实习生像条狗，去年开始实习到现在都没有更新自己的博客，痛定思痛，决定回归，正好课题是目标跟踪这块，先就多目标跟踪算法评价指标谈谈自己的观点：单目标跟踪算法的评价指标不用我多说，因为其跟踪情况较为简单，已经有较为明确的判断指标，但是一直以来，多目标跟踪的评价指标都未统一，跟踪算法的论文中也是用各种评价指标来分析自身的算法，但是缺少与其它算法的横向比较，孰优孰劣不得而知。因为自己的毕业课题设计到这块，
书籍《Python机器学习及实践》阅读笔记回归预测问题代预测的目标是连续变量，如：价格、降水量等 预测问题代预测的目标是连续变量，如：价格、降水量等一、线性回归器简单易用，但线性假设限制了其使用范围。在不清楚特征之间的关系的情况下，可以使用共线性回归模型作为大多数科学实验的基线系统。from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn
摘要为了实现自动驾驶中低成本的精确3D目标检测，目前提出了许多基于多目相机的方法，并解决了单目的遮挡问题。然而由于深度估计误差较大，现有的多目方法通常在困难小目标（如行人）沿深度射线方法上生成多个边界框，导致召回率极低。此外，现有结合深度预测的多目算法通常都是大模型，无法满足自驾应用的实时要求。为了解决这些问题，论文提出CrossDTR，用于3D目标检测的跨视图（Cross-view）和深度引导（
【MATLAB第12期】基于LSTM（RNN作为对比）长短期记忆网络的多输入多输出回归预测模型思路框架，含滑动窗口， 预测未来，单步预测与多步预测对比，多步预测步数对预测结果影响分析更新：2022.11.5更新RNN模型，预测结果附后一、数据说明本文总共1400个数据 。滑动窗口为12，预测步数为100（预测1301-1400数据）. 多步预测值为3 。训练集输入样本数据格式： 128612 //
线性回归其实就是y=kx+b但是需要注意的是，这里所有的未知量都是一个矩阵而不是一个数，k是权重，b是偏差要求：数据都是tensor类型 如果有batch_size需要用dataloader去装这个数据建立 model完成训练过程 ->进行前向传播 ->利用loss反向传播 ->优化器进行优化用matlplotlib进行数据可视化程序示例导入库import torch
impor
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2023-10-27 14:25:32
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Python之ML–回归分析预测连续型目标变量监督学习的另一个分支：回归分析(regression analysis).回归模型(regression model)可用于连续型目标变量的预测分析 主要知识点如下：数据集的探索与可视化实现线性回归模型的不同方法训练可处理异常值的回归模型回归模型的评估及常见问题基于非线性数据拟合回归模型一.简单线性回归模型简单(单变量)线性回归的目标是：通过模型来描述
检测器通常能够被分为两类，一类是two-stage检测器，最具代表的为faster R-CNN；另一类是one-stage检测器，包括YOLO，SSD等。一般来说，two-stage检测器具有高定位和识别准确性，而one-stage则有速度上的优势。其在结构上的区别就是two-stage检测器有一个生成region proposal的步骤，然后对其进行预测和分类；而one-stage则是直接对预测
机器学习被广泛的应用于推荐、风控等场景。经典的机器学习建模数据是由特征列和单一目标列构成的，比如要做广告的CTR预测，其实模型关心的是一个广告曝光后是否会被点击，这是一个单一目标场景的建模过程。但是在实际应用场景中，往往有时候会出现“既要也要”的情况，比如推荐一个视频给客户，推荐引擎不光希望客户可以点击这个视频，更希望客户可以长时间光看，这就成了一个多目标建模的情况。单目标建模在很多情况下是有局限
第一阶段（概率统计最大化的追踪）1）多假设多目标追踪算法（MHT，基于kalman在多目标上的拓展） 多假设跟踪算法(MHT)是非常经典的多目标跟踪算法，由Reid在对雷达信号的自动跟踪研究中提出，本质上是基于Kalman滤波跟踪算法在多目标跟踪问题中的扩展。 卡尔曼滤波实际上是一种贝叶斯推理的应用，通过历史关联的预测量和k时刻的预测量来计算后验概率： 关联假设的后验分布是历史累计概率密度的连乘，
近来论文上用到了多个目标函数的求解，所以看了一些归一化方面的论文资料。自己涉及的有波长，跳数，域间链路数三个主要变量，如何让这三个变量取一定值的时候，使得总的目标函数有最优解？其实可以用博弈论，旁边的一兄弟一直再搞博弈论，好像没什么进展，所以自己看能否用数学知识做一下。归一化方法数据的归一化的目的是将不同量纲和不同数量级大小的数据转变成可以相互进行数学运算的具有相同量纲和相同数量级的具有可比性的数
图像分类这是最简单的情形，只需要判定一张图片是属于哪一个类别即可。这种图像往往有一个非常显著的特殊，就是图像主体清晰且突出。 但是日常生活中这类图像并不多，更多的是一张图片中包含了多个主体，此时单纯的目标分类就无法满足了，需要使用多目标检测。多目标检测顾名思义，其的作用就是检测一个图片上的多个目标，它不仅仅能把目标找到（该目标在图像中的位置），还能给出其的具体类别。锚框这是一个框住目标物体的框，一
【学习笔记】基于分解的多目标进化算法中两种归一化方法的同时使用---MOEA/D-2N算法简介对比算法：MOEA/D、MOEA/D-N测试组件：DTLZ、WFG、城市排水规划问题两种归一化操作方法一：非标准化（non-normalization）方法二：自适应归一化（the adaptive normalization ）几种方法的图示MOEA/D-2N算法核心 算法简介Q:在实际应用中，每个目
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2023-10-20 19:37:05
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目录1 摘要2 算法要解决的问题3 从结果推原因，算法的实现思路3.1 最直接的实现3.2 合理性讨论4 CNN的尺度不变性的影响4.1 log函数的非线性问题5 线性模型的损失函数5.1 预测参数5.2 线性模型的损失5.3 线性模型的目标函数1 摘要一般的目标检测算法的目的是在原图上生成若干个边界矩形框，bounding box（bbox），要求是生成的bbox尽可能的不多不少刚好完整包裹住目
# 深度学习多目标回归 Python 实现指南
## 一、流程图
```mermaid
erDiagram
目标 --> 数据处理
数据处理 --> 模型构建
模型构建 --> 训练模型
训练模型 --> 预测
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 数据处理
首先，我们需要准备数据并进行预处理，将数据分为特征和目标值。
```markdown
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1.目标规划的提出线性规划的目标函数是单目标，但企业实际的经营管理中，需要完成多项指标，如企业计划中就包括产量、质量、利润、交货期等多项指标组成一个指标体系，均要全面完成，但是，这些指标的度量单位不同，各个指标的重要程度也不同，线性规划难以给出实际的答案，但是，在一定的约束条件下，多目标要求往往相互矛盾，造成无可行解域，提不出供决策参考的答案，从而失去实际决策价值。这些问题需用目标规划来加以解决。
本文目录多目标规划数学模型正负偏差变量绝对约束和目标约束优先因子多目标规划的目标函数如何使用 MATLAB 解决多目标规划问题 多目标规划多目标规划是指在一定的约束条件下，求解多个目标函数的最优解。数学模型正负偏差变量设 d 为决策变量的函数，d0 为目标值。正负偏差变量 d+ = max{0, d - d0} 表示决策值超过目标值的部分；d- = max{0, d0 - d} 表示决策值低于目
文章目录1 多标准决策2 Compromise编程3 伪权重参考文献 1 多标准决策 在获取一组非支配解后，可以由决策者决定保留一些甚至是单个的解。这个针对多目标问题的决策过程也称为多标准决策 (Multi-criteria decision making, MCDM)。尽管Pymoo的主要精力放在优化上，其也依然提供了一些初级工具来找到一个合适的解。 一个双目标优化的示意可以从中找到，其
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2023-09-20 20:15:51
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1.多目标规划 现有3个目标：1.尽量使产品Ⅰ的产量不超过产品Ⅱ的产量；2.尽可能充分利用所有设备；3.尽可能使利润不少于56万注意：目标1是“不超过”，也就是尽量“≤”；目标2是“充分利用”，也就是尽量“=”；目标3是“不少于”，也就是尽量“≥” 求解方法：搜索MATLABA的fgoalattain函数，序贯算法，Lingo求解2.最短路径 最短路径：从
对NILM的分类、回归问题以及论文里总说的为每个设备训练一个模型总是存疑，最近终于搞懂了，记录一下，如有错误，欢迎指正。回归与分类分类直接识别数据的开关状态，NILM的数据集通常不包含开关信息，所以要先自己给数据集打标签，比如设置一个阈值，某时刻大于多少瓦则认为该设备开启，该时刻设备对应的标签就是1，关闭则为0 。 把聚合数据和上述打好的标签放入模型，最后输出每个设备对应的开关状态（01序列），借
一、决策树的类型 在数据挖掘中，决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标。 回归树 的输出是一个实数 (例如房子的价格，病人呆在医院的时间等)。 术语分类和回归树 (CART) 包含了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点—例如处理在何处
