Visdom相比TensorBoardX，更简洁方便一些（例如对image数据的可视化可以直接使用Tensor，而不必转到cpu上再转为numpy数据），刷新率也更快。 1.安装visdom pip install visdom 2.开启监听进程 visdom本质上是一个web服务器，开启web服务 ...
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2020-07-12 20:42:35
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在支持向量机SVM中，通常使用核函数将样本输入空间转化为重构核Hilbert空间（Reproducing kernel Hilbert space，RKHS），提高算法处理非线性分类问题的性能。相比于Hilbert空间，重构核Hilbert空间有着很多优秀的性质。下面从RKHS的定义、RKHS刻画、 ...
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2020-07-12 18:54:02
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1. 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题. 分类问题中的标签，是没有连续的概念的。每个标签之间的距离也是没有实际意义的，所以预测值 和 标签两个向量之间的平方差这个值不能反应分类这个问题的优化程度。 假设分类问题的类别是1,2,3 那么对于一个真实类别为2的样本X，模型的分类结果是 1 或 3， ...
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2020-07-11 22:38:55
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先说结论，贝叶斯分类=最大化后验概率。 给定样本$x$和所属类别$c$，贝叶斯最优分类器欲最大化后验概率$P(c|x)$。想实现这个目的可以通过判别模型（如决策树、支持向量机等，直接对后验概率建模），或生成模型（对联合概率$P(x,c)$建模）。 对于生成模型，考虑： \[ P(c|x)=\frac ...
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2020-07-11 20:54:58
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ICML 2020|华为诺亚方舟8篇论文入选，多智能体强化学习成热点 华为诺亚方舟实验室此次有8篇论文被接收，创下ICML历届论文接收量新高。研究方向涵盖多智能体强化学习，神经网络架构搜索，1bit神经网络，图结构数据上的主动学习，记忆增强学习，理论样本复杂度分析。下面我们就来看下本次接收的几篇代表 ...
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2020-07-11 09:29:43
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BN解决方差漂移理论 训练集的数据分布和预测集的数据分布不一致，这样的情况下如果我们在训练集上训练出一个分类器，肯定在预测集上不会取得比较好的效果。这种训练集和预测集样本分布不一致的问题就叫做“covariate shift”现象 训练集和测试集的数据分布不一致，因此训练出来的模型是没有泛化能力的 ...
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2020-07-10 19:12:42
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信度分析是问卷研究中最为基本的一种方法，其用于测量‘量表题’数据的可靠性，简单来说就是测量样本有没有真实的回答问题。特别提示，如果是使用统计分析方法进行信度测量，那么一般都是针对量表题，这在SPSSAU手册中有特别重要的提示和说明。 1 信度测量 信度分析的目的就在于说明数据可信可靠，真实可信。其测 ...
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2020-07-10 13:13:09
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决策树 通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。 随机森林的重点在于单个决策树是如何建造的 CART Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一种实现. CART算法是一种二分递归分割技术， ...
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2020-07-10 00:28:24
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原文链接http://tecdat.cn/?p=14033 神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。 现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理，医疗诊断，金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句 ...
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2020-07-08 14:59:00
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目前大部分常用的目标检测算法都是基于anchor的，比如Faster RCNN系列，SSD，YOLO（v2、v3）等，引入anchor后检测效果提升确实比较明显（比如YOLO v1和YOLO v2），但是引入anchor的缺点在于：1、正负样本不均衡。大部分检测算法的anchor数量都成千上万，但是 ...
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2020-07-08 13:16:18
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