从业务视角解析人工智能机器学习领域经典算法和使用场景

机器学习对数据分析的作用包括数据预处理、模式识别、分类聚类、异常检测等等,它能够从数据中学习出模式和规律,并用于对数据进行预测和分类,决策主体从人变成更加理性的机器。数据预处理是在收集到原始数据之后的第一个关键步骤,是在数据建模前必须要完成的一件事。数据预处理需要对数据做各种各样的变换和操作,包括:...

《文本革命》第二章第3节第3篇:演绎复苏:王者归来后的“复仇”

如果网络成功地识别出了输入序列中的模式,那么它就可以被用于识别其他类似的序列。1983年,辛顿等人发明了玻尔兹曼机,也称为随机霍普菲尔德网络,它的本质是一种无监督模型,用于对输入数据进行重构,从而提取数据特征来做预测分析。1985年,朱迪亚·珀尔提出贝叶斯网络,他以倡导人工智能的概率方法和发展贝叶斯网络而闻名。

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

当前动态系统呈现大型化、复杂化的趋势,基于贝叶斯滤波的动态系统状态估计遇到一系列新的挑战.随着深度学习在特征提取与模式识别等方面的优势与潜力不断显现,深度学习与传统贝叶斯滤波相结合的研究也随之兴起.为此,梳理了不同领域融合深度学习的贝叶斯滤波方法的应用案例,从中剖析不同类型动态系统下贝叶斯滤波存在的...

人工智能和大数据到底有什么关系?是如何联系在一起的?

贝叶斯定理是指根据已知条件推断事件发生的概率。甚至任何事件的未来也可以在之前事件的基础上预测。对于大数据分析,这个定理是最有用的,它可以使用过去或历史数据模式计算客户对产品感兴趣的可能性。3.模式识别模式识别是一种机器学习技术,用于识别一定数量数据中的模式。在训练数据的帮助下,这些模式可以被识别出来,...

贝叶斯机器学习到底是什么?看完这篇你就懂啦

而如果你不想只局限于线性模型的话,CamDavidson-Pylon的《ProbabilisticProgramming&BayesianMethodsforHackers》覆盖了贝叶斯的部分。AlexEtz的《understandingBayes》也可以读读。对于数学爱好者,KevinMurphy的《MachineLearning:aProbabilisticPerspective》是一本不可多得的读物,如果对模式识别是真爱...

清华大学朱军博士:可扩展的贝叶斯方法与深度生成模型

除了使用有向的贝叶斯网络来刻画,生成模型还可以用无向图的随机场来定义,典型的例子是受限玻尔兹曼机(RBM)(www.e993.com)2024年11月8日。这两类模型都定义了X和Z的联合分布。在给定数据X的具体值时,我们希望推断出隐含变量Z的信息,即:后验分布。这可以通过贝叶斯公式实现。下面是一些典型的例子,在机器学习或模式识别的课上可能都讲过。最...

哀悼!中国模式识别宗师边肇祺教授近日因病逝世

《模式识别》一书简介边肇祺长期工作在教学、科研第一线,深耕于模式识别的教学和研究工作,是我国模式识别学科的主要奠基人之一。他于1988年牵头编著的《模式识别》教材本是清华大学自动化系教材,但后来被全国各地高校广泛使用。本书主要讨论统计模式识别理论和方法,第一版包括贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、...

MATLAB改进模糊C均值聚类FCM在电子商务信用评价应用:分析淘宝网...

聚类算法是一种常用的数据分析和模式识别方法,用于将数据集划分为若干个相似的子集,每个子集称为一个簇。模糊聚类算法是一种基于模糊理论的聚类方法,具有较好的鲁棒性和灵活性,因此在许多领域得到了广泛的应用。传统的模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法是最早和最常用的模糊聚类算法之一。该算法通过最小化目标函数...

科研| 华东师范(IF:11):长期人为污染的证据:超深海沟作为抗生素...

(1)基于贝叶斯模型的ARG源预测具有较高的数据依赖性和模型依赖性,但目前还没有报道或证据表明其对超深海环境的确切贡献,这可能是全球性的或非常复杂的。因此,本研究基于贝叶斯模型和大数据的预测提供了重要的参考,但不同ARGs的传播行为值得进一步研究。(2)识别的生物标志物是基于超深海环境的ARG积累模式确定的,这些...

利用人类和机器智能创建ML模型,人机回圈在这些领域大展手脚

这一思路来自于通过观察人类行走模式来将其扩展到可穿戴设备中,例如,人类在行走过程中是如何最小化步行代谢成本的。本文提出了一种实验方法来快速识别二维空间中的最佳控制参数以最小化步行的代谢成本(图1)。这是通过使用贝叶斯优化来实现的,贝叶斯优化是一种有效的全局优化策略,非常适合于寻找目标函数的最小值。