prediction 第20页

DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

DeepFMDeepFM是一个集成了FM和DNN的神经网络框架，思路和Google的Wide&Deep相似，都包括wide和deep两部分。W&D模型的wide部分是广义线性模型，DeepFM的wide部分则是FM模型，两者的deep部分都是深度神经网络。DeepFM神经网络部分，隐含层的激活函数用ReLu和tanh做信号非线性映射，sigmoid函数做CTR预估的输出函数。FM部分是一层线性模型

小绿叶mj·2020-03-08 21:54

论文阅读：Alibaba-Deep Interest Network for CTR Prediction

提纲解决的问题方法启发与疑问1.解决的问题简单点说，本文是为了解决在商品推荐中如何表示用户对不同种类商品的兴趣。举个例子，一位年轻的妈妈浏览过或者购买过很多种类的商品：鞋子、婴儿外套、包包、耳环、T恤等，然而当她购买耳环时，她浏览或者购买过首饰类的商品肯定比其他种类的商品更能反映出她对于耳环的喜好。如果对于所有的商品，用户都使用相同的特征表示，那将无法表示出用户在不同种类商品的兴趣程度；但是如果对

张虾米试错·2020-03-06 01:53

Global warming isn't a prediction. It's happening.

MybestfriendJiajiachatswithme.Shesaysthatshecan'tremembertheEnglishvocabularywell,hermemoriesaredeclined.Iencouragehernottogiveupandtellherthatthisstageisprovisional.Shemustholdontospendthesetime.

西西冒泡·2020-03-05 22:03

Prediction IO几行代码就能帮你预测用户行为，Prediction IO种子轮融资250万美元

predictionio.incubator.apache.org/index.html几行代码就能帮你预测用户行为，PredictionIO种子轮融资250万美元|PingWest品玩http://www.pingwest.com/demo/prediction-io

葡萄喃喃呓语·2020-03-05 05:32

python之MSE、MAE、RMSE的使用

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

llx1026·2020-02-24 10:08

论文笔记 | KDD2018 | Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

din-title.jpg论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.06978官方代码：https://github.com/zhougr1993/DeepInterestNetwork一为什么读这篇几乎是在公司看到出现频率最高的工作，到处都有提及，各个业务方向都有研究，可见是有真正影响力的。通过从原文出发，看看到底应该怎么玩DIN。本篇也是读的第一篇集团的工作。二截止阅读时

ktulu7·2020-02-19 06:46

计算与推断思维十三、预测

十三、预测原文：Prediction译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译数据科学的一个重要方面，是发现数据可以告诉我们什么未来的事情。

布客飞龙·2020-02-18 01:28

Machine Learning流水帐笔记-第三周：Logistic Regression

分类函数可以从线性回归出发，对线性回归的prediction做阈值划分，阈值上下用01表示。当然这并不是一个合适的方法，误判的概率是很大的。因此，LogisticRegression横空出世。

L_Zealot·2020-02-16 04:58

YOLO目标检测从V1到V3结构详解

假设有两个集合A与B,IoU即等于A与B的交集除以A与B的并集，表达式如下：在目标检测中，IoU为预测框(Prediction)和真实框(Groundtruth)的交并比。

StrongerTang·2020-02-16 02:11

<强化学习>无模型下计算给定策略对应的价值函数，Model free Prediction，评估一个给定策略的表现

一、IntroPrediction只是评估给定策略的表现，直白的说它是找“在环境ENV下，AGENT按照给定的策略pai，AGENT的价值函数”。这篇blog只介绍三种计算方法，没有涉及到“求取ENV下的最优AGENT”！对于事先已经给出了ENV，也就是说我们有完整的MDP，知道所有的state，也知道从这到那、从那到这的reward，可以在代码的开头就定义State表和reward表，这就是mo

dynmi·2020-02-14 13:00

一元线性回归的梯度下降

1.Linearregressionofonevariable：一个一次线性模型：(预测值：prediction)2.代价函数costfunction:3.梯度下降gradientdescent:就是求偏导数

幕歌丶·2020-02-14 00:21

语义分割之MIoU原理与实现

P：Prediction预测值G：GroundTruth真实值MIoU假设有3个类别，各类别iou值如下：iou_1,iou_2,iou_3=0.6,0.7,0.75num_class=3miou=sum

徐乐轩·2020-02-02 18:02

PP: Modeling extreme events in time series prediction

KDD:KnowledgeDiscoveryandDataMining(KDD)Insititute:复旦大学，中科大Problem:timeseriesprediction;modellingextremeevents;overlooktheexistenceofextremeevents,whichresultinweakperformancewhenapplyingthemtorealtim

keeps_you_warm·2020-01-29 02:00

【强化学习RL】model-free的prediction和control — MC, TD(λ), SARSA, Q-learning等

cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html在上一文介绍了RL基础概念和MDP后，本文介绍了在model-free情况下（即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'），如何进行prediction

水奈樾·2020-01-26 12:00

各个ctr算法的比较

以kaggle上的一个比赛为例(https://www.kaggle.com/c/outbrain-click-prediction/overview/evaluation)，该比赛的任务是给定display_id

Mata·2020-01-07 21:00

英语语法一般将来时态 will

futuresimpletense1.definition①describeanactioninthefuture.②tooffer/refusetodosomething.③promisesandthreats.④prediction

胆小的瑶瑶·2020-01-05 14:36

RFCN-tensorflow的源码

这步的卷积操作就是在做prediction。这里的k=3，表示把一个ROI划分成3*

yanghedada·2020-01-04 12:23

(转)LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION

NeuralNetworksthesedaysarethe“goto”thingwhentalkingaboutnewfadsinmachinelearning.Assuch,there’saplethoraofcoursesandtutorialsoutthereonthebasicvanillaneuralnets,fromsimpletutorialstocomplexarticlesdes

阿尔法计算生·2020-01-03 23:52

"笨方法"学习CNN图像识别（三）—— ResNet网络训练及预测

原文地址：https://finthon.com/learn-cnn-three-resnet-prediction/--全文阅读8分钟--在本文中，你将学习到以下内容：TensorFlow中调用ResNet

MrLonelyZC88·2020-01-03 15:16

classification_precedure_python

importsklearnimportpandasaspdimportnumpyasnp'''----------导入导出数据---------'''file1='/Users/e/Desktop/active_lost_prediction_model.csv't

Tim_Chen·2020-01-01 19:52

论文泛读：《SPNet: Shape Prediction Using a Fully Convolutional Neural Network》

简述：现有的基于深度学习的分割模型采用pixel-wise的lossfunction,不利于网络学习分割目标的拓扑形状信息。本文提出利用网络预测分割目标的形状，而非传统的pixel-wiseclassification。作者训练Unet产生signeddistancefunction(SDF),然后将SDF转化到形状域（shapedomain），并设计一个新loss,在形状域计算预测误差。在X-光

月牙眼的楼下小黑·2019-12-31 09:36

H.264学习笔记

NetworkAbstractionLayer，NAL)2、视讯编码层(VideoCodingLayer，VCL)a.H.264/AVC影像格式阶层架构b.Slice的编码模式(1)I-slice:slice的全部MB都采用intra-prediction

落影loyinglin·2019-12-24 17:17

使用CNN预测HEVC的CU分割 (2) -- 数据集的划分，随机抽取帧，优化数据集结构加快读取

HEVC-CU-depths-dataset:AdatasetthatcontainstheCodingUnitimagefilesandtheircorrespondingdepthsforHEVCintra-prediction

Hardy_·2019-12-20 15:09

[M5] About Prediction that I Have Ever Made

1.Whatwasthemostimportantrightpredictionthatyouhaveevermade?Whywasitsoimportant?In2009IpredictedthatIwasboundtobeadmittedtothepostgraduateshcoolinseveralyears.Thispredictionactuallyprovidedachancetowi

钱俊·2019-12-19 08:28

经济解释序所需提取

3.张五常在事实推论上比其他经济学家准，判定属于狐狸型经济学家4.推测【prediction】与解释【explanation】有事前和事后之分，科学上是同一回事，科学在曼昆的经济学中解释为本质是科学方法

IMN·2019-12-17 15:13

Python+GBDT算法实战——预测实现100%准确率

原文地址：https://finthon.com/python-gbdt-prediction/--全文阅读3分钟--在本文中，你将学习到以下内容：GBDT算法实现模型保存模型加载及预测前言GBDT属于

MrLonelyZC88·2019-12-16 08:23

RuntimeError: multi-target not supported at

conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:21loss=criterion(prediction

艾岚岚说·2019-12-10 20:00

复现论文 A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction 用于时间序列预测

星期二,03.十二月201909:34下午注：论文实现代码和论文都在我的git账号下，欢迎交流讨论论文题目:ADual-StageAttention-BasedRecurrentNeuralNetworkforTimeSeriesPrediction论文基本框架1.png1、主要内容该论文主要通过在编码层和解码层都引入双向注意力机制实现时间序列更好的预测2、输入数据输入数据地址来自于：https:

Cingti·2019-12-10 09:52

Community structure enhanced cascade prediction 笔记

目录一、摘要二、杂记三、模型思想四、实验五、其他六、参考文献一、摘要深度学习不用去手工提取特征，但是现有深度模型没有在传播预测任务中使用社区结构。所以提出一个CS-RNN框架，把社区在传播中的影响考虑在内，做传播预测。二、杂记贡献：①引入communitystructureinformation；②CS-RNN模型包含社区结构标签预测层(communitystructurelabelspredic

蒙面的普罗米修斯·2019-12-09 14:00

Chinese Stock Prediction Using Deep Neural Network

AbstractInthisresearch,westudytheproblemofChinesestockmarketforecastingusingtraditionalNeuralNetworkmethods,includingDeepFeedforwardNetwork,ConvolutionNeuralNetwork(CNN),RecurrentNeuralNetwork(RNN),Lo

Jabes·2019-12-07 23:22

tf.in_top_k()

correct=tf.nn.in_top_k(prediction,target,K):K---表示每个样本的预测结果的前K个最大的数里面是否含有target中的值prediction---[batch_size

律动的时间线·2019-12-07 07:44

Octave教程（六）

向量化对于上图的假设函数h，我们在非向量化的情况下可写出如下代码：prediction=0.0;forj=1:n+1,prediction=prediction+theta(j)*X(j);end;注：

SmallRookie·2019-12-02 00:40

脑科学新闻简讯: 预测世界的大脑

BookoftheWeek:SurfingUncertainty:Prediction,Action,andtheEmbodiedMindHowdowehumansthink,feel,anddream

Sober1337·2019-12-01 07:26

2018-07-28-论文阅读（1）-Learning Ensembled for Structured Prediction Rules

在高人的指点之下准备开始海量读论文，计划本系列完成ACL,EMNLP,NAACL最近五年来的全部论文。希望有所收获，啦啦啦！1.LearningEnsembledforStructuredPredictionRules1.1-1stPASS①论文类型啧啧，第一篇论文就不是熟悉的领域。这篇论文提出了新的算法，并且对老算法进行了调研和比较。②问题领域这篇论文是针对集成学习提出的新算法。试图通过

王难难难·2019-12-01 05:11

2018-12-27 | 改代码，跑DoF map的prediction model

Q：Exception:"concat"modecanonlymergelayerswithmatchingoutputshapesexceptfortheconcataxis.Layershapes:[(None,512,30,512),(None,16,30,40)]作者说是keras.json文件需要改成{"image_dim_ordering":"th","epsilon":1e-07,"

大魔王是本人·2019-11-30 03:29

Unsupervised Domain Adaptation via Structured Prediction Based Selective Pseudo-Labeling读书笔记

无监督域自适应的目的是解决目标域未标记样本的分类问题，而标记样本仅来自源域，且这两个域的数据分布不同。在这两种情况下，目标域中缺少标记的样本可能是一个问题，通常通过伪标记来克服。然而，不准确的伪标记可能会在学习过程中导致灾难性的错误积累。这篇文章提出了一种基于结构预测的选择性伪标记策略。结构化预测的灵感来自于目标域的样本在深度特征空间内具有良好的聚类特性，因此可以使用无监督聚类分析来促进准确的伪标

lwpyh·2019-11-28 16:40

tf.nn.in_top_k的用法

tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等，返回一个bool类型的张量，tf.nn.in_top_k(prediction,target,K):prediction就是表示你预测的结果

正态分个布·2019-11-21 10:00

Pytorch深度学习框架YOLOv3目标检测学习笔记（四）——置信阈值和非最大抑制

准备在util.py中创建write_results函数来获取我们的正确检测结果defwrite_results(prediction,confidence,num_classes,nms_conf=0.4

watermelonoops·2019-11-18 16:11

《Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization》

ABSTRACT当重现DKT模型时，发现两个问题：themodelfailstoreconstructtheobservedinput，无法在预测结果中重现观察到的输入的信息，即：有时学生回答正确某个知识点，但是预测的该知识点的掌握程度却变低了，反之亦然，如图所示：该图表示一个学生的做题情况和每个时刻的预测情况，颜色越深，掌握的越好。在time=6时刻，学生把s45回答错误，但是预测的该知识点的掌

小白之白小明·2019-11-17 10:43

DeepGBM: A Deep Learning Framework Distilled by GBDT for Online Prediction Tasks

DeepGBM:ADeepLearningFrameworkDistilledbyGBDTforOnlinePredictionTasks论文链接：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3330858代码链接：https://github.com/motefly/DeepGBM背景GuolinKe是lightgbm的核心作者之一，我幸运的作为HuiXue的实习生去参

__Lingyue__·2019-11-15 18:29

计算机系统结构总结_Branch prediction

Textbook:《计算机组成与设计——硬件/软件接口》HI《计算机体系结构——量化研究方法》QRBranchPrediction对于下面的指令：i1:r1:=r2/r3i2:r2:=r1/r3i3:r3:=r2-r3i4:beqr3,100//ifr3==0thenGOTO100前面i1,i2,i3都是有依赖的，计算起来就很慢。如果在i4的分支语句中使用了branchprediction，就可以

Pentium.Labs·2019-11-04 23:00

kaggle -Santander Customer Transaction Prediction-1

https://www.nowcoder.com/discuss/308817?type=post&order=time&pos=&page=11什么是模型融合？模型融合就是综合考虑不同的模型的情况，并将它们的结果融合到一起。模型融合主要通过几部分来实现：从提交结果文件中融合，stacking和blending。2LDALDA的原理是，将带上标签的数据（点）,通过投影的方法，投影到维度更低的空间，

368chen·2019-10-20 22:52

LSTM神经网络介绍

原文链接：http://www.atyun.com/16821.html扩展阅读：https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras

feiquan·2019-10-16 15:00

深度学习和大数据之间，主要是什么关系？

任务也可以不同，可以是预测(prediction)，分类

duozhishidai·2019-09-26 19:06

文献阅读报告 - Context-Based Cyclist Path Prediction using RNN

原文引用Pool,Ewoud&Kooij,Julian&Gavrila,Dariu.(2019).Context-basedcyclistpathpredictionusingRecurrentNeuralNetworks.824-830.10.1109/IVS.2019.8813889.概览前段时间读了几篇有关轨迹预测的文章，这些文章大多在鸟瞰监控视角下，以提升准确性、多样性和合理性为目的，提出

youzn99·2019-09-25 20:00

【论文速读】Stock Price Prediction via Discovering Multi-Frequency Trading Patterns

LihengZhang§,CharuAggarwal,Guo-JunQi*,StockPricePredictionviaDiscoveringMulti-FrequencyTradingPatterns,inProceedingsofACMSIGKDDConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining(KDD2017),Halifax,NovaScotia,C

betterMia·2019-09-19 10:57

RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src