特征演化的数据流 数据流学习是近年来机器学习与数据挖掘领域的一个热门的研究方向,数据流的场景和静态数据集的场景最大的一个特点就是数据会发生演化,关于演化数据流的研究大多集中于概念漂移检测(有监督学习),概念/聚类演化分析(无监督学习),然而,人们往往忽略了一个经常出现的演化场景:特征演化.大多数研究都考虑数据流的特征空间是固定的,然而,在很多场景下这一假设并不成立:例如,当有限寿命传感器收集的数据被新的传感器替代时,这些传感器对应的特征将发生变化. 今天要分享的文章出自周志华的实验室<Learn…

目录 1. MTL的定义 2. MTL的机制 2.1. Representation Bias 2.2. Uncorrelated Tasks May Help? 3. MTL的用途 3.1. Using the Future to Predict the Present 3.2. Time Series Prediction 3.3. Using Extra Tasks to Focus Attention 3.4. Quantization Smoothing 3.5. Some Input…

学习框架 特征工程(Feature Engineering) 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 什么是特征工程: 帮助我们使得算法性能更好发挥性能而已 sklearn主要用于特征工程pandas主要用于数据清洗.数据处理 特征工程包含如下3个内容: 1.特征抽取/特征提取 |__>字典特征抽取,应用DiceVectorizer实现对类别特征进行数值化.离散化 |__>文本特征抽取,应用CounterVertorize/TfIdfVectorize实现对文本特征数…

1.使用main方法 最早的测试方法一般是在类中增加main方法,然后在main方法中增加对每个方法的测试代码,如果要测其中一个,就屏蔽掉其他的测试代码,执行后,根据log的打印来判断测试是否成功 2.使用junit junit的出现,使得针对每个方法的单独测试成为可能,在junit中一般使用4.0后,基于注解,在@befor中初始化数据,在@after中恢复测试现场,然后@test注解标注每个测试案例,在测试案例中使用assert断言来判断测试是否成功,使用junit的好处是: 1).可以针对…

过程描述:编译可以通过,就是每次运行时出现如下的图片,百思不得其解. 错误原因: byte[] datas=baos.toByteArray(); 放在了oos.writeInt(14);oos.flush(); 的前边,应该在后边.具体问什么,还不太清楚?(待填坑) 正确代码: 运行结果:…

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M…

 最近学习特征工程(Feature Enginnering)的相关技术,主要包含两块:特征选取(Feature Selection)和特征抓取(Feature Extraction).这里记录一些要点,作为备忘.   特征选取 R中的FSelector包实现了一些特征选取的算法,主要分两大类:   Algorithms for filtering attributes: cfs, chi.squared, information.gain, gain.ratio, symmetrical.unc…

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL…

接着看讲义,接下来这章应该是Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning. 含义: 从字面上不难理解其意思.这里的self-taught learning指的是用非监督的方法提取特征,然后用监督方法进行分类.比如用稀疏自编码+softmax regression. 对于非监督特征学习,有两种类型,一类是self-taught learning,一类是semi-supervised learning.看他们的定义不如看讲义中给出的那个…

Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,…