弱监督目标检测(WSOD)和定位(WSOL)，即使用图像级标签检测图像中包含边界框的多个或单个实例，是CV领域中长期存在且具有挑战性的任务。 随着深度神经网络在目标检测中的成功，WSOD和WSOL都受到了前所未有的关注。 在深度学习时代，已有数百种WSOD和WSOL方法和大量技术被提出。 为此，本文将WSOL视为WSOD的一个子任务，并对近年来WSOD的成就进行了全面的综述。 具体来说，我们首先描述了WSOD的制定和设置，包括产生的背景、面临的挑战、基本框架。 同时，总结和分析了提高检测性能的各种先进技术和训练技巧。 然后，介绍了目前广泛使用的WSOD数据集和评价指标。 最后，讨论了WSOD的未来发展方向。 我们相信这些总结可以为今后的WSOD和WSOL研究铺平道路。
由于计算机无法识别 文本语言，所以需要将文本数字化，one-hot 方法最早的一种将 文本数字化的方法。
三、SQL中区分类别的过滤条件：比如取分类2，那么就是 2=2 <![CDATA[ & ]]>type
近年来，预训练语言模型（PLM）在各种下游自然语言处理任务中表现出卓越的性能，受益于预训练阶段的自监督学习目标，PLM 可以有效地捕获文本中的语法和语义，并为下游 NLP 任务提供蕴含丰富信息的语言表示。然而，传统的预训练目标并没有对文本中的关系事实进行建模，而这些关系事实对于文本理解至关重要。
一直想写些东西来记录我的机器学习之路（包括学术和工业），经过N多次决定，终于下定决心把自己积累的点点滴滴保存下来，一方面帮助自己更好的归纳之前研究和使用过的技术，另一方面希望大家多多提出宝贵意见，一起学习进步，有说的不对的地方还请多多包涵。
Pinterest是一个图片素材网站，pins是指图片，而boards则是图片收藏夹的意思。
加强数据统计分析。分析与该产品相似的产品的故障数据，并对这些故障进行排序。这些数据不仅对PFMEA/有用，对开发人员和设计人员也有用，所以花时间在上面绝对值得。
机器之心专栏 作者：秦禹嘉 在这篇被 ACL 2021 主会录用的文章中，研究者提出了 ERICA 框架，通过对比学习帮助 PLM 提高实体和实体间关系的理解，并在多个自然语言理解任务上验证了该框架的有效性。 近年来，预训练语言模型（PLM）在各种下游自然语言处理任务中表现出卓越的性能，受益于预训练阶段的自监督学习目标，PLM 可以有效地捕获文本中的语法和语义，并为下游 NLP 任务提供蕴含丰富信息的语言表示。然而，传统的预训练目标并没有对文本中的关系事实进行建模，而这些关系事实对于文本理解至关重要。
这个结果并不是想要看到的，所以加上参数，得到想要的结果，在这里把这个处理数据的技巧用专业的称呼"one-hot"编码。
从可视化可以看出做了LDA的数据类别区分度还是比较明显的，而且效果和PCA的差不多，相比原始的还是有很明显的效果。
李海波 http://blog.csdn.net/marising/article/details/5844063 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本 、非线性 及高维模式识别 中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小 原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（
分词和过滤停用词，这里分词有两步，第一步是对停用词进行分词，第二步是切分训练数据。
最近实习期间在做一个对新闻文本情感分析的项目。在此，用京东的商品评论练手，从数据采集到模型实现完整地写一遍，以备未来回顾所需。事实上，我采用的方法并不困难，甚至有点naive，所以权且作为练手吧。 本文代码在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 数据采集 在这里为了避免人工标注的麻烦，使用的是京东iPad的用户评论 https://item.jd.com/4675696.html#none 事实上，NLP情感分析中最花时间的就是人工标注。 仔细查看调试台可以很容易地发现商品的评论信息都是用
不同于正常的目标检测任务，few-show目标检测任务需要通过几张新目标类别的图片在测试集中找出所有对应的前景。为了处理好这个任务，论文主要有两个贡献：
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率) 是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具备增量学习的能力。
关于管道施工中“达因”的说明：达因是计算焊接工作量的单位，一般讲在一英寸的管子上焊一道环焊缝为一达因，但又根据管子壁厚和焊逢种类不同而采取了以下加权的计算公式： 达因数=K x 管子公称直径（英寸）
“ 最近在学习数据分析的知识，接触到了一些简单的NLP问题，比如做一个文档分类器，预测文档属于某类的准确率，应该怎么做呢
论文: Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector
随着腾讯云业务的扩大，母机数量越来越多。为减少人力并实现母机故障的自动化定位，本文尝试利用机器学习算法，通过对历史故障母机的日志数据学习，训练模型实现自动化分析定位母机故障原因。
关键词是代表文章重要内容的一组词，在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用。现实中大量的文本不包含关键词，这使得便捷获取文本信息更困难，所以自动提取关键词技术具有重要的价值和意义。
对于制造业来说，工人按要求穿戴安全衣物是至关重要的，在生产作业的过程中，规范穿戴安全衣物不仅能够帮助工人抵御一定的安全风险，而且有助于区分工人的工种，帮助更好的对现场进行管理。而违规着装极易增加安全隐患，并且引发现场安全事故和工程质量问题。
王小新 编译自 Kaggle 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在2016年12月至2017年3月期间，Kaggle网站举办了一场对英国国防科学与技术实验室（DSTL）提供的卫星图像进行场景特
声明：这篇博文主要是对参考文献中的那个PPT的学习之后记下的一些笔记，整理出来与大家一起分享，若笔记中有任何错误还请不吝指出，文中可能会使用到原作者的一些图，若侵犯到作者的权益，还请告知，我会删除，谢
贝叶斯方法把计算“具有某特征的条件下属于某类”的概率转换成需要计算“属于某类的条件下具有某特征”的概率，属于有监督学习。
声明：这篇博文主要是对参考文献中的那个PPT的学习之后记下的一些笔记，整理出来与大家一起分享，若笔记中有任何错误还请不吝指出，文中可能会使用到原作者的一些图，若侵犯到作者的权益，还请告知，我会删除，谢谢。
数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。
一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或 者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。 【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。 【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也
文本分析 文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息，并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。 在“大数据”盛行的今天，对于非结构化信息的处理已经成了许多工作的必选项，而自然语言书写的文本，就是最典型的一种非结构化信息。 文本分析已经从学院派象牙塔中的研究课题逐步渗入到各个应用领域。对于正在做或者有志于做数据分析的人，掌握基本的文本分析知识和技法，已经成为必要。 向量空间模型 针对文本的具体操作很多，最典型的就是分类和聚类。引入机器学习的办法，让程序自己“学会”
这里的弱监督信息为image-level的类别信息，即没有像素级的语义分割标签，而仅有图像级的类别标签，即知道每张图里有哪些类别。
关于相似性以及文档特征、词特征有太多种说法。弄得好乱，而且没有一个清晰逻辑与归类，包括一些经典书籍里面也分得概念模糊，所以擅自分一分。
如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是很有必要的了。 谈到LDA，就不得不谈谈PCA，PCA是一个和LDA非常相关的算法，从推导、求解、到算法最终的结果，都有着相当的相似。 本次的内容主要是以推导数学公式为主，都是从算法的物理意义出发，然后一步一步最终推导到最终的式子，LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题，但是理解了如何推导，才能更深刻的理解其中的含义。本次内容要求读者有一些基本的线性代数基础，
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 作者：ACdreamers 链接：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44661843 在机器学习中，特征属性的选择通常关系到训练结果的可靠性，一个好的特征属性通常能起到满意的分类效果。凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。接下来就介绍如何有效地进行文本的特征
01 — TF-IDF主要做什么？ 文本分类中大都用到TF-IDF技术，比如扔给我们1篇新浪网推送的消息，让机器判断下属于新闻类，还是财经类，还是体育类，还是娱乐类；再比如，今日头条推送的1篇消息，如何提取出里面的关键词汇，以此推荐给符合我们胃口的文章。 02 — TF-IDF主要思想 TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率 TF 高，并且在其他文章中很少出现（IDF值大），则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。 03 — TF-IDF全称叫什么？ TF-IDF
Python使用类(class)和对象(object)，进行面向对象（object-oriented programming，简称OOP）的编程。 面向对象的最主要目的是提高程序的重复使用性。我们这么早切入面向对象编程的原因是，Python的整个概念是基于对象的。了解OOP是进一步学习Python的关键。 下面是对面向对象的一种理解，基于分类。 相近对象，归为类 在人类认知中，会根据属性相近把东西归类，并且给类别命名。比如说，鸟类的共同属性是有羽毛，通过产卵生育后代。任何一只特别的鸟都在鸟类的原型基础上的。
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。
类别分细，查找方便，但管理麻烦，同样，类别分粗一点，查找麻烦，管理方便 所以综上所述， 数据结构的组织方式决定了方式的效率
前段时间漏洞之王Struts2日常新爆了一批漏洞，安全厂商们忙着配合甲方公司做资产扫描，漏洞排查，规则大牛迅速的给出”专杀”规则强化自家产品的规则库。这种基于规则库的安全防御总是处于被动的，所以趁着小假期对机器学习应用于威胁检测的这块做了些研究整理了下笔记，以方便大家日后交流学习。 本文参考了国外的一篇博文，英语好的可以直接看下原文，在这里记录了下研究检测模型实现的过程，因为也是最近才接触机器学习这块，有啥问题请大牛们指出。 先说重点，这篇文章使用逻辑回归的方式建立检测模型，对未知的 URL 进行恶意检测。
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文件频率)
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构，通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景，对范围查找就失效了。
文章主要介绍了如何利用KNN算法对手写数字进行分类，通过获取数据集，提取特征，训练模型，测试算法，并给出了具体的代码实现。同时，还介绍了一个基于KNN算法的简单邮件分类系统，用于区分垃圾邮件和正常邮件。
云游戏平台就是将许多的游戏集合在同一个平台之上，然后根据游戏的具体特点以及操作的方式对游戏进行分类，就比如我们之前看到过的一些小游戏平台，其实也是云游戏平台的一种，只不过它的受众年龄偏小。云游戏平台对于喜欢玩游戏但是又喜欢有新鲜感的人来说非常合适，因为它不会单纯将玩家禁锢在同一个游戏之中。那么云游戏平台要如何选择呢？
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率).
MLP 是一种监督机器学习 (ML) 算法，属于前馈人工神经网络 [1] 类。该算法本质上是在数据上进行训练以学习函数。给定一组特征和一个目标变量（例如标签），它会学习一个用于分类或回归的非线性函数。在本文中，我们将只关注分类案例。
MLP 是一种监督机器学习 (ML) 算法，属于前馈人工神经网络 1 类。该算法本质上是在数据上进行训练以学习函数。给定一组特征和一个目标变量（例如标签），它会学习一个用于分类或回归的非线性函数。在本文中，我们将只关注分类案例。
前言：正所谓每一个结果的出现都是一系列的原因导致的，当构建机器学习模型时候，有时候数据特征异常复杂，这就需要经常用到数据降维技术，下面主要介绍一些降维的主要原理 为什么要降维？ 在实际的机器学习项目中，特征选择/降维是必须进行的，因为在数据中存在以下几个 方面的问题： 数据的多重共线性：特征属性之间存在着相互关联关系。多重共线性会导致解的空间不稳定， 从而导致模型的泛化能力弱； 高纬空间样本具有稀疏性，导致模型比较难找到数据特征； 过多的变量会妨碍模型查找规律； 仅仅考虑单个变量对于目标属性的影响可能忽略变
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks：贾朝阳。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 这篇文章是为ReactJs小白准备的，希望他们快速抓住ReactJs的要点并能在实践中随机应变。 两句话版本 ReactJs把视图更新简化为一个r
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