python机器学习中的自助法
在机器学习领域，确保训练集充分利用所有样本信息至关重要，但验证集法和K折交叉验证法等策略往往保留部分样本未参与训练，这可能导致模型性能评估偏差。自助法（Bootstrap）作为一种有效解决方案，通过有放回地随机抽样，构建包含原始样本信息的“自主抽样样本集”，以提高样本利用效率。
Bootstraping，Bagging和Boosting是三种用于提升机器学习模型性能的方法。Bootstraping是自助法，是一种有放回抽样的非参数统计方法，用于估计统计量的方差。其核心步骤包括重复抽样和计算统计量的样本方差。Bootstrap方法在小样本情况下效果显著，能构建置信区间。
应用：Bootstrap技术在统计学和机器学习领域有广泛应用，如Boosting和Bagging等算法中。总之，Bootstrap方法是一种强大且灵活的工具，用于估计统计量的分布和构建置信区间，尤其适用于样本量有限或数据分布未知的情况。
自助法： 定义：自助法，又称自助采样，是一种有放回的随机采样方法。其核心在于从原始数据集中有放回地抽取样本，直到达到所需样本数量。 优点：能够适应数据规模较小的情况，确保有足够的样本供模型学习。 缺点：会改变原始数据集的分布，导致估计误差。因此，在数据集较大时，不建议使用。
台大李宏毅《机器学习》2021课程撒花完结!除了视频、PPt,还有人汇编了...
答案质量：虽然答案大部分来自助教，但翻译过程中可能存在疏漏，读者在使用过程中需注意甄别，并期待后续的完善。总结：这本答疑书是李宏毅《机器学习》2021课程的重要补充资料，以问答形式简洁明了地呈现了课程中的难点和疑问点，适合想要快速掌握机器学习概念的学习者使用。同时，作者承诺将持续更新内容，保持手册的时效性和完整性。
超过 400 人的现场听众，李宏毅的《机器学习》课程不得不分两个教室进行：一间「摇滚区」现场观看，另一间「同步区」通过直播观看。2021年2月底，李宏毅的《机器学习》课程新的一期正式开课。
李宏毅教授在广受好评的《机器学习》课程基础上，推出全新《生成式人工智能导论》课程，专为初学者设计，旨在深入浅出地介绍生成式人工智能的基础理论与概念。无需前置知识，无需机器学习或AI背景，无需编程经验，课程提供详尽指导与实例，让初学者轻松上手。
如何才能看得懂变分贝叶斯方法(variationalbayesian)?
要理解变分贝叶斯方法，首先从熟悉EM算法入手。推荐Andrew NG的机器学习课程讲稿，第八章专门讲解EM算法，内容简洁明了，易于理解。接着，通过查看EM算法的代码实现，如GitHub上的MachineLearning-C---code/main.cpp，加深对算法的理解。接下来，探索变分推断方法，D.Blei在这方面有深入研究。
变分贝叶斯方法：通过参数化的分布逼近真后验，平衡模型复杂性和数据拟合度，简化求解过程。蒙特卡罗方法：在难以直接求解期望值的情况下，利用蒙特卡罗方法进行近似计算，如变分自编码器中的重参数化技术。
变分推断（VI）作为解决贝叶斯推理计算难题的常见方法，它通过构建一个近似的参数化分布族，寻找最接近目标分布的解。VI的关键在于，优化过程往往避开了直接计算归一化因子的繁重任务，使得在处理大规模数据时更为高效。在LDA主题建模中，贝叶斯推理涉及推断文档中的主题分布，而VI的使用简化了这一过程。
哪个ai可以生成ppt
1、首先打开WPS office，点击wps ai选项。接着选择生成演讲。然后点击对话框，选中一键生成幻灯片按钮。接着在后面的输入区填写我们要生成PPT的主题，相当于我们生成PPT的提示语：越详细越精确越好，填写完提示语，点击发送按钮。可以看到AI开始工作。生成完成后，可以看到PPT大纲已经罗列出来，下面3个按钮，选择生成完整幻灯片就完成了。
2、要在PPT中使用AI生成PPT，可以使用ChatPPT这一工具，具体方法如下：安装ChatPPT 系统要求：确保您的系统环境为PC+Windows，且操作系统为Windows7及以上版本。
3、tome AI 在线自动生成PPT AI生成式讲故事的时代已经到来，告诉它一个主题，自动生成包括章节、文字、图片视频等并进行排版的PPT，让你的故事更生动和更专业。Descript AI 在线视频音频编辑器 能够在线编辑视频、音频、上字幕，将语音转文字，语音克隆等功能，视频博主提升效率利器。
4、经常做PPT的你，不能不知道的AI工具有以下几款：Mindshow：功能：能自动生成PPT，且支持免费下载。特点：只需导入大纲或选择模板，即可快速生成排版精美的PPT，非常适合忙碌的职场人士。Tome：功能：基于ChatGPT，能自动生成完整的PPT。特点：全英文交互，生成的PPT风格偏欧美，更适合营销场合。
周志华《机器学习》(西瓜书)-所有公式推导集合pdf版分享
1、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是一本广受赞誉的入门教材，旨在为读者提供机器学习的基础知识。然而，书中对部分公式的推导细节并未详述，这可能让希望深入理解这些细节的读者感到不甚友好。本书旨在对西瓜书中较为难以理解的公式进行解析，并补充部分公式的具体推导细节。
2、《机器学习》周志华-西瓜书 PDF 机器学习作为计算机科学与人工智能的核心部分，本书作为入门教材，全面覆盖基础知识。全书分为三部分：基础、经典方法与进阶知识。基础部分（1-3章）介绍机器学习基本概念。经典方法部分（4-10章）涉及决策树、神经网络、支持向量机等常用技术。
3、假设空间规模的计算需要考虑具体的属性值组合以及“通用”情况，对于西瓜书中的例子，假设空间规模为37。具体的属性值组合：根据西瓜的色泽、根蒂和敲击声，初步计算假设空间规模为3*2*2=12种。
4、周志华《机器学习》“西瓜书”+“南瓜书”笔记：第8章 集成学习 集成学习的基本概念：集成学习是一种通过结合多个个体学习器来提高整体性能的机器学习策略。它可以分为同质集成和异质集成。
5、周志华《机器学习》“西瓜书”+“南瓜书”笔记：第16章 强化学习 强化学习的核心概念：定义：强化学习是让机器在复杂环境中通过与环境交互来学习和改善其行为的过程。任务描述：通常通过马尔可夫决策过程来描述，关键元素包括环境的状态、动作、状态转移概率和奖励函数。目标：找到能最大化长期累积奖励的策略。
6、《机器学习》周志华-西瓜书 PDF 是一本全面介绍机器学习领域的入门教材。本书共16章，分为三大部分。
机器学习五要素之f(x)—DNN篇
1、上接 机器学习模型设计五要素，这一篇将继续探讨模型结构设计 以ctr预估问题为例，f（x）设计在LR篇中提到了ctr预估的f（x）可以分为大规模离散LR、Trees Model、DNN&Embedding以及Reinforcement-Learning四个分支。
2、onnx（Open Neural Network Exchange）是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。用于在各种深度学习训练和推理框架转换的一个中间表示格式。它定义了一组和环境，平台均无关的标准格式，来增强各种AI模型的可交互性，开放性较强。
3、Neo4j是单机系统，主要做图数据库。GraphScope是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发的图计算平台，是全球首个一站式超大规模分布式图计算平台，并且还入选了中 国科学技术协会“科创中 国”平台。Graphscope的代码在github.com/alibaba/graphscope上开源。
