Prediction 第21页

Center and Scale Prediction: A Box-free Approach for Object Detection 无anchor的目标检测算法

CenterandScalePrediction:ABox-freeApproachforObjectDetection论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1904.02948.pdf代码下载地址：https://github.com/liuwei16/CSP算法的创新点：该算法的创新点就是基于关键点检测（FCN网络结构）的基础上增加了一个检测目标的尺度预测分支。在最后卷积层

donkey_1993·2019-08-22 17:54

天池新人赛，幸福感预测

本文所用代码可以在https://github.com/IPostYellow/Prediction-of-happiness中找到。查询完赛题所给的数据，发现一共有8000个样本。其中

IPostYellow·2019-08-05 13:48

阿里经典推荐论文《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction》理解

ZhouG,ZhuX,SongC,etal.Deepinterestnetworkforclick-throughrateprediction[C]//Proceedingsofthe24thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscovery&DataMining.ACM,2018:1059-1068.这是一篇阿里发表在2018年KDD上关于点

dreamweaverccc·2019-07-08 21:08

pytorch实现yolov3(4) 非极大值抑制nms

在上一篇里我们实现了forward函数.得到了prediction.此时预测出了特别多的box以及各种classprobability,现在我们要从中过滤出我们最终的预测box.理解了yolov3的输出的格式及每一个位置的含义

core!·2019-07-08 15:00

Neo4j图分析—链接预测算法（Link Prediction Algorithms）

链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题。链接预测旨在预测图中丢失的边,或者未来可能会出现的边。这些算法主要用于判断相邻的两个节点之间的亲密程度。通常亲密度越大的节点之间的亲密分值越高。TheAdamicAdaralgorithm(algo.linkprediction.adamicAdar)AdamicAdar是一种基于节点之间共同邻居的亲密度测算方法。2003年由LadaAdamic和EytanA

lijfrank·2019-07-06 18:20

Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction简析

PracticeonLongSequentialUserBehaviorModelingforClick-ThroughRatePredictionIntroduction文章将用户表现建模分解为两个视角。从服务系统的角度，作者设计了一个用户兴趣中心模块（UIC），UIC维护用户最新的兴趣表示向量。从机器学习算法的角度，作者提出了MIMN（多信道的用户兴趣内存网络），借鉴于NTM。UIC因为存储及

loserChen.·2019-06-24 21:27

Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction

1.背景这篇文章是滴滴出现发表在AAAI2018会议上的文章，其目的是通过历史订单数据来预测下一时刻城市中区域iii的订单量，也就是demandprediction。在论文的摘要部分作者说到：传统的demandpredictionmethods通常都是从时序的角度来进行建模处理而忽略了复杂的时空间的非线性依赖关系。因此这篇文章采用了从多视角（SpatialView,TemporalView,Sem

空字符·2019-06-22 21:45

Kaggle比赛----LANL Earthquake Prediction（Baseline）

比赛地址为：https://www.kaggle.com/c/LANL-Earthquake-Prediction题目介绍：Inthiscompetition,youwilladdresswhenthe

forest小拳拳·2019-05-31 14:25

论文解读：面向时间感知链接预测的知识嵌入表示（Encoding Temporal Information for Time-Aware Link Prediction）

论文题目：面向时间感知预测的时间信息编码摘要：现有的知识库大多只从不包含时间信息的三元组中学习数值化嵌入方法，而忽略了知识库中的时间信息。在这篇文章中。提出了一种利用三元组发生时间的时间感知知识库嵌入方法。具体地说，本文使用时间约束来模拟时间敏感关系之间的转换，从而使嵌入具有时间一致性和准确性。本文通过链接预测和三元组分类来验证提出方法的有效性。实验结果表明，该方法在两种任务上均优于其他基准方法。

崔二狗子·2019-05-18 18:58

hdu5923 Prediction(并查集/可继承的并查集+并查集合并)

题目n(n#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;typedefpairP;constintmaxn=505;constintmaxm=1e4+5;//原图有n个点m条边但是新树有m个点intT,n,m,q;intu,v,num;intans;vectorE[maxm];//新树每个节点存的儿子Pedge[maxm];//

Code92007·2019-05-12 16:58

hdu5923 Prediction(并查集/可继承的并查集+并查集合并)

题目n(n#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;typedefpairP;constintmaxn=505;constintmaxm=1e4+5;//原图有n个点m条边但是新树有m个点intT,n,m,q;intu,v,num;intans;vectorE[maxm];//新树每个节点存的儿子Pedge[maxm];//

Code92007·2019-05-12 16:58

像素级语义分割(Pixel-level Semantic Segmentation)-Deeplab 在cityscapes/kitti 上的train/prediction/evaluation

1.GPU和CPU渣渣电脑GPU,选择CPU,利用了swip内存2.deeplab2.1InstallationAddLibrariestoPYTHONPATH#Fromtensorflow/models/research/exportPYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim#[Optional]forpanopticevaluation,youmightne

doctorchen618·2019-05-06 17:30

【读书笔记】Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction

ZhouG,MouN,FanY,etal.DeepInterestEvolutionNetworkforClick-ThroughRatePrediction[J].arXivpreprintarXiv:1809.03672,2018.https://github.com/mouna99/dienAbstract对于CTR预测模型，很有必要捕捉用户兴趣的转移。因此设计了interestextrac

SrdLaplaceGua·2019-04-23 00:03

AndroidStudio：手势识别

二实现①建立一个存放手写字体的数据库②activity_main.xml0){Predictionpred=(Prediction)gestList.get(0);if(pred.score>1.0){

Allison李沛·2019-04-19 16:14

kaggle-地震预测-LANL Earthquake Prediction

kaggle-地震预测-LANLEarthquakePrediction比赛记录1.baseline加入这次比赛的时间比较晚，所以直接先follow了别人的一个baseline来start找找思路，链接如下：https://www.kaggle.com/artgor/seismic-data-eda-and-baseline2.比赛记录时间：2019/04/17,10:35AM第一次提交score

MeisterMorxrc·2019-04-17 14:15

多标签分类评估方式（Metrics for measuring the prediction quality of a multi-label system）

Metricsformeasuringthepredictionqualityofamulti-labelsystem大多数情况下，机器学习，深度学习中我们经常面对的分类问题大多是二分类，多类问题，但是有时候我们也会有多标签分类问题的产生。对于多标签分类问题，我们需要一个合理客观的评价这个分类器好坏的方式，在这里根据Someremarksonpredictingmulti-labelattribu

丿回到火星去·2019-04-17 08:53

BP neural network optimized by PSO algorithm on Ammunition storage reliability prediction 阅读笔记

1.BPneuralnetworkoptimizedbyPSOalgorithmonAmmunitionstoragereliabilityprediction文献简介文献来源：https://ieeexplore.ieee.org/document/8242856文献级别：EI检索摘要：Storagereliabilityoftheammunitiondominatestheeffortsina

L-Consen·2019-04-13 12:00

推荐：26种NLP练手项目（代码+数据）

ConvolutionalNeuralNetworkwithWordEmbeddingsforChineseWordSegmentationIJCNLP2017.2.词预测WordPredictionKyubyong/word_prediction

dream6104·2019-04-12 10:25

一个完整的机器学习项目实战代码+数据分析过程：哈佛大学能耗预测项目（Prediction of Buildings Energy Consumption）

目录哈佛大学能耗预测项目背景介绍数据采集探索性数据分析预测模型机器学习方法总结和结论项目资料获取：https://download.csdn.net/download/github_38486975/11120922其他获取方式一：其他获取方式二：其他获取方式三：哈佛大学能耗预测项目背景介绍现在，建筑物的能源性能问题是建筑物业主非常关注的问题，因为它转化为成本。根据美国能源部的数据，建筑物消耗的能

GladyoUcaMe·2019-04-11 23:44

RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for argument #2 'mat2'

问题：RuntimeError:ExpectedobjectofscalartypeDoublebutgotscalartypeFloatforargument#2‘mat2’异常代码行：prediction

轮子去哪儿了·2019-04-11 00:14

Deep Dynamic Network Embedding for Link Prediction 笔记

Anotherurl：https://bulihanjie.github.io/2019/04/08/Deep-Dynamic-Network-Embedding-for-Link-Prediction

永不理解·2019-04-08 15:13

（21）心有猛虎，细嗅蔷薇之Backward Propagation

为加深理解，我们运行一下Neuron_Network_Entry.py，看一下盘古自研框架的运行结果：……Prediction:0.47751024652695706whilerealvalueis:0Prediction

段智华·2019-04-05 09:48

【笔记1-2】基于维基百科的开放域问题问答系统DrQA

jessie_weiqing·2019-03-17 01:06

Kaggle项目之PUBG Finish Placement Prediction（一）——探索性分析

数据来自Kaggle，也可以在这里取，提取码wymx。比赛在一个月前结束，这里拿来练练手~附加python代码！多图预警！！0、问题背景在PUBG游戏中，每场比赛最多有100名玩家（matchId）。玩家可以在团队中（groupId）根据有多少其他团队在被淘汰时还活着而在游戏结束时排名（winPlacePerc）。在游戏中，玩家可以拿起不同的弹药，恢复被击倒但未被击倒的队友，驾驶车辆，游泳，跑步，

爆炒小青蛙·2019-03-15 15:15

CTR预估论文实践(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

FFM模型实践代码是用python3.5写的，tensorflow的版本为1.10.1；博客代码均以上传至GitHub，欢迎follow和start~~!1.数据集数据集地址：MovieLens本文使用的数据是movielens-100k，数据包括u.item，u.user，ua.base及ua.test，u.item包括的数据格式为：movieid|movietitle|releasedate|

dby_freedom·2019-03-15 10:03

CTR预估论文实践(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

FFM模型实践代码是用python3.5写的，tensorflow的版本为1.10.1；博客代码均以上传至GitHub，欢迎follow和start~~!1.数据集数据集地址：MovieLens本文使用的数据是movielens-100k，数据包括u.item，u.user，ua.base及ua.test，u.item包括的数据格式为：movieid|movietitle|releasedate|

dby_freedom·2019-03-15 10:03

80%准确率的 lightgbm 框架试用 kaggle桑德兰银行目标客户预测

SantanderCustomerTransactionPredictionkaggle的一个比赛，试题于https://www.kaggle.com/c/santander-customer-transaction-prediction

伊玛目的门徒·2019-03-08 21:08

python实现计算精度、召回率和F1值

python实现计算精度、召回率和F1值摘要：在深度学习的分类任务中，对模型的评估或测试时需要计算其在验证集或测试集上的预测精度（prediction/accuracy）、召回率（recall）和F1

华师数据学院·王嘉宁·2019-03-02 11:47

持续化并查集HDU 5923 B - Prediction

Describe输入n，m，给你一个树有n个节点m-1条边，输入m-1个整数，第i个整数为节点i+1的父节点；然后输入m条边，表示一个图，输入q表示有q次询问：每次询问输入k和k个整数，k个整数表示树上节点编号，树上节点编号对应图中边节点编号，集合S由输入的树上节点编号以及所有祖先节点构成，对于每一个询问，输出由集合S引入边集合后，途中有几个联通块https://blog.csdn.net/sno

Df_cjc·2019-02-21 18:53

持续化并查集HDU 5923 B - Prediction

Describe输入n，m，给你一个树有n个节点m-1条边，输入m-1个整数，第i个整数为节点i+1的父节点；然后输入m条边，表示一个图，输入q表示有q次询问：每次询问输入k和k个整数，k个整数表示树上节点编号，树上节点编号对应图中边节点编号，集合S由输入的树上节点编号以及所有祖先节点构成，对于每一个询问，输出由集合S引入边集合后，途中有几个联通块https://blog.csdn.net/sno

Df_cjc·2019-02-21 18:53

推荐系统笔记7-DeepFM: An End-to-End Wide & Deep Learning Framework for CTR Prediction

本文介绍DeepFM:AnEnd-to-EndWide&DeepLearningFrameworkforCTRPrediction，原文Paper链接；具体的代码实现见Github摘要对于CTR问题，学习特征交互是至关重要的问题，文中提出DeepFM(DNN+FM)；一、介绍关于特征交互的作用，文中给出了一个例子：1、如人们经常在要吃饭的时候下载关于food的APP，所以APP和时间戳的二阶交互可

年少_当自强·2019-02-06 12:08

CTR预估论文实践(九)--Deep & Cross Network for Ad Click Predictions

1.数据集数据集地址：https://www.kaggle.com/c/porto-seguro-safe-driver-prediction/data判定是否需要上交索赔，是二分类问题；评价指标本实验采用

dby_freedom·2019-01-20 11:06

GradientBoostingClassifier 集成分析哥斯达黎加家庭平困水平预测

https://www.kaggle.com/c/costa-rican-household-poverty-prediction：哥斯达黎加家庭平困水平预测这是一个在kaggle上的入门级的项目实战，

北茫·2019-01-12 17:28

读取pb模型进行预测

#encoding:utf-8#prediction.py#Tens

言寺之风雅颂·2019-01-10 14:08

【译】Keras中实现带有attention机制的encoder-decoder rnn 结构

encoder-decoder结构，发现Jason大神https://machinelearningmastery.com/encoder-decoder-attention-sequence-to-sequence-prediction-keras

婶婶world_peace·2019-01-07 14:05

统计学习导论之读书笔记（一）统计学习（Statistical Learning）

统计学习导论之读书笔记（一）统计学习1统计学习概念的引入2需要估计f的两种情况2.1用于预测（prediction）2.2用于推断（inference）3估计f的方法3.1参数方法3.2非参数方法4指导学习

Liang_DJ·2019-01-07 00:26

CTR预估论文精读(八)--Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

文章目录摘要1.背景1.1名词解释1.2相关工作2.系统总览2.1电商CTR数据特点2.2特征处理(UserBehaviorFeatures)2.3BaseModel2.4DeepInterestNetwork3.训练技术3.1Mini-batchAwareRegularization3.2Dice:DataDependentActivationFunction4.实验结果4.1训练数据4.2Co

dby_freedom·2019-01-06 17:21

CTR预估论文精读(八)--Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

文章目录摘要1.背景1.1名词解释1.2相关工作2.系统总览2.1电商CTR数据特点2.2特征处理(UserBehaviorFeatures)2.3BaseModel2.4DeepInterestNetwork3.训练技术3.1Mini-batchAwareRegularization3.2Dice:DataDependentActivationFunction4.实验结果4.1训练数据4.2Co

dby_freedom·2019-01-06 17:21

FFM:Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction简介

摘要FM被广泛应用在CTR，但是FFM在一些世界范围的CTR竞赛表现好于目前存在的模型。作者实现了相关代码，并与一些竞争模型进行了全面的分析。实验证明FFM在某些分类问题上非常有用。介绍FFM对于这个例子来说，FM的隐向量表示应该为：在FM中，每个特征只有一个隐向量来学习隐性的影响。拿ESPN来做例子，wESPNw_{ESPN}wESPN被用来学习隐性的与Nike和Male的影响，但是因为Nike

loserChen.·2018-12-31 14:13

利用BP神经网络进行数据预测（附工程源码）

https://github.com/KANADEM/Data_Prediction下载完成之后直接点击bat文件就可以看到你想要的结果。

KanadeM·2018-12-29 16:00

【图像超分辨率】DWSR -- Deep Wavelet Prediction for Image Super-resolution

论文：DeepWaveletPredictionforImageSuper-resolutiongithub：https://github.com/tT0NG/DWSRx4摘要图像超分辨率（ImageSuper-Resolution，SR）指的是从低分辨率（Low-Resolution，LR）图像中重建出其对应的高分辨率（High-Resolution，HR）图像。SR可视为恢复低分辨率图像的细节

1273545169·2018-12-28 20:05

百度apollo3.0自动驾驶原理简介-精确定位

依赖于卫星基站：GPS+IMU缺点：依赖于地面基站信号优点：适合空旷区域2.GPS+IMU+Lidar缺点：雨天天气等优点：适合多建筑多纹理区域运用到kalmanfilter：1.IMUPVA信息做为prediction

cmd_dl·2018-12-27 15:15

CTR预估论文精读(七)--DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

AbstractLearningsophisticatedfeatureinteractionsbehinduserbehaviorsiscriticalinmaximizingCTRforrecommendersystems.Despitegreatprogress,existingmethodsseemtohaveastrongbiastowardslow-orhigh-orderintera

dby_freedom·2018-12-26 15:43

机器学习中MSE、MAE、RMSE的python实现

target=[1.5,2.1,3.3,-4.7,-2.3,0.75]prediction=[0.5,1.5,2.1,-2.2,0.1,-0.5]error=[]foriinrange(len(target

fsfsfsdfsdfdr·2018-12-15 15:03

Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction

本博文是对郑宇老师团队所提出的STResNet网络的一个略微扩充说明。本人自己在看完这篇论文的时候，感觉就一个字‘懵’。你说不懂吧，好像又明白点，你说懂吧又感觉有好多细节还是不清楚。好在该论文开放了源代码。经过对源代码的一番剖析，总算是弄懂之前不明白的一些细节。不过该源码是基于Keras实现的，由于本人之前一直使用Tensorflow，所以又对其利用tf进行了重构，代码整体上看起也来更加简洁，地址

空字符（公众号：月来客栈）·2018-12-14 12:03

CTR预估论文精读(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

AbstractClick-throughrate(CTR)predictionplaysanimportantroleincomputationaladvertising.Modelsbasedondegree-2polynomialmappingsandfactorizationmachines(FMs)arewidelyusedforthistask.Recently,avariantofF

dby_freedom·2018-12-08 21:32

[IJCAI 2017]A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction

ADual-StageAttention-BasedRecurrentNeuralNetworkforTimeSeriesPrediction论文提出了基于注意力机制的两阶段循环神经网络（DA-RNN），在第一阶段（encoder），引入inputattentionmechanism对每一时刻的外部输入自适应性地提取相关性；在第二阶段（decoder），引入temporalattentionmec

Merlin17Crystal33·2018-12-02 01:56

Pytorch LSTM 时间序列预测

PytorchLSTM时间序列预测https://github.com/pytorch/examples/blob/master/time_sequence_prediction/generate_sine_wave.pyPytorch

段智华·2018-11-25 15:50

intra-prediction(2)

I_4x4的9种模式pixel布局7种模式的方向enum{VERT_PRED=0,HOR_PRED=1,DC_PRED=2,DIAG_DOWN_LEFT_PRED=3,DIAG_DOWN_RIGHT_PRED=4,VERT_RIGHT_PRED=5,HOR_DOWN_PRED=6,VERT_LEFT_PRED=7,HOR_UP_PRED=8}I4x4PredModes;0.verticalvert

阿King_·2018-11-19 10:00

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