散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表,其中每个数据点代表一个观测值。散点图的横轴和纵轴分别表示两个变量,通过数据点的分布情况可以观察到它们之间的趋势或相关性。
如果你的散点图看起来完全一样,即使你正在转换预测器,可能有以下几个可能的原因:
总结起来,如果你的散点图看起来完全一样,即使你正在转换预测器,可能是由于数据问题、预测器转换问题或者绘图问题导致的。你可以逐一排查这些可能性,并进行相应的调整和修正,以获得正确的散点图展示。
今天为大家介绍的是来自Yann Lecunn团队的一篇论文。联合嵌入预测架构(JEPA)已经成为一种有前景的自监督方法,它通过利用世界模型来学习。虽然之前它仅限于预测输入的缺失部分,作者在这里探讨了如何将JEPA的预测任务泛化到更广泛的预测类型上。作者引入了图像世界模型(Image World Models, IWM),这是一种超越遮蔽图像建模的方法,它学会在潜在空间中预测全局光度变换的效果。
作者 | Shantanu Kumar 责编 | 魏伟 对于机器学习和数据科学的初学者来说,最大的挑战之一是需要同时学习太多知识,特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念,并学习如何编码它们,对于新用户来说,这可能会有点难以承受。 如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去,这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候,可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念,你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。 在今天的文章中,将介绍一个基于GUI的工具
作者 | Shantanu Kumar 责编 | 魏伟 对于机器学习和数据科学的初学者来说,最大的挑战之一是需要同时学习太多知识,特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念,并学习如何编码它们,对于新用户来说,这可能会有点难以承受。 如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去,这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候,可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念,你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。 在今天的文章中,将介绍一个基于GUI的工具:
作者丨Shantanu Kumar 翻译丨魏伟 对于机器学习和数据科学的初学者来说,最大的挑战之一是需要同时学习太多知识,特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念,并学习如何编码它们,对于新用户来说,这可能会有点难以承受。 如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去,这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候,可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念,你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。 在今天的文章中,我将介绍一个基于GUI的工具:KNIM
这个项目是由艾伦·王,Aravind Srinivasan,Kevin Yee和Ryan O ‘ farrell设计的。 脚本和模型地址:https://github.com/allenwang28/YouTube-Virality-Predictor 在我们的模型中输入你自己的缩略图和标题来预测视频视图。 模型地址:https://enigmatic-wave-74142.herokuapp.com/ 背景 在过去的5年中,YouTube向YouTube的内容创作者支付了超过50亿美元。PewDiePie
Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上,里面的 API 的设计非常好,所有对象的接口简单,很适合新手上路。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】小白都能看懂的Stable Diffusion原理! 还记得火爆全网的图解Transformer吗? 最近这位大佬博主Jay Alammar在博客上对大火的Stable Diffusion模型也撰写了一篇图解,让你从零开始彻底搞懂图像生成模型的原理,还配有超详细的视频讲解! 文章链接:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/ 视频链接:https://www.youtube.
Stable Diffusion 是一个深度学习模型,让我们深入了解下 Stable Diffusion 在底层是如何工作的。
本文解读一篇由港中大(深圳)与哈工大合作发表在CVPR2019的超分辨方向的论文,该工作与几篇近年的文章密切相关,相关部分我已在文中做了必要的说明和解释,更多细节可点击文章末尾的论文链接深入了解。
“特征工程”这个华丽的术语,它以尽可能容易地使模型达到良好性能的方式,来确保你的预测因子被编码到模型中。例如,如果你有一个日期字段作为一个预测因子,并且它在周末与平日的响应上有着很大的不同,那么以这种方式编码日期,它更容易取得好的效果。 但是,这取决于许多方面。 首先,它是依赖模型的。例如,如果类边界是一个对角线,那么树可能会在分类数据集上遇到麻烦,因为分类边界使用的是数据的正交分解(斜树除外)。 其次,预测编码过程从问题的特定学科知识中受益最大。在我刚才列举的例子中,你需要了解数据模式,然后改善预测因子的
鉴于模态和任务目标之间的共性,大语言模型(LLM)自然可以作为时间序列的基础模型。然而,先前的方法可能忽视了时间序列与自然语言对齐的一致性,导致未能充分利用LLM的潜力。
stable diffusion是一种潜在扩散模型,可以从文本生成人工智能图像。为什么叫做潜在扩散模型呢?这是因为与在高维图像空间中操作不同,它首先将图像压缩到潜在空间中,然后再进行操作。
01 — 数据探索(Exploratory Data Analysis) 对数据进行探索性的分析,通常会用 pandas 来载入数据,并做一些简单的可视化来理解数据。 import pandas as
对初学者来说,有太多的东西需要同时学习是机器学习面临的最大挑战之一,特别在你不知道如何编码的情况下。如果你没有过编写代码的经验,那么你可以使用GUI驱动的工具开始学习数据科学。这篇文章将首先介绍一个基
这项来自日本筑波大学的研究,登上计算机图形学顶会SIGGRARH Asia,预训练模型和代码均已开源(地址见文末)。
多目标跟踪(MOT)是计算机视觉领域的一项重要技术,在移动机器人、自动驾驶(Sun等人,2020)和体育分析(Zhao等人,2023)等应用中发挥着重要作用。随着目标检测的最新进展,基于检测的跟踪方法已成为最受欢迎的范式。这些方法通常包括两个子任务:在每一帧中检测物体;以及跨多个帧关联这些物体。基于检测范式的核心是数据关联,这严重依赖于利用物体外观和运动信息以提高准确性。尽管采用检测以获得语义优势有其好处,但这种依赖在物体外观相似且物体遮挡频繁发生的复杂场景中提出了重大挑战。
-欢迎 加入AI技术专家社群>> 一、主要目的 虽然大多数Kaggle竞赛获胜者使用各种模型的叠加/集合,但是一个特定的模式是大部分集合的部分是梯度提升(GBM)算法的一些变体。以最新的Kaggle比赛获胜者为例:Michael Jahrer的解决方案是在安全驾驶的预测中的表示学习。他的解决方案是6个模型的混合。1 个LightGBM(GBM的变体)和5个神经网络。虽然他的成功归因于他为结构化数据发明的新的半监督学习,但梯度提升模型也发挥了作用。 尽管GBM被广泛使用,许多从业人员仍然将其视为复杂的黑盒算法
知名科技博主Ben Dickson 对此进行了探讨,并在了TechTalks上发表了博客《机器学习:什么是降维》,本文的编译整理已受到Ben Dickson 本人授权。
机器之心专栏 机器之心编辑部 华为海思加拿大研究院和阿尔伯塔大学联合推出了一个基于预训练和知识注入的神经网络性能预测框架。 神经网络的性能评估 (精度、召回率、PSNR 等) 需要大量的资源和时间,是神经网络结构搜索(NAS)的主要瓶颈。早期的 NAS 方法需要大量的资源来从零训练每一个搜索到的新结构。近几年来,网络性能预测器作为一种高效的性能评估方法正在引起更多关注。 然而,当前的预测器在使用范围上受限,因为它们只能建模来自特定搜索空间的网络结构,并且只能预测新结构在特定任务上的性能。例如,训练样本只包
AI科技评论按:众所周知,卡耐基梅隆大学在计算机科学方面的研究名列前茅,而迪士尼有意将计算机科学技术引入动画制作。他们与卡耐基梅隆大学合作建立的实验室近日发表了一篇论文 A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation,利用深度学习的方法,来生成看起来自然的语音动画。这篇论文已被SIGGRAPH 2017收录。 他们引入了一种简单而有效的深度学习方法,来自动生成看起来自然的,能够与输入语音同步的语音动画。这种方法使用滑动窗口预测器,可以学习到
面对 OpenAI 源源不断放出的 Sora 生成视频,LeCun 热衷于寻找其中的失误:
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
最近,更文速度有点慢,不是说创作到了瓶颈,(放心,原来的各种系列文章都有准备和更文计划,当然,如果大家有想了解的技术方向也可以评论和私聊。我可以和大家一起学习研究)而是,最近新公司业务比较多,每天下班回来了,有点心力交瘁了。熟悉博主的都知道,平时的学习和更文都是利用下班时间。
FBNet系列是完全基于NAS方法的轻量级网络系列,分析当前搜索方法的缺点,逐步增加创新性改进,FBNet结合了DNAS和资源约束,FBNetV2加入了channel和输入分辨率的搜索,FBNetV3则是使用准确率预测来进行快速的网络结构搜索
论文解读:Modeling Transitions of Focal Entities for Conversational Knowledge Base Question Answering
“魔镜魔镜告诉我,谁是世界上最美的女人?”这句伴随童年的话也有现实版哦~神经网络可以预测人脸颜值,这方面也出现了不少研究。今年年初华南理工大学的研究者发布论文,并公开了数据集 SCUT-FBP5500。本文作者 Dima Shulga「复现」了该论文,并用自己的照片做了试验。
选自TowardsDataScience 作者:Dima Shulga 机器之心编译 参与:路、刘晓坤 「魔镜魔镜告诉我,谁是世界上最美的女人?」这句伴随童年的话也有现实版哦~神经网络可以预测人脸颜值,这方面也出现了不少研究。今年年初华南理工大学的研究者发布论文,并公开了数据集 SCUT-FBP5500。本文作者 Dima Shulga「复现」了该论文,并用自己的照片做了试验。 数月前,华南理工大学发布了关于「颜值预测」的论文和数据集,数据集包括 5500 人,每人按颜值魅力打分,分值在 1 到 5 分之间
数月前,华南理工大学发布了关于「颜值预测」的论文和数据集,数据集包括 5500 人,每人按颜值魅力打分,分值在 1 到 5 分之间。
机器学习(Machine Learning)根据已知数据来不断学习和积累经验,然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性,是一门综合性非常强的多领域交叉学科,涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
分类是数据挖掘中最常用的方法之一,不论是实际应用还是科研,都少不了它的身影。对于分类问题我们通常能拿到表示实际对象或事件的数据集,我们知道数据集中每一条数据所属的类别,这些类别把一条条数据划分为不同的类。什么是类别?类别的值又是怎么回事?我们来看下面几个例子。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如,如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型,则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
官方文档链接:https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html
论文: FBNet: Hardware-Aware Efficient ConvNet Design via Differentiable Neural Architecture Search | CVPR 2019
在人工智能发展的初期,人们对算法的要求往往停留于「准」的层面,预测结果越精确似乎越好。然而,随着人工智能技术逐渐融入日常生活,人们对于算法「公平性」的要求与日俱增。在本文中,来自 CMU (卡内基 · 梅隆大学)的研究人员赵晗提出了一种通过学习公平表征来实现算法公平的方法。(相关论文发表在ICLR 2020上)
本文对中科院自动化所胡占义团队完成,被AAAI-20录用的论文《Zero-Shot Learning from Adversarial FeatureResidual to Compact Visual Feature》进行解读。
大多数现代开源AutoML框架并没有广泛地涵盖时间序列预测任务。本文中我们将深入地研究AutoML框架之一FEDOT,它可以自动化时间序列预测的机器学习管道设计。因此,我们将通过时间序列预测的现实世界任务详细解释FEDOT的核心正在发生什么。
进行程序训练之前,需已经成功安装好深度学习环境 若没有安装环境,可以参考:深度学习环境安装教程,进行环境安装。
到目前为止,我们对变量之间关系的分析纯粹是描述性的。我们知道如何找到穿过散点图的最佳直线来绘制。在所有直线中它的估计的均方误差最小,从这个角度来看,这条线是最好的。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 吴蕾,寒小阳 简介 回归技术不仅包含线性和逻辑回归方面知识,它还体现了多种建模和分析变量的能力。此项技能测试是为了评估你在众多回归技术方面的概念和运用能力。 此次共有1845名选手参与测试,我能确信,这是在回归领域内公认的最佳测试集。 如果你没能参与,确实是错过了实时考试的机会,那也不必遗憾,这里将公布考题和答案,你可以看看自己掌握了多少。 总体分数 下图展示了整体分数的分布情况,可以帮助你评估自己的成绩。 你能够在此处(https://datahack.an
本文演示了一种学习高度语义的图像表示的方法,而不依赖于手工制作的数据增强。论文介绍了基于图像的联合嵌入预测架构(I-JEPA),这是一种用于从图像中进行自监督学习的非生成性方法。I-JEPA背后的idea很简单:从单个上下文块中,预测同一图像中不同目标块的表示。指导I-JEPA产生语义表示的核心设计选择是掩膜策略;具体来说,(a)预测图像中的几个目标块,(b)采样足够大规模的样本目标块(占图像的15%-20%),(c)使用足够丰富的(空间分布)上下文块,是至关重要的。根据经验,当与视觉transformer结合时,论文发现I-JEPA具有高度的可缩放性。例如,论文在ImageNet上使用32个A100 GPU在38小时内训练一个ViT-Huge/16,以在需要不同抽象级别的广泛任务中实现强大的下游性能,从线性分类到对象计数和深度预测。
基于运动的多目标跟踪(MOT)方法利用运动预测器提取时空模式,并估计未来帧中的物体运动,以便后续的物体关联。原始的卡尔曼滤波器广泛用作运动预测器,它假设预测和滤波阶段分别具有常速和高斯分布的噪声,分别对应于。常速假设物体速度和方向在短期内保持一致,高斯分布假设估计和检测中的误差方差保持恒定。虽然这些假设通过简化数学建模使卡尔曼滤波器具有高效性,但它们仅适用于特定场景,即物体位移保持线性或始终较小。由于忽略了具有非线性运动和遮挡的场景,卡尔曼滤波器在复杂情况下错误地估算物体位置。
作者:Yi Ren、Yangjun Ruan、Xu Tan、Tao Qin、Sheng Zhao、Zhou Zhao、Tie-Yan Liu
养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此,判断鲍鱼的年龄很困难,主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄,还取决于食物的供应情况。而且,鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群,其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环,然后是鲍鱼的年龄。
鲍鱼是一种贝类,在世界许多地方都被视为美味佳肴。 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此,判断鲍鱼的年龄很困难,主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄,还取决于食物的供应情况。而且,鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群,其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环,然后是鲍鱼的年龄。
最近我们被客户要求撰写关于预测UCI鲍鱼年龄数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。
为什么学习统计学习?理解不同技术背后的理念非常重要,它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时,准确评估一种方法的性能也非常重要,因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外,统计学习也是一个很有意思的研究领域,在科学、工业和金融领域都有重要的应用。最后,统计学习是训练现代数据科学家的基础组成部分。 统计学习方法的经典研究主题包括: 线性回归模型 感知机 k 近邻法 朴素贝叶斯法 决策树 Logistic 回归与最大熵模型 支持向量机 提升方法 EM 算法 隐马尔可夫模型 条件随机场 之后我将介绍
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云