当然，并不是所有的奶爸都这么不靠谱，也有人带起娃来挺正常的，Agustinus Nalwan 就是其中之一。...为什么不用飞行模拟器那样的第一人称视角呢？因为看到鹰的翅膀并同步移动自己的手臂，可以帮助 Dexie 快速学习如何控制这个游戏，并拥有一个更沉浸式的体验。...OpenPose 是一个流行的开源库，并具备大量估计人体姿态、手部姿势和面部特征的 AI 模型。我使用的是人体姿态估计 COCO 模型，以 resnet18 作为骨干特征提取器。...你可能会疑惑为什么不用 Python 构建 3D 游戏引擎，原因在于没有靠谱的方式来使用 Python 访问 OpenGL。...亚马逊 SageMaker JumpStart 提供了大量流行的 AI 模型，并让它们非常易于部署。
在数学上，这种收缩在于减少经验协方差矩阵的最小和最大特征值之间的比率。...， 并将 Ledoit-Wolf 估计器的性能进行可视化的示例。...所得到的估计器被称为协方差的 Oracle 收缩近似估计器。...这就是为什么估计一个稀疏精度矩阵是有道理的： 通过从数据中学习独立关系，协方差矩阵的估计能更好处理。这被称为协方差选择。...上面提出的经验协方差估计器和收缩协方差估计器对数据中异常观察值非常敏感。 因此，应该使用更好的协方差估计（robust covariance estimators）来估算其真实数据集的协方差。
该系统使用NVIDIA Jetson AGX Xavier，姿势估计AI模型，用OpenGL编写的游戏引擎和手势识别系统构建。...人体姿态估计：使用OpenPose 姿态估计模型和 SSD 目标检测模型来持续检测玩家的身体姿态，作为系统的输入，以控制老鹰。 ?...把 3D 游戏引擎称为 C++ app，充当监听并不断接收上述信息的服务器。 ? 校准与测试 准备就绪后，这位宝爸设置了老鹰系统以执行校准和测试。...很多最先进的 AI 模型都是用 PyTorch 构建起来的，但手动将它们移植到 TensorFlow 上可不是好的体验。 -英伟达 Jetson AGX Xavier 的性能非常强大！...很多人说它可以实时处理 30 个 1080p 视频流的计算器视觉模型处理任务，看来的确是这样。 -亚马逊 SageMaker JumpStart 提供了大量流行的 AI 模型，并让它们非常易于部署。
为此，他们必须决定投资哪些项目，雇佣稀缺人才，购买大量的服务器和GPU，清洗数据用于监督学习，然后建立和优化自己的深度神经网络（DNN）。 听起来很难？...既然可以写一个基于云的应用程序，通过一个简单的API来访问预训练好的网络，为什么还要花时间和金钱自己去训练一个神经网络呢？ 谷歌、微软和AWS：各自的优势和策略 ?...问题当然在于细节。 如果预训练好的网络作为一种服务不能充分地包含你想要识别的面孔，词汇和对象呢？如果要在自己的基础架构上运行AI应用程序，将所有有价值的数据都保存在本地，至少看起来是安全的？...Google Cloud平台将托管在 TensorFlow（和Keras）上开发的应用，而AWS可能会为其他AI开发人员和应用程序托管市场提供服务。...数量环环相扣：亚马逊的卖家更多，就能吸引更多的买家，这样就会吸引更多的卖家，如此循环往复。据估计，亚马逊占据了美国网上购物总量的40％以上。
Engine ▌使用 Amazon ML 进行预测分析 亚马逊的机器学习服务有两种类型：使用 Amazon ML 进行预测分析，以及针对数据科学家的SageMaker 工具。...如果不是，还可以考虑亚马逊的 SageMaker 工具。...如果你不想用这些内置模型，还可以添加自己的方法，并利用 SageMaker 的部署特性来运行模型。或者你可以将 SageMaker 与 TensorFlow 和深度学习库 MXNet 集成在一起。...Google ML 建议人们使用 Tensorflow 的云基础设施作为机器学习的驱动器。原则上 ML 引擎和 SageMaker 很相似。...亚马逊 Transcribe（语音转文字）：虽然 Lex 是一种复杂的聊天工具，但它仅用于识别语音文本。而 Transcribe 这个工具可以利用多个扬声器，并识别低质量的电话音频。
使用 Amazon ML 进行预测分析 亚马逊的机器学习服务有两个层面：用于预测分析的 Amazon ML 和针对数据科学家设计的 SageMaker。...这些算法包括： 线性学习器，一种用于分类和回归的监督方法。 用于稀疏数据集的分类和回归的分解机（Factorization Machine）。...或者也可以将 SageMaker 与 TensorFlow 或 MXNet（http://suo.im/4iOEUq ） 等深度学习库集成在一起。...它适用于经验丰富的数据科学家，非常的灵活，建议大家使用 TensorFlow 的云基础设施作为机器学习的驱动。Google ML Engine 大体上与 SageMaker 相似。...这包括从桌面或者内部服务器直接上传数据。如果你的机器学习工作流程很多样化，并且数据来自多个来源，如何集成多个数据源可能是一个挑战。
装袋方法可以使用任何估计器。...在这里，我们使用AdaBoostRegressor模型，我们将再次产生50估计器。...保留交叉验证的主要优点在于，它非常易于实现，并且是一种非常直观的交叉验证方法。 这种交叉验证的问题在于，它为模型的评估指标提供了一个估计。 这是有问题的，因为某些模型依赖于随机性。...因此，保留交叉验证的主要问题在于，我们只能获得评估指标的一个估计值。 K 折交叉验证 在 k 折交叉验证中，我们基本上会进行多次交叉验证。...这就是为什么我们将2，1和2用作值并且它们都是张量的原因。 计算图 计算图是布置在节点图中的一系列 TensorFlow 操作，也称为 OPS。
4．神经网络的选择-分类vs回归 神经网络既可以被用于回归问题，也可以被用于分类问题。不同的地方在于结构的最后一层。如果需要的结果是一个数值，那么就不要连接标准函数，如 sigmoid。...(learningrate, beta1, beta2, epsilon, use locking, name)：梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。...Adam是自适应矩估计（Adaptive Moment Estimation）的首字母缩写。...3．Sklearn预处理函数 我们看一些下面的Sklearn数据预处理函数： preprocessing.StandardScaler()：数据正规化（Normalization）是机器学习估计的一个常见要求...import datasets, cross_validation, metrics from sklearn import preprocessing from tensorflow.contrib
△目前存在于Amazon Reviews、MNIST和Quickdraw数据集中的标签错误的例子，这些数据集使用自信学习来识别不同的数据模式和模型。 这么好的方法，还不速来尝鲜？ 什么是自信学习？...Clean Lab具有以下优势： 速度快：单次、非迭代、并行算法(例如，不到1秒的时间就可以查找ImageNet中的标签错误)； 鲁棒性：风险最小化保证，包括不完全概率估计； 通用性：适用于任何概率分类器...，包括 PyTorch、Tensorflow、MxNet、Caffe2、scikit-learn等； 独特性：唯一用于带有噪声标签或查找任何数据集/分类器标签错误的多类学习的软件包。...from cleanlab.classification import LearningWithNoisyLabels from sklearn.linear_model import LogisticRegression...Yup, you can use sklearn/pyTorch/Tensorflow/FastText/etc. lnl = LearningWithNoisyLabels(clf=LogisticRegression
机学可视化之 Scikit-Plot 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet ---- Sklearn (全称 Scikit-Learn...Sklearn 里「万物皆估计器」。...最后再分析 Sklearn 里面自带数据以及储存格式。 第三章介绍 Sklearn 里面的三大核心 API，包括估计器、预测器和转换器。...一对其他 (One vs All, OvA)：训练 10 个二分类器，每一个对应一个数字，第一个分类 1 和「非1」，第二个分类 2 和「非2」，以此类推。N 个类需要 N 个分类器。...你看，这两个都是元估计器，因此在 Sklearn 里面估计器可以随意组合。
异常检测还可用于识别网络基础设施和服务器间通信的瓶颈。因此，基于异常检测构建的使用场景和解决方案是无限的。...我们需要检测异常的另一个原因是，当为机器学习模型准备数据集时，这一点很重要：检测所有的离群点并解决它们或者第一时间弄清楚为什么会存在这些离群点。...SKLearn 标记噪声点为-1。这种方法的缺点是维度越高，精度就越低。你还需要做一些假设，例如估计 eps 的正确值，这可能是一个挑战。...方法 5—Robust Random Cut Forest Random Cut Forest (RCF) 算法是亚马逊用于异常检测的无监督算法。它也通过关联异常分数来工作。...这个算法的优点在于它可以处理非常高维的数据。它还可以处理实时流数据（内置 AWS Kinesis Analytics）和离线数据。
异常检测还可用于识别网络基础设施和服务器间通信的瓶颈。因此，基于构建的使用场景和解决方案是无限的。...我们需要检测异常的另一个原因是，当为机器学习模型准备数据集时，这一点很重要：检测所有的离群点并解决它们或者第一时间弄清楚为什么会存在这些离群点。...SKLearn 标记噪声点为-1。这种方法的缺点是维度越高，精度就越低。你还需要做一些假设，例如估计 eps 的正确值，这可能是一个挑战。...方法 5—Robust Random Cut Forest Random Cut Forest (RCF) 算法是亚马逊用于异常检测的无监督算法。它也通过关联异常分数来工作。...这个算法的优点在于它可以处理非常高维的数据。它还可以处理实时流数据（内置 AWS Kinesis Analytics）和离线数据。
MAE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 3、MSE vs MAE （L2损失 vs L1损失） 简而言之， 使用平方误差更容易求解，但使用绝对误差对离群点更加鲁棒。但是，知其然更要知其所以然！...我建议阅读下面这篇文章，其中有一项很好的研究，比较了在存在和不存在离群点的情况下使用L1损失和L2损失的回归模型的性能。请记住，L1和L2损失分别是MAE和MSE的另一个名称而已。...它具有Huber Loss的所有优点，和Huber Loss不同之处在于，其处处二次可导。 为什么我们需要二阶导数？...橙线表示两种情况下的OLS估计 Quantile回归：虚线表示基于0.05和0.95 分位数损失函数的回归估计 如上所示的Quantile回归代码在下面这个notebook中。...Quantile Loss对相应的置信水平给出了很好的估计。 一张图画出所有损失函数
MAE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 3、MSE vs MAE （L2损失 vs L1损失） 简而言之， 使用平方误差更容易求解，但使用绝对误差对离群点更加鲁棒。但是，知其然更要知其所以然！...我建议阅读下面这篇文章，其中有一项很好的研究，比较了在存在和不存在离群点的情况下使用L1损失和L2损失的回归模型的性能。请记住，L1和L2损失分别是MAE和MSE的另一个名称而已。...它具有Huber Loss的所有优点，和Huber Loss不同之处在于，其处处二次可导。 为什么我们需要二阶导数？...橙线表示两种情况下的OLS估计 ? Quantile回归：虚线表示基于0.05和0.95 分位数损失函数的回归估计 如上所示的Quantile回归代码在下面这个notebook中。...下图是sklearn实现的梯度提升树回归。 ?
根据个体学习器的生成方式，目前集成学习分为两大类： 个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法。代表是Boosting。 个体学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。...利用基本分类器的加权线性组合构建最终分类器，是AdaBoost的另一个特点。 AdaBoost被实践证明是一种很好的防止过拟合的方法，但至今为什么至今没从理论上证明。...通过对弱分类器的组合得到强分类器，他是串行的，几个弱分类器之间是依次训练的。GBDT的核心就在于，每一颗树学习的是之前所有树结论和的残差。...五、Logistic回归 LR原理 参数估计 LR的正则化 为什么LR能比线性回归好？ LR与MaxEnt的关系 5.1 LR模型原理 首先必须给出Logistic分布： u是位置参数，r是形状参数。...使用sklearn用决策树来进行莺尾花数据集的划分问题。
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