灰狼最佳化或 GWO 是一種受自然啟發的演算法，由 Mirjalili 等人在 2014 年開發。它的狩獵技巧和社會結構基於灰狼的狩獵技巧和社會結構。該演算法基於 delta、gamma、beta 和 alpha 狼的概念，分別代表每次迭代中最佳的解決方案候選。GWO 的基本概念 GWO 演算法中使用了以下關鍵思想 - 灰狼 - 在該方法中，灰狼代表最佳化問題的可能答案。群體等級 - 狼群的社會秩序，包括 alpha、beta、gamma，... 閱讀更多

Node2Vec 是一種機器學習方法，它試圖學習如何以連續的方式描述網路或圖中的節點。它特別擅長捕捉網路的結構資訊，這使得它能夠用於節點分類、連結預測和網路結構分析等任務。在本文中，我們將探討 Node2Vec 演算法的基礎知識，包括它的工作原理和應用場景。圖表示學習圖被廣泛應用於各個領域，例如社交網路、生物網路，... 閱讀更多

什麼是 LDA？LDA 由 David Blei、Andrew Ng 和 Michael I. Jordan 於 2003 年開發，是一種生成機率模型。它假設每篇文件都涵蓋多個主題，每個主題都需要一定數量的詞語。使用 LDA，你可以瞭解文件中主題和主題內詞語的分佈情況。透過檢視文件的主題分佈，你可以瞭解每個主題在文件內容中的佔比。主題的詞語分佈揭示了相關文字中某些詞語出現的頻率。LDA 假設 ... 閱讀更多

引言機器學習演算法的成功取決於它們用於提取知識的資料質量。如果資料不足或包含無關資訊，機器學習演算法可能會產生不準確或難以理解的結果。特徵子集選擇演算法旨在透過在學習之前去除無關和冗餘資訊來減少學習時間。它降低了資料維度，提高了演算法效率，並增強了效能和可解釋性。在一種新的特徵選擇演算法中，使用基於相關性的啟發式方法評估特徵子集。使用三種常見的機器學習演算法來評估該演算法的有效性，實驗 ... 閱讀更多

Omniglot 是一個數據集，包含來自全球各種書寫系統的筆跡字元。它由 Lake 等人於 2015 年引入，已成為評估少樣本學習模型的常用基準資料集。本文將討論 Omniglot 分類任務及其在機器學習中的重要性。Omniglot 資料集概述Omniglot 資料集包含來自 50 種書寫系統的 1,623 個不同的字元。每個字元由 20 個不同的人書寫，產生了 32,460 張影像。資料集分為兩部分。第一個資料集包含 30 個字母的背景集。相比之下，第二個資料集 ... 閱讀更多

因式分解密集合成器 (FDS) 可能是機器學習的一種方式，特別是在理解自然語言處理 (NLP) 方面。這些模型透過利用因式分解方法和豐富的合成能力來生成有意義且易於理解的文字。從本質上講，因式分解是將矩陣或張量分解成更小、更容易理解的部分。人們通常使用奇異值分解 (SVD) 和非負矩陣分解 (NMF) 等方法來發現資料中的隱藏因子。在 NLP 中，因式分解用於發現文字中隱藏的模式和結構。另一方面，稠密合成是優秀的 ... 閱讀更多

一致性聚類簡介聚類是機器學習中最重要的一部分之一。它的目標是將相似的資料庫點分組在一起。傳統的聚類方法，如 K 均值、層次聚類和 DBSCAN，通常用於在資料集中發現模式。但是，這些方法通常對初始化、引數選擇和噪聲敏感，這可能導致不穩定或不可靠的結果。一致性聚類透過利用整合分析來解決這些問題。它利用多個聚類的結果來獲得一個穩健和穩定的聚類 ... 閱讀更多

皮爾遜積矩相關性是一種統計方法，用於確定兩個連續變數之間線性關係的強度和方向。它廣泛應用於機器學習中，以確定特徵與目標變數之間的關係。在機器學習演算法中，皮爾遜相關性通常用於選擇要使用的特徵。皮爾遜相關性存在一些問題。它只能測量線性關係。它假設資料服從正態分佈，並且變數之間的關係是線性的。皮爾遜相關性在機器學習中的應用在機器學習中，皮爾遜相關性最常見的用途之一是 ... 閱讀更多

機器學習系統通常必須處理大量資料，這些資料必須快速處理。特徵向量計算和低秩近似是分析和處理高維資料的重要方法。在本文中，我們將探討特徵向量計算和低秩近似，包括它們的工作原理以及如何在機器學習中使用它們。特徵向量計算特徵向量和特徵值的介紹特徵向量是當與給定矩陣相乘時會產生自身標量倍數的唯一向量。特徵值是與其關聯的特徵向量的比例因子。為了理解線性變換的工作原理，... 閱讀更多

沒有免費午餐定理是最佳化、機器學習和決策理論中使用的一個數學概念。它表明，沒有一種方法可以以相同的方式解決所有最佳化問題。從業者必須為每種情況選擇正確的方法以獲得最佳結果。這一發現對機器學習中的過擬合和泛化以及計算、最佳化和決策的複雜性具有重大影響。沒有免費午餐定理的解釋NFL 定理說明了該理論及其數學難度。它指出，對於每個最佳化問題，如果一個程式快速地解決了某一組問題，那麼它 ... 閱讀更多