月度归档: 2019 年 9 月

3 篇文章

AutoDL论文解读(一):基于强化学习的开创性工作
自动化机器学习(AutoML)最近变得越来越火,是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索(NAS)是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰富的经验和专业知识,神经网络有众多的超参数,导致其搜索空间巨大。NAS即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构,实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习…
机器学习的数学基础:概率论
概率论公理 样本空间和事件 对于一个试验,所有可能的结果构成的集合,称为该试验的样本空间,并即为$S$。 并:对于一个样本空间$S$的任意两个事件$E$和$F$,事件$E\bigcup F$称为$E$和$F$的并。 交:$EF$ 或 $E\bigcap F$,即事件$E$和$F$同时发生 若$EF=\emptyset$,称事件 $E$ 和 $F$ …
机器学习——模型评估与选择
偏差与方差 设测试样本为 $\boldsymbol x$,$y_D$为$\bf x$在数据集中的标签,$y$为$\boldsymbol x$的真实标签,$f$为训练集$D$上学习得到的模型,$f({\boldsymbol x};D)$为$f$在$\boldsymbol x$上的预测输出。 期望预测 $$\overline{f}({\boldsymb…