lift 第9页

np.array和torch.tensor转换

defto_numpy(tensor):iftorch.is_tensor(tensor):returntensor.cpu().numpy()eliftype(tensor).__module__!

dongxia_dl·2022-12-16 17:57

机器学习 - 模型评估（TPR、FPR、K1、ROC、AUC、KS、GAIN、LIFT、GINI、KSI）

以下内容多为个人理解，如有不当之处，欢迎指正！1.混淆矩阵一个二分类模型，是对现实情况的一种预测。如病例（阴性/阳性、有病/没病）、邮件（垃圾邮件/非垃圾邮件）等。以病例为例，对于一个患者，存在着有病/没病两种结果。对于医生的诊断，也存在着有病/没病两种结果。将医生的诊断结果与患者的实际情况对比，则得出四种结果：诊断为有病，实际上确实有病，称为真阳性(TP)诊断为有病，实际上却没病，称为伪阳性(F

JeffyBeh·2022-12-16 10:18

BERT大火却不懂Transformer？

前段时间Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『LiftingTransformer

计算机视觉研究院·2022-12-14 01:47

因果推断-Uplift Model：Meta Learning

上篇介绍了CausalTree，这篇介绍另一类UpliftModel：MetaLerning。

JeffffWang·2022-12-11 22:24

LSS (Lift, Splat, Shoot) 论文&源码万字长文解析

作者|Fangzh编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/589146284点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！论文研究背景LSS是一篇发表在ECCV2020上有关自动驾驶感知方向的论文，具体子任务为ob

自动驾驶之心·2022-12-07 15:21

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵

跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如ConfusionMatrix、ROC、Lift、Gini、K-S之类（这个单子可以列很长），往往让很多在业务中需要解释它们的朋友头大

GarfieldEr007·2022-12-04 09:42

【Uplift】参考资料篇

https://zhuanlan.zhihu.com/p/358582762博客等腾讯广告-uplift广告增效衡量说明https://e.qq.com/ads/adfaq/delivery/tool/

煎饼证·2022-12-04 09:36

Awesome Uplift Modeling【如何学习因果推断、因果机器学习和Uplift建模？All in here】

Awesome-Uplift-ModelHowtoApplyCausalMLtoRealSceneModeling？HowtolearnCausalML？

JackHCC·2022-12-04 09:58

今天的特稿献给评分模型中的lift和KS

文章目录1.lift含义一2.评分模型分区间求Lift1.lift含义一按照网上的含义，Lift衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少混淆矩阵中，positive表示“逾期”，negative

Charming&M·2022-12-03 00:11

模型可解释性 DeepLIFT 论文解析

论文标题：LearningImportantFeaturesThroughPropagatingActivationDifferences论文作者：AvantiShrikumar,PeytonGreenside,AnshulKundaje论文发表时间及来源：Oct2019，ICML论文链接：http://proceedings.mlr.press/v70/shrikumar17a/shrikuma

黄金贵·2022-12-02 00:39

【第 14 章基于主成分分析的图像压缩和重建--matlab深度学习实战案例】

机器学习深度学习实战图像处理matlab基于主成分分析的图像压缩和重建–下载来源主函数：clc;clearall;closeall;I=imread('liftingbody.png');k=1;figure

海宝7号·2022-12-01 12:42

transformer 多模态综述学习笔记《Multimodal Learning with Transformers: A Survey》

MultimodalLearningwithTransformers:ASurvey论文地址：https://arxiv.org/abs/2206.06488作者：PengXu,XiatianZhu,andDavidA.Clifton

我说你别说·2022-11-30 19:10

活动图学习_举例并实现

如果电梯在当前楼层，则电梯门打开Openthedoor;否则电梯移到当前楼层Liftmovetothecurrentfloor,.然后电梯门打开用户进入enter,电梯门关闭closethedoor,用户按想去的楼层按钮

屹力97·2022-11-29 14:38

r语言liftchart_如何优化逻辑回归(logistic regression)？

泻药，可以参考下我们的案例：http://tecdat.cn/?p=2640tecdat.cnR语言多元Logistic回归应用案例多元Logistic回归如何进行多重逻辑回归可以使用阶梯函数通过逐步过程确定多重逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC，而不是像手册中的SAS示例那样根据p值。另请注意，在此示例中，步骤函数找到了与“手册”中的过程不同的模型。通常建议不要盲目地遵循逐步程序，而是要使用

许清风·2022-11-28 19:00

陪学读书会：目标的力量

目标大师布莱恩·梅恩，在书中用LIFT七项原则经典阐释了设定目标后的一系列蝴蝶效应，并用目标规划法帮助700万读者提升眼界、定下格局。[英]布莱恩·梅恩（Bria

陪学PEXUE·2022-11-26 19:38

【读论文】A Unified Approach to Interpreting Model Predictions

2.AdditiveFeatureAttributionMethods加性特征归因方法2.1LIME2.2DeepLIFT2.3Layer-WiseRelevancePropagation2.4ClassicShapleyValueEstimation2.4.1ShapleyRegressionValues2.4.2ShapleySamplingValues2.4.3

Drawing1998·2022-11-25 23:42

可解释人工智能——输入单元重要性归因

2.DeepSHAP（DeepLIFT+Shapleyvalues）2.LIME局部与模型无关解释方法2.1LIME简介2.2LIME是怎样进行计算的？2.3LIME算法是怎么做解释

Drawing1998·2022-11-25 23:41

【3D 目标检测】2019 CVPR Learning 2D to 3D Lifting for Object Detection in 3D for Autonomous Vehicles

CVPR2019Learning2Dto3DLiftingforObjectDetectionin3DforAutonomousVehicles3Dobjectdetection2DmonocularimagesautonomousdrivingscenariosProposalliftthe2Dimagesto3Drepresentationsusinglearnedneuralnetwork3

鹿鹿最可爱·2022-11-22 19:48

LSS---lift,splat,shot

LSS放弃了IPM，但是又没有像cam2BEV的消融实验那样只采用神经网络输入输出都是图片，而是在输入神经网络前设计了输入数据的表示，直接将待估计的深度与图片特征信息结合，将原有数据提升了一个维度，所以叫lift

財鸟·2022-11-21 00:17

计算机视觉论文-2021-07-14

直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址）1,TITLE:LiftingTheConvexConjugateinLagrangianRelaxations:ATractableApproachforContin

SophiaCV·2022-11-20 11:00

20221108 某事是...（的）

eg.Itisdoubtfuliftheycangothroughthisrainforestwithinaweek.他们能否在一周内穿越雨林还难说啊。

魔君BYL·2022-11-14 09:13

Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D（LSS）

Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D论文笔记原文链接：https://arxiv.org

byzy·2022-11-13 14:38

pandas合并

concatConcatenatepandasobjectsalongaparticularaxis.Allowsoptionalsetlogicalongtheotheraxes.Canalsoaddalayerofhierarchicalindexingontheconcatenationaxis,whichmaybeusefulifthelabelsarethesame

今晚月亮有点圆·2022-11-11 13:28

11 Flask mega-tutorial 第11章美化页面 Facelift

如需转载请注明出处。win1064位、Python3.6.3、Notepad++、Chrome67.0.3396.99（正式版本）（64位）注：作者编写时间2018-02-13，linux、python3.5.2以下内容均是加入自己的理解与增删，以记录学习过程。不限于翻译，部分不完全照搬作者MiguelGrinberg的博客，版权属于作者，感谢他提供免费学习的资料。传送门00开篇01Hellowo

神是念着倒·2022-11-10 07:49

BEVDet:High-Performance Multi-Camera3D Object Detection in Bird-Eye-View

动机：在多摄像机三维目标检测中，基于图像视图的FCOS3D[49]、PGD[50]等方法性能领先，而基于BEV的PON[39]、lift-splat-shoot[33]、VPN[31]等方法在BEV语义分割中占据主导地位

財鸟·2022-11-08 14:56

BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View

High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/2112.11790v1.pdfTL;DR提出了一种在BEV视角下检测3d物体的方法，主要是在LSS（lift

kebijuelun·2022-11-08 14:54

python如何实现华氏温度和摄氏温度转换

/f表示华氏温度：")ifTempStr[-1]in['F','f']:C=(eval(TempStr[0:-1])-32)/1.8print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C))elifTempStr

·2022-11-07 15:23

论文学习记录随笔多标签之LIFT

-L.,&Wu,L.(2015).LIFT:Multi-labellearningwithlabel-specificfeatures.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence

LTA_ALBlack·2022-11-01 07:23

2008年高考英语湖北卷 - 阅读理解C

OneAugustafternoon,RichardAllendroppedoffhislastpassenger,Mrs.Carey.Liftingtwogrocerybags,hefollowedheracrosstheyardandstoodonthestepofherhouse.Glancingup

让文字更美·2022-10-11 19:37

图像兴趣点检测与描述的深度学习方法总结

本文重点用自己的理解介绍LIFT[3]、DeLF[4]、S

窗外的千纸鹤·2022-10-06 07:54

Wasmtime1.0发布：更稳定、超安全、超快速

Wasmtime是创建在编译器Cranelift之上的WebAssemblyRuntime。Wasmtime利用Rust编程语言，完全开源并符合WASI。

·2022-09-23 13:48

论文笔记 Reinforced Feature Points: Optimizing Feature Detection and Description for a High-Level Task

作者指出对神经网络的训练，SuperPoint在匹配任务上取得了比SIFT更好的效果，但其在根据匹配求解本质矩阵上，效果却不如SIFT，同为深度学习网络的LIFT也存在相同的问题，LIFT特

爱嘤嘤的小猪仔·2022-08-12 07:38

生信地基系列--基因组坐标转换工具

jianshu.com)NCBI官方基因组坐标转换工具(二)-(jianshu.com)（1）RemapCoordinateremappingservice:NCBI(nih.gov)(2)UCSC的LiftOverliftOver

可能性之兽·2022-08-11 10:53

机器学习可解释性(二) —— 类激活映射(CAM)

后续还会看时间分享Lime,DeepLift以

帅，不止一面·2022-07-15 07:03

Python用机器学习算法进行因果推断与增量、增益模型Uplift Modeling智能营销模型

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27058原文出处：拓端数据部落公众号使用ML进行提升建模和因果推理。Python包提供了一套使用基于最近研究的机器学习算法的提升建模和因果推理方法。允许用户根据实验或观察数据估计条件平均处理效果(CATE)或个体处理效果(ITE)。本质上，它估计了干预对具有观察特征的用户的T结果的因果影响，而对模型形式没有强烈的假设。典型用例包括广告活动定位优化

拓端研究室·2022-07-05 07:18

linux服务器带宽占用情况,Linux系统使用iftop查看带宽占用情况

linux系统下如果服务器带宽跑满了，查看跟哪个ip通信占用带宽比较多，可以通过iftop命令进行查询，使用方法如下：安装CentOS系统：yuminstalliftopDebian/Ubuntu系统：

初一小妹妹·2022-06-30 18:00

Linux查看网络带宽使用情况

1、安装iftop软件yuminstalliftop2、执行iftop-ieth1就可以查看服务器公网网卡带宽使用情况iftop-ieth0-P注：-P参数会将请求服务的端口显示出来，也就是说是通过服务器哪个端口建立的连接

sg_knight·2022-06-30 18:29

Linux查看网络带宽使用情况 (端口显示)

1、安装iftop软件yuminstalliftop2、执行iftop-ieth1就可以查看服务器公网网卡带宽使用情况iftop-ieth0-P注：-P参数会将请求服务的端口显示出来，也就是说是通过服务器哪个端口建立的连接

Dyson_Huang·2022-06-30 18:19

数据增强之MixUp

度量学习DML之ContrastiveLoss及其变种_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之TripletLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之LiftedStructureLoss

胖胖大海·2022-06-26 07:54

Dimlift 数据可视化课堂分享

项目源码地址：GitHub-lauragarrison87/DimLift本次是对该项目论文及可视化界面和调试做的学习

阿阿阿扶·2022-06-23 08:45

Lifted ElGamal 门限加密算法

本文详细学习LiftedElGamal门限加密算法##门限加密体制（1）门限加密是可以抗合谋的（2）表现在私钥分为$n$份，至少需要$t$份才能解密成功，叫做（t-n）门限。类似于“秘密分享”。

PamShao·2022-06-07 12:00

R实验（二）-关联规则-apriori函数的基本使用

动动大家的小手，一键三连一下，这对我有很大的帮助～实验1：关联规则R基本实现验证—apriori函数的简易使用mydata1.3&support>0.2)”的功能答：提取符合提升度lift>1.3并且支持度

驼鹿行动<(｀^´)>·2022-05-22 07:31

How to Lift Performance With Learning Rate Schedules

Traininganeuralnetworkorlargedeeplearningmodelisadifficultoptimizationtask.Theclassicalalgorithmtotrainneuralnetworksiscalledstochasticgradientdescent.Ithasbeenwellestablishedthatyoucanachieveincrease

梦想家DBA·2022-05-21 17:42

游戏个性化数值因果推断的应用实践

目录一、背景二、常见模型介绍2.1Meta-learner2.2Doublemachinelearning2.3GeneralizedRandomForests三、评估方式3.1Upliftbins3.2Qinicurve

·2022-05-18 12:19

[机器学习]模型评估指标：ROC/AUC，KS，GINI，Lift/Gain, PSI 总结

目录背景介绍一混淆矩阵二ROC曲线和AUC值三KS曲线四GINI系数五Lift,Gain六模型稳定度指标PSI背景介绍在模型建立之后，必须对模型的效果进行评估，因为数据挖掘是一个探索的过程，评估-优化是一个永恒的过程

石莹·2022-05-07 07:28

2022-04-11

精读和视听说分别总结）精读：后天的努力＞先天的天赋视听说：敢于进入未知领域2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读：bodybuildertrackandfieldgymnastliftoff

孔香明·2022-04-13 10:30

因果推断在哈啰出行的实践探索

本文的主要内容包括：背景介绍，简单介绍智能补贴及其中的一些问题；因果推断的应用，主要是Uplift建模，即增量预估；因果推断在哈啰智能补贴场景的应用，包括一些创新；问题的思考和未来的规划。

·2022-03-25 11:52

关联规则分析

心️升明月·2022-02-26 07:44

那些不懂的英语

Wehaveliftoff!Ridelikethewind。Nothingbutnet！Thetownisnowred!

Jibert·2022-02-22 02:07

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