一.Catboost简介 全称:Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征) 作者:俄罗斯的搜索巨头Yandex 官方地址 论文链接 | 项目地址 文档地址 视频 二.Catboost的特点 一般来说,Gradient Boosting(GB)方法适用于异质化数据.即,若你的数据集全由图片数据构成或者全由视频数据构成之类的,我们称其为同质化数据,这时使用神经网络往往会有更好的表现.但对于异质化数据,比如说数据集中有user gende

摘要 基于视觉的动作识别在实践中遇到了不同的挑战,包括从任何角度识别主题,实时处理数据以及在现实环境中提供隐私.甚至识别基于配置文件的人类动作(基于视觉的动作识别的一个子集),在计算机视觉中也是一个巨大的挑战,它构成了理解复杂动作,活动和行为的基础,尤其是在医疗保健应用和视频监控系统中.因此,介绍了一种构建图层特征模型的新方法用于基于配置文件的解决方案,该解决方案允许融合多视图深度图像的功能.该模型能够以63 fps的实时运行速度从多个低复杂度的角度进行识别,以进行基于配置文件的四个动作:站立/

从一堆弱分类器融合得到强分类器. 比如假设现在你只能水平或竖直线分割,那么无论如何都分不好,但是假设组合三次分割,就会得到如图所示的一个较好的分割线. 再比如,PLA 融合后有large margin 的效果 几种可能的融合策略: 1.Uniform Blending 一人一票,权值相同. 理论保证: G 的 期望误差比g的平均期望来的小 把演算法的误差拆分为 bias 和 varriance bias:平均表现离真实值差多少 variance:这些一个个的模型表现有多乱 所以融合减少了vari

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的

一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面:数据增强.特征工程等 模型层面:调参,模型融合 模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能.这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键.而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度进行融合. 模型融合是后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式: 加权融合(投票.平均) 硬投票 软投票 boosting/bagging(集成学习) stacking/blending 本文主要介绍sta

preprocess # 通用的预处理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件读取 def read_csv_file(f, logging=False): print("==========读取数据=========") data = pd.read_csv(f) if logging: print(data.head(5)) print(f, "包含以下列") print(

数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机.图像分析与理解.目标检测与跟踪.自动目标识别等等.在遥感中,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确.更完全.更可靠的估计和判断......一. 数据融合基本涵义      数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数

[论文的思路] NCF 框架如上: 1.输入层:首先将输入的user.item表示为二值化的稀疏向量(用one-hot encoding) 2.嵌入层(embedding):将稀疏表示映射为稠密向量(??如何映射) 所获得的用户(项目)的嵌入(就是一个稠密向量)可以被看作是在潜在因素模型的上下文中用于描述用户(项目)的潜在向量. 3.NCF 层:将用户嵌入和项目嵌入送入多层神经网络结构,我们把这个结构称为神经协作过滤层,它将潜在向量映射为预测分数. 4.输出层:预测分数 预测模型为: 其中,

Cat 是什么? CAT(Central Application Tracking)是基于 Java 开发的实时应用监控平台,包括实时应用监控,业务监控. CAT 作为服务端项目基础组件,提供了 Java, C/C++, Node.js, Python, Go 等多语言客户端,已经在美团点评的基础架构中间件框架(MVC 框架,RPC 框架,数据库框架,缓存框架等,消息队列,配置系统等)深度集成,为美团点评各业务线提供系统丰富的性能指标.健康状况.实时告警等. CAT 很大的优势是它是一个实时系统

1. 简介 NCF是协同过滤在神经网络上的实现--神经网络协同过滤.由新加坡国立大学与2017年提出. 我们知道,在协同过滤的基础上发展来的矩阵分解取得了巨大的成就,但是矩阵分解得到低维隐向量求内积是线性的,而神经网络模型能带来非线性的效果,非线性可以更好地捕捉用户和物品空间的交互特征.因此可以极大地提高协同过滤的效果. 另外,NCF处理的是隐式反馈数据,而不是显式反馈,这具有更大的意义,在实际生产环境中隐式反馈数据更容易得到. 本篇论文展示了NCF的架构原理,以及实验过程和效果. 2. 网络架

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 改进 1.2 前文回顾 0x02 合成模型 2.1 主体逻辑 2.2 支撑逻辑 0x03 模型转换 3.1 分离子图 3.2 转换模型 3.2.1 转换Module 3.2.2 模版文件 3.2.3 生成文件 3.3 融合模型 3.3.1 main函数逻辑 3.3.2 融合模型 3.3.3 输出 3.

房价预测是我入门Kaggle的第二个比赛,参考学习了他人的一篇优秀教程:https://www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-leaderboard 通过Serigne的这篇notebook,我学习到了关于数据分析.特征工程.集成学习等等很多有用的知识,在这里感谢一下这位大佬. 本篇文章立足于Serigne的教程,将他的大部分代码实现了一遍,修正了个别小错误,也加入了自己的一些视角和思考,做了一些自认为reasonable的"改进

@ 目录 1 概述 2 处理思想学习 2.1 移除异常值 2.2 缺失值 2.3 目标函数 2.4 特征工程 2.4.1 Savitzky-Golay filter 2.4.2 Bayesian target encoding(python实现) 2.5 models ensemble 2.5.1 pearson correlation(+python 实现) 2.6 Why does postprocessing work? 2nd place magic 1 概述 先上第一名分析的图 2 处

Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search(集束搜索). 生成式任务相比普通的分类.tagging等NLP任务会复杂不少.在生成的时候,模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的,而且前面时间步的结果还会影响后面时间步的结果.也就是说,每一个时间步,模型给出的都是基于历史生成结果的条件概率.为了生成完整的句子,需要一个称为解码的额外动作来融合模型多个时间步的输出,而且使得最终得到的序列的每一步条件概率连乘起来最大. 在文本生成任务中,每一个时间步可能

目录 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 贪心搜索 Beam Search Beam Search代码解析 准备初始输入 序列扩展 准备输出 总结 Beam Search快速理解及代码解析(下) Beam Search的问题 解决对策 随机采样 top-k采样 核采样(Nucleus sampling) 惩罚重复 代码解析 参考资料 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Se

为何要学Mongoose? Mongoose是MongoDB的一个对象模型工具,封装了MongoDB对文档的的一些增删改查等常用方法,让NodeJS操作Mongodb数据库变得更加灵活简单. 0.安装nodejs和mongoDB->MongoDB的安装 1.创建express工程 2.进入工程目录安装mongoose并引入依赖: npm install --save mongoose 3.使用mongoose连接mongoDB数据库 var express = require('express'

Part1.乐视网视频推荐系统 推荐系统:和传统的推荐系统架构无异(基础建模+规则) 数据模块特点:用户反馈服务数据->kv 缓存->log存储 行为日志->解析/聚合->session log->cf/用户模型 系统推荐流程: 召回:聚类算法:tensorflow(topN):分类,top个性化标签(微软lda):cf/als:人工干预 排序:时效+相似度+gbdt/ LR 过滤 策略调整:分类多样性 调优-提升较明显的组合: 1.分类+标签倒排排序 2.itemcf+al

论文可以在arxiv下载,老板一作,本人二作,也是我们实验室第一篇CCF A类论文,这个方法我们称为TFusion. 代码:https://github.com/ahangchen/TFusion 解决的目标是跨数据集的Person Reid 属于无监督学习 方法是多模态数据融合 + 迁移学习 实验效果上,超越了所有无监督Person reid方法,逼近有监督方法,在部分数据集上甚至超越有监督方法 本文为你解读CVPR2018 TFusion 转载请注明作者梦里茶 Task 行人重识别(Pers

1. 背景 1.1 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法,它主要的思想是,每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向.损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项),认为损失函数越小,性能越好.而让损失函数持续下降,就能使得模型不断改性提升性能,其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降(讲道理梯度方向上下降最快). Gradient Boost是一个框架,里面可以套入很多不同的算法. 1.2 Gradient Boost

// Schema.Model.Entity或者Documents的关系请牢记,Schema生成Model,Model创造Entity,Model和Entity都可对数据库操作造成影响,但Model比Entity更具操作性. 首先安装mongoose; 安装方法:cnpm i mongoose --save   在express中使用方法: const mongoose = require('mongoose'); // 连接数据库 如果不自己创建 默认test数据库会自动生成 mongoose

1.问题描述 有209张图片作为训练集,50张图片作为测试集,图片中有的是猫的图片,有的不是.每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件:train_catvnoncat.h5(训练集),test_catvnoncat.h5(测试集). 这三这个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bL8SC3gNxbzL9Xo4C6ybow    提取码: iaq7  这个h5文件是一种数据文件格式,关于它的写入和读取