此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR),并讨论这两种方法的有效性。当存在大量预测变量时,PLSR和PCR都是对响应变量建模的方法,并且这些预测变量高度相关或甚至共线。两种方法都将新的预测变量(称为组件)构建为原始预测变量的线性组合,但它们以不同的方式构造这些组件。PCR创建组件来解释预测变量中观察到的变异性,而根本不考虑响应变量。另一方面,PLSR确实将响应变量考虑在内,因此通常会导致模型能够使用更少的组件来适应响应变量。
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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在之前的博客文章中,我们讨论了信息检索的常见方法,并介绍了模型和训练阶段的概念。在这里,我们将介绍基准测试,以公平的方式比较各种方法。请注意,基准测试的任务并不简单,不恰当的测试可能会导致人们对模型在现实场景中的表现产生误解。
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型,而且还会数据感知(将语言模型连接到其他数据源),Be agentic(允许语言模型与其环境交互),最终让应用程序更强大和更具差异化。
本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型:模型结构和参数一起载入,模型的结构载入。
本帖是与来自于Origami Logic 的Manish Amd共同撰写的。
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当为新的机器学习应用程序构建深度模型时,研究人员通常会从现有的网络架构,比如ResNets或EfficientNets中筛选出一个初始架构。
在做决定时,人们倾向于选择看了更多的选项。注意力如何影响选择过程呢?乘法模型认为注视放大了被关注选项的主观价值;加法模型认为注视增加了一种恒定的、与价值无关的偏见。本研究使用来自多个实验室的6项实验数据验证了两种模型的拟和度。该文由俄亥俄州立大学的研究者完成,发表在期刊Psychological Science上。
在了解Pandas之前,我很早就了解SQL,Pandas忠实地模拟SQL的方式使我很感兴趣。通常,SQL是供分析人员使用的,他们将数据压缩为内容丰富的报告,而Python供数据科学家使用的数据来构建(和过度拟合)模型。尽管它们在功能上几乎是等效的,但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中,我注意到了以下几点:
数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。这个问题在几乎所有研究中都是常见的,并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。
表示学习作为深度学习中的核心,近期越来越多的被应用到了时间序列领域中,时间序列分析的表示学习时代已经来了。本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇时间序列表示学习相关的核心工作梳理。
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、李泽南、蒋思源 神经机器翻译近期取得很大成功,但缺乏双语数据的语言对很难基于现有方式训练出好的机翻系统。近日,有研究者提出一种无监督新方法,无需使用平行语料库
线程是程序运行的基本执行单元。当操作系统(不包括单线程的操作系统,如微软早期的DOS)在执行一个程序时,会在系统中建立一个进程,而在这个进程中,必须至少建立一个线程(这个线程被称为主线程)来作为这个程序运行的入口点。因此,在操作系统中运行的任何程序都至少有一个主线程。
2017年,南京大学机器学习与数据挖掘研究所(简称LAMDA 团队)的周志华教授与他的团队,提出了“深度森林”(Deep forest):一种基于树的方法,拓展了深度学习的体系。
在进行数据库设计模型时,分为概念模型设计和物理模型设计两种,概念模型主要是反映真是世界中的业务关系,也就是我们常用的实体关系图。物理模型是在概念模型设计好后通过概念模型直接转换生成的,然后再对系统生成的物理模型进行修改。概念模型的建模主要靠的是建模人员的业务理解能力,而物理模型的建模主要靠的是建模人员对某个数据库产品的熟悉和相关的技术水平。
本章将介绍决策树,一种简单而灵活的算法。我们首先将给出决策树的非线性与基于区域的特征,然后对基于区域的损失函数进行定义与对比,最后给出这些方法的优缺点(进而引出集成方法)。
多少个评分卡? 标准是什么? 最佳做法是什么? - 是我们试图在评分卡开发早期回答的常见问题,从识别和证明评分卡数量的过程开始 - 称为分割。
使用表格模拟,可以在电子表格一行的多个单元格中创建整个模型,其中一些单元格包括随机数。
图神经网络(GNNs)在图学习方面的有效性已被证明是广泛应用领域的一种强大的算法模型。为了扩大GNN训练以适应大规模和不断增长的图,最有前途的解决方案是分布式训练,它将训练工作量分布到多个计算节点。然而,对分布式GNN训练的工作流程、计算模式、通信模式和优化技术仍有初步了解。在本文中,我们通过研究分布式GNN训练中使用的各种优化技术,提供了分布式GNN训练的全面综述。首先,根据分布式GNN训练的工作流程将其分为几类;此外,还介绍了它们的计算模式和通信模式,以及最新工作提出的优化技术。其次,介绍了分布式GNN训练的软件框架和硬件平台,以加深对分布式GNN训练的了解。第三,将分布式GNN训练与深度神经网络的分布式训练进行了比较,强调了分布式GNN训练的唯一性。最后,讨论了该领域的研究热点和发展机遇。
今天给大家介绍的是牛津大学和剑桥大学的Fergus Imrie等人在Journal of Chemical Information and Modeling上发表的文章“Deep Generative Models for 3D Linker Design”。在本工作中,作者介绍了目前第一种基于图的深度生成方法,它将三维结构信息直接结合到设计过程中。分子的三维结构对于成功的复合设计至关重要,作者证明了省略三维信息的局限性,量化了它在大规模评估中的影响,也经验性地展示了模型如何使用三维结构信息。
1、 线程睡眠函数 sleep() ——粗暴!一直占有 CPU 资源,导致后续操作无法执行
在这篇文章中,我将讨论两个关于迁移学习的应用:NLP(自然语言处理)和CV(计算机视觉)。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。 NLP 现在很多NLP管道都在使用词嵌入(word embedding)。与独热编码相比,这些单词的嵌入是一种更丰富的表示单词的方式。它们被广泛使用,并且存在着不同的变体。通常,这些变体在其起源的语料库中有所不同,例如维基百科、新闻文章等,以及嵌入的模型也有所不同。了解这些模型和语料库的背景知识是很重要的,从而可以了解是否使用词嵌入学习是明智的。人们通常不会使用“嵌入式”迁移学习
评估SNP遗传力有两种方法LDSC和GREML, 本文介绍下GREML评估遗传力的方法。在GCTA软件中,其核心就是如下所示的线性混合模型
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中,我们将解释LoRA本身的基本概念,然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体,包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。
选自arXiv 作者:Mateusz Buda等 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 该论文的作者以两种典型的不均衡为例,系统地研究并比较了解决 CNN 中类别不均衡问题的各种方法,在三个常用
2022年9月26日,希腊DeepLab的Krasoulis等人在Journal of Chemical Information and Modeling上发表文章。作者提出了DENVIS(DEep Neural VIrtual Screening),一种使用具有原子和表面蛋白袋特征的图神经网络进行可扩展和高通量虚拟筛选的新型算法。DENVIS使用原子和表面特征的组合进行蛋白质口袋建模,实现了具有竞争力的先进的虚拟筛选性能。
在一个典型的对象检测管道中,网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象,这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框,除了FP之外。Non-maximum-suppression(NMS)通过空间距离结合并交比(IOU)完成聚类划分,对每个cluster只保留得分最高的BB,这种方法中文也被称着-非最大抑制。
2022年7月4日,加拿大布鲁克大学Yifeng Li团队在Frontiers in Pharmacology期刊上发表一篇题为《Multi-Objective Drug Design Based on Graph-Fragment Molecular Representation and Deep Evolutionary Learning》的论文。论文将药物设计建模为一个多目标优化问题,将基于片段的连接树变分自编码器这一深度生成模型融入深度进化学习框架中,取得了良好的实验结果。
在大多数监督性机器学习问题中,我们需要定义一个模型并基于训练数据集预估其参数。计算这些参数的广泛且容易使用的一个技术是通过梯度下降来最小化模型的误差。梯度下降通过在每个步骤最小化成本函数来在许多迭代中估计模型的权重。
机器学习是当前比较热门的领域,作为人工智能(AI)的一个分支,它基本上是一种算法或模型,可以通过“学习”来改善自身,因此变得越来越精通执行其任务。机器学习的应用正在迅速发展,已迅速成为医学,电子商务,银行等不同领域不可或缺的一部分。今天,我们将把机器学习分解为一个过程,并了解从开始到实现的所有步骤,以及其实际应用。
结构方程建模 (SEM) 是一种全面而灵活的方法,包括在假设模型中研究变量之间的关系,无论它们是测量的还是潜在的,这意味着不可直接观察到,就像任何心理构造(例如,智力、满意度,希望,信任)。因为它是一种多元分析方法,它结合了因子分析的输入以及基于或衍生自多元回归分析方法和规范分析的方法。灵活,因为它不仅可以识别变量之间的直接和间接影响,还可以估计包括潜在变量均值在内的各种复杂模型的参数。
大型语言模型(LLM),凭借其数十亿的参数和数万亿token的庞大训练数据,展现了强大的功能。为了成为一种全能的任务解决工具,LLM必须学会根据用户指令作出连贯且有益的回应,而不仅仅是重复网络上的语言模式。基于此,开放式指令调整open-ended instruction tuning[1]应运而生。这种方法对LLM进行微调,使其能够按照用户的指令作出有用、诚实和无害的回应。随着ChatGPT取得巨大成功,人们对这种方法的兴趣日益浓厚。开放式指令调整通常包括两个阶段:
此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是:
不同的项目复杂度以及用例都不同,对于一些较小的项目或者类似原型的的应用,使用代码生成可能有些大材小用,而对于有很多不同json模型的应用程序,使用手动序列化则除了无聊之外,有可能会产生不必要的问题和麻烦。
MidReal 可以根据用户提供的情景描述,生成对应的小说内容。情节的逻辑与创造力都很优秀。它还能在生成过程中生成插图,更形象地描绘你所想象的内容。互动功能也是亮点之一,你可以选择想要的故事情节进行发展,让整体更加贴合你的需求。
在第一篇中,我们讨论了回归中使用的一些重要指标、它们的优缺点以及用例。这一部分将集中讨论分类中常用的度量,以及在具体的背景中应该选择哪种。
或许这也是一种方法论:当针对一个问题有多种方法时,不妨将它们综合起来,或能取各家之长,补各家之短。
去年让我印象最深刻的应该就是RDrop和这篇了,趁着晚上有时间,就来简单的说下这篇文章。
AI科技评论按:由深圳气象局与阿里巴巴联合承办的CIKM AnalytiCup 2017第一赛季已经宣告结束。本次比赛的目标是利用雷达数据(多普勒雷达回波外推数据),来建立一个准确的降水预报模型。 这次比赛吸引了1395支队伍参赛,排行榜也已在阿里天池平台进行公示。 在这次比赛中,来自中国科学院的怀北村明远湖队(队员Zhang Rui, Qiao Fengchun, Guo Ran)在GitHub上分享了自己的代码和方法,他们在第一阶段获得第三名,第二阶段获得第四名。AI科技评论将他们发布的内容进行了整理,
70亿参数、一经发布就开源可商用,百川智能的中英文大模型baichuan-7B,近期在圈内备受瞩目。
用于目标检测、跟踪和分割的3D点云数据的自动处理是人工智能和数据科学领域的最新研究趋势,旨在解决自动驾驶落地的不同问题并获得实时性能。
机器学习是技术爱好者中高度关注的领域。作为人工智能(AI)的一个分支,它基本上是一种算法或模型,可以通过“学习”来改善自身,因此变得越来越精通执行其任务。机器学习的应用正在迅速发展,已迅速成为医学,电子商务,银行等不同领域不可或缺的一部分。今天,我们将把机器学习分解为一个过程,并了解从开始到实现的所有步骤。它的实际应用。
知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/260707853
机器之心报道 编辑:悉闲 本文概述了最先进的多模态深度学习研究中使用的各类方法。 近年来,NLP 和 CV 领域在方法上突破不断。不只是单模态模型有所进展,而大规模多模态方法也已经成为非常热门的研究领域。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2301.04856v1.pdf 项目地址:https://github.com/slds-lmu/seminar_multimodal_dl 在最近的一篇论文中,研究者Matthias Aßenmacher回顾梳理了深度学习这两个子领域当前最先进的
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