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我们编汇了数百条相关词条，帮助您理解「人工智能」

近似贝叶斯计算 Approximate Bayesian Computation

近似贝叶斯计算（ABC）是一种基于贝叶斯统计的计算方法，可用于估计模型参数的后验分布。

2 年前

近似推断 Approximate Inference

近似推断方法是指从大量数据中采样学习，并采用假设-验证的逻辑来不断逼近真实模型。

2 年前

距离矩阵 Affinity Matrix

在数学中, 一个距离矩阵是一个包含一组点两两之间距离的矩阵（即二维数组）。

2 年前

即插即用生成网络 Plug and Play Generative Networks

即插即用生成网络（PPGN）是 Nguyen 等人在 2016 年提出的一个模型。

2 年前

列名属性 Nominal Attribute

列名属性是指数据存在 ‘与名称相关’ 的特征，相应的值是一些符号或事物的名称。

2 年前

累积误差反向传播 Accumulated Error Backpropagation

累积误差反向传播是一种神经网络算法，采取基于梯度下降的策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整，其目标是最小化训练误差。又称为「反向传播算法」，简称「BP 算法」

2 年前

聚类 Clustering

将关联的样本分成一组，一般用于非监督式学习。在所有样本均分组完毕后，相关人员便可选择性地为每个聚类赋予含义。聚类算法有很多，例如，k-means 算法会基于样本与形心的接近程度聚类样本，如下图所示：之后，研究人员便可 […]

2 年前

绝对多数投票法 Majority Voting

绝对多数投票法是一种投票法，其需要有效票过半数才认可，在多个分类器对某一类别进行预测的情况下，只会预测高于总结果一半的部分。以下是表示的公式： $latex {H{ \left( {x} \right) }\text{ […]

2 年前

流形学习 Manifold Learning

流形学习是模式识别中的基本方法，其基于观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。流形学习分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法两种，其中非线性流形学习算法包括等距映射 Isomap，拉普拉斯特征映射 L […]

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近似贝叶斯计算 Approximate Bayesian Computation

近似推断 Approximate Inference

距离矩阵 Affinity Matrix

即插即用生成网络 Plug and Play Generative Networks

列名属性 Nominal Attribute

累积误差反向传播 Accumulated Error Backpropagation

聚类 Clustering

绝对多数投票法 Majority Voting

流形学习 Manifold Learning

均方误差 Mean Squared Error

机器翻译 Machine Translation

流形假设 Manifold Assumption

极大似然估计 Maximum Likelihood Estimation

懒惰学习 Lazy Learning

类比学习 Learning by Analogy

留出法 Hold-out

剪枝 Pruning

假设检验 Hypothesis Test

集成学习 Ensemble Learning

纠错输出码 Error Correcting Output Codes

经验风险 Empirical Risk

K-均值聚类 K-means Clustering

间隔理论 Margin Theory

感知机 Perceptron

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近似贝叶斯计算 Approximate Bayesian Computation

近似推断 Approximate Inference

距离矩阵 Affinity Matrix

即插即用生成网络 Plug and Play Generative Networks

列名属性 Nominal Attribute

累积误差反向传播 Accumulated Error Backpropagation

聚类 Clustering

绝对多数投票法 Majority Voting

流形学习 Manifold Learning

均方误差 Mean Squared Error

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流形假设 Manifold Assumption

极大似然估计 Maximum Likelihood Estimation

懒惰学习 Lazy Learning

类比学习 Learning by Analogy

留出法 Hold-out

剪枝 Pruning

假设检验 Hypothesis Test

集成学习 Ensemble Learning

纠错输出码 Error Correcting Output Codes

经验风险 Empirical Risk

K-均值聚类 K-means Clustering

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近似推断 Approximate Inference

距离矩阵 Affinity Matrix

即插即用生成网络 Plug and Play Generative Networks

列名属性 Nominal Attribute

累积误差反向传播 Accumulated Error Backpropagation

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绝对多数投票法 Majority Voting

流形学习 Manifold Learning

均方误差 Mean Squared Error

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极大似然估计 Maximum Likelihood Estimation

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纠错输出码 Error Correcting Output Codes

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