Generalized

R语言mgcv包中的gam函数拟合广义加性模型:线性回归与广义加性模型GAMs（Generalized Additive Model）模型性能比较（比较RMSE、比较R方指标）

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Data+Science+Insight·2021-11-25 00:50

《XLNet:Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》论文笔记

一、摘要因为拥有双向建模的能力，降噪的自编码预训练模型（如BERT）通常会比基于自回归的语言模型拥有更好的效果。但是BERT模型也存在缺陷，如忽略了masked位置之间的依赖关系、预训练和微调之间存在差异（预训练有mask标签，应用在下游任务的时候没有mask标签）。本文提出的XLNet，整合了两大类模型的优点，改进了各自的缺点，主要改进：通过最大化所有可能的分解顺序的排列的期望可能性去学习双向的
XHHP·2021-11-10 14:27

Generalized Focal Loss：Focal loss魔改以及预测框概率分布，保涨点 | NeurIPS 2020

为了高效地学习准确的预测框及其分布，论文对Focalloss进行拓展，提出了能够优化连续值目标的GeneralizedFocalloss，包含QualityFocalloss和DistributionFocalloss两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示，DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看，GFL能够所有one-
·2021-07-28 15:39

ShaderJoy——“Generalized Kuwahara” 的实现 【GLSL】

详解Shader特效——“GeneralizedKuwahara”的实现【GLSL】效果对比：
ShaderJoy·2021-06-24 15:10

Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

个人感觉从理论上在实际场景下应该很有效，在自己的数据集上使用也涨了2个点。现实中标注的数据大部分不确定性都很很强、场景也更复杂。引入GeneralizedFocalLoss可以有效的提升鲁棒性。一、主要贡献作者认为现有的密集检测器存在问题（以FCOS为例）：image.png1、classificationscore和iou/centernessscore的训练过程和推理过程不一致在训练过程中两个
_从前从前_·2021-03-11 10:58

Generalized Latent Multi-View Subspace Clustering 论文笔记

GeneralizedLatentMulti-ViewSubspaceClustering论文笔记-TPAMI2018文章链接：http://ieeexplore.ieee.org/document/8502831/文章目录GeneralizedLatentMulti-ViewSubspaceClustering论文笔记-TPAMI20181.论文主要贡献：2.论文主要内容：2.1.iLMSC优化
煮酒弄茶zzz·2020-09-17 09:22

R语言实现 广义加性模型 Generalized Additive Models(GAM) 入门

转载请说明。R语言官网：http://www.r-project.org/R语言软件下载：http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/注：下载时点击installRforthefirsttime下面进行一个简单的入门程序学习。先新建一个txt，叫做Rice_insect.txt点我下载，内容为：（用制表符Tab）YearAdultDayPrecipitation1973272
weixin_30565199·2020-09-12 02:58

logistic回归和logic回归

Logicregressionisa(generalized)regressionmethodologythatisprimarilyappliedwhenmo
wa2003·2020-09-11 07:28

最小二乘法（最小平方法）(generalized least squares)

许多工程问题，常常需要根据两个变量的几组实验数值：实验数据，来找出这个两个变量的函数关系的近似表达式。通常把这样得到的函数的近似表达式叫做经验公式。经验公式建立以后，就可以把生产或实验中所积累的某些经验，提高到理论上加以分析。下面我们通过举例介绍常用的一种建立经验公式的方法。例1：为了测定道具的磨损速度，我们做这样的实验：经过一定时间（如每隔一小时），测量一次刀具的厚度，得到一组实验数据如下：顺序
TNT_LEE·2020-09-10 17:28

FCOS官方代码详解（一）：Architecture(backbone)

]tools/train_net.pymain()train()fcos_core/modeling/detector/detectors.pyfcos_core/modeling/detector/generalized_rcnn.pybuild_backbone
laizi_laizi·2020-08-26 13:36

【论文解读】XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

文章目录引言提出的方法背景目标：排列语言模型结构：基于目标感知的双流注意力融合Transformer-XL多句建模讨论Reference:1.XLNet:GeneralizedAutoregressivePretrainingforLanguageUnderstanding2.XLNet原理解读引言AR模型以前向或后向的单向方式建模语言模型p(x)=∏t=1Tp(xt∣xt)p(\bmx)=\pr
十里清风·2020-08-24 02:38

广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）与线性回归、逻辑回归的关系

线性回归和逻辑回归都是广义线性模型的特例。1指数分布族如果一个分布可以用如下公式表达，那么这个分布就属于指数分布族。这是《数理统计》课本中的相关定义，大多数利用的定义如下（y不是一个变量，是一个群）：(1)上述公式与《数理统计》课本中的公式，含义一样，在具体的表示方面可能有细微差别，下面讨论均针对公式1展开。在上述情况下，当与确定后，就确定了指数数分布族中的一种分布模型，以为参数的分布模型。其实，
Foneone·2020-08-17 22:20

广义线性模型（Generalized_Linear_Model）

1.线性回归1.1多元线性回归模型给定训练数据集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xi,yi),…,(xN,yN)}\begin{aligned}\\&D=\left\{\left(\mathbf{x}_{1},y_{1}\right),\left(\mathbf{x}_{2},y_{2}\right),\cdots,\left(\mathbf{x}_i,y_i\right),\dot
CWJ的博客·2020-08-17 21:32

LintCode 779: Generalized Abbreviation

GeneralizedAbbreviationWriteafunctiontogeneratethegeneralizedabbreviationsofaword.(orderdoesnotmatter)ExampleExample1:Input:word=“word”,Output:[“word”,“1ord”,“w1rd”,“wo1d”,“wor1”,“2rd”,“w2d”,“wo2”,“1o
纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行·2020-08-17 14:24

Generalized Intersection over Union(GIOU)论文核心思想解读笔记

GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression论文核心解读（最近在忙于考研(20)，所以这里就放核心的思想，详细的其他，以后有时间再补充吧）目录GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression论文核心解读本
码元·2020-08-14 19:51

UVA - 11111 Generalized Matrioshkas

点击打开链接一个嵌套玩具由一个非空不包含0的序列表示，每一对数-k，k表示一个玩具的尺寸，并且负数出现在前，并且外层玩具要大于其内层玩具尺寸之和，比如-9-7-22-3-1-2213799包含7，7包含2和3，3包含1和2但是1不能包含2所以出错。现在需要判断一个序列是否合法。一个序列合法就是外层的必须大于其内层的和，并且需要正确嵌套，不存在单个的情况。用两个栈来存储，一个用来存储当前序列，一个用
NowAndForever·2020-08-11 23:29

Generalized face anti-spoofing by detecting pulse from face videos

Generalizedfaceanti-spoofingbydetectingpulsefromfacevideos标签：anti-spoofing文章来源：201623rdInternationalConferenceonPatternRecognition(ICPR)CancúnCenter,Cancún,México,December4-8,2016摘要提出当前使用的基于纹理特征活体检测方案
coderwangson·2020-08-03 02:57

广义表(Generalized List)

广义表(GeneralizedList)1.广义表的概念1.1广义表的定义广义表(GeneralizedList，又称列表，或表)是一种非线性的数据结构，是线性表的一种推广。广义表中放松对表元素的原子限制，容许它们具有其自身结构。即广义表的定义是递归的，因为在表的描述中又用到了表，允许表中有表，这种递归的定义能够很简洁地描述庞大而复杂的结构。一个广义表LS定义为n(n≥0)个元素a0,a1,a2,
Cainv89·2020-08-01 11:44

感知算法论文（八）：Generalized Intersection over Union：A Metric and A Loss for Bounding Box Regression（2019）

文章目录摘要引言2.相关工作3.GeneralizedIntersectionoverUnion3.1GIoUasLossforBoundingBoxRegression4.实验4.1YOLOv34.2FasterR-CNNandMaskR-CNN5.结论摘要IntersectionoverUnion（IoU）是目标检测领域应用最多的度量方式。优化b-box的参数的回归过程所使用的损失函数和最大化
呆呆的猫·2020-07-30 15:34

论文学习笔记：Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regressi

GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression作者：HamidRezatofighi,NathanTsoi,JunYoungGwak,AmirSadeghian,IanReid,SilvioSavarese论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.09630论文解读：https:
夏颜汐·2020-07-30 13:42

Analysis of Two-Channel Generalized Sidelobe Canceller (GSC) With Post-Filtering

作者：凌逆战地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html题目：带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器（GSC）的分析作者：IsraelCohen,SeniorMember,IEEE摘要本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器。后置滤波包括：检测波束形成器的输出和参考信号处的瞬变，比较他们的瞬变功率，估计信号存在概率，估计噪声
凌逆战·2020-07-29 22:14

数据仓库技术中的MPP

数据仓库技术中的MPPhttp://www.dedecms.com/knowledge/data-base/generalized/2012/0703/2510.html数据仓库世界里面的massivelyparallelprocessing
weixin_34265814·2020-07-28 19:46

generalized Linear Models

经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logisticregression、Maxinumentropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归的过程。下一篇将是对最大熵模型的学习总结。本篇介绍的大纲如下：1、逻辑斯蒂分布
sinat_25357975·2020-07-28 11:05

论文阅读笔记《Generalized Zero- and Few-Shot Learning via Aligned Variational Autoencoders》

核心思想  本文提出一种基于变分自动编码器的广义零样本学习算法，通过结合图像特征信息和描述特征信息来构建包含重要的多模型信息的潜在特征，并借此实现对于未见过的（unseen）样本的分类。要想理解本文必须要先了解两个基础概念：广义零样本学习（Generalizedzero-shotlearning，GZSL）和变分自动编码器（VariationalAutoencoders，VAE）。  零样本学习是
深视·2020-07-28 07:08

Generalized Zero- and Few-Shot Learning via Aligned Variational Autoencoders【CVPR2019】

PDF:GeneralizedZero-andFew-ShotLearningviaAlignedVariationalAutoencoderscode:implementbypytorch摘要Manyapproachesingeneralizedzero-shotlearningrelyoncross-modalmappingbetweentheimagefeaturespaceandthecl
Xie_learning·2020-07-27 17:21

C++14中的lambda简介 (generalized lambda-capture和generic lambda)

C++14的设计目标是"morecompleteC++11"，也即是说，C++11还有很多不完善的地方。因此C++14不仅像C++03对C++98做出修正一样，也引入了不少新的特性。最为引入注目的，应该就是lambda的改变。作为C++11中语法最为"奇特"的一个特性，lambda在C++14中主要有了两方面的不同。首先一个改变是捕捉列表（capture-list）。在C++14中，捕捉列表中的变
加肥猫garfee·2020-07-15 15:50

A Generalized Deep Learning Approach for Evaluating Secondary Pulmonary Tuberculosis...论文总结

AGeneralizedDeepLearningApproachforEvaluatingSecondaryPulmonaryTuberculosisonChestComputedTomography要解决的问题：结核型肺炎PulmonaryTuberculosisPTBand非结核型肺炎non-tuberculous(non-TB)的差异是大的，但依靠临床和放射科来判断肺结核的疾病类型仍然很困难
Turbo_Come·2020-07-14 06:53

目标检测无痛涨点：大白话 Generalized Focal Loss

本文转载自知乎，已获作者授权转载。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786解读论文：GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection效果：良心技术，别问，问就是无cost涨点一句话总结：基于任意one-stage检测器上，调整框本
我爱计算机视觉·2020-07-13 08:42

【零样本学习】Generalized Zero-Shot Learning via Synthesized Examples

Abstract提出生成模型来解决generalizedzero-shotlearning问题。在条件变分自编码器的基础上，可以生成seen/unseenclass的特征，然后可以用来训练分类器。我们的编码-解码结构的关键点是反馈驱动机制，其中判别器(多元回归器)学习将生成的特征映射到相应的类别属性向量，从而得到更好的生成器。我们的模型能够生成unseenclass的特征，并且用来训练分类器，这有
x124612·2020-07-12 16:35

广义线性模型--Generalized Linear Models

监督学习问题：1、线性回归模型：适用于自变量X和因变量Y为线性关系2、广义线性模型：对于输入空间一个区域改变会影响所有其他区域的问题，解决为：把输入空间划分成若干个区域，然后对每个区域用不同的多项式函数拟合是为了克服线性回归模型的缺点出现的，是线性回归模型的推广。首先自变量可以是离散的，也可以是连续的。离散的可以是0-1变量，也可以是多种取值的变量。与线性回归模型相比较，有以下推广：根据不同的数据
Mr.Gu·2020-07-12 07:12

detectron——test 错误集锦

FPN_pascal2007.yamlTEST.WEIGHTS/home/learner/github/detectron/experiments/output/train/voc_2007_train/generalized_rcnn
weixin_30834019·2020-07-12 07:39

scikit-learn 1.1 广义线性模型（Generalized Linear Models）

Time：2017/02/2519:25atUTSZEnvironment:python2.7pyCharm首先这是一个回归问题，通过输入变量的线性组合得到目标函数和目标值。数学上表示为：其中，向量w=(w1,w2...wp)表示系数（或者说是某个特征的权重），w0表示线性函数的截距。1.1.1普通最小二乘法（ordinaryLeastSquares）LinearRegression通过调整系数w
weixin_30699465·2020-07-12 06:03

广义线性模型（Generalized Linear Model）

广义线性模型（GeneralizedLinearModel）http://www.cnblogs.com/sumai1.指数分布族我们在建模的时候，关心的目标变量Y可能服从很多种分布。像线性回归，我们会假设目标变量Y服从正态分布，而逻辑回归，则假设服从伯努利分布。在广义线性模型的理论框架中，则假设目标变量Y则是服从指数分布族，正态分布和伯努利分布都属于指数分布族，因此线性回归和逻辑回归可以看作是广
weixin_30493321·2020-07-12 06:09

斯坦福机器学习第三课——牛顿迭代法与广义线性模型（Generalized Linear Models）

在进入正题之前，来讨论一下牛顿迭代法。和梯度求导法一样，牛顿迭代法也是一种求最大似然的ℓ(θ)的方法。其基本过程为：1.找到曲线上横坐标x=0的点f(0)2.对f(0)点做切线3.切线和横坐标交于另外一点A1，再找到曲线上对应的点f(1)4.对f(1)点做切线5.依次重复以上过程，直到f(x)=0为止。与梯度求导法相比，牛顿迭代法收敛速度快，迭代次数少。但是代价高，因为它要对N*N维矩阵计算。因此
Xiaoqing(Tiffany)·2020-07-12 01:15

广义线性模型(Generalized Linear Models)-cs229 lecture4

学习cs229时看到了广义线性模型，所谓广义，应该就是使用这个模型可以将大多数的概率分布模型统一化，可以使用这个模型推导出像sigmoid,softmax之类的函数形式。在这里记录一下学到的相关内容，便于以后回顾。指数族概率统计中的很多分布都可以表示为指数族的形式，指数族的通用表示如下：（1）其中是这个分布的naturalparameter或者叫做cononicalparameter。是suffi
stesha_chen·2020-07-11 23:30

scikit-learn 学习笔记-- Generalized Linear Models (一)

scikit-learn是非常优秀的一个有关机器学习的PythonLib，包含了除深度学习之外的传统机器学习的绝大多数算法，对于了解传统机器学习是一个很不错的平台。每个算法都有相应的例子，既可以对算法有个大概的了解，而且还能熟悉这个工具包的应用，同时也能熟悉Python的一些技巧。OrdinaryLeastSquares我们先来看看最常见的线性模型，线性回归是机器学习里很常见的一类问题。y(w,x
Matrix_11·2020-07-11 22:17

scikit-learn 学习笔记-- Generalized Linear Models （三）

Bayesianregression前面介绍的线性模型都是从最小二乘，均方误差的角度去建立的，从最简单的最小二乘到带正则项的lasso，ridge等。而Bayesianregression是从Bayesian概率模型的角度出发的，虽然最后也会转换成一个能量函数的形式。从前面的线性模型中，我们都假设如下的关系：y=wxy=wx上面这个关系式其实是直接从值的角度来考虑，其实我们也可以假设如下的关系：y
Matrix_11·2020-07-11 22:45

sklearn浅析（二）——Generalized Linear Models之一

所有的线性模型都位于sklearn.linear_model下，包含线性回归、岭回归、lasso、弹性网、最小角回归，及各自的多任务版本和带交叉验证的版本，还包括一些其他的模型，如感知机(Perceptron)OrdinaryLeastSquares线性回归通过最小化均方误差来拟合一个线性模型，属于监督学习，对于给定的数据集X和类标签y，最小化均方误差：min∥Xw−y∥22通过最小二乘法求得模型
NirHeavenX·2020-07-11 21:44

Generalized linear models and linear classification

在听张潼讲一些线性模型的课程，为方便以后回忆，贴一些图再加上点注释。首先讲到了svmloss和logisticloss之间的优缺点。logisticloss能够给出概率值，但是svmloss不能。但反过来说logisticloss并不能给出一个separateble的解，因为只有-f(x)*y等于正无穷或者负无穷的时候logisticloss才会是0或者1，但是svm却能够给出separatebl
overstack·2020-07-11 14:21

scikit-learn 学习笔记 - Generalized Linear Models

GeneralizedLinearModels官方文档GeneralizedLinearModels中文文档用pandas来读取数据先把要导入的库声明了：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportdatasets,linear_modeldata=pd.read_csv('xxx.csv'
freelander0418·2020-07-11 14:43

[机器学习笔记]三:Generalized Linear Models（广义线性模型）

我们称广义线性模型为GLM1.Theexponentialfamily(指数分布族)为了说明GLMs，我们定义Theexponentialfamily为具有以下形式的函数：p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))(64)(64)p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))在这里，我们称ηη为自然参数，T(y)T(y)为sufficientstatistic，a(η)a(η)
吵闹的史密斯·2020-07-10 22:18

Generalized Linear Models

作者：桂。时间：2017-05-2215:28:43链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html前言主要记录python工具包：sci-kitlearn的基本用法。本文主要是线性回归模型，包括：1）普通最小二乘拟合2）Ridge回归3）Lasso回归4）其他常用LinearModels.一、普通最小二乘通常是给定数据X,y，利用参数进行线性
weixin_34217773·2020-07-10 19:23

scikit-learn学习笔记（三）Generalized Linear Models ( 广义线性模型 )

GeneralizedLinearModels(广义线性模型)以下是一组用于回归的方法，其中目标值预期是输入变量的线性组合。在数学概念中，如果是预测值。在整个模块中，我们指定向量ascoef_和asintercept_。要使用广义线性回归执行分类，请参阅Logistic回归。OrdinaryLeastSquares(普通最小二乘法)LinearRegression线性回归拟合具有系数的线性模型，以
Soyoger·2020-07-10 17:57

广义线性模型(GLM, Generalized Linear Model)

引言：通过高斯模型得到最小二乘法(线性回归)，即：通过伯努利模型得到逻辑回归，即：这些模型都可以通过广义线性模型得到。广义线性模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。在机器学习中，有很多模型都是基于广义线性模型的，比如传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归，等等。今天主要来学习如何来针对某类型的分布建立相应的广义线性模型。广义线性模型广义线性模型：广义线性
weixin_30409849·2020-07-08 13:58

面对职业瓶颈，iOS 开发人员应该如突破？

不过很多人都选择了次优解，比如说成为更“一般化(generalized)”的开发人员，去不断使用新技术和框架。而实际上，据我们
iOS天然呆·2020-07-07 16:00

面对职业瓶颈，iOS 开发人员应该如突破？

不过很多人都选择了次优解，比如说成为更“一般化(generalized)”的开发人员，去不断使用新技术和框架。而实际上，据我们
iOS天然呆·2020-07-07 16:54

广义线性模型(Generalized Linear Model)——机器学习

零、前言对于条件分布(y|x;θ)，对于线性回归模型有，而对分类问题有。其实这些分布均是广义线性模型（GLM）的特殊情况。我们通过定义广义线性模型，可以据此求出拟合函数h(x)一、指数分布族（ExponentialFamily）其定义如下其中，η称为自然参数（naturalparameter），T(y)称为充分统计量（sufficientstatistic）（通常T(y)=y）。当a、b、T都确定
Norstc·2020-07-07 02:29

面对职业瓶颈，iOS 开发人员应该如何突破？

不过很多人都选择了次优解，比如说成为更“一般化(generalized)”的开发人员，去不断使用新技术和框架。而实际
不思议的iOS·2020-07-06 16:00

《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》论文详解

现在在物体检测领域，通常会使用IoU(IntersectionoverUnion)来作为一个很重要的度量指标。但是很多时候在训练网络时，采用的是l2-norm来回归检测框的，文章认为采用l2-norm来训练模型而使用IoU来衡量模型好坏，这两者之间似乎存在着某种不匹配的关系。举个例子，如下图所示，现假设采用左上角右下角的坐标来表示一个矩形框，即(x1,y1,x2,y2)(x_1,y_1,x_2,y
Michaelliu_dev·2020-07-04 22:46

广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）

上一篇博客中我们说到线性回归和逻辑回归之间隐隐约约好像有什么关系，到底是什么关系呢？我们就来探讨一下吧。（这一篇数学推导占了大多数，可能看起来会略有枯燥，但这本身就是一个把之前算法统一起来的抽象模型，从一个更高的角度给出了一个更具泛化能力的方法，还是很有意义的。）1.指数分布族首先，我们先来定义指数分布族（exponentialfamily），如果一类分布可以写成如下的形式，那么它就是属于指数分布
isMarvellous·2020-07-02 04:00
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