1. 基本概念 回归(regression)是监督学习(given {(xi,yi)})的一个重要分类.回归用于预测输入变量(自变量,Xi)与输出变量(因变量,Yi) 之间的关系,特定是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生的变化. 回归模型正是表示从输入变量(xi∈Rn)到输出变量(y∈R,也就是一个一维的数值,如果输出也是多维呢?至少不是一个分类任务了)之间映射的函数.回归问题的学习等价于函数拟合,选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据. 学习 ⇒ 学习系统(le

backend 兼容 backend,即基于什么来做运算 Keras 可以基于两个Backend,一个是 Theano,一个是 Tensorflow 查看当前backend import keras 输出: Using Theano Backend. 或者 Using TensorFlow backend. 修改backend 找到~/.keras/keras.json文件,在文件内修改,每次import的时候,keras就会检查这个文件 { # 后端为theano "image_dim_ord

首先需要下载Keras,可以看到我用的是TensorFlow 的backend 自己构建虚拟数据,x是-1到1之间的数,y为0.5*x+2,可视化出来 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense#全连接层 import matp

Abstract 许多图像到图像的翻译问题是有歧义的,因为一个输入图像可能对应多个可能的输出.在这项工作中,我们的目标是在一个条件生成模型设置中建立可能的输出分布.将模糊度提取到一个低维潜在向量中,在测试时随机采样.生成器学习将给定的输入与此潜在编码映射到输出.我们明确地鼓励输出和潜在编码之间的连接是可逆的.这有助于防止训练期间从潜在编码到输出的多对一映射也称为模式崩溃问题,并产生更多样化的结果.我们通过使用不同的训练目标.网络架构和注入潜在编码的方法来探索此方法的几个变体.我们提出的方法鼓励了

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

简单线性回归 1.研究一个自变量(X)和一个因变量(y)的关系   简单线性回归模型定义:y=β0+β1x+ε 简单线性回归方程:E(y)=β0+β1x 其中: β0为回归线的截距 β1为回归线的斜率 通过训练数据,求取出估计参数建立的直线方程: 实际编程时,主要是根据已知训练数据,估计出β0和β1的值b0和b1 2.举例: 实际代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset =

原文地址:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/05/11/2043317.html 1 问题 之前我们考虑的训练数据中样例的个数m都远远大于其特征个数n,这样不管是进行回归.聚类等都没有太大的问题.然而当训练样例个数m太小,甚至m<<n的时候,使用梯度下降法进行回归时,如果初值不同,得到的参数结果会有很大偏差(因为方程数小于参数个数).另外,如果使用多元高斯分布(Multivariate Gaussian distribution)对数据

题注:主成分分析分析与因子分析也有不同,主成分分析仅仅是变量变换,而因子分析需要构造因子模型.主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量,即主成分:因子分析:潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量.因子分析与回归分析不同,因子分析中的因子是一个比较抽象的概念,而回归因子有非常明确的实际意义! 一. 问题引入 你是否曾经遇到过以下问题: 二. 概念 1. 高中大家都读过吧?(没读过怎么可能看到我这篇文章,真闹心,哈哈!)那是一个以成绩论英雄的时代,理科王子.文科小生是时代标签!对一

1.背景         随着将中期的代码托管到CSDN的平台上,ospaf(开源项目成熟度分析工具)已经有了小小的雏形.当然还远远不够.       首先还是要感谢这次活动组织方CSDN,感觉挺有Google Summer Code 中国版的味道.还有就是我的夏令营导师David,给了我非常多指导和帮助,线下的交流也非常让我长见识.      接着来说ospaf这个项目(有兴趣的tx能够去看题案,地址).依照之前的计划.在中期答辩之前要完毕对于github相关api的了解,将github的一些

1.理论基础 线性回归(Linear Regression)问题属于监督学习(Supervised Learning)范畴,又称分类(Classification)或归纳学习(Inductive Learning);这类分析中训练数据集中给出的数据类标是确定的.机器学习的目标是,对于给定的一个训练数据集,通过不断的分析和学习产生一个联系属性集合和类标集合的分类函数(Classification Function)或预測函数(Prediction Function),这个函数称为分类模型(Clas

一.任务基础 导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载sklearn内置数据集 ,查看数据描述 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print(housing.DESCR) 数据集包含房价价格以

VMAF 方法: 基本想法: 面对不同特征的源内容.失真类型,以及扭曲程度,每个基本指标各有优劣.通过使用机器学习算法(支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归因子)将基本指标“融合”为一个最终指标,可以为每个基本指标分配一定的权重,这样最终得到的指标就可以保留每个基本指标的所有优势,借此可得出更精确的最终分数.我们还使用主观实验中获得的意见分数对这个机器学习模型进行训练和测试. VMAF可在支持向量机(SVM)回归因子中使用下列基本指标进行融合: 1.视觉信息保真

线性回归 import sklearnfrom sklearn.linear_model import LinearRegression X= [[0, 0], [1, 2], [2, 4]] y = [, , ] clf = LinearRegression()#fit_intercept=True#默认值为 True,表示计算随机变量, False 表示不计算随机变量 #normalize=False#默认值为 False,表示在回归前是否对回归因子 X 进行归一化, True 表示是 #c

阿里云视频云直播转码每天都会处理大量的不同场景.不同编码格式的直播流.为了保证高画质,团队借助VMAF标准来对每路转码的效果做质量评估,然后进行反馈.调优.迭代.这么做的原因在于,像动作片.纪录片.动画片.体育赛事这些场景,影响画质的因素各不相同,基于VMAF的视频质量反馈机制,可以在保证画质的前提下,对不同的场景做针对性优化,达到画质最优.成本最低的效果.本文由阿里云视频云高级开发工程师杨洋撰写,旨在分享VMAF的核心模块与技术实践. 背景 图像质量的衡量是个老问题,对此人们提出过很多简单可行

作者:杨洋,阿里云技术专家,从事直播相关媒体处理引擎开发 背景 图像质量的衡量是个老问题,对此人们提出过很多简单可行的解决方案.例如均方误差(Mean-squared-error,MSE).峰值信噪比(Peak-signal-to-noise-ratio,PSNR)以及结构相似性指数(Structural Similarity Index,SSIM),这些指标最初都是被用于衡量图像质量的,随后被扩展到视频领域. 这些指标通常会用在循环用在编码内部,可用于对编码决策进行优化并估算最终编码后视频的质

CVPR2020:点云三维目标跟踪的点对盒网络(P2B) P2B: Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds 代码:https://github.com/HaozheQi/P2B 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_P2B_Point-to-Box_Network_for_3D_Object_Tracking_in_Point_

系列博客链接: (一)目标检测概述 https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html 概述: 1.目标检测-Overfeat模型 2.目标检测-R-CNN模型 2.1 完整R-CNN结构(R-CNN的完整步骤) 2.2 R-CNN训练过程 2.3 R-CNN测试过程 2.4 总结(缺点即存在的问题) PS: 因为手敲,因此目录稍微出入,请见谅. 引言: 对于一张图片当中多个目标,多个类别的时候.前面的输出结果是不定的,有可能是以下有四个类别输出这