目录阅读总结： 关键词 内容 评价摘要1 简介方法提出的新机制多样化的样本生成基于IOC的排名与细化场景上下文的融合特性2 相关工作经典方法经典方法的限制用于
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2024-01-03 06:31:40
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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
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2024-05-05 21:11:04
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与多目标跟踪（Multiple Object Tracking简称MOT）对应的是单目标跟踪（Single Object Tracking简称SOT），按照字面意思来理解，前者是对连续视频画面中多个目标进行跟踪，后者是对连续视频画面中单个目标进行跟踪。由于大部分应用场景都涉及到多个目标的跟踪，因此多目标跟踪也是目前大家主要研究内容，本文也主要介绍多目标跟踪。跟踪的本质是关联视频前后帧中的同一物体（
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2024-04-29 10:58:22
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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
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2023-12-13 22:05:49
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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，
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2024-03-15 13:58:16
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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
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2024-05-30 11:00:06
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MATLAB实现多目标粒子群优化算法（MOPSO）这里如何用MATLAB实现多目标粒子群优化算法。 本教程参考：MATLAB实现多目标粒子群算法 对其中的优化项、优化目标项进行了简单的修改。优化项由1个修改成了2个，优化目标由2个修改成了3个。同时，参考MATLAB源码，将该算法在C#上也进行了实现，有需要的可以参考：C#实现多目标粒子群优化算法（MOPSO）程序源码下载链接：链接：https:/
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2024-03-04 11:09:11
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书山有路勤为径，学海无涯苦作舟1.RNN网络2.tensorflow构建mnist-RNN网络2.1导入数据集import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib import rnn
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
sess =
【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 //
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2023-12-10 09:21:07
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目录前言NSGA-II非支配排序支配关系非支配关系非支配排序算法算法思想算法伪代码伪代码释义Python代码实现过渡1拥挤度距离排序算法思想算法伪代码Python代码实现过渡2二元锦标赛精英选择策略选择交叉变异生成新种群选择交叉变异Python代码实现整体流程图测试函数与结果其他 前言 由于NSGA-II是基于遗传算法的，所以在讲解NSGA-II之前，我们先对遗传算法有一些基本的了解——遗传算
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2023-08-03 21:55:15
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Scale-Aware Trident Networks for Object Detection论文研读 这篇文章主要要解决的问题是目标检测中尺寸变化问题。在标准的COCO benchmark上，使用ResNet101单模型可以得到MAP 48.4的结果。论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.01892代码：https://git.io/fj5vR.github：ht
# 多目标回归预测与深度学习
多目标回归是机器学习中的一个重要问题，它涉及在同一模型中同时预测多个目标变量。随着深度学习的发展，多目标回归的效果显著提升。本文将介绍多目标回归的基本概念，深入探讨深度学习在此领域的应用，并提供Python代码示例帮助读者更好地理解该技术。
## 多目标回归的概述
多目标回归（Multi-output Regression）是指在回归问题中，同时预测多个相关的输
神经网络预测多目标
# 简介
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它可以通过学习大量数据来预测未知的输出。神经网络在众多领域中有着广泛应用，如图像识别、自然语言处理等。本文将介绍神经网络在多目标预测中的应用，以及提供一个代码示例来帮助读者理解。
# 多目标预测
多目标预测是指在给定一组输入特征的情况下，预测多个输出结果。这个问题在现实生活中有很多应用，比如天气预测中需要预测温度、湿度和
原创
2023-12-17 04:48:33
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导言基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。从图像分类问题到行人重识别问题，深度学习方法相比传统方法表现出极大的优势。与行人重识别问题紧密相关的是行人的多目标跟踪问题。在多目标跟踪问题中，算法需要根据每一帧图像中目标的检测结果，匹配已有的目标轨迹；对于新出现的目标，需要生成新的目标；对于已经离开摄像机视野的目标，需要终止轨迹的跟踪。这一过程中，目标与检测的匹配可以
# Python多目标实现流程
## 概述
在Python中，实现多目标（Multiple Targets）通常是指同时处理多个任务或者在多个目标之间切换执行。本文将介绍如何使用Python实现多目标，并提供详细的代码示例和解释。
## 实现步骤
下面是实现Python多目标的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 定义多个目标 |
| 步骤2 | 创
原创
2023-09-22 00:27:23
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摘要：本文详细介绍如何利用深度学习中的YOLO及SORT算法实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪，并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面，在界面中既可选择自己的视频、图片文件进行检测跟踪，也可以通过电脑自带的摄像头进行实时处理，可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高，功能强大，设计有多目标实时检测、跟踪、计数功能，可自由选择感兴趣的跟踪目标。博文提供了完整
一、摘要：3D多目标跟踪（MOT）是自动驾驶与机器人必不可少的实时应用模块。然而，最近3D MOT的工作倾向于更多地关注开发准确性, 较少考虑计算成本和系统复杂性。相比之下，这项工作提出了一个简单而准确的实时基线3D MOT系统。作者使用现成的3D目标检测算法(PointRCNN)来获得定向的3D边界框。然后将3D卡尔曼滤波器和匈牙利算法用于状态估计和数据关联。虽然提出的方法直观且简单，仅是现有方
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2023-10-31 18:11:08
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author：旭宝wwDateTime：2020/7/2一、引言对于多于一个的目标函数在给定区域上的最优化问题称为多目标规划问题。在多目标规划中，各目标之间是相互冲突的，不一定存在所有目标上都是最优的解。因此多目标问题的解构成一个集合，他们之间不能简单地比较好坏，这样的解称为非支配解（有效解） 或者 Pareto最优解。注意：多目标规划不同于单目标规划，在数学建模的结果中不应当给出一个最优解，Pa
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2024-03-07 09:36:43
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# BP神经网络多目标预测实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用BP神经网络实现多目标预测。在这篇文章中，我将为你提供详细的步骤，并给出相应的代码示例和解释。
## 1. 理解BP神经网络
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决分类和回归问题。它由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法来不断调整权重和偏置，以达到预测目标的效果。
## 2. 数据准备
原创
2023-09-11 06:53:07
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3.1. 多目标追踪学习目标：了解多目标跟踪的常见的分类方法了解在多目标跟踪中常用的运动模型知道多目标跟踪的常用算法1.多目标跟踪分类多目标跟踪，即MOT（Multi-Object Tracking），也就是在一段视频中同时跟踪多个目标。MOT主要应用在安防监控和自动驾驶等领域中。1.1 初始化方法多目标跟踪问题中并不是所有目标都会在第一帧出现，也并不是所有目标都会出现在每一帧。那如何对出现的目标
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2024-07-30 11:12:09
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