1. 程式人生 > >Robbins-Monro 隨機逼近演算法和序列學習(Sequential Learning)

Robbins-Monro 隨機逼近演算法和序列學習(Sequential Learning)

ε為隨機誤差,所以必定有E[Y]=E[h(x)+ε]=h(x), 也就是說,所取得的值雖然不準確,確實在準確值附近波動的。那麼如果準確值大於0,波動以後的值也大於0,最終修訂的方向就沒有錯誤,所以波動在這種情況所造成的影響只是稍微改變了一點步長,這對於收斂性本身毫無影響;但是如果波動以後的值是小於0的,最終就會向相反的方向修訂,這樣就是遠離0點的了,這必然是和收斂方向相違背的!但是,注意到,如果越是遠離0點,波動的平均值(也就是準確值)也是遠離0點的,這樣如果想要產生一個波動點,這個點的取值符號和當前準確值取值符號相反的概率會越來越小!也就是說,函式的非降性在這裡發揮了關鍵作用——它使得即使會由於隨機波動造成錯誤的修訂方向,但是最後這種錯誤不會無限延續下去,必定在一定的時候被修正回正確的方向,而且犯的錯誤越大,得到修正的可能性也就越大。

相關推薦

Robbins-Monro 隨機逼近演算法序列學習Sequential Learning

ε為隨機誤差,所以必定有E[Y]=E[h(x)+ε]=h(x), 也就是說,所取得的值雖然不準確,確實在準確值附近波動的。那麼如果準確值大於0,波動以後的值也大於0,最終修訂的方向就沒有錯誤,所以波動在這種情況所造成的影響只是稍微改變了一點步長,這對於收斂性本身毫無影響;但是如果波動以後的值是小於0的,最終

機器學習之numpymatplotlib學習十五

今天來學習矩陣的建立和一些基本運算 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : numpy7.py import numpy as np # numpy基

機器學習之numpymatplotlib學習十四

今天繼續來講numpy中的一些基本函式使用。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : numpy6.py import numpy as np # n

機器學習之numpymatplotlib學習十二

今天主要來學習numpy中的一些特殊矩陣的建立,他們在機器學習中有很大的作用 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : numpy4.py import

機器學習之numpymatplotlib學習十一

今天繼續來學習numpy。 學習有關複數矩陣在numpy中的建立和使用。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : numpy3.py import

3. 集成學習Ensemble Learning隨機森林Random Forest

總結 子節點 clas 支持向量機 2個 最終 分類算法 容易 oot 1. 前言 相信看了之前關於集成學習的介紹,大家對集成學習有了一定的了解。本文在給大家介紹下遠近聞名的隨機森林(RF)算法。 隨機森林是集成學習中可以和梯度提升樹GBDT分庭抗禮的算法,尤其是它可以很方

3. 整合學習Ensemble Learning隨機森林Random Forest

1. 前言 相信看了之前關於整合學習的介紹,大家對整合學習有了一定的瞭解。本文在給大家介紹下遠近聞名的隨機森林(RF)演算法。 隨機森林是整合學習中可以和梯度提升樹GBDT分庭抗禮的演算法,尤其是它可以很方便的並行訓練,在如今大資料大樣本的的時代很有誘惑力。 2. 隨機森林原理 隨機森林是Baggin

6. 整合學習Ensemble Learning演算法比較

1. 整合學習(Ensemble Learning)原理 2. 整合學習(Ensemble Learning)Bagging 3. 整合學習(Ensemble Learning)隨機森林(Random Forest) 4. 整合學習(Ensemble Learning)Adaboost 5. 整合學習

R語言分類演算法之整合學習Bootstrap Aggregating

1.整合學習(Bootstrap Aggregating)原理分析: Bagging是Bootstrap Aggregating的縮寫,簡單來說,就是通過使用boostrap抽樣得到若干不同的訓練集,以這些訓練集分別建立模型,即得到一系列的基分類器,這些分類器

改進的Apriori演算法協同過濾Collaborative Filtering演算法

上次大概地介紹了一下現在常用的推薦演算法,下面來介紹兩種比較優化的演算法。 Apriori演算法 關聯規則挖掘發現大量資料中項集之間有趣的關聯或相關聯絡。它在資料探勘中是一個重要的課題,最近幾年已被業界所廣泛研究。 經典的頻集演算法:Agrawal等於1994年提出了一個挖

遷移學習transfer learning微調fine-tune的幾點認識

遷移學習和微調的區別 什麼是遷移學習? 即一種學習對另一種學習的影響,它廣泛地存在於知識、技能、態度和行為規範的學習中。任何一種學習都要受到學習者已有知識經驗、技能、態度等的影響,只要有學習,就有

機器學習Machine Learning大家與資源

內容挺多的,轉過來吧 =======================國外==================== Machine Learning 大家(1):M. I. Jordan (http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/)  &nbs

強化學習RLAI讀書筆記第六章差分學習TD-learning

第六章:Temporal-Difference Learning TD-learning演算法是強化學習中一個獨具特色而又核心的想法,結合了蒙特卡洛演算法和動態規劃的想法。和MC一樣不需要環境模型直接從sample裡學習,也像DP一樣使用bootstrap通過別的狀態值的估計更新當前狀態值。首先

強化學習Reinforcement Learning知識整理

分享一下我老師大神的人工智慧教程!零基礎,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識,造福人民,實現我們中華民族偉大復興!        

1. 整合學習Ensemble Learning原理

1. 前言 我們之前介紹了很多的機器學習的演算法,大家有沒想過一個問題用所有的方法都試一遍,然後拿結果一起再來判斷。其實這種思路在機器學習中完全是可以的,並且有了自己的一個陣營,就是整合學習。整合學習顧名思義是結合了好多的演算法一起來進行預測。就像我們想看一部電影前,問問身邊看過的幾個朋友對這部電影的評價,

2. 整合學習Ensemble LearningBagging

1. 前言 前面從整體的角度介紹了整合學習演算法,整合學習演算法分為Bagging、Boosting、Stacking。Bagging的特點是各個弱學習器之間沒有依賴關係,Boosting的特點是各個弱學習器之間有依賴關係,Stacking的特點是在多個學習器的基礎上再加一個機器學習演算法進行預測。

2. 集成學習Ensemble LearningBagging

投票 ble 機器學習 簡單的 技術分享 能夠 包含 系列 細節 1. 前言 前面從整體的角度介紹了集成學習算法,集成學習算法分為Bagging、Boosting、Stacking。Bagging的特點是各個弱學習器之間沒有依賴關系,Boosting的特點是各個弱學習器之間

人工智慧 深度學習Deep learning開源框架

Google開源了TensorFlow(GitHub),此舉在深度學習領域影響巨大,因為Google在人工智慧領域的研發成績斐然,有著雄厚的人才儲備,而且Google自己的Gmail和搜尋引擎都在使用自行研發的深度學習工具。 1、Caffe。源自加州伯克利分校的Caffe被廣泛應用,包括Pint

PyTorch之遷移學習Transfer Learning

TRANSFER LEARNING TUTORIAL Finetuning the convnet: Instead of random initializaion, we initialize the network with a pretrained network, l

5. 整合學習Ensemble LearningGBDT

1. 前言 如果讀了我之前的幾篇整合學習的博文,相信讀者們已經都對整合學習大部分知識很有了詳細的學習。今天我們再來一個提升,就是我們的集大成者GBDT。GBDT在我們的Kaggle的比賽中基本獲得了霸主地位,大部分的問題GBDT都能獲得異常好的成績。 2. GBDT原理 GBDT的中文名叫梯度提升樹,G