8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征
对于具有多个特征的模型(x_1,x_2,…,x_n),还可以创建交互项:_x__1×_x__2(一阶交互项)_x__1??×_x__2(二阶交互项)_x__1×_x__2??(二阶交互项)更高阶交互项多项式特征的主要目标是使线性模型能够学习数据中的非线性关系,而无需改变底层算法。多项式特...
弦动的奥秘——音乐深处的灵魂|牛顿|基频|音程|音高|平均律_网易...
实际上,假定一根单位长度的弦,其基频谐波就是u=sin(x)cos(ct),二次谐波就是u=sin(2x)cos(2ct),即一个八度音程,三次谐波就为u=sin(3x)cos(3ct),即是一个纯5度,如图4所示[9]。一串音符,便是一个函数。一根弦的振动同时包含几个谐波的振动,这是波叠加原理的体现,丹尼尔·伯努利给出了其证明。值得指出...
发散级数怎样求和?|黎曼|定理|数列|傅里叶|幂级数_网易订阅
“函数项级数在点集A上一致收敛到和函数f(x)”这个性质大大强于它在A上逐点收敛到f(x),后者的定义是:在A中一点x收敛到数f(x),是指对于任意的正数ε,存在自然数N=N(x,ε),使得当n>N时,。由此可见,逐点收敛定义中的自然数N不仅依赖于ε,也依赖于x。至于一致收敛,在它的定义中,自然数N取值不...
TPAMI 2023 | Temporal Perceiver:通用时序边界检测方法
图2.TemporalPerceiver模型结构图。图2展示了TP的模型结构。我们采用backbone网络从原始视频中抽取逐帧的RGB特征和连贯性打分(coherencescores),N为视频帧数量、C为通道数量。连贯性打分是一个度量当前时序位置是否为边界的分数,我们基于每帧的连贯性打分对当前视频帧特征进行分数从大到小的重排序。...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
@AntZ:XGBoost使用了一阶和二阶偏导,二阶导数有利于梯度下降的更快更准.使用泰勒展开取得二阶倒数形式,可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析.本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了.这种去耦合增加了XGBoost的适用性。
收藏| 总结经典的机器学习面试题|贝叶斯|范数|权值|算法_网易订阅
@AntZ:XGBoost使用了一阶和二阶偏导,二阶导数有利于梯度下降的更快更准.使用泰勒展开取得二阶倒数形式,可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析.本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了.这种去耦合增加了XGBoost的适用性(www.e993.com)2024年10月19日。
PRL论文导读:2018年121卷24期
这个问题的答案描述了所使用的自检测标准的鲁棒性,这一点在实际意义上是非常重要的。最近,Kaniewski得出了二体和三体系统的自测试的两个解析的边界。在本文中,Zhang等人用高质量的双量子比特和三量子比特纠缠源对这两个界限进行了实验研究。他们的结果表明,这两个界限对于他们准备的各种纠缠态都是有效的。因此,他们...
收藏| 190 道机器学习面试题
@AntZ:XGBoost使用了一阶和二阶偏导,二阶导数有利于梯度下降的更快更准。使用泰勒展开取得二阶倒数形式,可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析.本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了。这种去耦合增加了XGBoost的适用性。
ICLR 2019论文解读:量化神经网络
总结来说,协方差是内积,标准差是范数,相关性是夹角的余弦。了解了这一点,我们再回到论文。内积可以用一种闭式(closedform)表示:不难看出这个内积是非负的,因为θ(w,w*)的范围是[0,π],所以sin(θ(w,w*))总是非负的。范数||w||也是非负的,(v^Tv*)^2也是。前面提到,...
论文推荐| 晏磊:极坐标数字摄影测量理论与空间信息坐标体系初探
2极坐标理论方法本节从数学上证明极坐标系统避免解算的非收敛性,并通过理论证明极坐标矢量系统解算能使复杂姿态和大角度场景下影像解算收敛,并达到精度-效率-抗干扰性统一。2.1矢量坐标体系对非收敛性破解由于二维场景中的成像原理与三维场景中类似且更易于理解分析,因此,讨论二维场景情况。为与直角坐标数据直接...