模型融合的方法很多，Voting、Averaging、Bagging 、Boosting、 Stacking，那么一些kaggle比赛中选手会选用各种方法进行融合，其中岭回归就是一类轻巧且非常有效的方法，当然现在还有很多更有逼格的方法。本文是受快照集成的启发，把 titu1994/Snapshot-Ensembles 项目中，比较有意思的加权平均集成的内容抽取出来，单独应用。
深度神经网络 (DNN) 容易过度拟合，过拟合的网络会导致对于新的数据实例表现不佳。该论文提出了不使用单个 DNN 作为分类器，而是使用一个由七个独立 DNN 学习器组成的集合，这些DNN都会保持它们的架构和内在属性相同，但是使用不同的数据输入。为了在训练输入中引入多样性， 每一个DNN将会删除七分之一的输入数据，并从剩余的样本中通过bootstrap抽样进行补充。论文提出了一种新的技术来结合DNN学习者的预测。这种方法被称 pre-filtering by majority voting coupled with stacked meta-learner，它在分配最终类标签之前对预测执行两步置信度检查。论文将所有算法在人类活动识别(Human Activity Recognition, HAR)、气体传感器阵列漂移(Gas sensor array drift)、Isolet、垃圾邮件(Spam-base)和互联网广告五个基准数据集上进行了测试，发现所提出的集成方法比单个DNN和多DNN的平均集成，以及多元化投票和元学习的基线方法获得了更高的准确率
机器学习可以通过结构化的流程来梳理:1.定义问题和需求分析->2.数据探索->3.数据准备->4.评估算法->5.优化模型->6.部署。
机器学习已广泛应用于一系列任务。但是，在某些高风险应用中，例如自动驾驶，医疗诊断和财务预测，错误可能导致致命的后果或重大的财务损失。在这些应用中，重要的是要检测系统何时犯错并采取更安全的措施。此外，还希望收集这些“故障场景”，对其进行标记，并教系统通过主动学习做出正确的预测。
这是一篇无关技术细节的推送，只大概了解一下目前机器学习在气象领域的应用。关于大家要求的一些机器学习/深度学习资料后面会分享给大家。
【编者按】本文来自Databricks公司网站的一篇博客文章，由Joseph Bradley和Manish Amde撰写。此外，Databricks是由Apache Spark的创始人建立的，成立于2013年年中，目前团队人员均是开源圈子内的重量级人物，他们都热衷于"增值开源软件"： 任职CEO的Ion Stoica是UC Berkeley计算机教授、AMPLab联合创始人，同时也是Conviva公司的联合创始人。 CTO Matei Zaharia是Apache Spark的创作者，同时也是麻省理工学院计
手动恢复有两种方式，一是恢复指定bookie节点的数据；二是恢复指定ledger的数据。
NFL Big Data Bowl是Kaggle上的一个数据比赛，本文旨在通过回顾比赛，梳理和学习其中的建模思路（点数据挖掘、图挖掘）、数据处理技巧（对抗验证、数据增强）、模型集成技巧（Snapshot Ensembles）。
机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据
Deep Residual Learning for Image Recognition Residual Networks are Exponential Ensembles of Relative
因为受其启发，所以在这提一下，快照集成是一种无需额外训练代价的多神经网络集成方法。 通过使单个神经网络沿它的优化路径进行多个局部最小化，保存模型参数。 利用多重学习速率退火循环实现了重复的快速收敛。
文章节选自《机器学习——Python实践》 文末评论赠送本书，欢迎留言！ 机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项
文章节选自《机器学习——Python实践》 文末评论赠送本书，欢迎留言！ 机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模
A Gentle Introduction to Applied Machine Learning as a Search Problem 浅谈应用型机器学习作为一种搜索问题 应用型机器学习是具有挑战性的，因为针对给定问题设计完善的学习系统是非常棘手的。 (因为)没有最好的训练数据或最好的算法来解决你的问题，只有你可以发现的最好的。(作者的意思是你发现的最好的并不一定是最好的，还可能有更好的，译者注) 机器学习的应用被认为是最好的解决输入到输出的最佳映射的搜索问题，因为给定项目中知识和资源都是可用的。 在这
AI科技评论按：ICLR 2017 总共有三篇最佳论文，其中有一篇是关于如何有效保护机器学习训练中的隐私数据，名为「用半监督知识迁移解决深度学习中训练数据隐私问题」（Semi-supervised Knowledge Transfer for Deep Learning from Private Training Data）。论文给出了一种通用性的解决方法，名为「教师模型全体的隐私聚合」（Private Aggregation of Teacher Ensembles/PATE）。该论文第一作者是 Nico
原文地址：https://machinelearningmastery.com/applied-machine-learning-as-a-search-problem/
AI科技评论消息：近日，谷歌科学家发布TensorFlow Lattice，这是一套预建的TensorFlow Estimators，易于使用，它相当于是TensorFlow运算符，用来构建点阵模型（lattice model）。点阵是多维插值查找表（look-up table），与几何教材背面近似于正弦函数的查找表类似。 AI科技评论编译整理如下： 我们利用查找表的结构（它可以通过多个输入进行键控），来估计比较随意及灵活的关系，并满足于指定的单调关系，以便更好地泛化。也就是说，训练查找表值使得训练样例的损
AI研习社消息，近日，谷歌科学家发布TensorFlow Lattice，这是一套预建的TensorFlow Estimators，易于使用，它相当于是TensorFlow运算符，用来构建点阵模型（lattice model）。点阵是多维插值查找表（look-up table），与几何教材背面近似于正弦函数的查找表类似。 AI研习社编译整理如下： 我们利用查找表的结构（它可以通过多个输入进行键控），来估计比较随意及灵活的关系，并满足于指定的单调关系，以便更好地泛化。也就是说，训练查找表值使得训练样例的损失最
选自 Machine Learning Performance Improvement Cheat Sheet
之前讲了一些机器学习的算法和特征工程的东西，相信大家如果有一些数据也是可以建立出自己的模型了，但是，模型的效果却没有想象中那么好，那么，应该怎么做呢？
从Logistic回归开始，然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。 奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。 根据我自己的经验，只有神经网络和梯度增强决策树（GBDT）正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次（这意味着它们是好的开始）。 从来没有人听说有人在公司中讨论SVM。
Searching in massive collections of digitized printed scientific documents with queries that are mathematical expressions is a research area scarcely explored. To address this problem, a crucial first step involves the detection of regions that may contain mathematical expressions. This contest aims to tackle this problem and thus, provide several reasons that could be interesting for attracting research groups to participate in this competition:
在理想情况下，机器学习方法（如深度学习）被用来对与训练数据分布相同的数据进行预测。但实际情况可能大不相同：相机镜头变得模糊，传感器退化等问题，都可能导致训练模型与应用模型数据分布之间的差异，从而导致所谓的协变量偏移。例如，最近有人观察到，接受过胸部 x 光检查肺炎训练的深度学习模型，在根据以前没遇到过的医院数据进行评估时，其精确度水平将大不相同，部分原因是图像采集和处理方面的细微差异。
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！
【新智元导读】昨天在 WWDC 高调发布 Core ML 机器学习库后，苹果官方博客今天发布了包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版，现在就可下载使用，为你的 iOS app 增加计算机视觉、自然语言处理等智能功能。 Core ML 是苹果提出的新的基础机器学习框架，已经用在包括 Siri，Camera 和 Quick Type 等苹果产品。Core ML提供非常快速的性能，易于集成的机器学习模型，仅需使用几行代码就能构建具有智能的新功能的app。 概述 Cor
之前的 谷歌机器学习法则：ML工程的最佳实践 将谷歌公司关于机器学习方面的实践经验详细的介绍了下，很多朋友会问有没有手册版以及PDF版本。这里会将精简后的法则内容（中文+英文）一一列举出来，并且将中文+英文版的PDF文件（带书签目录）分享给大家（见文末）。
机器之心编译 选自：Google Research Blog 参与：李泽南、路雪 昨天，谷歌发布了 TensorFlow 1.4.0 先行版，将 tf.data 等功能加入了 API。同时发布的还有 TensorFlow Lattice，这家公司希望通过新的工具让开发者们的模型更加准确。 TensorFlow 1.4.0 先行版更新说明：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.4.0-rc0 TensorFlow Lattice 项目
https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
今年5月份的时候，Cornell University的几个人研究了ResNet，发现它所谓的“超深网络”只是个噱头，文章如下： Residual Networks are Exponential Ensembles of Relatively Shallow Networks 文章的主题是： A residual network is not a single ultra-deep network, but instead is a very large implicit ensemble of many
三位韩国人在EMNLP 2021 Findings上发表了一篇论文，名为Devil’s Advocate: Novel Boosting Ensemble Method from Psychological Findings for Text Classification，其中Devil's Advocate有一部同名电影，翻译过来叫「魔鬼代言人」，他们主要挑战的是传统模型融合的方法，例如硬投票(Hard-Voting)、软投票(Soft Voting)、Bagging等。源码在HwiyeolJo/DevilsAdvocate
在 Kaggle 的世界，软件开发者、金融模式和行为研究公司 Deep trading 的创始人 Yam Peleg 称得上一位「大神」。目前，他在 Notebooks Grandmaster 中排名第 11，在 Discussion Grandmaster 中排名第 5。
有意思的是福建医科大学的一位小伙伴并没有走我的ngs之路，反而去琢磨机器学习人工智能啦，也开始投稿！
今天给大家介绍一篇来自美国密苏里州圣路易斯市华盛顿大学生命系统科学与工程中心和该校医学院病理与免疫学系合作的文章“Deep learning the structural determinants of protein biochemical properties by comparing structural ensembles with DiffNets”。该论文使用DiffNet模型比较蛋白质的结构集合，从而学习蛋白质的生化性质的结构决定因素。
前些天在同行交流群里，有个话题一直在群里热烈地讨论，那就是 如何解释机器学习模型 ，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见，所以大多数同行都是会用 LR 来建模。但是，机器学习的模型算法这么多，不用岂不是很浪费？而且有些算法还十分好用的，至少在效果上，如XGBoost、GBDT、Adaboost。
As early as 2020, we began to study synaptic strength rebalance, and in October 2021 I had finished the simulation and the paper in Chinese, and also translated most of the Chinese into English, and wrote an Email to Editor-in-Chief of a cell family journal for pre-submission consultation, and he welcomed.
论文简介 这篇论文的名字为为「Adversarial Example Defenses: Ensembles of Weak Defenses are not Strong」，“防御对抗性样本：弱的防
第14届推荐人自己的年会RecSys已在9月22日到26日在线上举行。大会围绕着推荐系统相关问题进行了3场KeyNotes，5场Tutorials，接收了41篇长文，26篇短文。
问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天一早，苹果开始推送iOS 11更新。 与上一代相比，苹果全新的移动操作系统至少提供了数百项升级（官方说法）。其中有两大类更新量子位特别关
利用非线性神经网络和可解释机器学习方法（比如层间相关传播），我们旨在从观测和大集合的内部变异(internal variability)中分离强迫气候响应。我们想利用这些方法检测在完全耦合的气候模式中模拟复合极端事件、内部变异和强迫趋势的偏差/差异。可解释AI方法可作为理解气候系统物理机制的又一个工具。
18年被H2O Driverless AI 提供的可解释机器学习引擎（下图）种草后，就对这个领域产生了兴趣。不过用的越多，XAI暴露的问题就越多，比如特征的微调可能会导致整个特征解释发生翻天覆地的变化，再比如表现很好的模型会给出完全不能理解的特征解释。不过在接触因果推理后希望可以换个视角来看XAI，于是重新捡起这个系列(挖坑慎入，这是一个18年就开始挖，到现在都没有填完的坑)～
来源：机器之心 本文长度为1200字，建议阅读3分钟 本文为你分享计算机视觉领域和深度学习领域最为经典的课程之一CS231n2017年全部课件。 CS231n 近几年一直是计算机视觉领域和深度学习领域最为经典的课程之一。而不久前结课的 CS231n Spring 2017 仍由李飞飞带头主讲，并邀请了 Goodfellow 等人对其中部分章节详细介绍。 本课程从计算机视觉的基础概念开始，在奠定了基本分类模型、神经网络和优化算法的基础后，重点详细介绍了 CNN、RNN、GAN、RL 等深度模型在计算机视觉
选自Stanford 机器之心编译 参与：Smith、蒋思源 CS231n 近几年一直是计算机视觉领域和深度学习领域最为经典的课程之一。而最近才刚刚结课的 CS231n Spring 2017 仍由李飞飞带头主讲，并邀请了 Goodfellow 等人对其中部分章节详细介绍。本课程从计算机视觉的基础概念开始，在奠定了基本分类模型、神经网络和优化算法的基础后，重点详细介绍了 CNN、RNN、GAN、RL 等深度模型在计算机视觉上的应用。机器之心近日曾经报道李飞飞详解深度学习的框架实现与对比，读者也可以点击阅读原
本文介绍了基于提升理论的深度残差神经网络，通过逐层训练的方法，可以在不增加参数的情况下提高模型的性能。同时，该方法具有较好的理论解释和计算效率。
---- 新智元编译 来源：blog.bigml.com 编译：肖琴 【新智元导读】自去年成功预测第89届奥斯卡8项大奖后，机器学习和数据分析平台BigML再次公布今年的大奖预测结果。今年，利用新的Deepnet模型，BigML预测奥斯卡金像奖的最佳影片、最佳导演、最佳男主角、最佳女主角、最佳女配角和最佳男配角六大奖项，全部预测正确！ 今年《水形物语》（The Shape of Water）获得13项提名，显然是最受欢迎的影片，但我们也看到一系列高质量的独立作品与大作之间的激烈竞争。不过，机器
机器之心报道 参与：机器之心编辑部 CS231n近几年一直是计算机视觉领域和深度学习领域最为经典的课程之一。而最近刚刚结课的CS231n Spring 2017 仍由李飞飞主讲，并邀请了Goodfellow等人对其中部分章节详细介绍。本课程从计算机视觉的基础概念开始，在奠定了基本分类模型、神经网络和优化算法的基础后，详细介绍了CNN、RNN、GAN、RL等深度模型在计算机视觉上的应用。前天，斯坦福开放了该课程的全部视频，并且还有配套英文字幕。因此，CS231n 2017 春季课程包括 PPT 和视频在内的所
在深度学习中，同样一个模型用不同的初始化，数据处理，batch size，学习率，优化器都能得到不同性能的参数。我根据自己参与过的比赛中经常用到的一些trick进行大致的总结，有代码的会顺便附上，方便自己以后使用。
Lecture 2：图像分类——包括数据驱动（data-driven）方法，K 近邻方法（KNN）和线性分类（linear classification）方法
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