策略梯度算法的缺点 采样效率低。由于使用的是蒙特卡洛估计，与基于价值算法的时序差分估计相比其采样速度必然是要慢很多的，这个问题在前面相关章节中也提到过。高方差。虽然跟基于价值的算法一样都会导致高方差，但是策略梯度算法通常是在估计梯度时蒙特卡洛采样引起的高方差，这样的方差甚至比基于价值的算法还要高。收敛性差。容易陷入局部最优，策略梯度方法并不保证全局最优解，因为它们可能会陷入局部最优点。策略空间可能非...

目录 一、Boosting训练与预测 二、梯度增强的思想核心 三、如何构造弱学习器和加权平均的权重 四、损失函数 五、梯度增强决策树 六、GBDT生成新特征 主要思想 构造流程 七、梯度增强决策树以及在搜索的应用 7.1 GDBT模型调参 7.1.1 框架层面参数 n_estimators subsample 7.1.2 分类/回归树层面参数 最大特征数max_features 决策树最大深度max_...

xt_functions也存在两项，分别对应于D, E两个变量，每个元组中的第一项对应于相应变量的grad_fn，第二项指示相应变量是产生其op的第几个输出。E作为叶节点，其上没有grad_fn，但有梯度累积函数，即AccumulateGrad（由于反传时多出可能产生梯度，需要进行累加）F.backward(retain_graph=True) # 进行梯度反传print(A.grad, B.gr...

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种基于boosting集成学习思想的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t − 1 t-1 t−1棵树的训练样本真实值的残差。 CART(Classification and Regression tree) 最小二乘回归算法 输入：训练数据集 D D D...

基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 类激活映射（Class Activation Mapping，CAM）和梯度权重类激活映射（Gradient-weighted Class Activation Mapping，Grad-CAM）是两种可视化深度学习模型决策过程的技术。他们都是为了理解模型的决策过程，特别是对于图像分类任务，它们可以生成一种热力图，这种图可以突出显示模型在做出预测时关注的图...

机器学习笔记之优化算法——凸函数铺垫：梯度与方向导数 引言回顾：偏导数方向余弦方向导数方向导数的几何意义方向导数的定义 方向导数与偏导数之间的关联关系证明过程 梯度 ( Gradient ) (\text{Gradient}) (Gradient) 引言 本节作为介绍凸函数的铺垫，简单介绍方向导数与梯度。 回顾：偏导数 以二元函数 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)为例，其关于变量的...

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法：凸函数VS强凸函数 引言凸函数：凸函数的定义与判定条件凸函数的一阶条件凸函数的梯度单调性凸函数的二阶条件 强凸函数强凸函数的定义强凸函数的判定条件强凸函数的一阶条件强凸函数的梯度单调性强突函数的二阶条件 引言 本节将介绍凸函数、强凸函数以及它们之间的联系(补梯度下降法：总体介绍中的坑)。 凸函数： 凸函数的定义与判定条件 关于凸函数的定义表示如下：设 f ( ⋅...

[论文阅读] 颜色迁移-梯度保护颜色迁移文章: [Gradient-Preserving Color Transfer], [代码未公开]本文目的: 如题所示为梯度保护的颜色迁移方法.1-算法原理人类的视觉系统对局部强度差异比强度本身更敏感, 因而, 保持颜色梯度是场景保真度的必要条件, 因而作者认为: 一个好的颜色迁移算法需要保持颜色梯度.颜色梯度从字面意思理解就是要保持颜色和梯度, 颜色...

写在前面 一直不太理解梯度下降算法是什么意思，今天我们就解开它神秘的面纱 写在中间 线性回归方程 如果要求出一条直线，我们只需知道直线上的两个不重合的点，就可以通过解方程组来求出直线 但是，如果我们选取的这两个点不在直线上，而是存在误差（暂且称作观测误差），这样求出的直线就会和原直线相差很大，我们应该怎样做呢？首先肯定不能只通过两个点，就武断地求出这条直线。 我们通常尽可能多地使用分布在直线周围的点...

什么是特征描述符？ 特征描述符是图像或图像块的表示，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。 通常，特征描述符将大小为 width x height x 3 (channels ) 的图像转换为长度为 n 的特征向量/数组。在 HOG 特征描述符的情况下，输入图像的大小为 64 x 128 x 3，输出特征向量的长度为 3780。 请记住，可以针对其他尺寸计算 HOG 描述符，但在这篇文章中，我坚...