一 线性回归（最小二乘法）假设我们有n个样本数据，每个数据有p个特征值，然后p个特征值是线性关系。即对应的线性模型写成矩阵的形式即是Y=XA由于样本与模型不一定百分百符合，存在一些噪声，即误差，用B表示，B也是一个向量即B=Y-XAY为样本值，XA为模型的计算值，即期望值误差的平方的计算公式Xi为行向量，A为列向量。最小二乘法的目标就是取得最小的e对应的A，由于方差的计算是一个二次函数
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2024-06-19 10:42:46
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0 引言在一些简单的应用场合，特别是针对手部的，并不需要太多的手部信息，往往关注手部的运动信息，通过识别手部的运动信息便可实现人机交互操作。正是基于此，本文着重关注手部运动特征，通过对运动特征的分析来实现人机交互。本文提出一种基于样本回归分析的手部动作识别算法。1 运动方向判别系统手部动作识别需要依次完成数据采集、预处理、动作解析、特征点提取、创建数据点集、拟合曲线和动作分析等步骤。 由于完成手部
最近在接触用机器学习处理数据进行回归的任务，偶然看到一篇开源代码具有很好的代码规整性，所以通过写这一篇博客来介绍这部分代码。目录一、简介二、关键代码介绍2.1 得分函数2.2 验证函数2.3 评估函数三、公式化训练模型3.1 直接调用式训练3.2 手撕模型式训练四、模型测试五、总结一、简介
小样本学习和元学习基础知识人工智能最终依赖于大数据中学习。很难用很少的数据快速概括一个模型。相反，人类可以快速应用他们过去学到的东西来学习新事物。一个重要的方向是缩小人工智能与人类之间的差距。通过有限数据进行学习。少样本学习（few-shot learning）深度学习是data hunger的方法， 需要大量的数据，标注或者未标注。少样本学习研究就是如何从少量样本中去学习。拿分类问题来说,每个类
少样本关系抽取任务的目标是通过利用极少量的标注数据训练（或Fine-Tuning）模型，使得模型可以快速学习到一个关系类别的特征，从而对这样只有极少数样本的类别进行准确分类。图2所示是少样本关系抽取任务的一个范式，初始网络参数f_θ使用少量关系Ri的实例进行训练或微调后得到参数f_(θi ),这组参数可以很好地用于提取对应的关系Ri。少样本学习中常见的实验设置一般被称为N-way-K-shot，N
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2024-02-03 21:51:10
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样本数据不平衡是我们建模场景中经常遇到的问题，由于目标类别的分布占比差异较大，使得模型训练难以取得较好的拟合效果，甚至模型结果在实际应用中无效。举个最常见的例子，在信贷场景中构建反欺诈模型时，训练样本数据的欺诈目标群体往往是占比很少，必然需要我们对这种正负样本不平衡的情形进行处理，从而保证模型拟合训练的有效性，并获取满足实际需求的模型结果。 解决样本不平衡的常规方法主要有重采样、样本加权等维度，其
场景：样本少，且只有部分进行了标注。负样本类别（不是被标注的那些）不可穷尽，图像处理步骤：1，数据增强,扩充确认为普通苹果的样本数量 2，特征提取,使用VGG16模型提取图像特征 3，Kmeans模型尝试普通/其他苹果聚类，查看效果 4，Meanshift模型提升模型表现 5，数据降维PCA处理,提升模型表现环境：使用conda 安装： tensorflow-gpu 2.10.1 keras 2.
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2024-06-28 12:09:45
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每日英文What makes life dreary is the want of motive.没有了目的，生活便郁闷无光。Recommender：云不见作者：李学凯、吴桐桐、漆桂林在之前的文章中，我们已经介绍过了知识图谱是什么，知识图谱的表示，以及知识图谱的应用等相关主题。我们也提到过，知识图谱技术栈比较长，也给出了一些适合初学者进行学习的相关资料。在知识图谱构建技术栈中，关系抽取（Relat
文章目录一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测二、小样本目标检测简介三、小样本目标检测的方法四、小样本目标检测现有的问题五、参考资料 一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测首先必须要分辨这两个概念。如果光看名字，我们可能会单纯的认为小样本就是代检测目标区域比较小，难以检测；少样本就是训练样本数量较少，难以训练。上面的理解其实是错的。看网上大部分的文章、博客、论文，小样本和少样本是等价的。所谓
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2024-02-04 20:58:00
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目标检测和边界框%matplotlib inline
from PIL import Image
import sys
sys.path.append('/home/kesci/input/')
import d2lzh1981 as d2l# 展示用于目标检测的图
d2l.set_figsize()
img = Image.open('/home/kesci/input/img2083/img
大家早上好哇！能不能写一份优秀的分析报告，是衡量分析师是否牛X的重要标准。除了不同场景下特定的分析逻辑，怎么把分析报告写的更好，其实是有成体系方法论的。今天给大家分享一篇关于数据分析报告规范的干货，常看常新，值得收藏和细品。01 结构规范及写作报告常用结构：1. 架构清晰、主次分明数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈
雷锋网 AI 科技评论按：目前大多数关于图像小样本分类的研究工作都是研究单标签场景，每个训练图像只包含一个对象，然而现实中的场景中以多对象多标签居多，因此对于多标签小样本的图像分类研究更 具现实意义。IBM 的研究人员对多标签小样本的图像分类进行了研究，并在 CVPR 2019 大会上进行了论文分享，相关成果发表在 IBM 官网博客上，雷锋网 AI 科技评论编译如下。当我们将人工智能和机器学习扩展
实体关系抽取的背景知识图谱作为“世界知识”的载体，支撑了很多行业中的具体应用。信息检索、推荐、自然语言理解等等场景下，个人认为目前很多应用的性能需要利用外部知识才能更上一层楼。所以知识图谱的构建和使用对于AI的发展是相当重要的！而为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。“文本”作为最常见的知识载体，成为了自动提取知识的首选来源。那如何自动从文本中提取常见的’三元组
在Open AI的官方文档 GPT 最佳实践中，也给出了和上面这两大原则一脉相承的6大策略。分别是：写清晰的指示给模型提供参考（也就是示例）将复杂任务拆分成子任务给GPT时间思考使用外部工具反复迭代问题提示的结构指令（Instuction）告诉模型这个任务大概要做什么、怎么做，比如如何使用提供的外部信息、如何处理查询以及如何构造输出。这通常是一个提示模板中比较固定的部分。一个常见用例是告诉模型“你
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2024-06-18 15:15:06
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在本篇文章中，我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning)，它们
原创
2024-05-15 14:06:03
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摘要本文为少样本异常检测（FSAD），这是一种实用但尚未被研究的异常检测（AD），少样本意味着在训练中只为每个类别提供有限数量的正常图像。现有的少样本异常检测的研究主要使用的是 一类别一模型 学习范式，而类别间的共性尚未被探索。受人类探测异常的启发，将有问题的图像与正常图像进行比较，我们在这里利用配准，这是一种固有可跨类别泛化的图像对齐任务，作为代理任务来训练类别不可知的异常检测模型。在测试过程中
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2024-01-14 13:26:29
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背景介绍在常见的卷积神经网络中，采样几乎无处不在，以前是max_pooling，现在是strided卷积。以vgg网络为例，里面使用到了相当多的max_pooling 输入侧在左面（下面是有padding的，上面是无padding的），可以看到网络中用到了很多2x2的pooling同样，在做语义分割或者目标检测的时候，我们用到了相当多的上采样，或者转置卷积 典型的fcn结构，注意红色区分的de
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2024-08-08 12:01:25
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一1与传统的监督学习不同，few-shot leaning的目标是让机器学会学习；使用一个大型的数据集训练模型，训练完成后，给出两张图片，让模型分辨这两张图片是否属于同一种事物。比如训练数据集中有老虎、大象、汽车、鹦鹉等图片样本，训练完毕后给模型输入两张兔子的图片让模型判断是否是同一种事物，或者给模型兔子和狗的图片去判断。2训练的目的是靠着Support Set提供的一点信息，让模型判断出Quer
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2024-06-21 22:25:38
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少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）是深度学习中的一个重要研究领域，其目标是在只有少量标注样本的情况下，训练出能够很好地泛化到新类别或新任务的模型。这对于实际应用中数据获取和标注成本较高的场景非常有用，如医学影像分析、罕见物体识别等。以下是基于深度学习的少样本学习的详细介绍：
1. 背景和动机
数据稀缺性：在许多实际应用中，获取大规模标注数据集的成本非常高，而少样本学习可以有
在机器学习模型训练中，往往希望训练得到得模型具有很好的泛化能力，得到一个在训练集上表现很好的模型。为了达到这个目的，应该从训练样本中尽可能学出适用于所有潜在样本的“普遍规律”。然而，学得“太好”很可能出现过拟合现象。提高泛化能力的方法有很多，其中一种可以增加样本数量。但是当带标签的样本数量有限时，该如何处理？如果只有一个包含m个样例的数据集D={(x1,y1),(x2,y2)...(x
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2024-05-09 12:01:56
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