灰狼优化或 GWO 是一种受自然启发的算法，由 Mirjalili 等人在 2014 年开发。它的狩猎技巧和社会结构基于灰狼的狩猎技巧和社会结构。该算法基于 delta、gamma、beta 和 alpha 狼的概念，分别代表每次迭代中最佳的解决方案候选。GWO 的基本概念 GWO 算法中使用了以下关键思想 - 灰狼 - 在该方法中，灰狼代表优化问题的可能答案。群体等级 - 狼群的社会秩序，包括 alpha、beta、gamma，... 阅读更多

Node2Vec 是一种机器学习方法，它试图学习如何以连续的方式描述网络或图中的节点。它特别擅长捕捉网络的结构信息，这使得它能够用于节点分类、链接预测和网络结构分析等任务。在本文中，我们将探讨 Node2Vec 算法的基础知识，包括它的工作原理和应用场景。图表示学习图被广泛应用于各个领域，例如社交网络、生物网络，... 阅读更多

什么是 LDA？LDA 由 David Blei、Andrew Ng 和 Michael I. Jordan 于 2003 年开发，是一种生成概率模型。它假设每篇文档都涵盖多个主题，每个主题都需要一定数量的词语。使用 LDA，你可以了解文档中主题和主题内词语的分布情况。通过查看文档的主题分布，你可以了解每个主题在文档内容中的占比。主题的词语分布揭示了相关文本中某些词语出现的频率。LDA 假设 ... 阅读更多

引言机器学习算法的成功取决于它们用于提取知识的数据质量。如果数据不足或包含无关信息，机器学习算法可能会产生不准确或难以理解的结果。特征子集选择算法旨在通过在学习之前去除无关和冗余信息来减少学习时间。它降低了数据维度，提高了算法效率，并增强了性能和可解释性。在一种新的特征选择算法中，使用基于相关性的启发式方法评估特征子集。使用三种常见的机器学习算法来评估该算法的有效性，实验 ... 阅读更多

Omniglot 是一个数据集，包含来自全球各种书写系统的笔迹字符。它由 Lake 等人于 2015 年引入，已成为评估少样本学习模型的常用基准数据集。本文将讨论 Omniglot 分类任务及其在机器学习中的重要性。Omniglot 数据集概述Omniglot 数据集包含来自 50 种书写系统的 1,623 个不同的字符。每个字符由 20 个不同的人书写，产生了 32,460 张图像。数据集分为两部分。第一个数据集包含 30 个字母的背景集。相比之下，第二个数据集 ... 阅读更多

因式分解密集合成器 (FDS) 可能是机器学习的一种方式，特别是在理解自然语言处理 (NLP) 方面。这些模型通过利用因式分解方法和丰富的合成能力来生成有意义且易于理解的文本。从本质上讲，因式分解是将矩阵或张量分解成更小、更容易理解的部分。人们通常使用奇异值分解 (SVD) 和非负矩阵分解 (NMF) 等方法来发现数据中的隐藏因子。在 NLP 中，因式分解用于发现文本中隐藏的模式和结构。另一方面，稠密合成是优秀的 ... 阅读更多

一致性聚类简介聚类是机器学习中最重要的一部分之一。它的目标是将相似的数据库点分组在一起。传统的聚类方法，如 K 均值、层次聚类和 DBSCAN，通常用于在数据集中发现模式。但是，这些方法通常对初始化、参数选择和噪声敏感，这可能导致不稳定或不可靠的结果。一致性聚类通过利用集成分析来解决这些问题。它利用多个聚类的结果来获得一个稳健和稳定的聚类 ... 阅读更多

皮尔逊积矩相关性是一种统计方法，用于确定两个连续变量之间线性关系的强度和方向。它广泛应用于机器学习中，以确定特征与目标变量之间的关系。在机器学习算法中，皮尔逊相关性通常用于选择要使用的特征。皮尔逊相关性存在一些问题。它只能测量线性关系。它假设数据服从正态分布，并且变量之间的关系是线性的。皮尔逊相关性在机器学习中的应用在机器学习中，皮尔逊相关性最常见的用途之一是 ... 阅读更多

机器学习系统通常必须处理大量数据，这些数据必须快速处理。特征向量计算和低秩近似是分析和处理高维数据的重要方法。在本文中，我们将探讨特征向量计算和低秩近似，包括它们的工作原理以及如何在机器学习中使用它们。特征向量计算特征向量和特征值的介绍特征向量是当与给定矩阵相乘时会产生自身标量倍数的唯一向量。特征值是与其关联的特征向量的比例因子。为了理解线性变换的工作原理，... 阅读更多

没有免费午餐定理是优化、机器学习和决策理论中使用的一个数学概念。它表明，没有一种方法可以以相同的方式解决所有优化问题。从业者必须为每种情况选择正确的方法以获得最佳结果。这一发现对机器学习中的过拟合和泛化以及计算、优化和决策的复杂性具有重大影响。没有免费午餐定理的解释NFL 定理说明了该理论及其数学难度。它指出，对于每个优化问题，如果一个程序快速地解决了某一组问题，那么它 ... 阅读更多