直到前天在办公室看到梁振的邮件分成了很多个文件夹，我就知道他肯定知道怎么设置。果然，梁振就是强，对微软的产品十分熟悉，两三下帮我搞定了。
作者 | Aakash 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 什么是分类问题？ 对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。...这本质上是一个分类问题是什么，即将输入数据从一组这样的类别，也称为类分配到预定义的类别。 机器学习中的分类问题示例包括：识别手写数字，区分垃圾邮件和非垃圾邮件或识别核中的不同蛋白质。...https://www.kaggle.com/c/jovian-pytorch-z2g 使用的数据集 为了演示分类问题的工作原理，将使用UrbanSound8K数据集。...专门使用它们来创建两个具有不同架构的模型。用来进行此项目的环境在anaconda云上可用。...此外该视频还提供了对MFCC的深入了解。
今天，我们更进一步，使用Scikit-Learn的一些库训练NER的机器学习模型。让我们开始吧！ 数据 数据是IOB和POS标签注释的特征设计语料库（底部链接给出）。我们可以快速浏览前几行数据。 ?...以下代码使用DictVectorizer将文本转换为向量，然后拆分为训练和测试集。...上述分类器均未产生令人满意的结果。显然，使用常规分类器对命名实体进行分类并不容易。...我们的分类器学到了什么？...master/NER_sklearn.ipynb 数据：https://www.kaggle.com/abhinavwalia95/how-to-loading-and-fitting-dataset-to-scikit
基本的特征选择技术应该能够通过发现BMI可以用体重和身高来进行表示。 在本文中，我们将探索一种称为方差阈值的特征选择（ Variance Thresholding）技术。...如何使用Scikit-learn的方差阈值估计 手动计算方差和阈值可能需要很多工作。但是Scikit-learn提供了方差阈值估计器，它可以为我们做所有的工作。...阈值的默认值总是0。而且，估计器显然只对数字数据有效，如果数据中存在分类特征，估计器就会抛出错误。...我们可以使用的一种方法是通过将所有特征除以均值来对其进行归一化： normalized_df = ansur_male_num / ansur_male_num.mean() >>> normalized_df.head...下一步就是测试一下是删除的这些特征对训练模型产生的影响。
用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy 不足以报告分类模型的性能，所以就出现了很多其他的指标：精确度Precision、召回率...阈值优化 假设我们正在处理一个二元分类任务的逻辑回归模型。我们已经进行了训练、超参数调优和测试阶段。该模型已经过交叉验证。...在本例中，假设在我们的实际应用中FP的成本> FN的成本，所以选择一个阈值在不降低召回率的情况下最大化精度。使用Precision-Recall曲线来对一个可能的阈值进行初始选择。...并且可以多次进行选择不同阈值进行对比。...根据我们应用的决策阈值，相同的模型可以表现出一些不同的性能。 通过调整阈值并进行结果的对比，一旦对结果满意，模型就可以投入到生产中了。 总结 为分类模型选择最重要的评价指标并不容易。
当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程？ 在本文中，你将学习如何处理一个简单的音频分类问题。你将学习到一些常用的、有效的方法，以及Tensorflow代码来实现。...直觉上人们可能会考虑使用某种RNN模型对这些数据建模为一个常规时间序列(例如股票价格预测)，事实上这可以做到，但由于我们使用的是音频信号，更合适的选择是将波形样本转化为声谱图。...使用Tensorflow进行音频处理 现在我们已经知道了如何使用深度学习模型来处理音频数据，可以继续看代码实现，我们的流水线将遵循下图描述的简单工作流程： ?...commands列表对标签进行一次编码。...如果你打算对音频进行建模，你可能还要考虑其他有前途的方法，如变压器。
参考链接： 使用Scikit-learn进行癌细胞分类 这是我学习hands on ml with sklearn and tf 这本书做的笔记，这是第三章 MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST...记住：K 折交叉验证意味着把训练集分成 K 折（此处 3 折），然后使用一个模型对其中一折进行预测，对其他折进行训练。 ...然后当你想对某张图片进行分类的时候，让每一个分类器对这个图片进行分类，选出决策分数最高的那个分类器。这叫做“一对所有”（OvA）策略（也被叫做“一对其他”）。 ...你需要训练 N*(N-1)/2 个分类器。对于 MNIST 问题，需要训练 45 个二分类器！当你想对一张图片进行分类，你必须将这张图片跑在全部45个二分类器上。然后看哪个类胜出。...但是，对于大部分的二分类器来说，OvA 是更好的选择。 Scikit-Learn 可以探测出你想使用一个二分类器去完成多分类的任务，它会自动地执行OvA（除了 SVM 分类器，它使用 OvO）。
2.监督学习 预测值是已知的，分析的目的是根据特征预测未见过的数据的目标值 监督式学习的类型： 分类： 目标变量是分类型数据 回归： 目标变量是连续型数据 3.命名约定 feature = predictor...目标变量 = 因变量 = 响应变量） 4.数据要求 无缺失值 numeric格式的数据 数据存储在 pandas DataFrame 或 NumPy array中 先执行探索性数据分析 （EDA） 5.scikit-learn
通过自然语言监督进行训练 尽管之前的工作表明自然语言是一种可行的计算机视觉训练信号，但用于在图像和文本对上训练 CLIP 的确切训练任务并不是很明显。我们应该根据标题中的文字对图像进行分类吗？...我们如何在没有训练示例的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初看起来像是一个谜。鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能推广到图像分类中看不见的对象类别？...这些问题可以通过制作“提示”来以文本形式表示不同的类别或创建多个零样本分类器的集合来缓解；见下图。...在这里，我将概述这些使用 CLIP 进行的实验的主要发现，并提供有关 CLIP 何时可以和不可以用于解决给定分类问题的相关详细信息。 零样本。...使用 CLIP 的完全监督线性分类器性能 尽管 CLIP 的性能并不完美（即，它在专门的任务上表现不佳，并且仅适用于对每个类别都有良好文本描述的数据集），但 CLIP 实现的零样本和少样本结果预示了高概率产生的可能性
来源：Demuxed 2021 主讲人：Eric Tang 内容整理：张雨虹 本次演讲主要介绍了如何利用 ffmpeg 对直播流媒体进行自定义的内容分类。...然后讨论了自定义创建场景分类器的过程，介绍了一些训练模型、使用 tensorflow 后端以及利用 GPU 运行模型的经验，该项目已完全开源。...但是对于我们所面临的问题而言，单纯地使用这些滤波器，并不能完全有效解决。我们期望在 UGC 案例中对直播流媒体进行操作，同时解决数千个并发流的操作，真正有效解决这一问题。...使用 MobileNet v2 来获得真正快速和轻量级的性能。 使用 8000 帧图像进行训练，80% 用作训练集，20% 用作测试集。...基准测试 测试结果 上图展示了实验的测试结果，在单张 RTX 4000 上进行测试，在相同采样率下，该方案可以在进行分类的同时对大约 15 个并发视频流进行全 ABR 梯形 HD 的转码，并且只需要占用大约
视频内容 本案例旨在用新闻主题分类这一简单任务演示机器学习的一般流程。具体地，我们使用了一个搜狐新闻数据集。使用 Python 的 jieba 分词工具对中文新闻进行了分词处理。...然后使用 Scikit-learn 工具的 K近邻算法构建 KNN 模型。最后对新闻分类的效果进行了简单的分析。...2 对新闻内容进行分词 由于新闻为中文，再进一步进行处理之前，我们需要先对新闻内容进行分词。简单来说，分词就是将连在一起的新闻内容中的词进行分割。..."]) 5 测试集新闻主题预测 模型训练完成后，可以使用 predict 方法对测试集中的样本进行预测，得到预测标签列表 Y_test 。...混淆矩阵从样本的真实标签和模型预测标签两个维度对测试集样本进行分组统计，然后以矩阵的形式展示。借助混淆矩阵可以很好地分析模型在每一类样本上的分类效果。
构建一个照片分类器 对于理解照片中的模棱两可的目标，其实有许多不同的方式。一开始，为了帮助简化Yelp的问题，Yelp只专注于将照片分类为几个预定义的类。之后，Yelp又只专注于关于饭店的照片类别。...CNNs是由多个卷积层组成，ReLU层、pooling层、局部响应正则化层和全连接层。Yelp的CNN被建立在基于Caffe架构的AWS EC2 GPU实例上。...照片分类服务 Yelp使用面向服务的架构（SOA），Yelp做了一个RESTful照片分类服务，用来支持现有的和即将推出的Yelp的应用程序。...Yelp使用一个标准的MySQL数据库服务器来承载所有的分类结果，所有的服务请求可以通过简单的数据库查询被处理。...扫描在计算上消耗很大，但通过将分类器在任意多的机器上进行并行处理，Yelp可以减轻这一点。扫描结束后，Yelp会每天自动收集新的照片，并将它们发送到一个进行分类和数据库负载的批次中： ?
然而，当必须手动进行预处理时，很难防止这种错误。因此,scikit-learn引入了Pipeline对象。它依次连接多个变压器和分类器（或回归器）。...最简单的方法是使用OneHotEncoder对每个分类特征进行读热编码。 让我们以sex与embarked列为例。 请注意，我们还会遇到一些缺失的数据。...制作自己的ColumnTransformer预处理器，并用分类器管道化它。对其进行微调并在交叉验证中检查预测准确性。 使用pd.read_csv读取位于....使用sklearn.preprocessing.LabelEncoder对类进行编码。 # %load solutions/05_3_solutions.py 创建一个包含分类列名称的列表。...# %load solutions/05_6_solutions.py 使用LogisticRegression分类器对预处理器进行管道传输。
2、 Tuning a Decision Tree model 调试决策树模型 3、 Using many Decisions Trees – random forests 使用多个决策树-随机森林...4、 Tuning a random forest model 调试随机森林模型 5、 Classifying data with support vector machines 使用支持向量机分类数据...6、 Generalizing with multiclass classification 概述多分类问题 7、 Using LDA for classification 使用LDA进行分类 8、...使用随机梯度下降来分类 10、 Classifying documents with Naïve Bayes 使用朴素贝叶斯分类文档 11、 Label propagation with semi-supervised...分类问题在很多情景中都非常重要，例如，我们想要自动化一些决策过程，我们能利用分类模型。如果我们要侦查欺诈，有太多的交易以至于一个人没办法完全的检测他们，所以，我们就能使用分类算法来自动完成决策。
我们需要先将要进行均匀布局的视图放到一个数组中，然后通过Masonry为NSArray添加的一个分类：NSArray+MASAdditions.h调用数组的一个方法。 核心代码： ?
系统聚类算法又称层次聚类或系谱聚类，首先把样本看作各自一类，定义类间距离，选择距离最小的一对元素合并成一个新的类，重复计算各类之间的距离并重复上面的步骤，直到将所有原始元素分成指定数量的类。...ch, (randrange(m1), randrange(m1))) for ch in s] return x def xitongJulei(points, k=5): '''根据欧几里得距离对points...进行聚类，最终划分为k类''' points = points[:] while len(points)>k: nearest = float('inf') # 查找距离最近的两个点...，进行合并 # 合并后的两个点，使用中点代替其坐标 for index1, point1 in enumerate(points[:-1]): position1...points.pop(result[0]) p = (p1[0]+p2[0], ((p1[1][0]+p2[1][0])/2, (p1[1][1]+p2[1][1])/2)) # 使用合并后的点代替原来的两个点
背景 图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源，也是图像识别领域的一个重要问题，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题...图像分类在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。...一般来说，图像分类通过手工特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。...但是如果靠自己实现一个图像识别算法是不容易的，我们可以使用ImageAI来完成这样一个艰巨的任务。...技术方案 使用云函数实现，详细步骤如下： 在云控制台新建python云函数模板 编写代码，实现如下： from imageai.Prediction import ImagePrediction import
2，多标签分类：多标签分类问题，通常有两种解决方案，即转换为多个单标签分类问题，或者直接联合研究。前者，可以训练多个分类器，来判断该维度属性的是否，损失函数常使用softmax loss。...针对这个问题，可以做一些事情来解决： 在损失函数中使用权重：对数据量小的类别在损失函数中添加更高的权重，使得对于该特定类别的任何未正确分类将导致损失函数输出非常高的错误。...过采样：重复包含代表性不足类别的一些训练实例有助于提升模型精度。 欠采样：对数据量大的类别进行采样，降低二者的不平衡程度。 数据扩充：对数据量小的类别进行扩充。...随着扩充的处理，将会免费获得更多的数据，使用的扩充方法取决于具体任务，比如，你在做自动驾驶汽车任务，可能不会有倒置的树、汽车和建筑物，因此对图像进行竖直翻转是没有意义的，然而，当天气变化和整个场景变化时...，对图像进行光线变化和水平翻转是有意义的。
1，分Window进行Transformer计算，将自注意力计算量从输入尺寸的平方量级降低为线性量级。 2，使用Shift Window 即窗格偏移技术 来 融合不同窗格之间的信息。...(SW-MSA) 3，使用类似七巧板拼图技巧 和Mask 技巧 来对 Window偏移后不同大小的窗格进行注意力计算以提升计算效率。...5，使用Patch Merging技巧来 实现特征图的下采样，作用类似池化操作但不易丢失信息。 6，使用不同大小的Window提取不同层次的特征并进行融合。...SwinTransformer这个backbone结构表达能力非常强，同时适用性广泛，可适用于图片分类，分割，检测等多种任务，而且结构设计和实验工作都做得比较touch，所以被评为了2021年的ICCV...下面的范例我们微调 timm库中的 SwinTransformer模型来 做一个猫狗图片分类任务。
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