prediction

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

conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:21loss=criterion(prediction
轮子去哪儿了·2019-09-18 16:56

【论文翻译】-- Clipper: A Low-Latency Online Prediction Serving System

NSDI2017文章。Clipper：一个低延迟在线预测服务系统。翻译内容不见得是逐词或逐句翻译，很多是个人理解着翻译的，有不合适的地方欢迎评论指出。本文内容涉及体系结构&机器学习。本人此前从事计算机视觉领域研究，读完这篇文章猜测作者应该是体系结构转行机器学习的，因为涉及到计算机视觉部分，文章出现的很多基础内容作者理解都有问题，而且内容写的不是十分严谨。因此，主要还是学习本文的结构思想，具体细节还
o0haidee0o·2019-09-17 14:49

论文解读：Interactive Boundary Prediction for Object Selection

创新点不同于现有的region-based交互式分割方法，该工作是boundary-based（主动控制物体的边界，参考activecontour和intelligentscissor）。采用high-level的语义信息（fromdeeplearning）+userinteractions（比如在边界上click）来预测边界。设计encoder-decoder的框架（其实就是DeepISeg框架
JYZhang_sh·2019-09-02 14:31

java实现批量导入.csv文件到mysql数据库

packagecom.cqu.price_prediction.farm;importjava.i
Ma_Jack·2019-08-29 17:59

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

相关研究（三）DrQA1.DocumentRetriever（提取文章）2.DocumentReader（回答问题）2.1Paragraphencoding2.2Questionencoding2.3Prediction
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

推荐系统笔记7-Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

本文介绍Field-awareFactorizationMachinesforCTRPrediction，简称为FFM，其原文Paper传送门。摘要计算广告中CTR预估有着很重要的作用，其中二阶映射的FM常被使用，但提出的FFM在比赛中优于FM，因此引出FFM；一、介绍通常用LR处理分类问题，其模型是用来解决如下最优化问题：min⁡wλ2∥w∥22+∑i=1mlog⁡(1+exp⁡(−yiϕLM(
年少_当自强·2019-02-05 16:01

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
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