Datawhale干货 作者：曾浩龙，Datawhale意向成员前言回归预测建模的核心是学习输入 到输出 （其中 是连续值向量）的映射关系。条件期望 是 到 的回归函数。简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。 图片由 Midjourney 生成。A futuristic visualization of regression prediction i
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2024-08-01 18:00:40
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人脸对齐包括两个部分，分别为训练部分和测试部分。所有的代码基于opencv2.0.（一）训练阶段Step1:样本的准备：本文采用了IMM人脸数据库作为训练集，样本大小为640x480大小的彩色人脸图片，并手工对每个样本进行手工特征点标注。Step2:样本预处理：（包括光照、尺度归一化等）先进行尺度归一化操作,步骤如下：1）从训练样本中选取一个比较正的人脸最为参考人脸。2）将所有的训练样本对齐参考人
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2024-07-29 22:16:28
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# 深度学习预测图像回归任务
随着深度学习技术的飞速发展，图像回归任务逐渐成为一个热门的研究领域。图像回归任务指的是从输入图像中预测一个连续值，例如体重、温度等。与分类任务不同，回归任务的目标是预测一个真实数值，这使得其在实际应用中变得非常重要，如医学影像分析、房价预测等。本文将详细介绍图像回归任务的基本流程以及一个简单的深度学习模型实现，最后总结相关内容。
## 图像回归任务的基本流程
下
本文以泰坦尼克数据集(Titanic.csv)为例，利用Python，通过构建多元线性回归模型，对未知乘客的年龄数据进行预测。需要用到的库： import 读取Titanic数据集，查看数据预览及数据类型： tiedani = pd.read_csv('Titanic.csv')
tiedani.head()
tiedani.dtypes Titanic前5行数据预览
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2024-04-30 16:44:00
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图像信号处理与回归在图像处理中，最传统的问题是成像，用术语说是“图像信号处理（Image Signal Processing, ISP）”，也就是解决从光传感器采集的电信号数据到输出数字图像的问题。设采集到的数据(raw数据，通常是Bayer图像)为z∈Rn×1，输出数字图像为x∈R3n×1，表达ISP过程的函数为f，则 f:z→x我们知道机器学习问题可以分为分类（Classification）和
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2024-03-18 07:01:27
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1 内容介绍随着当今时代科技不断地飞速发展,科技信息也在急剧增加,收集并挖掘分析这些来源多样化的科技信息,有助于推动科技的发展。而预测作为一种重要的数据研究方法,在各个行业各个领域都有着广泛的应用。因此,面对数量如此庞大且繁杂的科技信息,如何对其进行有效地利用来实现科技发展趋势的预测及分析,具有重要的研究意义。针对传统的预测模型大多存在准确度低、收敛速度慢的问题,并且为达到长时预测的效果,提出一种
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2024-03-26 11:18:16
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动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现动手学深度学习 图像分类数据系列:动手学深度学习 图像分类数据集(一) Fashion-MNIST的获取与查看动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现动手学深度学习 图像分类数据集(三) softmax回归的简洁实现本文的内容是介绍如何从零开始使用softmax回归完成对Fashion-MNIST的
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2024-06-07 11:05:35
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Caffe框架下的图像回归测试在caffe的框架上，如何根据现有的图像及其分值、标准差对图像进行回归，caffe_model是Imagenet训练得到模型、solver.prototxt和train_val.prototxt。本次的数据来源为：http://live.ece.utexas.edu/。 注意：所有的工程建立都是在caffe的根目录下执行。 Author： jinxjEmai
文章目录前言代码及原文链接主要的点如何进行图像恢复README 前言关于扩散模型以及条件扩散模型的介绍，大家可以前往我的上一篇博客：扩散模型diffusion model用于图像恢复任务详细原理 (去雨，去雾等皆可)，附实现代码。SR3是利用扩散模型进行图像超分辨率研究的，它在使用低分辨率图像作为条件来进行反向采样时先将低分辨率图像直接上采样到高分辨率图像。因此，它通过一些改进可以作为图像恢复这
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2024-04-21 14:43:24
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一、帧间预测基本原理 主要原理是为当前图像的每个像素块在之前已编码图像中寻找一个最佳匹配块,该过程称为运动估计( Motion Estimation,ME)。其中用于预测的图像称为参考图(Reference Frame)，参考块到当前像素块的位移称为运动向量(Motion Vector， MV)，当前像素块与参考块的差值称为预测残差( Prediction Residual
Demo 5：Pytorch实现线性回归 （开始用框架啦） 刘二大人 PyTorch 基本流程Fashion(风格)数据集准备（包括预处理）：prepare dataset模型设计：design model using Class # 目的是为了前向传播forward，即计算y hat(预测值)构造损失函数和优化器：Construct loss and optimizer (using PyTo
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2023-09-17 12:08:02
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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
目录一、Batch Normalization（BN）1.1为什么提出BN？1.2BN的基本原理和公式1.3BN在神经网络中的实现1.4BN的优点和缺点二、LN,IN,GN的原理和适用范围三、Reference和注释一、Batch Normalization（BN）1.1为什么提出BN？在深层网络的训练中，由于反向传播算法，模型的参数在发生指数型变化(因为是链式传播)，从而导致每一层的输入分布会发
深度学习，已经不需要归一化了。我们知道，在传递给机器学习模型的数据中，我们需要对数据进行归一化（normalization）处理。在数据归一化之后，数据被「拍扁」到统一的区间内，输出范围被缩小至 0 到 1 之间。人们通常认为经过如此的操作，最优解的寻找过程明显会变得平缓，模型更容易正确的收敛到最佳水平。然而这样的「刻板印象」最近受到了挑战，DeepMind 的研究人员提出了一种不需要归一化的深度
摘要：本文解释了回归分析及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。
【编者按】回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、Elastic
#使用SepalLengthCm、SepalWidthCm、PetalLengthCm预测PetalWidthCm
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv("iris.csv")
#去掉不需要的id列和Species列
data.drop(['id','Species'],axis=1,inplace=True)
#去
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2024-04-12 06:31:24
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3.1 线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。 常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、 预测需求（零售销量等）。 但不是所有的预
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2024-05-11 18:09:43
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对数据预处理方法的分析与思考针对不同类型的数据,有不同的数据预处理方法。要成功地进行预处理,需要恰当地选择和应用这些方法,首先对各种方法都要熟悉。而在对数据预处理方法的分析过程中,发现以下特征:1、某些预处理方法在不同的阶段可分别使用。2、预处理方法中有较多的统计方法。下面就这两个发现进行分析和思考。1 不同阶段中相同的预处理方法在数据清理这一阶段的光滑噪声技术中,可以使用这三种方法:分箱、回归、
性能度量是衡量模型泛化能力的评价标准，模型的好坏是相对的，模型的好坏不仅取决于算法和数据，还决定于任务的需求。回归任务中常用的性能度量是：均方误差（越小越好），解释方差分（越接近1越好）。分类任务中常用的性能度量：1）错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。2）精度：分类正确的样本数占样本总数的比例。3）查准率也叫准确率（Precision）：在所有的预测为正例的结果中，真正例所占的比率查准率=
# 深度学习基础：任务分类、回归与预测
深度学习是机器学习的一个重要分支，通过模拟人脑神经元的连接结构，帮助我们发现数据中的深层次特征和模式。随着越来越多的应用场景退出，理解深度学习的基本任务成为尤为重要的环节。在本文中，我们将讨论深度学习中的任务分类、回归和预测，并通过示例代码进行说明。
## 任务分类
任务分类是指将输入数据分配到预定义类别的过程。例如，在图像分类中，我们可能会将图片分为
