【编辑推荐】针对开放集噪声数据中OOD样本干扰文本分类性能的难题，研究人员提出LLD-OSN方法，通过双网络架构结合噪声分类头将样本划分为干净集、模糊集和OOD集，分别采用Mixup策略、马氏距离(Mahalanobis Distance)和扁平化技术学习标签分布，并引入协同教学(Co ...

/ max(i,j) if min(i,j) = 0 / dp[i-1][j] + 1 word1[i]不在word2[0...j]中,所以删除 dp[i][j] - min -- dp[i][j-1] + 1 insertion \ dp[i-1][j-1] + 1/0 word[i]与word[j]是否相等 上面的就不用解释了，min分别对应：删除、插入、以及替代（1/0取决 word1[i] ...

我们常说机器学习三大件：模型、损失函数、优化算法。 模型：线性回归、逻辑回归、SVM、CNN、RNN、LSTM、Transformer等等。 损失函数：均方误差、交叉熵、对比损失。 优化算法：梯度下降、Adam、RMSProp、牛顿法等等。 其中损失函数通过衡量模型预测值和真实值 ...

相似基金的研究从解决基金经理变更导致潜在的风格漂移、规模大幅增长导致的策略受限以及部分绩优基金限制申购等问题出发，探究如何寻找未来表现相近的可替代基金。 从基金的净值保险和持仓标的两大维度出发，计算基金之间的相似性，净值采用绝对收益 ...

统计大师C. R. Rao于2023年8月23日清晨去世，享年102岁。Rao一生经历丰富，成就非凡。我们在此转发这篇概述这位百岁老人传奇人生的文章，深切缅怀这位传奇的统计学家。 近日，统计学知名期刊《International Statistical Review》发表了Nandini Kannan和Debasis Kundu撰写的《C ...

文章仅用于学术分享。 本文整理了常见的距离算法和相似度（系数）算法，并比较了欧氏距离和余弦距离间的不同之处。 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。

上图为 2018 年 4 月在杭州阿里中心听 Michael Jordan 讲座时所摄，他本人也是 distance metric learning 研究的开山鼻祖之一。当时只知大佬名气、不知大佬风范，现如今读起文章来，才觉得很幸运曾经有过的时空上的交集，希望以后能努力做好自己的研究。 在机器学习中 ...

Please explain "keep our distance, in a good way", as in: Life in quarantine for the coronavirus forces everyone to learn to keep their distance, in a good way. My comments: The seasoned English ...