换种视角看问题——支持向量机（SVM）
本文作者：王 歌
文字编辑：孙晓玲
技术总编：张 邯
我们今天的介绍从一个小故事开始。 魔鬼把大侠的妻子劫走了，大侠为了救她，来和魔鬼交涉。魔鬼说：“你若能解答出我的问题，我便放了她”。大侠同意了，随后魔鬼大手一挥，在桌子上出现了两种颜色的球，要求用一根棍子将它们分开： 大侠不假思索将棍子放在了中间的位置。
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2024-10-15 10:00:14
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一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确项目任务：回归/分类收集数据集并选择合适的特征选择度量模型性能的指标选择具体的模型并进行训练以优化模型评估模型的性能并调参2.1 使用sklearn构建完整的回归项目1 收集数据集并选择合适的特征特征解释:CRIM:各城镇的人均犯罪率ZN:规划地段超过25,000平方英尺的住宅用地比例INDUS:城镇非零售商业用地比例CHAS:是否在查尔斯河边(=1是)NO
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2024-06-26 15:38:04
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Transformers预测未来：关注下一帧和时间序列预测关注人工智能学术前沿 回复 ：ts355秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要直到最近，递归神经网络还是捕获时序相关性的最佳方法之一。然而，随着Transformer的引入，已经证明了只有注意机制而没有任何RNN的体系结构可以改进各种序列处理任务(例如NLP)的结果。此后的多项研究表明，类似的方法可以应用于图像、点云、视频、音频或时间序列
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2024-05-19 18:27:55
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线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回归的基本要素模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:数据集我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在
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2024-09-18 08:08:51
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3.2 线性回归的从零开始实现在了解了线性回归的背景知识之后，现在我们可以动手实现它了。尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作，但若过于依赖它提供的便利，会导致我们很难深入理解深度学习是如何工作的。因此，本节将介绍如何只利用Tensor和autograd来实现一个线性回归的训练。首先，导入本节中实验所需的包或模块，其中的matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入显示。%matplotli
NAST:时间序列预测的非自回归时空Transformer模型[Submitted on 10 Feb 2021] 摘要虽然Transformer在很多领域取得了突破性的成功，特别是在自然语言处理(NLP)领域，但将其应用于时间序列预测仍然是一个巨大的挑战。在时间序列预测中，规范化 Transformer模型的自回归译码不可避免地会引入巨大的累积误差。此外，利用Transfo
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2024-08-25 13:36:10
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1 介绍主流的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，它们包括一个encoder和一个decoder。表现最好的模型也是用attention 机制连接encoder和decoder。我们提出了一个新的简单网络模型，即Transformer，该模型仅仅依靠attention机制，不用循环或卷积网络。实验结果显示该模型不仅质量很好，而且可以并行，需要较少的时间训练。循环网络模型主要是输入和输出序列
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2024-10-09 14:19:11
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最近动手玩了一下Transformer，找到了一个很适合练手的小例子，基于https://github.com/cxl-ustb/AISTransforemr的代码做了一些修改（感谢原作者），改进后的代码地址：GitHub - BITcsy/AISTransformer: 利用transformer进行船舶轨迹预测。 1. 任务简介：该代码功能是处理船只的轨迹、状态预测（经度，维度，速度，朝向）。
目录一、定义模型二、加载数据集三、初始化实例四、训练模型五、评估模型模型结构图： ? 本周任务： ●理解文中代码逻辑并成功运行 ●自定义输入一段英文文本进行预测（拓展内容，可自由发挥）数据集介绍：这是一个关于使用 Transformer 模型来预测文本序列中下一个单词的教程示例。本文使用的是Wikitext-2数据集，WikiText 英语词库数据（The WikiText Long T
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2024-09-26 18:09:20
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预训练深度学习，需要大数据支持，但是研究往往缺少大数据的支持，（ImageNet太大，自己训练没有这样的算力条件）。预训练就是利用别人训练过的模型结果。浅层的特征是可以通用的。一般我们使用的浅层特征（已经训练好的模型）的方法fine-tuning微调。fine-tuning就是在浅层的特征上，继续我们的训练，加强我们的小数据特征识别并会改变浅层的参数。预训练的浅层模型，需要找相似的数据训练。统计语
在本教程中，讲解 Keras 深度学习库中 LSTM 层的返回序列和返回状态的区别和结果。完成本教程后，您将了解：该返回序列返回每个输入时间步的隐藏状态输出。该返回状态返回最后一个输入时间步的隐藏状态输出和单元状态。可以同时使用返回序列和返回状态。本教程分为 4 个部分：长短期记忆返回序列返回状态返回状态和序列长短期记忆长短期记忆（LSTM）是一个由内门组成的循环神经网络。与其他循环神经
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2024-03-28 12:01:39
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做长时间序列的预测 Decomposition把时间序列做拆分，分解 提出新的注意力机制Auto-CorrelationAbstract该论文提出了一种名为Autoformer的新深度学习模型，用于对时间序列数据进行长期预测。它使用具有自动关联机制的分解架构来发现和表示子系列级别的依赖关系，从而在涵盖实际应用的六个基准测试上具有最高的准确性。Introduction在导言中，作者强调了长期预测对于
线性回归从零开始问题解读这里要先详细解读一下我们前文提到的问题，如何实现我们的梯度下降的迭代？我们自然是使用最最常用的BP神经网络了。它是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一 。看起来很复杂是吧，那我们简而言之就是：前向传播，计算预测值，反向传播更新权重，不断迭代知道达到要求。这里具体过程我就不推导了，其实很简单，大家甚至可以手算一下，可以看这个UP主的视
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2024-08-21 09:49:27
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线性回归预测模型的实现（linear model）y=x*w+b通过 numpy包穷举找到线性模型的预测的w和b值，并用matplotlib和mpl_toolkits包画出在训练过程中w、b、loss的三维变化。 1、实现y=x*w + b线性回归预测。关键是求解出w和b的值，w和b的值知道了其线性模型就确定了。 如下图所示：xy15283112、训练模型需要调用的包和原始数据（存于列表中，为浮点
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2023-12-12 15:19:44
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[NeurIPS 2021] Twins ：更高效的 Transformer 主干网，完美适配下游检测、分割任务单位：美团、阿德莱德大学Arxiv: http://arxiv.org/abs/2104.13840Github: https://github.com/Meituan-AutoML/Twins刚刚，美团和阿德莱德大学合作论文 Twins 被 NuerIPS 2021 接收，全部代码及模
作者：一元，四品炼丹师Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside Transformer（AAAI21）论文：https://arxiv.org/abs/2004.11207问题背景在之前大家对于Transformer的理解都是，Transformer的成功得益于强大Multi-head自注意机制
此前没了解过tensorflow2的魅力的朋友可以先了解一下该网站：Click 首先准备一个小型数据集，2019年的某个地方的天气情况，各位同学也可以自行伪造一份符合正态分布的数据集。 这里提供了一份下载的链接。点击直通temp.csv。废话不多说，直接加载我们的数据集看一下。Click：为某地方一年的温度读取数据展示：features = pd.read_csv('temps.csv')
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在SCI论文中，常常会见到model1，model2，model3.....这样的表述，每个model调整的协变量会有所不同，具体研究者是如何挑选的呢？有什么需要注意的地方的吗？这里通过几份示例简单和大家介绍一下多模型策略分析中，协变量的选取方式：示例1：只有2个模型，Unadjusted模型就是焦点暴露与结局的单因素回归Adjusted模型是调整其他全部协变量的多因素回归。示例2：有3个模型，C
研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的，回归分析通常所预测的目标函数是连续值。三个主要任务：1.识别重要变量，那些是重要变量，哪些不是。哪些X变量与Y相关，哪些不是。 2.判断相关性方向。自变量与因变量之间的相关性是正的还是负的。 3.估计回顾系数。就是看相关性强不强的权重。数学建模中回归分析比较常用的是线性回归，所以这里我们只针对数学建模讲线性回归
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2023-10-11 06:45:41
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深度学习 神经网络（4）线性回归-Pytorch实现房价预测一、前言二、Pytorch原生算法实现2.1 导入并查看数据2.2 数据预处理2.2.1 数据归一化2.2.2 数据分割2.3 迭代训练2.4 数据验证三、Sequential简化代码实现 一、前言波士顿房价预测是神经网络线性回归的一个典型应用案例。本文使用pytorch来的两种方式实现。一种是原生运算思想的矩阵运算，便于理解底层实现；
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2023-09-06 15:06:30
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