数字生命怕降维打击吗?
所谓降维打击，是指将高维的信息或数据压缩到低维空间中，可能会引起信息或数据的丢失和误差，从而影响处理结果和效果。数字生命是基于计算机技术和人工智能等相关技术的产物，它是在数字空间中运作和存在的，本身并不受物理空间限制。与降维打击有关的是数据和信息的处理，数字生命并非仅仅依赖于数据和信息...
如何使用网络分析仪
矢量网络分析 (VNA) 是最重要的射频和微波测量方法之一。 创远信科提供广泛的多功能、高性能网络分析仪（最高40GHz）和标准多端口解决方案。创远信科的矢量网络分析仪非常适用于分析无源及有源器件，比如滤波器、放大器、混频器及多端口模块。 ...
算法太多挑花眼?
有些模型对异常值的敏感性比其它模型要低。通常而言,树模型对于异常值的存在不太敏感。然而回归模型、或者任何试图使用方程的模型都会受到异常值的严重影响。异常值可能是糟糕的数据收集造成的,也可能是合理的极值。3. 数据需要被聚合吗?数据增强1. 特征工程是从原始数据中产生能够被用于建模的数据的过程,可以起到以...
机器学习中有哪些重要的优化算法?
当然,减少算法计算量也是有代价的,那就是:算法结果会强依赖于随机取到的数据情况,这可能会导致算法的最终结果不太令人满意。 MBGD 以上两种做法其实是两个极端,一个是每次用到了所有数据,另一个是每次只用一个数据。 我们自然就会想到两者取其中的方法:每次选择一小部分数据进行迭代。这样既避免了数据集过大导致每...
10X单细胞(10X空间转录组)降维分析之UMAP
为什么UMAP使用这种对称而不是tSNE使用的对称还不清楚。我将在下一篇文章(从头开始编写UMAP)中展示我对不同的对称化规则的实验,这并没有使我相信这是如此重要的一步,因为它对最终的低维嵌入式产生了很小的影响。 UMAP使用曲线族1 / (1+a*y^(2b))在低维中建模距离概率,不是完全的学生t分布,但非常非常相似,...
人工智能辅助科研要注意哪些问题
以搜索引擎为例，用户对结果返回的时长是有忍耐的限度的。如果用户等待的时间超过10秒，50%的用户会流失，如果等待时间超过1分钟，90%以上的用户会流失。在开发智能应用系统时，不能为了达到更好的算法精度而忽略系统运算和等待的时间，否则会导致整个产品的失败。注意点3：数据的规模非常重要 当我们考虑...
常用的人脸识别算法有哪些
(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法 近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常...
有哪些人工智能安全风险?
算法的偏差和人工智能的不可解释性也是主要问题。在美国，人工智能算法被用来预测罪犯，一些列表显示许多无辜的人受到了伤害，其中大部分是黑人，甚至系统的开发者也没有合理的解释这个决定。拮抗样本的存在也会导致算法的误判。通过给下面的图片添加一点噪声，人工智能将很有信心地确认熊猫是长臂猿。4、人工...
无监督学习算法有哪些
二、降维算法 降维是无监督学习的另一种常见方法。它的目标是通过某种数学变换，将高维数据转换为低维数据，同时保留数据中的重要信息。常见的降维算法包括主成分分析、t-分布邻域嵌入算法等。这些算法可以有效地处理高维数据的可视化、噪声消除等问题。三、关联规则 关联规则是无监督学习中用于发现数据之间...
7大特征交互模型,最好的深度学习推荐算法总结
深度学习以其强大的表征学习和函数拟合能力，革新了协同过滤、特征交互、图表示学习、序列推荐、知识融合及深度强化学习等推荐算法领域。本文聚焦于特征交互模型，介绍推荐系统中的关键方向。基于隐向量的协同过滤方法，通过将用户与物品映射至低维空间，提供简单而高效的召回模型或粗排模型。然而，为了更精准...
【建议收藏】好用的降维算法——t-SNE,带python实例讲解
步骤1: 计算高维空间中点之间的相似性。通过在每个点周围构建高斯分布，测量高斯分布下所有点的密度，从而计算出高维空间中数据点之间的相似性。步骤2: 类似地，计算低维空间中数据点之间的相似性。使用具有特定自由度的学生t分布代替高斯分布，以更好地模拟相距较远的距离。步骤3: 最后一步是确保低维...
