prediction 第23页

论文笔记-深度估计(7)-CNN-SLAM Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

CVPR2017_CNN-SLAMReal-timedensemonocularSLAMwithlearneddepthprediction关键词：基于CNN的单张图深度估计，语义SLAM，半稠密的直接法SLAM作者提出了一个利用CNN结合SLAM的应用，其SLAM过程如上图，具体解释如下：作者首先筛选出关键帧，在关键帧上用训练好的CNN网络[1]来预测单帧图深度值得到深度图，并以此深度图作为SL

一只飞鱼fy·2018-01-05 22:40

a newbie in Porto Seguro’s Safe Driver Prediction(solo参赛 TOP 5%)

关于kaggle kaggle是一个国际性质的机器学习竞赛平台，跟国内很多出名的别的平台比，kaggle上参与者之间的交流多很多，可以很大程度上提高参赛人员水平。而且kaggle本身难度也比国内的很多比赛要大很多。PortoSeguro’sSafeDriverPrediction 这个比赛是一家巴西的公司发起的预测购买汽车保险后一年内是否会发生理赔。整个比赛组织方提供了一个训练集和一个预测集，原始

白色的板子·2017-11-30 21:43

EDA To Prediction(DieTanic)

ContentsoftheNotebookPart1：探索性数据分析（EDA）1）分析特征2）发现多个特征之间的关系Part2：特征工程和数据清洗1）加入少数特征2）移除冗余特征3）把特征转换为适合建模的格式Part3：预测建模1）运行基础算法2）交叉验证3）集成学习4）重要特征抽取详细介绍Part1：探索性数据分析（EDA）1）对train.csv中属性是否为空值检查，发现Age，Cabin和E

Lanbocsdn·2017-11-13 17:58

Branch Prediction

Pipeline的优点现代微处理器的pipeline中包含许多阶段，粗略地可以分成fetch、decode、execution、retirement，细分开来可以分成十多甚至二十多个阶段。在处理器处理指令时，可以像流水线一样同时处理位于不同阶段的指令。下图，假设一个pipeline分为四个阶段，每个阶段耗费一个时钟周期。4条指令按照先后顺序进入pipeline，每间隔一个时钟周期，指令就能从pip

TaigaComplex·2017-11-06 02:00

Spark之获取GBT二分类函数的概率值

首先，查看GBT函数的Scala源代码，其中的predict函数如下：其中的prediction值是我

山阴少年·2017-10-09 21:22

TensorFlow-数据可视化

article/details/60872685对于标量tf.summary.scalar()例如损失lossloss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction

canwang_sjtu·2017-09-06 15:19

Rosetta Protein Prediction Tools-----clean_pdb.py

输入文件(也就是PDB文件)–在这里只给出一部分能够说明问题即可ATOM1NMETA136.644-24.9498.8531.0029.12NATOM2CAMETA136.942-23.5818.9841.0019.55CATOM3CMETA135.712-22.8879.5261.0022.27CATOM4OMETA134.626-23.3759.2581.0018.31OATOM5CBMETA

Frankfurta·2017-08-07 20:55

未来架构师的平台战略范例(4)_大数据

有鉴于许多人从全体行为的预测(prediction)视解，观其大数据与技术发展。本讲座，将从更大的决策(decision)视野，来看大数据和技术的应用。

myeit·2017-07-20 14:07

Tensorflow学习笔记--使用迁移学习做自己的图像分类器（Inception v3）

步骤二：retrain.py程序，用于下载inceptionv3模型及训练后面的分类器（可见最后的代码）步骤三：训练命令步骤四：预测prediction.py程序，用于调用新生成的模型预测新数据的结果。

骆驼算法学习笔记·2017-05-30 22:01

基于支持向量机（SVM）的遗传疾病致病位点预测分析

[项目实现程序的github仓库](https://github.com/MichealCarol/Prediction-Analysis-of-Pathogenic-Sites-of-Genetic-Diseases-Based-on-SVM.git

飘逸慕嫣然·2017-05-17 20:50

深度增强学习David Silver（四）——Model-Free Prediction

本节课探讨prediction，估计未知环境的MDP的价值函数，下节课讲control。Monte-Car

cs123951·2017-05-15 12:54

FCN

分类结果作为此像素点的结果这样做缺点很明显，比如:如何确定图像块的大小从小的图像块(patch)中获得的上下文信息(contex)较少，且极端耗时FCN的做法是训练一个end-to-end的网络，做pixel-wise的prediction

bbzz2·2017-03-01 16:12

用机器学习对CTR预估建模（一）

题目网址：https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction数据集介绍：train-Trainingset.10daysofclick-throughdata,orderedchronologically.Non-clicksandclicksaresubsampledaccordingtodifferentstrategies.Train.csv

JR_lu·2017-02-02 18:15

python利用LSTM进行时间序列分析预测

关键词：python、Keras、LSTM、Time-Series-Prediction关于技术理论部分，可以参考这两篇文章（RNN、LSTM），本文主要从数据、代码角度，利用LSTM进行时间序列预测。

雪伦_·2017-01-12 12:38

Tensorflow 训练结果为 NAN

Tensorflow预测的中间结果有很多NAN，如下图看一下计算loss的时候是否有类似下面的代码cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys*tf.log(prediction

demoscene·2017-01-09 15:43

语音的线性预测系数（Linear Prediction Coefficient，LPC）

线性预测技术很早（1967年）就已经被应用与语音处理领域，基本概念是：一个语音的采样值可以通过过去若干语音采样值的线性组合来逼近（最小均方误差），能够决定唯一的一组预测系数，而这个预测系数就是题目中的LPC，可以当作是该语音的一个特征。1.优势线性预测最重要的优势在于其可以较为精确的估计语音的参数，而这些极少的参数可以正确的表现语音信号的时域和频域特性。2.基本原理线性预测分析的基本原理是把信号用

Lebronze·2017-01-06 11:42

HM Inter/Merge模式的TMVP的计算

supportedpredictiontypeenumPredMode{MODE_INTER=0,///PREDICTION_MODES

编码视界·2016-12-07 16:15

reinforcement learning，增强学习：Model-Free Prediction

首先回忆上一次的内容：对于给定的MDP，使用PolicyEvaluation进行prediction（对于给定的policyπ，evaluate该policyπ能够达到的Vπ(s)）使用PolicyIteration

mmc2015·2016-10-20 13:28

hdu5923 Prediction

jxt的思路先膜一发先处理T这棵树上每个点到祖先这条链的点所生成的并查集每个点的并查集都得分开来存这个dfs做就好了最后询问的时候将k个点的并查集合并就是这个询问的连通图易得答案#include usingnamespacestd; #definesz(X)((int)X.size()) intn,m,q; vectormp[10005]; intf[10005][505]; intfind(i

basasuya·2016-10-07 22:00

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

分类结果作为此像素点的结果这样做缺点很明显，比如:如何确定图像块的大小从小的图像块(patch)中获得的上下文信息(contex)较少，且极端耗时FCN的做法是训练一个end-to-end的网络，做pixel-wise的prediction

GavinZhou_xd·2016-08-05 16:27

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

分类结果作为此像素点的结果这样做缺点很明显，比如:如何确定图像块的大小从小的图像块(patch)中获得的上下文信息(contex)较少，且极端耗时FCN的做法是训练一个end-to-end的网络，做pixel-wise的prediction

GavinZhou_xd·2016-08-05 16:27

kaggle 入门 Bike sharing Demand prediction

根据天气等因素对自行车租赁数量进行预测利用xgboost进行预测importcsv frommathimportlog,exp importnumpy __author__='Whiker' __mtime__='2016/5/26' fromdatetimeimportdatetime importpandas importxgboost defparse_time(data): d

onepiecehuiyu·2016-05-27 20:00

【CV】ICCV2015_Unsupervised Visual Representation Learning by Context Prediction

UnsupervisedVisualRepresentationLearningbyContextPredictionNotehere:it'salearningnoteonunsupervisedlearningmodelfromProf.Gupta'sgroup.Link: http://120.52.73.9/www.cv-foundation.org/openaccess/content_

KaneLim·2016-03-21 21:00

free talk-intelligent period prediction is undergoing

googleAlphaGovsLeeon'thegameofgo'VS 回广州了，再战江湖cheers

leibnitz·2016-03-16 10:00

Game Prediction（贪心）

GamePredictionTimeLimit:1000MS MemoryLimit:10000KB 64bitIOFormat:%I64d&%I64uSubmit Status Practice POJ1323DescriptionSupposethereareMpeople,includingyou,playingaspecialcardgame.Atthebeginning,

liangzhaoyang1·2016-03-13 16:00

POJ-1323 Game Prediction

#include #include #include #include #include #include #include usingnamespacestd; intnum[55]; intmain() { //freopen("in.txt","r",stdin); intn,m,cas=0; while(cin>>m>>n) { if(n==0&&m==0) break; intt=

qq_26122039·2016-03-05 11:00

Rating Prediction——评分预测小结

注：1.数据集合来源自MovieLens2.末尾附上源代码一、Introduction现在，各大网络购物平台的购物都会有评分机制，商家要给用户推荐其满意的商品，就需要了解用户的行为，基于用户行为进行分析，从而预测并给用户推荐适合的商品，提高商品转化率。用户行为多种多样，本实验是基于用户评分的行为，来预测用户未来的评分，一次作为给用户推荐的因素之一。二、Methodology将已有的数据分割为两部分

woshimalingyi·2016-03-04 11:00

Spark MLlib实现的广告点击预测–Gradient-Boosted Trees

训练和测试数据使用KaggleAvazuCTR比赛的样例数据，下载地址：https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data数据格式如下：包含24个字段：

雪晴数据·2016-01-25 12:00

深度学习（二十八）基于多尺度深度网络的单幅图像深度估计-NIPS 2014

blog.csdn.net/hjimce/article/details/50569474作者：hjimce一、相关理论本篇博文主要讲解来自2014年NIPS上的一篇paper：《Depth Map Prediction

hjimce·2016-01-23 13:00

CNN卷积神经网络的改进（15年最新paper）

，CNN最早提出时，是以一定的人眼生理结构为基础，然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional和pooling的交替，最后再加上几个fully-connectedlayers用作最后做prediction

深度学习思考者·2016-01-11 21:25

[置顶] CNN卷积神经网络的改进（15年最新paper）

，CNN最早提出时，是以一定的人眼生理结构为基础，然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional和pooling的交替，最后再加上几个fully-connectedlayers用作最后做prediction

u010402786·2016-01-11 21:00

可扩展机器学习——分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction)

注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。这部分本应该加上实验的部分，实验的部分在后期有时间再补上。可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分：概述-Spark分布式处理-线性回归(li

google19890102·2015-12-14 19:00

homerHEVC代码阅读（14）——基础结构之ref_pic_set_t、rate_control_t、rate_distortion_t

structref_pic_set_t { intinter_ref_pic_set_prediction_flag; //..................

NB_vol_1·2015-12-07 19:00

HEVC算法和体系结构：预测编码之帧间预测

预测编码之帧间预测（Inter-Picture Prediction）帧间预测是指利用视频时间域相关性，使用临近已编码图像像素预测当前图像的像素，以达到有效去除视频时域冗余的目的。

FRD2009041510·2015-11-25 20:00

HDU 1338 Game Prediction 小想法

题意：有n个人在玩牌，每个人手里面有m张牌，一共得n*m张牌标号从1到n*m，现在他们要玩很多轮游戏，每一轮赢的条件是：每个人从自己的牌组里面选择一张牌，然后所有人出最大牌的人赢得一轮，现在给你一个人的手牌，问你他最少赢几轮？想法：有一个关键点，这里的最少赢，意思是，你这一把百分之一百会赢，那么这个人这一轮出的牌，一定是所有未出的牌里面最大的牌，因为每个人都想赢，所以只要你出了一张大的牌，那么他肯

Triple_WDF·2015-11-19 14:00

请问广告这行入门都有哪些经典paper可以学习？

可先看看斯坦福的计算广告学课程搜不到的话，精华区有网址一些论文关键词，如 Click Through Rate Prediction Auction Advertisement

·2015-11-13 21:02

数据挖掘中分类算法小结

分类方法（Classification）用于预测数据对象的离散类别（Categorical Label）；预测方法（Prediction ）用于预测数据对象的连续取值。分类技术

·2015-11-13 14:11

Machine Learning No.3: Logistic Regression

so the hyppthesis is: 2. cost function to fit parameters θ: to make a prediction given

·2015-11-13 12:04

Adaptively handling remote atomic execution based upon contention prediction

In one embodiment, a method includes receiving an instruction for decoding in a processor core and dynamically handling the instruction with one of multiple behaviors based on whether contention is pr

·2015-11-13 11:52

Method and apparatus for speculative execution of uncontended lock instructions

In one embodiment, a prediction is made whether a given lock instruction will actually

·2015-11-13 10:33

SPOJ AMR10E Stocks Prediction --二分求和+矩阵快速幂

题意：给一个递推式S(n) = a1*S(n-1)+...+aR*S(n-R),要求S(k)+S(2k)+...+S(nk)的值。分析：看到n的大小和递推式，容易想到矩阵快速幂。但是如何转化呢？首先看到我们用A表示上面的递推式中的R*R的那个矩阵，那么对于前面那个向量，每次乘上A^k之后都会变成(S(n + k)...)那么对于初始的向量( S(R) S(R - 1) ... S(1)

·2015-11-12 10:27

click through rate prediction

包括内容如下图：使用直接估计法，置信区间置信率的估计： 1.使用二项分布直接估计 $p(0.04<\hat{p}<0.06) = \sum_{0.04n\leq k \leq 0.06n}{n \choose k}0.05^{k}0.95^{n-k}$ low=ceil(n*0.04);%上取整 high=floor(n*0.06);%下取整

·2015-11-12 09:38

Learn Branch Prediction From SimpleScalar Source (1)

作为一名CSer，最好的学习方式之一无疑是tracing code，看源代码—— 不知你此时是否与我一样想起了Linus那句名言「talk is cheap, show me the fucking code!」? 可是对计算机体系结构来说，很多技术直接是由硬件实现的，因而也被蒙上一层神秘的面纱。好在还有一些模拟器（simulator）软件，例如SimpleScalar(http://www.s

·2015-11-11 08:13

论文阅读笔记之ICML2012::The Landmark Selection Method for Multiple Output Prediction 基于代表性特征选取的多维度回归方法

我对论文打分（满分5分）：4.5分论文目标：做high dimensional regression的问题，即一般做回归的时候y的维度会比x低，甚至是一维的，比如一般用回归来做分类、预测。但是y的维度如果比较高，而x可以是高维也可以是低维，回归问题可能需要有不一样的角度去思考。主要idea：假设y中的feature是有冗余的，可以用一部分feature来拟合出整个y，我们

·2015-11-11 00:21

分支预测(Branch Prediction)

分支预测(Branch Prediction)：　　从P5时代开始的一种先进的，解决处理分支指令（if-then-else)导致流水线失败的数据处理方法，由CPU来判断程序分支的进行方向，

·2015-11-08 16:51

HDU 1338 Game Prediction【贪心】

Game Prediction Tim

·2015-11-08 15:22

NEURAL NETWORKS, PART 2: THE NEURON

It takes a number of input signals (a feature vector) and outputs a single value (a prediction).

·2015-11-07 14:03

[machine learning] Loss Function view

wiki上有一句解释我觉得很到位，引用一下：The loss function quantifies the amount by which the prediction dev

·2015-11-07 14:52

Competing in a data science contest without reading the data

reading the data Machine learning competitions have become an extremely popular format for solving prediction

·2015-11-07 14:51

Branch Prediction 与 Branch Predication的区别

Branch Prediction和Branch Predication都是针对程序分支语句影响硬件执行效率而提出的技术。

·2015-11-07 12:13

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