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李宏毅_机器学习_作业1（详解）_COVID-19 Cases Prediction (Regression)

李宏毅_机器学习_作业1：COVID-19CasesPrediction(Regression)本文旨在，读懂hw1代码。李宏毅老师作业的完成有一个默认前提，掌握python基础语法,pytorch,numpy,pandas的使用。但并不是说必须将这些系统的学一遍才能完成作业，遇到不会的可直接baidu，我也是花了3天时间才读懂代码中各种函数，方法。作业使用jupyternotebook运行，py

loco_monkey·2022-11-09 12:42

【DIN论文精读】Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

文章目录Paper摘要Abstract1.简介Introduction2.前人的相关工作RelatedWork3.系统概述SystemOverview3.1用户行为数据的特性CharacteristicofUserBehaviorData3.2特征表示FeatureRepresentation3.3Metrics4.模型架构ModelArchitecture4.1基准模型BaseModel4.2深

哈喽十八子·2022-11-09 04:57

【论文泛读】DIN - Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

DIN-DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction2018SIGKDD本文是阿里2017年提出的早期的一个经典推荐模型，其中讨论了一种兼顾Accuracy和Diversity的复杂推荐模型。本文的主要创新点是一种激活单元设计，这种激活单元可以被视作一个小的子网络，首先计算了user_input_embedding和item_input_emb

JinyuZ1996·2022-11-09 04:57

【目标检测】YOLOV5详解

上图即Yolov5的网络结构图，可以看出，还是分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。（1）输入端：Mosa

Aliert·2022-11-08 19:53

BEV（Bird’s-eye-view）三部曲之二：方法详解

视角可以表达自动驾驶需要的大部分信息.BEV空间可以大致看作3D空间.BEVrepresentation有利于多模态的融合可解释性强，有助于对每一种传感器模态调试模型扩展其它新的模态很方便BEVrepresentation有助于下游的prediction

mathlxj·2022-11-08 14:55

【论文笔记】Vision Transformers for Dense Prediction

声明不定期更新自己精读的论文，通俗易懂，初级小白也可以理解涉及范围：深度学习方向，包括CV、NLP、Datafusion、DigitalTwin论文题目：VisionTransformersforDensePrediction论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.13413v1论文代码：https://github.com/isl-org/DPT发表时间：2021年3月创

来自γ星的赛亚人·2022-11-05 15:13

决策树算法与python——心脏病预测

2.不是医学生，可能对解读某些变量有偏差.3.数据来源于[Kaggle](https://www.kaggle.com/fedesoriano/heart-failure-prediction)一、介绍数据来源

给爷好好学习·2022-11-04 11:38

Re36：读论文 CEEN Improving legal judgment prediction through reinforced criminal element extraction

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录论文名称：Improvinglegaljudgmentpredictionthroughreinforcedcriminalelementextraction论文下载地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306457321002600官方GitHub项目：GitHub-lvyougang/CE

诸神缄默不语·2022-11-01 11:21

Inductive Relation Prediction by Subgraph Reasoning

摘要知识图中关系预测的主要范式包括学习和操作实体和关系的潜在表示（即嵌入）。然而，这些基于嵌入的方法没有明确地捕获知识图的组成逻辑规则，并且它们仅限于transductivesetting设置，必须在训练期间知道完整的实体集。在这里，我们提出了一种基于图神经网络的关系预测框架GraIL，该框架对局部子图结构进行推理，并具有学习实体无关关系语义的强归纳偏见。与基于嵌入的模型不同，GraIL是自然归纳

小蜗子·2022-10-31 11:42

Inductive Entity Representations from Text via Link Prediction

摘要知识图(KG)对于web上的多个应用都是至关重要的，包括信息检索、推荐系统和元数据注释。无论它们是由领域专家手工构建的还是使用自动管道构建的，kg通常都是不完整的。为了解决这个问题，有大量的工作建议使用机器学习通过预测新的链接来补全这些图。最近的工作已经开始探索使用知识图中可用的文本描述来学习实体的向量表示，以便进行链接预测。然而，这些为链接预测学习的表示在多大程度上推广到其他任务还不清楚。考

小蜗子·2022-10-31 11:31

【Kaggle】AMEX信用违约预测比赛总结

AmericanExpress-DefaultPrediction（AMEX）https://www.kaggle.com/competitions/amex-default-prediction/overview

noobiee·2022-10-30 02:31

Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions论文以及代码解析

PyramidVisionTransformer1.Abstract2.Introduction3.Method3.1.OverallArchitecture3.2.TransformerEncoder3.3.MoreDetails4.PVT-V1代码解析4.1.main脚本4.2.pvt脚本4.2.1.PyramidVisionTransformer类的init4.2.2.PyramidVisi

从现在开始壹并超·2022-10-28 05:29

【论文解读】TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone

Abstract存在问题由于无人机会在不同的高度飞行，物体的尺度变化剧烈，这给网络的优化带来了负担。高速和低空飞行对排列密集的物体带来了运动模糊，这对物体的区分带来了巨大挑战。文章提出的解决方法增加一个检测头来检测不同规模的对象用TransformerPredictionHeads来替代原先的检测头用CBAM来寻找具有密集对象的场景中的注意区域除了以上三点，还使用了一些常用的tricks。例如：数

是王同学呀·2022-10-25 07:12

TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captu

TPH-YOLOv5文章目录TPH-YOLOv5参考IntroducitonStructureCSPDarknet53TransformerCBAMMs-testingandmodelensemble.Self-trainedclassifier效果参考TPH-YOLOv5：基于Transformer的改进YOLOv5的无人机目标检测YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyof

椰子奶糖·2022-10-25 07:37

TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head forObject Detection on Drone-captur

标题TPH-YOLOv5:ImprovedYOLOv5BasedonTransformerPredictionHeadforObjectDetectiononDrone-capturedScenarios发表时间2021期刊IEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision(ICCV)Workshops作者XingkuiZhu,ShuchangLyu,X

越过小山丘·2022-10-25 07:33

跟李沐学AI-动手学深度学习-线性回归+基础优化算法

在机器学习领域中的⼤多数任务通常都与预测（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·2022-10-24 18:48

自动驾驶轨迹预测论文阅读（二）TPNet: Trajectory Proposal Network for Motion Prediction

://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Fang_TPNet_Trajectory_Proposal_Network_for_Motion_Prediction_CVPR

小张小张快来学习·2022-10-24 07:04

【论文阅读】DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting

一篇CLIP应用在语义分割上的论文论文标题：DenseCLIP:Language-GuidedDensePredictionwithContext-AwarePrompting作者信息：代码地址：https://github.com/raoyongming/DenseCLIPAbstractCLIP模型对下游分类任务取得很好的效果，作者通过隐式和显式的利用CLIP中的预训练知识，提出一个密集型预测

阿委困的不能行·2022-10-19 14:19

目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

YOLOv5代码修改————针对微小目标检测1.YOLOv5算法简介YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。

加勒比海带66·2022-10-19 11:26

AAAI——Disentangled Multi-Relational Graph Convolutional Network for Pedestrian Trajectory Prediction

用于行人轨迹预测的分解多关系图卷积网络论文来源：AAAI2021论文链接：https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-1677.BaeI.pdf代码链接：无摘要行人轨迹预测是人类环境中自主导航和社交机器人所需的重要任务之一。以前的研究集中在估计单个行人的社会力量上。然而，他们没有考虑行人群体的社会力量，这导致了过度碰撞的避免问题。为了解决这个问题，我们提出了一个用

我与王哥并进·2022-10-18 07:37

【交通流预测】《T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction》论文详解

《T-GCN》文章目录文章总结Abstract一、Introduction二、Relatedwork三、METHODOLOGY1.ProblemDefinition2.Overview3.Methodology3.TemporalGraphConvolutionalNetwork四、Experiments1.数据集2.评价指标3.模型参数选择3.ExperimentResults五、Conclus

stt-Charon·2022-10-18 07:34

文献阅读：Should You Mask 15% in Masked Language Modeling?

1.内容简介2.实验考察1.mask比例考察2.corruption&prediction3.80-10-10原则考察4.mask选择考察3.结论&思考文献链接：https://arxiv.org/pdf

Espresso Macchiato·2022-10-15 07:40

阅读论文——A cnn-rnn framework for crop yield prediction

KhakiS,WangL,ArchontoulisSV.Acnn-rnnframeworkforcropyieldprediction[J].FrontiersinPlantScience,2020,10:1750.https://doi.org/10.3389/fpls.2019.01750CNN-RNN模型：一个使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的深度学习框架，用于基于环境数据

DJDLJRCJ·2022-10-14 07:24

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习301：线性神经网络（理论部分）

在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。当我们想预测一个数值

羊老羊·2022-10-10 19:14

论文阅读笔记：End-to-End Blind Image Quality Prediction With Cascaded Deep Neural Network

NODIECANFLY2020-9-24分类专栏：图像质量评价深度学习JinjianWu,etal,“End-to-EndBlindImageQualityPredictionwithCascadedDeepNeuralNetwork”,IEEETransactionsonImageProcessing,EarlyAccess,June.2020.https://web.xidian.edu.cn

weixin_45658277·2022-10-06 07:08

混淆矩阵构建的流程和应用Confusion Matrix

Label：L0123112234Prediction:P0123151214Step1乘法加法n×L+P07142171113141928n指的是标签类别的数量，这里一共6个类别，n=6第三行，第三列

JasonAlpha·2022-10-04 22:26

python 计算召回率的程序_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值

weixin_39655085·2022-10-01 12:38

论文阅读《COMPLETER: Incomplete Multi-view Clustering via Contrastive Prediction》

目录论文信息一、Abstract二、Introduction三、TheProposedMethod（COMPLETER）（一）整体框架（二）目标函数1.视图内重建2.跨视图对比学习3.跨视图双重预测论文信息论文标题：COMPLETER:IncompleteMulti-viewClusteringviaContrastivePrediction论文作者：YijieLin,YuanbiaoGou,Zi

菠萝咕噜肉~·2022-09-22 21:29

[论文阅读]使用深度学习方法预测蛋白质磷酸化位点DeepPhos: prediction of protein phosphorylation sites with deep learning（二）

文章目录三、Deepphos框架和模型训练四、性能比较五、补充说明1.比较深度学习架构的详细信息2.一维蛋白质序列的卷积运算六、总结接上一篇文章：[论文阅读]使用深度学习方法预测蛋白质磷酸化位点DeepPhos:predictionofproteinphosphorylationsiteswithdeeplearning（一）三、Deepphos框架和模型训练表示第k个DC-CNN块中的卷积层C生

.别拖至春天.·2022-09-22 13:16

[论文阅读]用于车辆轨迹预测的卷积社交池Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction

.别拖至春天.·2022-09-22 13:16

[论文阅读]使用深度学习方法预测蛋白质磷酸化位点DeepPhos: prediction of protein phosphorylation sites with deep learning（一）

文章目录摘要一、背景二、数据收集和预处理三、Deepphos框架和模型训练摘要这项研究中，文章提出了一种新颖的多层CNN架构DeepPhos，以准确预测具有蛋白质序列信息的磷酸化位点。与之前深度学习方法不同，DeepPhos由密集连接的CNN（DC-CNN）块组成，其中卷积层通过块内串联层（Intra-BCL）同时相互连接，有效地增强了磷酸化信息的流动。同时，采用具有不同窗口和过滤器尺寸的多个DC

.别拖至春天.·2022-09-22 13:45

YOLOv5改进系列之增加小目标检测层

YOLOv5代码修改————针对微小目标检测1.YOLOv5算法简介YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。

·2022-09-14 18:59

匀速运动小车卡尔曼_无人驾驶技术入门（十八）| 手把手教你写扩展卡尔曼滤波器...

前言《无人驾驶技术入门(十三)|手把手教你写卡尔曼滤波器》以一个匀速运动小车的模型为例，让读者从感性上认识了卡尔曼滤波器的基本原理，它包含预测(Prediction)和测量值更新(Measurementupdate

weixin_39815310·2022-09-13 18:34

扩展卡尔曼滤波

前言《无人驾驶技术入门（十三）|手把手教你写卡尔曼滤波器》以一个匀速运动小车的模型为例，让读者从感性上认识了卡尔曼滤波器的基本原理，它包含预测（Prediction）和测量值更新（Measurementupdate

土豆西瓜大芝麻·2022-09-13 17:23

利用新闻情绪预测股市

ThisisPart-2ofatwo-partseries.PleasereadPart-1here:https://medium.com/@kala.shagun/stock-market-prediction-using-news-sentiments-f9101e5ee1f4

weixin_26704853·2022-09-07 16:34

Re28：读论文 CECP Charge Prediction by Constitutive Elements Matching of Crimes

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录论文名称：ChargePredictionbyConstitutiveElementsMatchingofCrimesIJCAI官方下载地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0627.pdf官方GitHub项目：https://github.com/jiezhao6/CECP本文是2022年IJCAI论文，作者来自西电

诸神缄默不语·2022-09-07 10:32

自然语言处理系列之： NLP中用到的机器学习算法

逻辑回归等机器学习的聚类方法：k-means算法机器学习的应用9.1简介机器学习训练的要素数据转换数据的模型衡量模型好坏的损失函数调整模型权重以最小化损失函数的算法机器学习中最重要的四类问题（按学习结果）预测（Prediction

Hi丶ImViper·2022-09-03 07:48

python 中国综合社会调查CGSS幸福指数多元分类预测

项目源码请见：https://github.com/dennis0818/happiness_prediction一数据来源赛题使用的数据来自中国人民大学中国调查与数据中心主持之《中国综合社会调查（CGSS

dennis_110319·2022-08-24 07:36

【论文笔记】Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction

DMVST论文心得前言本文贡献模型架构空间视图：LocalCNN时间视图：LSTM语义视图：结构嵌入模型综合损失函数实验对比试验方法数据集评价标准实验结果参考文献前言在智慧城市的建设中，出租车需求预测是一个及其重要的问题。准确的预测需求能够帮助城市预分配交通资源，提前避免交通拥堵，从而缓解交通压力，同时降低出租车空载率，提高出租车司机收入。传统的出租车需求预测往往基于时序预测技术，无法对复杂的非线

前方是海洋·2022-08-10 07:13

Launcher app prediction

15、launcher应用列表界面最上面一行应用推荐现象：AndroidS上，更新同年四月份gms包后，launcher应用列表上方多出一行图标。{相册、时钟、比机、Gmail、YouTube、设置}通过studio自带的LayoutInspector查看，这一部分界面属于all_apps_header。也就是应用列表的头信息布局中。相关代码：launcherview层：多出的一行应用：Launc

纵容_伊人倩影·2022-07-30 10:48

DIMP：Learning Discriminative Model Prediction for Tracking

原文链接论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07...代码：pytracking中有dimp的代码摘要与大多数其他视觉问题相比，跟踪需要在推理阶段在线学习鲁棒的特定于目标的外观模型。为了能够进行端到端的培训，目标模型的在线学习因此需要自身嵌入到跟踪体系结构中。由于这些困难，流行的孪生网络仅预测了目标特征模板。但是，这种模型由于无法集成背景信息而具有有限的判别能力。我们开

·2022-07-25 12:22

[论文阅读：姿态识别&Transformer] 2110 HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction

[论文阅读：姿态识别&Transformer]2110HRFormer:High-ResolutionTransformerforDensePrediction文章目录[论文阅读：姿态识别&Transformer]2110HRFormer:High-ResolutionTransformerforDensePrediction摘要：1.Introduction2.相关工作3.High-Resolu

cheerful090·2022-07-15 07:19

利用Python建立零售电商客户流失模型

download/sheziqiong/85946946资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85946946customer_churn_prediction

biyezuopin·2022-07-08 08:55

【论文笔记】Tensor Completion for Weakly-dependent Data on Graph for Metro Passenger Flow Prediction

论文笔记目录前言IntroductionLiteratureReviewFormulationExperimentsConclusionandFutureWork前言最近有荔枝要成为最有钱途的科研小哥，哼！所以开始了苦逼的科研生活，所以需要分享我的论文笔记，并且希望能够跟众大科研学者沟通交流以及多多请教！好了话不多说开始本次第一个论文笔记分享。首先分享一下这篇论文的摘要内容，这篇文章的摘要主要讲了

BOLD-Rainbow·2022-07-01 07:38

Traffic Flow Prediction via Spatial Temporal Graph Neural

TrafficFlowPredictionviaSpatialTemporalGraphNeural参考材料图卷积基本知识：https://blog.csdn.net/qq_41727666/article/details/84622965文中所用图卷积方法：https://blog.csdn.net/qq_41727666/article/details/846405491.ABSTRACT传统

wwj灬·2022-06-25 18:18

深度解析论文A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction

ADual-StageAttention-BasedRecurrentNeuralNetworkforTimeSeriesPredictionAbstractQuestionMethodIntroductionModel参考模型介绍RNNLSTMSeq2seq相关工作与现有工作的区别AbstractQuestion①处理时间序列问题。②RNN结构共享一组梯度下降的训练参数（U,W,b），所以梯度在

扔猿太膻·2022-06-25 18:17

2.Paper小结——《Privacy-preserving blockchain-based federated learning for traffic flow prediction》

题目：基于区块链的基于隐私保护的交通流量预测的联邦学习0.Abstract：交通流量预测已成为智能交通系统的重要组成部分。然而，现有的基于集中式机器学习的交通流量预测方法需要收集原始数据以进行模型训练，这涉及到严重的隐私暴露风险。为了解决这些问题，共享模型更新而不交换原始数据的联邦学习最近被引入，作为实现隐私保护的有效解决方案。然而，现有的联邦学习框架是基于一个集中的模型协调器，它仍然面临着严重的

DK学到头秃·2022-06-25 17:18

C++/CLI中小心得之一

大部分人用C++/CLI都是为了包装,甚至有人说用托管C++的时候充满了噪音,什么时候要用pin_ptr,什么时候用interor_ptr,什么时候valueclass,什么时候refclass,用prediction

左图右码·2022-06-20 12:10

Homework 1: COVID-19 Cases Prediction (Regression)

2021Homework1:COVID-19CasesPrediction(Regression)我的最终优化版：https://github.com/Orange-yy/ML2021/blob/main/%E2%80%9CML2021Spring_HW1_ipynb%E2%80%9D%EF%BC%88%E6%94%B9%E8%BF%9B%E7%89%88%EF%BC%89.ipynbObject

Orange-yy·2022-06-03 07:09

【李宏毅2021机器学习深度学习——作业1 Regression】COVID-19 Cases Prediction 记录（双过strong baseline）

文章目录写在前面修改样例代码的地方（双过srongbaseline）实验记录（）收获：改进想法：一些参考：写在前面[视频学习-bilibili]|[课程主页——samplecode&slide]|[ML2021学习笔记]预备知识（常用包）：matplotlib绘图pandas数据处理numpy数据处理别人的修改，重点看数据分析部分完成这个作业的收获：机器学习调优步骤：数据–网络–超参数数据-数据处

I"ll carry you·2022-06-03 07:32

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