作者：Tinz Twins 来源：DeepHub IMBA 本文将以股票交易预测作为示例项目。我们用 AI 模型预测股票第二天是涨还是跌。...在此背景下，比较了分类算法 XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备，我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。...另外就是我们将使用 Python 包 openbb。这个包以包含了一些来自金融部门的数据源，我们可以方便的使用它。...，可以将问题定义如下： 预测股票代码 AAPL 的股价第二天会上涨还是下跌。...然后就是应该考虑手头有什么样的机器学习模型的问题。我们想预测第二天股票是上涨还是下跌。所以这是一个分类问题（1：股票第二天上涨或 0：股票第二天下跌）。在分类问题中，我们预测一个类别。
一、学习知识点概要 预备知识： 基本的python语法，例如import语句，传参知识 会基本的配置环境的命令，如：本章会利用到的seaborn包。...y_min分别表示-3.3，和3.3即为最小值和最大值 np.linspace(x_min,x_max,nx)函数，把所在区间分成了nx份 np.meshgrid()函数用于将两个向量，转换成两个维度相同的矩阵...，发现仅仅是了解单独会如何使用spss软件进行逻辑回归太过于简陋，通过这次的学习： 已经学会用python绘制混淆矩阵的热力图来检验实验的准确性。...运用python绘制2D情况下不同的特征组合对于不同类别的花的散点分布，以及大概的区分能力。 利用箱型图我们也可以得到不同类别在不同特征上的分布差异情况。 选取其前三个特征绘制三维散点图。...并且通过实验的方式证明为什么逻辑回归最好只是用于二分类，而对于多分类，逻辑回归得出的分类情况会下降。
，我们创建了一个SmileCNN存储库的分支，修改了笔记本并将它们转换为python文件，以适应我们现有的使用MXNet模型服务器进行推断的用例，。...python evaluation.py 如果一切设置正确，模型应该能够获取一个numpy数组并将结果预测为笑脸。 ?...这个文件根据数据集的不同而不同，它包含一个模型可以预测的类的列表。...模型所做的预测已经非常好了！...这是只是个做来玩的模型，但它是可以有实际应用的应用程序。例如，为了确保你的同事在进入办公室时总是面带微笑，你可以在办公室前门上方添加一个网络摄像头，需要笑脸才能进入大楼！
在自然语言处理 (NLP) 中，很多任务是关于序列预测问题。例如，在机器翻译 (MT) 中，任务是在给定输入单词序列的情况下预测已翻译单词的序列。执行这种任务的模型常被称为序列到序列模型。...，比如： 束搜索推理 多模型的简单集成 RNN 层之间的残差链接 输出层预测的词汇偏倚 门控语境（Context gating） 交叉熵标签平滑 层归一化 为了训练，Sockeye 允许你完全掌控重要的优化参数...你可以看到，目标语言中的每一个单词都对应该网络注意到的源语言单词。该注意力机制对于促使该模型输出高质量的翻译结果并不总是奏效。如果句子比较复杂，那么注意力就可能如下图： ?...系统需求 Sockeye 要求的环境： Python3 MXNet-0.10.0 (https://github.com/dmlc/mxnet/tree/v0.10.0) numpy 安装 AWS...两个文件应该有相同的行数，每一行包含一个句子。每个句子应该是一个用空格分隔的表征列表。
python-scipy \ python-picamera 跟着安装指导在树莓派上安装 MXNet：http://mxnet.io/get_started/install.html 在本文中，我们构建的...__version__ 本地执行预测 如果需要对树莓派相机所捕捉到的图像执行预测，我们需要从 MXNet Model Zoo 中抽取预训练深度神经网络模型。...，我们需要将相机指向需要分类的目标，并在树莓派的根目录中运行如下命令： python load_model.py –img ‘cam’ –prefix ‘squeezenet_v1.1’ –synset...下一步 通过在树莓派上运行 MXNet 以执行预测，还有利用 AWS IoT 连接它到 AWS Cloud，我们已经构建了一个近乎最好的计算机视觉系统。...然后我们又跟着这篇技术博客重新安装，不出意料的是，还是无法在 mxnet 文件夹下执行 make，总是报错。
6 DSSTNE 链接：https://github.com/amznlabs/amazon-dsstne DSSTNE 的发音同 Destiny，是一个酷劲十足的框架却总是被忽略。为什么?...既不是为研究而设计，也不是为测试 idea 而设计(来源其官方网站的宣传语)，DSSTNE 框架是为量产而设计。...到目前为止，很多我知道也很流行的框架和库我还没有用过，我不能给出更多具体的细节。...8 MXNet 链接：https://github.com/dmlc/mxnet mxnet 是一个支持大多数编程语言的框架之一，包括 Python，R，C++，Julia 等。...但我觉得使用 R 语言的开发者会特别偏爱 mxnet，因为至今为止还是 Python 以不可置疑的态势称霸深度学习语言的(Python 与 R 的对决，猜猜我会站哪边?
DSSTNE 链接：https://github.com/amznlabs/amazon-dsstne DSSTNE 的发音同 Destiny，是一个酷劲十足的框架却总是被忽略。为什么？...既不是为研究而设计，也不是为测试 idea 而设计（来源其官方网站的宣传语），DSSTNE 框架是为量产而设计。...到目前为止，很多我知道也很流行的框架和库我还没有用过，我不能给出更多具体的细节。...MXNet 链接：https://github.com/dmlc/mxnet mxnet 是一个支持大多数编程语言的框架之一，包括 Python，R，C++，Julia 等。...但我觉得使用 R 语言的开发者会特别偏爱 mxnet，因为至今为止还是 Python 以不可置疑的态势称霸深度学习语言的（Python 与 R 的对决，猜猜我会站哪边？
实现： Python - https://keras.io/ R - http://mxnet.io/ 1.4 荣誉奖：最近邻算法 最近邻算法是“基于实例的”，也就意味着它需要保留每一个训练观察值。...在实践中，使用正则化的回归或树型集成方法通常是更好的选择。 ▌2.分类 分类是一种用于分类变量建模及预测的监督学习算法，使用案例包括员工流失、邮件过滤、金融欺诈等的预测。...正如你所见，许多回归算法都有其对应的分类形式，分类算法往往适用于类别（或其可能性）的预测，而非数值。...实现： Python - https://keras.io/ R - http://mxnet.io/ 2.4 支持向量机 支持向量机使用一个名为核函数的技巧，来将非线性问题变换为线性问题，其本质是计算两个观测数据的距离...实现： Python - https://keras.io/ R - http://mxnet.io/api/r/index.html 小结 基于我们的经验，以下是一些有用的建议： 练习，练习，练习。
MXNet是一个易安装易上手的开源深度学习工具，它提供了一个python接口gluon，能够让大家很快地搭建起神经网络，并进行高效训练。...安装MXNet 配置好了环境之后，我们就可以安装MXNet了。有很多种方式可以安装MXNet，如果要在Linux系统上为python安装GPU版本，只需要执行: 就可以了。...在接下来的教程中，我们使用MXNet的python接口gluon带领大家上手此次竞赛。...fashionAI_attributes_test_a_20180222.tar是预测数据，里面含有八个任务的不带标记训练图片，我们的目的就是训练出模型之后在这份数据上给出分类预测。...image.CreateAugmenter函数有很多其他的参数，不妨分别试试效果。 在预测时将预测图片做不同的裁剪/微调并分别预测，最后以平均预测值为最后答案，可以得到更稳健的结果。
到目前为止，我们一直在有监督的学习中工作，其中明确给出了标签，但是在这种情况下，目标与输入相同，因为我们试图重新创建相同的输出。...要注意的一点是，判别器 A 总是能够预测图像是否来自马具，而判别器 B 总是能够预测图像是否来自斑马具。 同样，A2B 始终负责将马集合映射到斑马分布，而 B2A 始终负责将斑马集合映射到马分布。...我认为，将生产支持推向核心的主要障碍是摆脱 Python 的境界，并将 PyTorch 模型转移到具有多线程功能的更快的线程安全语言中。...TorchScript 本身是 Python 语言中可能的操作的子集，因此不允许任何 Python 操作用 TorchScript 编写。...我们已经设置了简单的 Flask 应用服务器来为我们的模型提供服务，并且已经使用 MXNet 模型服务器实现了相同的模型，但是如果我们需要摆脱 Python 的世界，并使用 C++ 或 Go 创建高效的服务器
由于在所有编程语言中都存在一些共享概念和结构，例如数据类型、面向对象等思想设计，所以研究人员建议将这些语言知识从使用人数更多的编程语言（如Python, Java）转移到标记数据不足的其他小众语言中。...该团队首先训练了来自 Hack 或 Python 的各种单语模型，以及来自两种语言的多语模型。...这种学习使我们能够相对容易地发布每一种新语言，具有与 JavaScript 相同的准确性和智能性。...训练期间，模型学习了例如动态类型语言中的类型推断等复杂行为，用这样的训练方式预测token。 ? TabNine可以使用传统工具难以获取的琐碎的线索。...当线索不够的时候TabNine可能会胡言乱语，然而一旦拥有足够的线索，就能准确预测出代码，甚至还可以给出匹配的概率。 如今深度学习浪潮来了，程序员连自己也不放过，也要取缔自己的工作，生于忧患！
，算法可以预测另一个被试者（葡萄牙语）大脑中被葡萄牙语激活的概念，通过大脑信号的类似，实现葡萄牙语和英语的互解。...近日，她发表了新的研究成果，对三种语言（英语、葡语、普通话）互解进行研究，发现两种不同语言训练一个算法去预测第三种语言比仅使用一种语言去训练算法更好。...这些发现可以识别三种语言中较为普遍的语义域和语言或文化特有的语义域。 要点 三种语言中的句子可以使用神经激活模式进行分类。 在两种语言上训练的模型比在一种语言上训练的模型更有优势。...我们比较了三种情况：分类器在两种语言的映射上训练，在第三种语言上测试；分类器在一种语言的映射上训练，在另一种语言上测试；分类器在一种语言的映射上训练，在同一种语言上测试。三种情况使用的训练数据量相同。...第一，在训练数据等量的情况下，在两种语言（如英语和葡语）上训练的分类器比在一种训练语言（英语或葡语）上训练的分类器更好地泛化到第三种语言（如普通话）中（更准确地划分句子）。
以下是TensorFlow取得成功的一些列原因： TensorFLow提供这些工具： TensorBroad是一个设计优良的可视化网络构建和展示工具； TensorFlow Serving通过保持相同的服务器架构和...MXNet可以混合多种语言的模型和代码，包括Python, C++, R, Scala, Julia, Matlab, JavaScript。...2017年1月30号，MXNet被纳为Apache基金会孵化项目。 MXNet支持CNN、RNN、LSTM, 提供对图像，手写字，语音识别，预测和自然语言问题的强大支持。...有人认为，MXNet是世界上最好的图像分类器。 MXNet具有出色的可扩展性，例如GPU并行计算，存储映像，高速开发和可移植性。...Theano提供多种支持手写字识别、图像分类（包括医学图像）的卷积模型。Theano还提供三维卷积和池化用于视频分类。在语言方面，Theano能胜任例如理解、翻译和生成等自然语言处理任务。
每一个数据点包含一个特定的花，并给出4种花的测量值。任务是用花的特征与物种一起构建一个分类器，从4种对花的观测量中预测花的品种。...这给出了数据中的类分布：类的先验分布。(“先验”是拉丁语，表示“从前开始”)。...由于这里的预测变量都是连续的，朴素贝叶斯分类器为每个预测变量生成三个Giaussian(正态分布)分布：一个用于类变量的每个值。...首先看一下数字：您还可以将其绘制为“马赛克”图，它使用矩形来表示数据中的数字：你在这里的工作是为一个朴素的贝叶斯分类器计算参数，它试图从另外两个变量中预测性别。参数应该使用最大的可能性来估计。...hmm模型实现3.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真4.R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归5.R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型6.R语言贝叶斯Poisson
2015 年，蒙特利尔学习算法研究所的研究人员开发出了一项新的算法模型，最终让机器给出了对应的翻译。一夜之间，像谷歌翻译这样的翻译软件质量得到了大幅度提升。...▌逐字翻译 让系统学习双语词典，将一个单词与其他语言的合理翻译联系起来，即系统学习每种语言中的单词嵌入。 训练嵌入词以预测跟给定上下文中单词近似的单词，可以发现很多有趣的语义结构。...此外，不同语言的嵌入词有相似的领域结构，这在于世界各地的人都拥有相同的物理环境。...据了解，PBSMT（Facebook统计机器翻译）是 FAIR 此前的研究成果。该系统学习每种语言中短语的概率分布，并教会另一个系统旋转第二组的数据点以匹配第一组的数据点。...▌写在最后 要知道，多数现有的 AI 模型是通过“监督学习”训练而成的，这也意味着必须耗费大量的人力对样本数据进行标记与分类。
从语言学的角度，值得注意的一点是，不同语言或许有相同的来源，例如英语的“desk”和德语的“ Tisch”都来自拉丁语“ discus”。...综上，XTREME中包含的任务涵盖了一系列范式，包括句子分类，结构化预测，句子检索和问题解答。...如上图所示，虽然在XQuAD和MLQA等具有挑战性的任务上，XLM-R等强大的模型与mBERT相比，可以显著缩小差距，但它们在句法结构化预测任务上的影响不尽相同。...与训练前数据大小的相关性：如上图模型性能与各语言中维基百科文章数量的皮尔森相关系数ρ，表明除了结构化预测任务的任务外，多数任务的相关系数都很高。...更为具体一些是探讨了英语中正确和错误预测的例子是否在其他语言中被正确预测。结果是在XNLI和XQuAD数据集上有不同答案。
最着名的TensorFlow用例必须是谷歌翻译，加上自然语言处理，文本分类/摘要，语音/图像/手写识别，预测和标记等功能。...MXNet MXNet（发音为mix-net）专为高效率，高生产率和灵活性而设计，是Python，R，C ++和Julia支持的深度学习框架。...MXNet支持长期短期记忆（LTSM）网络以及RNN和CNN。 这种深度学习框架以其在成像，手写/语音识别，预测和NLP方面的能力而闻名。 6....与使用相同策略的其他框架相比，您可以在运行时修改网络，从而允许您执行任意控制流语句。 Chainer支持CUDA计算和多GPU。...这就是为什么Keras成为TensorFlow核心API的一部分的原因。 Keras的主要用途是分类，文本生成和摘要，标记和翻译，以及语音识别等。
示例：文本/图像/视频分类，垃圾邮件检测等 回归（学习预测连续值）。 示例：预测房价，预测用户愿意支出的金额等 无监督学习：输入数据没有标记，尝试在数据中查找“隐藏的”结构。...当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。Mxnet 支持分布式训练和基于 ZMQ 的分布式KV存储，这正是我想要的。...目前，各个框架对于计算图的实现机制和侧重点各不相同。例如Theano和MXNet都是以隐式处理的方式在编译中由表达式向计算图过渡。...然而，问题在于，因为你最有可能在高级语言（Java / Python / Lua）中实现它，所以你可以得到的加速 是有上限的。...这是因为即使在高级语言中最简单的操作也比在低级语言中完成时花费更多的时间（CPU周期）。 在这些情况下，我们可以采取两种不同的方法。 第一个是来自编译器的另一个类推。
Caffe的特点： 易用性：Caffe的模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出， Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便快速使用; 速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据...开发语言：Python GitHub项目地址： github.com/Theano/Thea… 12. MXNet ? MXNet是一个兼具效率和灵活性的深度学习框架。...GoLearn GoLearn 是Go 语言中“功能齐全”的机器学习库，简单性及自定义性是其开发目标。 ...该代码可能和文中出现的并不完全相同，因为自出版以来，可能又添加了附加的注释和修改部分。 ...Oryx 2 开源项目Oryx提供了简单且实时的大规模机器学习、预测分析的基础设施。它可实现一些常用于商业应用的算法类：协作式过滤/推荐、分类/回归、集群等。
在选择不同的组件设计时，（性能）没有太多变化。 Anchor 或 AnchorBoxes 是 RPN 的相同 Anchor [5]。其中心围绕滑动窗口，且与长宽比有关。...在 FPN 的每一阶段，我们都有 cls+bbox 子网络，给出 anchor 中所有位置的对应输出。...使用 Chainer folks 检查 ROIPooling 的 Python 实现，并尝试自己实现 ROIAlign。 ROIAlign 代码可在不同库中获取，可查看下面给出的代码 repo。...Mask^X RCNN 使用学得的权重迁移函数 τ，从对应的检测参数ω_det 预测类别的分割参数 ω_seg，而不是直接学习掩码预测参数 ω_seg。...如表 1 所示，作者使用了 τ 的 'cls+box、2-layer、LeakyReLU' 实现，并添加了 MLP 掩码分支（迁移函数+MLP），然后使用相同的评估流程。
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