心得体会 1.计算每一个特征值在不同结果占比，例特征值c在结果A的所有特征的“占比”rA ，在结果B的所有特征“占比”rB，rB>rA使说明B结果可能性大 2.得到一条数据，将该数据转换成特征向量，计算所有特征值生成的不同结果的概率，选择其中概率最大的结果，例PA>PB，则该数据结果为PA 3.通过 ...
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2020-07-09 12:39:33
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声学模型是指给定声学符号(音素)的情况下对音频特征建立的模型。 数学表达 用 \(X\) 表示音频特征向量 (观察向量)，用 \(S\) 表示音素 (隐藏/内部状态)，声学模型表示为 \(P(X|S)\)。 但我们的机器是个牙牙学语的孩子，并不知道哪个音素具体的发出的声音是怎么样的。我们只能通过大量 ...
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2020-06-28 22:54:16
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bert-as-service: Mapping a variable-length sentence to a fixed-length vector using BERT model 默认情况下bert-as-service只提供固定长度的特征向量，如果想要直接获取分类预测结果呢？ bert提供 ...
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2020-05-31 01:10:40
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[TOC] 1 感知机 感知机是一种二分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为$\pm1$。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。 定义 ：假设输入空间是$X \subseteq R^n$输出空间是$Y \subseteq \{+1, 1\}$。输入$x \in X$表示实例的特征向量，对应于输入 ...
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2020-05-24 13:29:10
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命题 设 $f(x)$ 是多项式。若 $f(A)=O$，则 $A$ 的特征值均是 $f(x)=0$ 的根。 证明 对 $A$ 的特征值 $\lambda_0$ 和特征向量 $\eta, \eta\ne \theta$，有 $$ A\eta = \lambda_0\eta $$ $$ A^2\eta ...
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2020-05-19 18:47:29
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1 简介 k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点;输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对一特征向 ...
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2020-04-27 11:22:04
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学习资料：《统计学习方法 第二版》、《机器学习实战》、吴恩达机器学习课程 一. 感知机Proceptron 1. 感知机是根据输入实例的特征向量$x$对其进行二类分类的线性分类模型：$f(x)=\operatorname{sign}(w \cdot x+b)$，感知机模型对应于输入空间（特征空间）中 ...
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2020-04-10 19:43:53
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''' KNN 近邻算法，有监督学习算法 用于分类和回归 思路: 1.在样本空间中查找 k 个最相似或者距离最近的样本 2.根据这 k 个最相似的样本对未知样本进行分类 步骤： 1.对数据进行预处理 提取特征向量，对原来的数据重新表达 2.确定距离计算公式 计算已知样本空间中所有样本与未知样本的距离 ...
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2020-04-10 11:57:22
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实质理解： 训练过程： CNN在做卷积的时候，每一层的输出（可理解为形成的高维特征向量）是通过卷积的前向传播算法和反向传播算法（也就是梯度下降算法），结合真实的标签（前向传播结果与真实标签做误差）， 将前向传播的结果无限逼近具有真实标签，在此过程中不断的更新权重，形成具有真实标签类别信息的权重矩阵。 ...
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2020-03-23 20:35:15
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