PREDICTION 第5页

如何在 Python 中计算 MAPE

计算如下：MAPE=(1/n)*Σ(|实际-预测|/|实际|)*100在哪里：Σ–表示“总和”的符号n–样本量actual–实际数据值prediction–预测的数据值MAPE是常用的，因为它易于解释和易于解释

小夕Coding·2023-03-31 10:23

Kaggle TOP1：神奇的时序Trick直接炸榜

年搜狐校园文本匹配算法大赛第二名获得者，曾在Kaggle、天池等国际算法大赛获得优异成绩：•KaggleJaneStreetMarketPredictionTOP1•KaggleMechanismsofAction(MoA)Prediction

Mo_mo???·2023-03-30 16:39

【RLaI】动态规划求value的算法（Policy Evaluation）

背景ReinforcementLearning,anIntroduction第二版4.1PolicyEvaluation(Prediction)中提到两种求value的算法。

哪种生活可以永远很轻松·2023-03-30 07:58

Deep Virtual-to-Real Distillation for Pedestrian Crossing Prediction(行人横穿马路预测，论文翻译)

(机翻)原文地址：https://arxiv.org/abs/2211.00856#:~:text=To%20this%20end%2C%20we%20formulate%20a%20deep%20virtual,real%20data%20with%20a%20simple%20and%20lightweight%20implementation.Abstract行人过街是最典型的与车辆自然行驶

不太会转弯儿·2023-03-30 03:04

《A Cancer Survival Prediction Method Based on Graph Convolutional Network》

摘要背景现状：多种基因组数据和临床数据尚未综合考虑癌症并预测其生存率方法先对各种数据进行融合，然后用GCN来训练image结论GCN在癌症生存预测方面的有效性和优越性介绍异质性疾病癌症具有不同的分子特征、临床行为、形态学表现和对治疗的不同反应一些传统的机器学习模型用于预测存活一些机器学习分类方法，如支持向量机（SVM）[16-18]，朴素贝叶斯分类器（NB）[19]和随机森林（RF）[20]也可用

飘涯·2023-03-26 08:41

Loan Prediction 数据集(贷款预测)

一、项目介绍.LoanPrediction数据集是保险领域最常引用的一个数据集。利用这个数据集，你可以充分体验到如何处理保险公司的数据，包括会遇到哪些挑战、需要什么策略、哪些变量会影响结果等。这是一个分类问题，数据集包含614行13列个数据。问题:预测一个贷款是否能够被批准。资源：数据集：https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-p

TheWave·2023-03-25 04:58

kaggle----练手机器学习项目1---Taxi Time prediction

接下来按照原计划，开始由易到难的打卡kaggle机器学习项目#coding:utf-8##项目的背景#科技已经改变交通#提供了一个城市一年20130701-20140630的运行轨迹的数据##trip_id:每一个性成的标识符号#call_type:A预定taxi的时候，电话打到taxi管理中心，B电话接听指定地点范围内的司机C电话连接到随机任意一个线路上#origincall:当call_typ

strive鱼·2023-03-22 13:54

David Silver Lecture 4 (2)（Model-Free Prediction）讲解

前言：在本节，我们首先介绍算法。其次，我们将说明算法的前向视角（Forward-view）以及后向视角（BackwardView）。1.算法介绍。上一节中介绍的算法，指的是只通过当前这一步实际得到的反馈来更新我的value值，即。如果根据后续步实际得到的反馈来更新我的value值的话，则变成了算法。算法可以表示成如下形式：image.png从图中我们可以看出，中表示的是向后看的深度。如果我们将增加

FeynmanZhang·2023-03-20 12:23

Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for TextVQA

1.AbstractVisualQuestionAnswering(VQA)任务，忽略一个重要的模态—图像中的文本，它承载着场景理解和推理的基本信息。例如，在图1中，标志上的深水警告人们现场存在危险，问题明确要求理解和推理图像中的文本，称为TextVQA任务。TextVQA任务，该任务要求阅读和理解图像中的文本来回答问题，现有的方法，对于TextVQA，它们主要基于两种模式之间的自定义pairwi

Tsukinousag·2023-03-20 10:49

社会计算复习之 Crowsourcing Wisdom of crowds prediction markets

什么是Crowdsourcing，众包众包是一种获取资源的一种模式，个人和组织可以利用网络用户来获取需要的服务和想法因为群体可以比个人做的好，大群体可以比小群体做的好4characteristicsofsmartcrowdsDiversityofopinion，每个人都要有一些的privateinformationIndependent，每个人的意见不受其他人的影响Decentralization

玮哥的博客·2023-03-20 02:39

论文阅读 [TPAMI-2022] Hierarchical Deep Click Feature Prediction for Fine-Grained Image Recognition

论文阅读[TPAMI-2022]HierarchicalDeepClickFeaturePredictionforFine-GrainedImageRecognition论文搜索(studyai.com)搜索论文:HierarchicalDeepClickFeaturePredictionforFine-GrainedImageRecognition搜索论文:http://www.studyai.

北岭狼人·2023-03-19 07:42

Meta Graph Transformer: A Novel Framework for Spatial–Temporal Traffic Prediction

MetaGraphTransformer:ANovelFrameworkforSpatial–TemporalTrafficPrediction作者：XueYe,ShenFang,FangSun,ChunxiaZhang,ShimingXiang（中国科学院）下载链接代码链接：Code2021.12.12acceptedAbstract目前trafficstateprediction任务中挑战是如

爱学习的吨吨a·2023-03-15 07:33

RolePred: Open-Vocabulary Argument Role Prediction for Event Extraction 论文解读

Open-VocabularyArgumentRolePredictionforEventExtraction论文：2211.01577.pdf(53yu.com)代码：yzjiao/RolePred:SourcecodeforEMNLPfindingspaper“Open-VocabularyArgumentRolePredictionforEventExtraction”(github.com

Trouble..·2023-03-14 04:11

Unit 7　Will people have robots?

第一课时SectionA(1a－2d)TeachingGoals【教学目标】Keywords：paper，pollution，prediction，future，pollute，environment，

下大雨了_·2023-03-09 19:11

论文（四）YOLOv4解读及一些思考

3.主干网络采用mish：4.Dropblock5.SPP模块（neck）6.FPN+PAN（neck）7.Prediction创新（1）CIOU_loss（2）DIOU_nms8.YoloV4相关代码

weixin_40227656·2023-02-25 21:06

论文阅读笔记：Traffic Accident Risk Prediction via Multi-ViewMulti-Task Spatio-Temporal Networks

文章来源：TrafficAccidentRiskPredictionviaMulti-ViewMulti-TaskSpatio-TemporalNetworks|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore[1]SenzhangWang,JiaqiangZhang,JiyueLi,etal.TrafficAccidentRiskPredictionviaMulti-ViewMu

ayuuuuu·2023-02-22 13:55

PAL：华为对于广告推荐position bias问题的解决方案

https://www.researchgate.net/publication/335771749_PAL_a_position-bias_aware_learning_framework_for_CTR_prediction_in_live_recommender_systemsPositionbias

小新_XX·2023-02-19 04:45

DIN:Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction论文笔记

DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction论文笔记论文地址：DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction摘要点击率预估是在线广告等工业中一项重要的任务。最近基于深度学习的模型被提出，都是采用了相似的embedding&MLP结构。在这些方法中都是首先将大规模的稀疏特征映射到一个低维的向

爿臣戈王耑·2023-02-19 00:54

Prediction Activities in Pre-reading Stage:Theory 01

Predictionisoneofthereadingskills.Howtodoprediction?Herearedifferentactivitiestopredictwhatthetextorthestoryisabout.Activity1:Writethetitleofthetextorstory,andtopredictwhatitcouldbeabout.Activity2:Wri

MsHelen·2023-02-17 14:58

论文笔记：Vision Transformers for Dense Prediction

中文标题:密集预测的视觉Transformers创新点DPT是一种密集预测架构，它基于编码器-解码器的设计，利用一个Transformer作为编码器的基本模块。具体来说，我们使用最近提出的ViT作为主干架构。我们将ViT提供的tokens表示重新组合成不同分辨率的类图像特征表示，并使用卷积解码器逐步将特征表示组合到最终的密集预测中。与全卷积网络不同，视觉Transformer主干在计算出初始图像嵌

BlueagleAI·2023-02-17 00:08

A Spatio-temporal Transformer for 3D Human Motion Prediction

ASpatio-temporalTransformerfor3DHumanMotionPredictionAuthor:EmreAksan、PengCaoChineseTitle:《用于3D人体运动预测的时空Transformer》Classification:MotionPredictionProgress:FinishedPublication:ArXiv2020ReadingDate:Oct

Eric.Peng·2023-02-16 22:46

【轨迹预测】GraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modelingfor Human Trajectory Prediction

openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/papers/Wang_GraphTCN_Spatio-Temporal_Interaction_Modeling_for_Human_Trajectory_Prediction_WACV

乐亦亦乐·2023-02-16 22:46

GraphTCN: Spatio-Temporal Interaction Modeling for Human Trajectory Prediction

（1）这并非是官方代码，只是本人一时兴趣，对其网络模型进行复现，不喜勿喷（2）pytorch版本importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassGraphNodes(nn.Module):def__init__(self,fin,fout):super(GraphNodes,self).__init__()self.fin

coolsunxu·2023-02-16 22:15

第二周作业：多层感知机

在机器学习领域中的大多数任务都与预测(prediction)有关。当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。

洋-葱·2023-02-06 10:16

【强化学习纲要】学习笔记之Model-free Prediction and Control

【强化学习纲要】学习笔记系列引入model-free模型可以针对未知的MDP问题已知的MDPPolicy和Reward都是exposetoagent，因此，可以方便地进行policyiteration和valueiteration(1)policyevalutaion采用Bellmanexpectation进行迭代，此时policy保持不变，将状态空间中的所有state的value进行评估vi(s

洌泉_就这样吧·2023-02-06 08:08

SEAL—链接预测图卷积网络 Revisting Graph Neural Networks for Link Prediction

以kipf的GAE为对照组，SEAL以source和target表示link，在子图添加label，使得最后效果好195%，并且提出只是简单的aggregatingnodefeature是非常无效的，提出了properlylabeledsubgraphsaroundlinks（用最短路径提取子图）引言传统启发式的方法，通过计算节点相似度来表示链接存在的似然可能性，如相同节点，择优链接，Katzin

戈季·2023-02-05 19:09

论文笔记之A Convolutional Click Prediction Model

AConvolutionalClickPredictionModel目标：CTR预估ConvolutionLayer对于有n个元素的输入，先做embedding。ei(d维)表示一个实例中的第i个元素的embedding，并构建实例矩阵(d*n维)。注意对这一步的理解，因为要做卷积，不能竖着直接stacking成一个长向量，而要拼成一个矩阵。ei的值在训练过程中得到。卷积层为d*w维，d和w均为超

小弦弦喵喵喵·2023-02-05 05:32

Perceptual Loss（感知损失）

，分别用prediction和groundtruth作为VGG16输入，得到对应的输出特征，pre-vgg，gt-vgg。然后让pre-vgg和gt-vgg构造损失（L2-Loss）。

SetMaker·2023-02-04 13:27

38万条数据，用python分析保险产品交叉销售相关因素！

01、实战背景首先介绍下实战的背景，这次的数据集来自kaggle：https://www.kaggle.com/anmolkumar/health-insurance-cross-sell-prediction

CDA·数据分析师·2023-02-02 12:35

神经网络中的优化器

一.网络训练流程prediction=net(x) #inputxandpredictbasedonxloss=loss_func(prediction,y)#mustbe(1.nnoutput,2

老男孩li·2023-02-01 20:37

[论]【ST-MRGNN】Joint Demand Prediction for Multimodal Systems: A Multi-task Multi-relational

JointDemandPredictionforMultimodalSystems:AMulti-taskMulti-relationalSpatiotemporalGraphNeuralNetworkApproach原文链接：见ST-MRGNN作者：YuebingLiang,GuanHuang,ZhanZhao期刊：ComputerScience>MachineLearning关键字：需求预测·

panbaoran913·2023-02-01 17:38

【竞赛相关】Kaggle活跃竞赛的最新汇总

LyftMotionPredictionforAutonomousVehicles比赛链接：https://www.kaggle.com/c/lyft-motion-prediction-autonomous-vehicles

风度78·2023-01-31 16:29

图神经网络预训练 (2) - 子结构预测 Context Prediction 代码

如上篇文章所提及，StrategiesforPre-trainingGraphNeuralNetworks一文的作者提出了节点层面进行预训练的两种方法，分别是：Context和AttributePrediction。这两种预训练方法可以让模型学会节点层面嵌入。将预训练得到的模型用于下游图层面的任务时，可以很好的保留节点层面的信息，活得更好的泛化能力。接下来，这一部分就来具体介绍子结构预测Conte

wufeil·2023-01-31 12:34

【论文简述】EPP-MVSNet: Epipolar-assembling based Depth Prediction for Multi-view Stereo（ICCV 2021）

一、论文简述1.第一作者：XinjunMa、YueGong2.发表年份：20213.发表期刊：ICCV4.关键词：MVS、极线、级联、可见性图、伪3D卷积5.探索动机：自MVSNet提出以来，基于正平扫(front-to-parallel)+可微单应性形变(differentiablehomography)构建多视图对costvolume的learning-based方法在越来越多的公开数据集上证

华科附小第一名·2023-01-31 09:14

条件生成对抗网络(CGAN)基于pytorch在minist数据集上的实现

生成器和判别器模型文件(model.py)3.2、基本参数(base_parameters.py)3.3、数据集加载(data_loader.py)3.4、训练代码(train.py)3.5、推理代码(prediction.py

陈陈陈丶陈天宝·2023-01-30 17:32

论文笔记之Feature Generation by Convolutional Neural Network for Click-Through Rate Prediction

FeatureGenerationbyConvolutionalNeuralNetworkforClick-ThroughRatePrediction目标：CTR预估。本文指出之前的CTR预估模型大多都基于特征交互，然而这些模型的问题在于相比于特征交互空间的规模，真正有效的特征交互往往是稀疏的，因此在这种大量参数的情况下进行有效学习是困难的。Wide&Deep通过在wide部分的特征工程来帮助de

小弦弦喵喵喵·2023-01-29 19:09

Accurate prediction of protein contact maps by coupling residual two-dimensional bidirectional long

论文题目：Accuratepredictionofproteincontactmapsbycouplingresidualtwo-dimensionalbidirectionallongshort-termmemorywithconvolutionalneuralnetworks下载链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/23/4

QFIUNE·2023-01-29 12:04

Accurate prediction of molecular targets using a self-supervised image rep...（代码理解）

GitHub-HongxinXiang/ImageMol:ImageMolisamolecularimage-basedpre-trainingdeeplearningframeworkforcomputationaldrugdiscovery.我在windows上下载并测试的首先是其中每个文件夹中文件的意义：1.preparingdataset在第一步“1.preparingdataset”中，

马鹏森·2023-01-29 12:02

读论文：A novel framework for spatio‑temporal prediction of environmental data using deep learning

标题:利用深度学习对环境数据进行时空预测的新框架作者:FedericoAmato,FabianGuignard,SylvainRobert&MikhailKanevski文章目录==Abstract====Introduction====贡献====综述==一、相关工作二、方法2.1利用EOFs进行时空数据分解2.2系数建模2.3时空半变异函数三、实验结果3.1模拟数据集实验3.2温度监测网络实验

a44267113·2023-01-29 09:01

[Pytorch]YOLO目标检测

目录一、经典算法与阶段（Stage）二、真实框（GroundTruth）、预测框（Prediction）与交并比（IoU）三、精确率（Precision）与召回率（Recall）四、置信度阈值（ConfidenceThreshold

雕雀桑·2023-01-28 12:41

交通事故预测—《Traffic Accident’s Severity Prediction: A Deep-Learning Approach-Based CNN Network》

一、文章信息《TrafficAccident’sSeverityPrediction:ADeep-LearningApproach-BasedCNNNetwork》，2019年Access上的一篇文章。二、摘要基于交通事故特征的权重，提出了基于特征矩阵的灰色图像(FM2GI)算法，将交通事故数据的单一特征关系转换为包含并行组合关系的灰色图像作为模型的输入变量，网络模型是基于CNN。（也就是说这篇文

永恒的记忆2019·2023-01-17 11:50

论文阅读笔记：DSTGCN-Deep spatio-temporal graph convolutional network for traffic accident prediction

文章地址：https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.09.043特点：道路级别而非网格，未使用RNN一类时间序列网络，残差网络abstract：在现实世界中，交通事故通常会导致严重的人员伤亡和巨大的经济损失。及时准确地预测交通事故对保护公共安全和减少经济损失有很大的潜力。然而，由于交通事故具有复杂的因果关系，包括交通相关异质数据中的空间相关性、时间动态交互性和外部

ayuuuuu·2023-01-17 11:19

强化学习（二）第二章 Temporal Difference Learning Methods for Prediction

第二章TemporalDifferenceLearningMethodsforPrediction2.1WhatisTemporalDifference(TD)learning?2.2RichSutton:TheImportanceofTDLearning2.3Theadvantagesoftemporaldifferencelearning2.4ComparingTDandMonteCarlo2

蛋总的快乐生活·2023-01-14 08:12

课程设计：Link prediction on PPI with Graph convolutional neural network

文章目录ProblemsQuestion1:NodesimilaritycalculationQuestion2:NodeembeddingandpredictionQuestion1一.实验内容二．算法原理三．实验步骤四．实验结果五．总结Question2一．实验摘要二．模型和算法描述三．实验步骤1.数据预处理2.模型描述3.代码摘要四．实验结果五．总结参考文献ProblemsQuestion1

西工大苗苗·2023-01-14 07:38

论文核心简述Reversible Watermarking Algorithm Using Sorting and Prediction比较经典的PEE算法

文章提炼本篇的误差扩展算法(predictionerrorexpanding,PEE)使用了菱形预测模式(rhombuspattern)、直方图转换(histogramshift)双嵌入方案(doubleembeddingscheme)，排序选定嵌入顺序(sorting)，讨论了该算法中的越界问题(overflow/underflowquestion)，在性能上比近来研究得到了很大的提升。1.用四

zrc007007·2023-01-13 23:15

【论文笔记：Unsupervised Domain Adaptation via Structured Prediction Based Selective Pseudo-Labeling】

UnsupervisedDomainAdaptationviaStructuredPredictionBasedSelectivePseudo-Labeling基于结构化预测的选择性伪标记的无监督域自适应IntroductionRelatedWorkProposedMethodExperimentsandResults基于结构化预测的选择性伪标记的无监督域自适应论文链接Introduction结构

十月十二日·2023-01-13 16:08

pandas -调整列的顺序

./14.xlsx')df_fitting=df[df['fitting_data']==1]#1truedf_prediction=df[df['fitting_data']==0]#0falsea_mean

RS&Hydrology·2023-01-13 09:21

Anchor-free目标检测综述 -- Dense Prediction篇

早期目标检测研究以anchor-based为主，设定初始anchor，预测anchor的修正值，分为two-stage目标检测与one-stage目标检测，分别以FasterR-CNN和SSD作为代表。后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor，于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法，意在去掉预设anchor的环节，让网络自行学习

晓飞的算法工程笔记·2023-01-12 16:19

几种常用的 Metrics to evaluate the link prediction results / recommender systems 链接预测评估指标，推荐系统适用

Hit@K:indicateswhetheratleastoneofthetop-Krecommendeditemswasinthetestdata(theby-useraverageistypicallycalled"HitRate"or"HitattopK").表示在TopK个推荐项里，是否至少有一个在测试数据中/是正确答案，常用的有Hits@1，和Hits@10等。MRR:MeanRecip

PtitMatcha·2023-01-12 13:52

Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction阅读笔记

Channel-wiseKD阅读笔记(一)Title(二)Summary(三)ResearchObject(四)ProblemStatement(五)Method5.1spatialdistillation5.2Channel-wiseDistillation(六)Experiments6.1实验设置6.2和最近knowledgeDistillation方法相比6.3消融实验6.4目标检测任务(七

不知道叫啥好一点·2023-01-12 13:31

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