一次的停驻都是一次重要的数据点，这些数据点汇集起来，为我们揭示了后验分布的概貌。
通过采样，我们不仅能够处理复杂的后验分布，还能够处理大规模数据集中的稀疏信息，使得模型训练更加高效。它在各种机器学习任务中发挥着关键作用，如参数估计、模型验证、以及生成式模型的训练等，为深度学习的前沿探索提供了有力的工具。
总结来说，机器学习中的采样方法，是解决那些理论计算上难以处理的复杂概率分布问题的有效途径，它通过生成样本，将抽象的数学难题转化为直观的统计观察，进而推动了机器学习理论与实践的深度融合。
已知2021m=2022n,则m:n的值为什么?
(A,B,C,D,E,F)=A'B'D'+A'B'CE'+B'D'EF'+CDE'F'+CEF (5) 将逻辑转换器操作面板上的A,B,C,D视为Y5中的M,N,P,Q,得到Y5真值表和逻辑图见表A2.34(5)和图A2.34(5)。化简结果为 Y5 (M,N,P,Q)=MN'P (6) 将逻辑转换器操作面板上的A,B,C,D视为Y6中的P,Q,R,S,得到Y6真...
常见硬件术语大全(七)
一般的数字音源都会有DIGITAL OUTPUT(数字输出)的端子,便于使用者外接品质较好的DAC(数模转换器)来提升音质或者和其它音响设备接驳。它可以避免模拟连接所带来的额外信号,减少噪音,并且可以减少模数数模转换和电压不稳引起的信号损失。由于它能以20bit采样音频,所以能在一个高精度的数字模数下,维持和处理音频信号。S\/...
说起采样率时经常说kS\/s,还有一个单位是HZ,请问kS\/s这个单位的具体含义...
KS\/s 其中K为1000，类似的K欧，Kg等 S（大写），为采样点Sample \/就是除号了 s(小写)组合起来就是：每秒多少K个采样点 Hz是频率，是秒分子一即1\/s 你看KS\/s,和1\/s什么关系
匹配滤波器的最佳采样时刻到底是t0》=T呢,还是t0=T呢
等于t0，画个图，你一看就知道在t0处最大，所以要抽样一定要在最大处即t0处抽样了！
示波器如何选型?
四、A\/D转换器的采样速率(或采样速度) 单位为每秒采样次数( S\/s ),指数字示波器对信号采样的频率。示波器的采样速率越快,所显示的波形的分辨率和清晰度就高,重要信息和事件丢失的概率就越小。 如果需要观测较长时间范围内的慢变信号或低频信号,最小采样速率就发挥了作用,为了在显示的波形记录中保持固定的波形数...
Apex个人采样器S.认证
表明该采样器已达到ANSI\/UL DEMKO标准，且专门针对ATEX 0439469X进行了认证。这证明了Apex和Apex Pro个人采样器在满足国际安全标准的同时，也具备了卓越的性能和可靠性。总之，Apex和Apex Pro的个人采样器因其卓越的安全性能和严格的认证，为用户提供了一种在危险环境中安全可靠的解决方案。
什么样的示波器是适合你的
四、A\/D转换器的采样速率(或采样速度)单位为每秒采样次数( S\/s ),指数字示波器对信号采样的频率。示波器的采样速率越快,所显示的波形的分辨率和清晰度就高,重要信息和事件丢失的概率就越小。如果需要观测较长时间范围内的慢变信号或低频信号,最小采样速率就发挥了作用,为了在显示的波形记录中保持固定的波形数,...
Variational Autoencoders (VAE)
理论上，自动编码器足够强大的情况下，可以实现从高维到低维乃至高维的任意转换，同时几乎无信息损失。自动编码器在内容生成中的局限性在于，它们不能直接生成新内容。然而，如果潜在空间足够结构化，随机采样潜在空间中的点并解码可以生成新的内容，类似生成对抗网络（GAN）中的生成器。但潜在空间的结构化是...
VAE模型(Variational Autoencoders)
VAE模型，全称为变分自编码器，是一种创新的机器学习工具，它超越了传统自编码器的简单特征重构，通过生成分布而非单一特征，增强了模型的泛化能力和数据生成的多样性。在理解VAE时，它的工作原理是通过编码器生成一个分布，这个分布包括特征的均值（m）和方差（），然后通过采样操作生成特征。重构的目标不仅...
随机森林算法梳理
每个基学习器都会对训练集进行 有放回抽样得到子训练集 ,比较著名的采样法为 0.632 自助法。每个基学习器 基于不同子训练集进行训练,并综合所有基学习器的预测值得到最终的预测结果 。 Bagging 常用的综合方法是投票法,票数最多的类别为预测类别 。 Boosting 训练过程为阶梯状, 基模型的训练是有顺序的,每个基...
生发复方： 不是需要独立同分布,而是因为如果不是独立同分布,概率模型就太复杂了,复杂到完全没法计算,所以只能姑且用独立同分布建模了.
西昌市17767973304： 为什么机器学习中需要采样算法 - ？
生发复方： 学习机器学习十大算法,相当于电脑的中级水平.算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输
西昌市17767973304： 基于统计和机器学习的算法有哪些 - ？
生发复方： 很多,主要说下监督学习这块的算法哈.欢迎讨论. 1. svm,支撑向量机,通过找到样本空间中的一个超平面,实现样本的分类,也可以作回归,主要用在文本分类,图像识别等领域,详见:; 2. lr,逻辑回归,本质也是线性回归,通过拟合拟...
西昌市17767973304： 求会matlab和机器学习的大牛,教我怎么实现一个随机森林 - ？
生发复方： 随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的.在得到森林之后,当有一个新的输 入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本 为那一类.在建立每一棵决策树的过程中,有两点需要注意 - 采样与完全分裂.首先是两个随机采样的过程,random forest对输入的数据要进行行、列的采样.对于行采样,采用有放回的方式,也就是在采样得到的样本集合中,可能有重复的样本.假设输入样本为N个,那 么采样的样本也为N个.
西昌市17767973304： 如何提高机器学习算法的召回率 - ？
生发复方： 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数...
西昌市17767973304： 机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些 - ？
生发复方： 尝试回答一下 首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法.xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear).而GBDT则特指梯度提升决策树算法. xgboost相对于普通gbm的实现,...
西昌市17767973304： sparse encoding是无监督学习吗 - ？
生发复方： 机器学习任务根据训练样本是否有label,可以分为监督学习和无监督学习 监督学习的训练样本有label,主要是学习得到一个特征空间到label的映射,如分类、回归等 无监督学习的训练样本没有label,主要是发现样本的内部结构,如聚类、降维、可视化等
西昌市17767973304： 在机器学习概念中,有监督学习无监管学习和强化学习三大类... - 上学吧？
生发复方： 首先,数据集不平衡会造成怎样的问题呢.一般的学习器都有下面的两个假设:一个是使得学习器的准确率最高,另外一个是学习器应该用在与训练集有相同分布的测试集上.如果数据不平衡,那么学习器使得它的准确率最高肯定是更偏向于预测结果为比例更大的类别.比如说阳性的比例为1%,阴性的比例为99%,很明显的是即使不学习,直接预测所有结果为阴性,这样做的准确率也能够达到99%,而如果建立学习器也很有可能没有办法达到99%.这就是数据比例不平衡所造成的问题.这样建立的模型即使准确率再高,在实际应用的时候效果肯定不好,而且也不是我们想要的模型.
