predicting

Big Data, Crystal Balls and Looking Glasses: Reviewing 2016, predicting 2017

BigData,CrystalBallsandLookingGlasses:Reviewing2016,predicting2017大数据，水晶球和镜子：回顾2016，预测2017End-of-yearreviewsareboring
mumuyear2016·2017-01-11 22:24

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

ABSTRACT这篇paper中作者结合GBDT和LR，取得了很好的效果，比单个模型的效果高出3%。随后作者研究了对整体预测系统产生影响的几个因素，发现Feature（能挖掘出用户和广告的历史信息）+Model（GBDT+LR）的贡献程度最大，而其他因素（数据实时性，模型学习速率，数据采样）的影响则较小。1.INTRODUCTION介绍了先前的一些相关paper。包括Google，Yahoo，MS
笨兔勿应·2017-01-09 10:00

DeeoID:Deep learning face representation from predicting 10,000 classes

参考文献：《DeeoID:Deeplearningfacerepresentationfrompredicting10,000classes》1Effectivewaytolearnhigh-levelover-completefeatureswithdeepConvNets.图1箭头指示传播的方向。每一层神经元的数量的标记在multipledeepConvNets的旁边。DeepID提取自每一个
Real_Myth·2016-10-09 14:00

新手kaggle比赛总结之一

这是比赛入口：https://www.kaggle.com/c/facebook-v-predicting-check-ins。本文可以当做一个简单粗糙的数据挖掘tutorial。
geellin·2016-06-30 09:11

深度学习（二十五）基于Mutil-Scale CNN的图片语义分割、法向量估计-ICCV 2015

本篇博文主要讲解2015年ICCV的一篇paper：《Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labe
hjimce·2015-12-31 23:00

jrae源码解析(一）

jare用java实现了论文《Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distributions》中提出的算法——
·2015-11-13 11:20

一个关于AdaBoost算法的简单证明

Adaboost is a powerful algorithm for predicting models.
·2015-11-11 00:50

深度学习论文笔记-Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes

2014   作者：Yi Sun ，Xiaogang Wang，Xiaoao Tang 题目：Deep Learning Face Representation from Predicting
·2015-11-02 11:38

【软件分析与挖掘】ELBlocker: Predicting blocking bugs with ensemble imbalance learning

  摘要：        提出一种方法——ELBlocker，用于自动检测出Blocking Bugs(prevent other bugs from being fixed)。        难度在于这些Blocking Bugs仅占很小的比例( the clas
·2015-11-01 14:59

Hackerrank--Stock Maximize(DP Practice)

题目链接 Your algorithms have become so good at predicting the market that you now know what the share
·2015-10-27 15:09

多项式回归模型（Office Prices）

题目：https://www.hackerrank.com/challenges/predicting-office-space-price 分析：还是上次的房价预测题目，指明要用多项式回归拟合。
acdreamers·2015-05-28 21:31

多项式回归模型（Office Prices）

题目：https://www.hackerrank.com/challenges/predicting-office-space-price 分析：还是上次的房价预测题目，指明要用多项式回归拟合。
ACdreamers·2015-05-28 21:00

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

这篇论文发表在ADKDD上，论文的背景是广告的点击率预测问题。文章中有用的想法如下。一、提出基于提升树的特征转换方法。方法的示例如下图所示。先使用GBDT在训练集上训练模型，得到了2棵决策树，这2棵树一共有5个叶子节点。构建5维向量[0,0,0,0,0,0]，前三位对应第一棵树，后两位对应第二棵树。针对一个样本x，如果它在第一棵树上最终落到第二个叶子节点，则把向量中前三位里第2位设为1。如果它在第
dm_ustc·2015-05-07 20:04

Machine Learning by Andrew Ng --- Logistic Regression of Multi-class Classification

Loadingdata,Plottingdata.asthepicturebelow:VectorizingregularizedlogisticregressionThenlearnthetheta:Predicting
meanme·2015-03-10 19:00

Kaggle竞赛题目之——Predicting a Biological Response

Predictabiologicalresponseofmoleculesfromtheirchemicalproperties从分子的化学属性中预测其生物反应。Theobjectiveofthecompetitionistohelpusbuildasgoodamodelaspossiblesothatwecan,asoptimallyasthisdataallows,relatemolecula
sanfendi·2014-11-24 17:00

Kaggle竞赛题目之——Predicting a Biological Response

Predictabiologicalresponseofmoleculesfromtheirchemicalproperties从分子的化学属性中预测其生物反应。Theobjectiveofthecompetitionistohelpusbuildasgoodamodelaspossiblesothatwecan,asoptimallyasthisdataallows,relatemolecula
ozhaohuafei·2014-11-24 17:00

【深度学习论文笔记】Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes

来自：CVPR2014  作者：YiSun，XiaogangWang，XiaoaoTang题目：DeepLearningFaceRepresentationfromPredicting10,000Classes主要内容:通过深度学习来进行图像高级特征表示（DeepID），进而进行人脸的分类。优点：在人脸验证上面做，可以很好的扩展到其他的应用，并且夸数据库有效性；在数据库中的类别越多时，其泛化能力越
chenriwei2·2014-06-16 20:00

Predicting numeric values: Regression 笔记

Predictingnumericvalues:Regression(预测数值型数据:回归)属于监督学习算法,它可以对连续型的数据进行分类.优点 结果易于理解,计算上不复杂缺点 对非线性的数据拟合不好适用数据类型  数值型,标称型基础概念1. 线性回归,指可以将输入项分别乘以一些常量,再将结果加起来得到输出. 2.最小二乘法,确保预测y值与真实y值之间的差值的平方和最小.算法描述1.标准线性回归本
sailtseng·2013-11-21 14:00

预测测试的未来

  Predicting the Future of Testing By Harry Robinson   Summary: As the end of the
·2005-05-10 15:00
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