灰狼最佳化演算法（GWO）是一種受自然啟發的最佳化演算法，由 Mirjalili 等人在 2014 年提出。其狩獵技術和社會結構基於灰狼的狩獵技術和社會結構。該演算法基於α狼、β狼、δ狼和ω狼的概念，分別代表每次迭代中最佳的解決方案候選者。GWO演算法的基本概念 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解。群體等級 - 狼的社會等級，包括α狼、β狼、γ狼…… 閱讀更多

Node2Vec是一種機器學習方法，試圖學習如何以連續的方式描述網路或圖中的節點。它特別擅長捕獲網路的結構資訊，這使得它能夠用於節點分類、鏈路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，包括其工作原理和應用。圖表示學習圖用於在許多領域描述複雜的關係和互動，例如社交網路、生物網路…… 閱讀更多

什麼是LDA？LDA是由David Blei、Andrew Ng和Michael I. Jordan在2003年開發的一種生成機率模型。它假設每篇文件都涵蓋多個主題，並且每個主題都需要一定的詞彙。使用LDA，您可以觀察到文件中主題和主題內詞彙的分佈情況。透過檢視文件的主題分佈，您可以看到每個主題在文件內容中的體現程度。主題的詞彙分佈揭示了相關文字中特定詞彙出現的頻率。LDA假設…… 閱讀更多

簡介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。一種新的特徵選擇演算法使用基於相關性的啟發式方法來評估特徵子集。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是一個包含來自世界各地各種書寫系統的手寫字元的資料集。它由Lake等人於2015年提出，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個書寫系統的1623個不同的字元。每個字元由20個不同的人書寫，總共產生32460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

分解密集合成器 (FDS) 可能是機器學習的一種方法，尤其是在理解自然語言處理 (NLP) 方面。這些模型透過利用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。其核心是，分解是將矩陣或張量分解成更小、更容易理解的部分。人們經常使用奇異值分解 (SVD) 和非負矩陣分解 (NMF) 等方法來尋找資料中的隱藏因素。在NLP中，分解用於發現文字中未見的模式和結構。另一方面，稠密文字合成是一種優秀的…… 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。其目標是將相似的數劇點分組。傳統的聚類方法，如K均值、層次聚類和DBSCAN，通常用於發現數據集中的模式。但是，這些方法通常對引數設定、引數選擇和噪聲敏感，這可能導致不穩定或不可靠的結果。一致性聚類透過使用整合分析來解決這些問題。它利用多個聚類結果來獲得穩健且穩定的聚類結果…… 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，皮爾遜相關性常用於特徵選擇。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…… 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逼近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逼近，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獨特的向量，當與給定矩陣相乘時，會產生自身的標量倍數。特徵值是與其相關的特徵向量的比例因子。為了理解線性變換的工作方式，…… 閱讀更多

沒有免費午餐定理（No Free Lunch Theorem，NFL定理）是一個應用於最佳化、機器學習和決策理論的數學概念。它意味著不存在一種方法能夠同樣有效地解決所有最佳化問題。實踐者必須針對每種情況選擇正確的方法才能獲得最佳結果。這一發現對機器學習中的過擬合和泛化能力，以及計算、最佳化和決策的複雜性具有重大影響。對沒有免費午餐定理的解釋：NFL定理闡述了該理論及其數學的複雜性。它指出，對於每個最佳化問題，如果一個程式能夠快速解決一部分問題，那麼… 閱讀更多