因此，用线性分类器这种方法来满足大多数情况下的分类，因为他只需要训练 W 和 b 参数，一旦训练好了，就可以把训练集给扔了，并且也不用与每一个训练集进行比较，只要做一些简单的矩阵相乘相加就行。
先聊聊为什么想到了要用Vuepress来代替原来写在Confluence上的文档。
① 全称 : K-NN 全称是 K-Nearest Neighbors , 即 K 最近邻 算法 ;
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K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同，但是在算法上有很多相似性，于是将二者放在一起，这样能够更好地对比二者的异同。
分享一篇中稿CVPR 2021的工作，CReST: A Class-Rebalancing Self-Training Framework for Imbalanced Semi-Supervised Learning[1]
在阅读了一篇 MNIST 的教程（或 10 篇）并了解了一些 Tensorflow / Keras 最佳实践后，你可能会认为将神经网络应用于预测任务是一种“即插即用”操作。
KNN(K-Nearest Neighbor)是一个分类算法，属于有监督学习。 KNN思想的核心在于：近朱者赤，近墨者黑，根据新样本的k个最近邻居来判定其类别。
前天的文章《那么多关于RANKX函数排名的方法，竟然都是错的！| DAX大坑》里提到，RANKX + ALLSELECTED函数的使用，只是在特定的条件下才是正确的，显然，这里的问题就是出在ALLSELECTED身上。
自2019年7月，上海市率先实现垃圾分类政策开始，很多城市陆续推出垃圾分类的政策，积极响应国家号召，为建设成绿色环保的新城市而努力。预估在2020年底，先行先试的46个重点城市！ 前段时间，小编所在的城市蓝鲸也开始了垃圾分类，每次去扔垃圾都在要提前科普查询一下：你这个是什么垃圾！！好麻烦啊，既然是玩Python，不如动手写一个程序进行垃圾分类的学习，肝了一夜终于完成了。 01 垃圾分类的数据获取 根据《上海市生活垃圾管理条例》，城市生活垃圾主要分为以下四类： 可回收物，是指废纸张、废塑料、废玻璃制品、废
假设现在有7个小球，其中3个是红色的，4个是绿色的，如图所示。如果从7个小球中随机取出一个小球，且假设每个小球被选中的概率相等，那么取到红色小球的概率是多少？
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | godweiyang 出品 | 公众号：算法码上来（ID：GodNLP） - BEGIN - 交叉熵（CrossEntropy）是常见的损失函数，本文详细推导一下它的梯度，面试大厂或者工程实践中都可能会用到。 前向传播 假设分类任务类别数是，隐层输出是维向量，标准的one-hot向量是，正确的类别是。那么交叉熵损失可以定义为： 其中，，是平滑参数。Softmax函数大家都很熟悉了，具体形式为：。 反向传播 对的梯度要分两种情况： 推导过程 根据求导法则有：
记者|谷磊 近日，在飞马网主办的“FMI人工智能&大数据高峰论坛”上，来自eBay的数据科学家李睿博士以“NLP（自然语言处理）在eBay的技术实践”为题做了主题分享，主要涵盖的应用包含：搜索（Search）、分类器（Classifiers）、命名实体识别（Name Entity Recognition）、机器翻译（Machine Translation）等。 eBay Inc. Tech Lead数据科学家李睿 以下为李睿博士的演讲及Q&A实录，AI科技大本营做了不改变原意的整理： 李睿：大家好，
本文告诉大家如何使用 OpenXML 解析 PPT 的图表，以面积图为入门例子告诉大家 OpenXML 的存储
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前面两个小节具体介绍了Hard Margin SVM算法的思想，并将这种思想转换为数学中的最优化问题。这一小节：
在传统的机器学习中，为了获得最先进的（SOTA）性能，我们经常训练一系列整合模型来克服单个模型的弱点。但是，要获得SOTA性能，通常需要使用具有数百万个参数的大型模型进行大量计算。SOTA模型（例如VGG16 / 19，ResNet50）分别具有138+百万和23+百万个参数。在边缘设备部署这些模型是不可行的。
摘要：智能机器人面对复杂环境的操作能力一直是机器人应用领域研究的前沿问题，指称表达是人类对指定对象定位通用的表述方式，因此这种方式常被利用到机器人的交互当中，但是单一视觉模态并不足以满足现实世界中的所有任务。因此本文构建了一种基于视觉和听觉融合的机器人感知操作系统，该系统利用深度学习算法的模型实现了机器人的视觉感知和听觉感知，捕获自然语言操作指令和场景信息用于机器人的视觉定位，并为此收集了12类的声音信号数据用于音频识别。实验结果表明：该系统集成在UR机器人上有良好的视觉定位和音频预测能力，并最终实现了基于指令的视听操作任务，且验证了视听数据优于单一模态数据的表达能力。
日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将 记者 | JayZhang 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在本次大会上，日本人工智能和机器学习领域新一代的代表性人物——日本理化学研究所先进智能研究中心主任Masashi Sugiyama（中文名：杉山将）为参会者带来了《弱监督机器学习的研究进展》的演讲。
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
工厂生产作业流程合规检测系统通过yolov7网络模型算法，工厂生产作业流程合规检测对作业人员的操作行为进行全面监测，通过图像识别算法和数据分析，对人员的操作动作、工具使用、安全防护等方面进行检测和评估，能够实时监测工人的操作行为，及时发现并纠正不合规的操作，以确保工厂生产作业的合规性。
自然世界中的数据通常遵循长尾分布，大多数样本中只占据少数几个类。这种长尾分布导致分类器倾向于过拟合多数类（majority class）。为了解决这一问题，以前的解决方案通常采用类别平衡的策略，如数据重采样 和损失函数重加权 。
最近阅读论文的过程中，发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门，今天我们就来系统的总结一下，这些指标有的适用于二分类问题，有的适用于对推荐列表topk的评价。
建立知识库并不像单击几个按钮并将其实施到现有网站那么容易。实际上，建立知识库就像建立一个全新的网站，只是它集成到您现有的网站中。它是您网站的一个部分，您的客户每次需要有关您的服务的一些信息或有问题需要解决时都会前往该部分。
谷歌在2017年5月发布的文章《ANeural Representation of Sketch Drawings》中，详细介绍了如何对这类简笔画进行建模，以及如何用电脑自动生成简笔画。
相信你已经从一篇又一篇关于Martech的文章中，了解到它的狂热，而这也正是它的现状。更糟糕的是，如果你走进一个已经运转了一年多的营销部门，会惊奇的发现Scott Brinker营销技术全景图中700
某电影平台（类似豆瓣、猫眼电影）用3个表来记录电影信息。“电影表”中是电影编号、电影名称、电影描述信息。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍描述TPR和FPR两个指标的ROC曲线，并通过编程绘制ROC曲线。通常在实际使用中使用ROC曲线下面的面积来评估不同模型之间的优劣，最后使用sklearn中的roc_auc_score函数返回ROC曲线下面的面积。
日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将 记者 | JayZhang 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在本次大会上，日本人工智能和机器学习领域新一代的代表性人物——日本理化学研究所先进智能研究中心主任Masashi Sugiyama（中文名：杉山将）为参会者带来了《弱监督机器学习的
http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html
你在测试集上运行它，得到了一些质量评估。模型没有过度拟合，特征也有意义。总的来说，在现有的有限数据下，它们的表现尽善尽美。
其中，平方误差损失在分类问题中效果不佳，一般用于回归问题。softmax损失函数和SVM(多分类)损失函数在实际应用中非常广泛。本文将对这两种损失函数做简单介绍，包括损失函数的计算、梯度的求解以及Python中使用Numpy库函数进行实现。
该文讲述了如何使用高斯过程回归（GPR）对数据点进行分类，通过生成拟合曲线来预测新数据点的类别。首先介绍了GPR的背景知识，然后详细描述了如何利用Python中的scikit-learn库实现GPR。最后通过一个神奇宝贝的数据集示例，展示了GPR的应用。
因此，CROSSFILTER函数的意思就是交叉筛选的意思。其用途也是简洁明了，改变计算过程中的筛选方向。
我见过一个很失败的案例，一个LED控制软件，除开专业的参数配置，就编辑节目单，播放出来就做得异常复杂，我拿到软件，我第一眼是蒙逼的，啥也看不明白。
SVM 的英文全称是 Support Vector Machines，我们叫它支持向量机，支持向量机是用于分类的一种算法，当然也有人用它来做回归。
SVM是最常用的两个分类器之一，而另一个就是Softmax分类器，它的损失函数与SVM的损失函数不同。
Softmax分类器 SVM是最常用的两个分类器之一，而另一个就是Softmax分类器，它的损失函数与SVM的损失函数不同。对于学习过二元逻辑回归分类器的读者来说，Softmax分类器就可以理解为逻辑
作为机器学习中可解释性非常好的一种算法，决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 一、初识决策树 决策树是一种树形结构，一般的，一棵决策树包含一个根结点，若干个内部结点和若干个叶结点： 叶结点：树的一个方向的最末
转载声明：本文转载自「数据派THU」，搜索「DatapiTHU」即可关注。 作者：韦玮 来源：Python爱好者社区 本文共7800字，建议阅读10+分钟。 本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。 本文包含了五个知识点： 1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧 一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理
作者：韦玮 来源：Python爱好者社区 本文共7800字，建议阅读10+分钟。 本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。 本文包含了五个知识点： 1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧 一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析，最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆放时
背景：随着数据量的不断积累，海量时序信息的处理需求日益凸显。作为时间序列数据分析中的重要任务之一，时间序列分类应用广泛且多样。时间序列分类旨在赋予序列某个离散标记。传统特征提取算法使用时间序列中的统计信息作为分类的依据。近年来，基于深度学习的时序分类取得了较大进展。基于端到端的特征提取方式，深度学习可以避免繁琐的人工特征设计。如何对时间序列中进行有效的分类,从繁芜丛杂的数据集中将具有某种特定形态的序列归属到同一个集合，对于学术研究及工业应用具有重要意义。
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。
大家有没有遇见过这样的情况，假如有一个下拉框，现在让你在下拉框里面添加一个新的选项如“请选择”,而数据库里面又不存在这一选项》要怎么做，下面为大家推荐两种写法：
Airbnb网站基于允许任何人将闲置的房屋进行长期或短期出租构建商业模式，来自房客或房东的欺诈风险是必须解决的问题。irbnb信任和安全小组通过构建机器学习模型进行欺诈预测，本文介绍了其设计思想。假想模型是预测某些虚拟人物是否为“反面人物”，基本步骤：构建模型预期，构建训练集和测试集，特征学习，模型性能评估。其中特征转换倾向于采用条件概率编码（CP-coding），评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall），通常偏向于高召回率。 在Airbnb网站上，我们专注于创造一个这样的地方：一个
在办公自动化的流程中希望实现电子签名。 思路： 1、图片的存放：安全起见存放在库中为宜。最好不能被轻易下载。 2、使用的过程：显示一个密码框和“签名”按钮，输入密码并按下按钮后，如果正确，隐藏输入框和按钮，显示图片。 3、我的所有控件都是通过解析xml后动态生成的，签名应该是一个新类别无疑（类别4），它至少得对两个地方增加代码：(1)创建部分（得同时创建输入密码框、按钮、图片显示框）（2）写入部分，得解析
研究人员开发出新算法，使机器人无需多角度取景，就可以迅速识别出三维空间里的物体。 目前机器人识别三维空间里的物体都是通过多个角度观察来收集信息，从而做出判断，故而常出现反应速度慢和对存储和计算资源的需求量大等问题。对此，研究人员开发出一套新的计算机视觉算法，即使在部分物体被遮挡的条件下，它也能够使机器人直接识别出物体，无需多角度收集信息。 类似传统的用于训练机器人的计算机视觉算法，该算法也需要通过四千个分布在十个不同类别的物体数据的训练，以此来了解这个世界。 当我们需要机器人识别物体时，传统的算法只是用来训
论文SEC-Seed, Expand and Constrain: Three Principlesfor Weakly-Supervised Image Segmentation
图像分类领域大佬众多，模型和论文更新速度也很快，很多数据集也早已经刷满，但回归到图像分类任务本体，大体的结构类似，一些经验也可以套用，因此记录下来，常看常新。
该文介绍了如何通过基于数据增强和迁移学习的GAN，在训练过程中利用生成器生成图像，并将这些图像与原始图像进行混合，从而获得更高质量的训练数据。同时，文章还介绍了一种称为“自监督学习”的零样本学习技术，该技术旨在从原始图像中提取有用的特征，并将其用于训练检测器。这些技术结合在一起，可以在不使用任何额外标注数据的情况下，训练出更准确的图像分类器。
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