或者这样问，所有的东西(或标签)与这幅图有什么关系? 在这些类型的问题中，我们有一组目标变量，被称为多标签分类问题。那么，这两种情况有什么不同吗?...例如，让我们考虑如下所示的一个案例。我们有这样的数据集，X是独立的特征，Y是目标变量。 在二元关联中，这个问题被分解成4个不同的类分类问题，如下图所示。...现在，在一个多标签分类问题中，我们不能简单地用我们的标准来计算我们的预测的准确性。所以，我们将使用accuracy score。...唯一的缺点是随着训练数据的增加，类的数量也会增加。因此，增加了模型的复杂性，并降低了精确度。 现在，让我们看一下解决多标签分类问题的第二种方法。...4.3集成方法 集成总是能产生更好的效果。Scikit-Multilearn库提供不同的组合分类功能，你可以使用它来获得更好的结果。 5.案例研究 在现实世界中，多标签分类问题非常普遍。
1.多标签分类是什么? 让我们来看看下面的图片。 ? 如果我问你这幅图中有一栋房子，你会怎样回答? 选项为“Yes”或“No”。 或者这样问，所有的东西(或标签)与这幅图有什么关系? ?...在这些类型的问题中，我们有一组目标变量，被称为多标签分类问题。那么，这两种情况有什么不同吗? 很明显，有很大的不同，因为在第二种情况下，任何图像都可能包含不同图像的多个不同的标签。...例如，让我们考虑如下所示的一个案例。我们有这样的数据集，X是独立的特征，Y是目标变量。 ? 在二元关联中，这个问题被分解成4个不同的类分类问题，如下图所示。 ?...现在，在一个多标签分类问题中，我们不能简单地用我们的标准来计算我们的预测的准确性。所以，我们将使用accuracy score。...唯一的缺点是随着训练数据的增加，类的数量也会增加。因此，增加了模型的复杂性，并降低了精确度。 现在，让我们看一下解决多标签分类问题的第二种方法。
但是有没有一种方法可以同时对抗过度拟合和过度自信呢? 标签平滑是一种正则化技术，它扰动目标变量，使模型对其预测的确定性降低。...在本文中，我们将解释标签平滑的原理，实现了一个使用这种技术的交叉熵损失函数，并评估了它的性能。 标签平滑 我们有一个多类分类问题。...在此类问题中，目标变量通常是一个one-hot向量，其中正确类别的位置为1，其他位置为0。这是与二元分类不同的任务因为在二分类中只有两个可能的类，但是在多标签分类中，一个数据点中可以有多个正确的类。...因此，多标签分类问题的需要检测图像中存在的每个对象。 标签平滑将目标向量改变少量 ε。...在这个公式中，ce(x) 表示 x 的标准交叉熵损失（例如 -log(p(x))），ε 是一个小的正数，i 是正确的类，N 是类的数量。
概览 这是否意味着，在不久的将来，有监督、无监督和 RL 应用中的所有 DNN 都会采用神经进化的方法来优化呢？神经进化是深度学习的未来吗？神经进化究竟是什么？...优化问题 我在之前的博文中提过，机器学习模型的本质是函数逼近器。无论是分类、回归还是强化学习，最终目标基本都是要找到一个函数，从输入数据映射到输出数据。...输入可以是人为定义的特征或者原始数据（图像、文本等），输出可以是分类问题中的类或标签、回归问题中的数值，或者强化学习中的操作。...「在训练数据和测试数据上表现良好」可以用客观指标来衡量，例如分类问题中的对数损失，回归问题中的均方差（MSE）和强化学习问题中的奖励。 核心问题是找到合适的参数设置，使损失最小或者奖励最大。简单嘛！...然而在强化学习中，你只有稀疏的奖励，毕竟随机的初始行为不会带来高回报，而奖励只有在几次动作之后才会出现。总之，分类和回归问题中的损失可以较好地代表需要近似的函数，而强化学习中的奖励往往不是好的代表。
什么是标签平滑？在PyTorch中如何去使用它？ 在训练深度学习模型的过程中，过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题。...但是有没有一种方法可以同时解决过拟合和模型过度自信呢? 标签平滑也许可以。它是一种去改变目标变量的正则化技术，能使模型的预测结果不再仅为一个确定值。...假设这里有一个多分类问题，在这个问题中，目标变量通常是一个one-hot向量，即当处于正确分类时结果为1，否则结果是0。 标签平滑改变了目标向量的最小值，使它为ε。...在这个公式中，ce(x)表示x的标准交叉熵损失函数，例如：-log(p(x))，ε是一个非常小的正数，i表示对应的正确分类，N为所有分类的数量。...直观上看，标记平滑限制了正确类的logit值，并使得它更接近于其他类的logit值。从而在一定程度上，它被当作为一种正则化技术和一种对抗模型过度自信的方法。
也有可能领导表示：虽然我们当前是A群体占60%，但我们希望未来C群体能占60%，要改变现状。这样在选择战术的时候，就得更多考虑C群体特点，找更符合C类用户需求的活动、产品、优惠。...用户细分可以有无穷无尽的分法，如果不事先定义清楚什么是“有效”细分，就会陷入茫茫多的细节大海捞针。...很多新手最容易忽略这一点，提起用户细分，就急匆匆把一堆用户特征变量塞进聚类模型，聚完了以后不知所措，到处问：“有没有用户分类的科学、权威、谁挑战就拖出去重打50大板的标准？”...这里又有三个很纠结的问题： 到底每个分类维度且几段 到底要加多少分类维度 到底分多少类合适 先从结果来说：原则上，最终分类数量不宜太多，每个群体要在运营看来有可操作意义。...很多新人上路不明白这点，你问他： 用户细分服务什么目标？ 运营口中的“核心用户”指的是消费高？活跃多？有转介绍行为？ 知道了“男/女”运营又能做什么事情？ 运营有几种手段能达成目标？
我说：我没细看文章，但是我觉得方法很多，取阈值也是可以的。面试官问我 如果取阈值的话，如何解决粘连问题？ 我说粘连问题可以用距离变换来解决，传统机器视觉早期一些目标计数都是这么做的。...（我说文中虽然不是这么做的，但是我觉得这样也行的。）面试官好像不是很同意我的说法。 问：有没有做过模型压缩，蒸馏什么的？给我讲讲？ 答：我说做过模型蒸馏，模型蒸馏是怎么做的？...答：打过比赛和刷FRVT的经验。 打比赛有什么经验？在刷FRVT的时候，我们发现似乎人脸识别的性能好坏更在于domain的分布和数据集的质量。似乎和类别的数量关系不是特别大。...还有我做过一段时间活体检测，发现用一些学术数据集在现实场景下效果比较差。然后我们尝试用连续截取1-2s的视频来分类，还有对整图的分类，像举着手机或者纸张等一些动作可以预先排除掉。...在应用在移动端上可以结合IMU来做，要求用户手持手机，用户在手持手机的时候，一般会有轻度的抖动，这个信息也能用来作为一种多模态的输入。 问：有没有什么要问我的？ 问：你们那边卡多不多？
） 逻辑回归采用的是logistical loss svm采用的是hinge loss 2、LR~不带核函数的svm 特征少，样本数量适中--用svm算法 特征多，样本数量少 --用LR或者不带核函数的...了解其他的分类模型吗，问LR缺点，LR怎么推导（当时我真没准备好，写不出来）写LR目标函数，目标函数怎么求最优解（也不会）讲讲LR的梯度下降，梯度下降有哪几种，逻辑函数是啥 L1和L2 L2正则化，为什么...为什么信息增益可以用来选特征？ 信息熵和基尼指数的关系(信息熵在x=1处一阶泰勒展开就是基尼指数) 介绍xgboost一下。写下xgboost目标函数。...贝叶斯分类，这是一类分类方法，主要代表是朴素贝叶斯，朴素贝叶斯的原理，重点在假设各个属性类条件独立。然后能根据贝叶斯公式具体推导。...我说用感知哈希算法，计算汉明距离，他说这种方法精度不行；我说那就用SIFT算法吧，他说SIFT效果还可以，但计算有点繁重，有没有轻量级的方法？
无论是分类还是回归，都是想建立一个预测模型 H，给定一个输入 x, 可以得到一个输出 y:y=H(x) 不同的只是在分类问题中, y 是离散的; 而在回归问题中 y 是连续的。...所以总得来说，两种问题的学习算法都很类似。所以在这个图谱上，我们看到在分类问题中用到的学习算法，在回归问题中也能使用。...支持向量机属于一般化线性分类器，也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例。...聚类算法是指对一组目标进行分类，属于同一组（亦即一个类，cluster）的目标被划分在一组中，与其他组目标相比，同一组目标更加彼此相似。...它提供了一种自然工具来处理应用数学与工程中的两类问题——不确定性(Uncertainty)和复杂性(Complexity)问 题，特别是在机器学习算法的分析与设计中扮演着重要角色。
啰嗦了这么多，读者一定可以马上自己总结出来，松弛变量也就是个解决线性不可分问题的方法罢了，但是回想一下，核函数的引入不也是为了解决线性不可分的问题么？为什么要为了一个问题使用两种方法呢？...但现在由于偏斜的现象存在，使得数量多的正类可以把分类面向负类的方向“推”，因而影响了结果的准确性。...对付数据集偏斜问题的方法之一就是在惩罚因子上作文章，想必大家也猜到了，那就是给样本数量少的负类更大的惩罚因子，表示我们重视这部分样本（本来数量就少，再抛弃一些，那人家负类还活不活了），因此我们的目标函数中因松弛变量而损失的部分就变成了...虽然体育类文章在数量上可以达到与政治类一样多，但过于集中了，结果仍会偏向于政治类！所以给C+和C-确定比例更好的方法应该是衡量他们分布的程度。...这样再回头看就会明白为什么一对一方法尽管要训练的两类分类器数量多，但总时间实际上比一对其余方法要少了，因为一对其余方法每次训练都考虑了所有样本（只是每次把不同的部分划分为正类或者负类而已），自然慢上很多
因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。...3、HashMap和Hashtable的区别？ 常问。都属于Map接口的类，实现了将惟一键映射到特定的值上。 HashMap 类没有分类或者排序。它允许一个 null 键和多个 null 值。...取而代之，在子类中实现该方法。知道其行为的其它类可以在类中实现这些方法。 接口（interface）是抽象类的变体。在接口中，所有方法都是抽象的。多继承性可通过实现这样的接口而获得。...当类实现特殊接口时，它定义（即将程序体给予）所有这种接口的方法。然后，它可以在实现了该接口的类的任何对象上调用接口的方法。由于有抽象类，它允许使用接口名作为引用变量的类型。通常的动态联编将生效。...当一个对象实例作为一个参数被传递到方法中时，参数的值就是对该对象的引用。对象的内容可以在被调用的方法中改变，但对象的引用是永远不会改变的。
a 求解多分类问题中的指标 前几个小节针对极度有偏的二分类问题介绍了很多新的分类指标。...二分类问题中计算precision精准率可以直接使用sklearn中的precision_score函数。...通过error_matrix矩阵映射的灰度图像，可以非常直观的看到算法把那些类别的样本分类错误，并且可以根据灰度图像的亮度来确定算法在那些类别的分类上犯错误最多，最重要的是能够直观的看到算法具体犯了什么错误...这里需要强调的是，由于这个课程主要介绍的是机器学习算法，所以在遇到问题的时候，通常是寻找在算法层面上可以采用什么策略来进行改进，但是对于机器学习领域来说，很多时候问题的关键可能不在算法层面上，有可能出现在样本数据的层面上...通过感性的理解一下，为什么算法会出现那么多将数字1错误分类成数字9以及将数字8错误分类成数字1的情况。
文章大纲 介绍 决策树 如何构建决策树 树木构建算法 分类问题中裂缝的其他质量标准 决策树如何与数字特征一起工作 关键树参数 类DecisionTreeClassifier在Scikit学习 回归问题中的决策树...在机器学习中一些最流行的任务是以下几种： 根据其特征将实例分类到其中一个类别; 回归 - 基于实例的其他特征预测数值目标特征; 聚类 - 根据这些实例的特征识别实例的分组，以便组内的成员彼此更相似，而不是其他组中的成员...机器学习算法可以分为监督或无监督训练的算法。在无监督的学习任务中，人们有一组由一组特征描述的实例组成。在监督学习问题中，还有一个目标变量，这是我们希望能够预测的，对于训练集中的每个实例都是已知的。...不同的算法使用不同的启发法来“提前停止”或“切断”以避免构造过度拟合的树。 ? 分类问题中裂缝的其他质量标准 我们讨论了熵如何允许我们在树中形式化分区。但这只是一种启发式方法; 还有其他方式。 ?...基尼系数不确定性（基尼杂质） 最大化此标准可以解释为同一子树中同一类对象的数量最大化（不要与Gini索引混淆）。 ?
，就是大家有什么问题都可以在上面问，然后也会有热心网友来解答的网站。...语义相似度 于小文发现有些问题中的重要词完全不一样，但是确是指一个东西？ 有人问：“厕所怎么装修”，有人问“洗手间怎么装修”，“洗手间”和“厕所”应该是一个意思，吧？...相似度的扩展 分类 于小文遇到一个问题，有很多人不仅仅是为了提问，也是会去看看别人问的问题都有什么。这个时候最好能把问题做一些分类。 但是于小文只会用相似度，于是想，什么是分类？...然后于小文只需要大概看看每个分类，给一些明确的分类起个名字就好了 这个算法基本上是K-means 搜索 搜索和聚类、分类其实差不多，我们可以认为语义搜索从某种意义上来说，是拿搜索中的“查询语句”去找已有资料库中的最相似的资料...因为相似度实际上是我们的目标定义的，例如我们可以说两个句子都是推荐东西时就是相似的，这样定义的话，上面两句话其实是相似的。
例如，在二元分类中，精确度和召回率是一个一个简单直观的统计量。然而，目标检测是一个非常不同且有趣的问题。即使你的目标检测器在图片中检测到猫，但如果你无法定位，它也没有用处。...01 目标检测问题 在目标检测问题中，给定一个图像，找到它所包含的物体，找到它们的位置并对它们进行分类。目标检测模型通常是在一组特定的类集合上进行训练的，所以模型只会定位和分类图像中的那些类。...因此，从图1可以看出，它对评估定位模型、目标检测模型和分割模型非常有用。 02 评估目标检测模型 1. 为什么是mAP? 目标检测问题中的每个图片都可能包含一些不同类别的物体。...这就是在目标检测问题中mAP的计算方法。...当我们在流行的公共数据集上计算这个度量时，该度量可以很容易地用来比较目标检测问题的新旧方法。
在选择模型之前，要考虑使用混合模型并清楚地了解项目目标。 让我们开始吧。 要关注什么神经网络？ 深度学习是使用现代硬件的人工神经网络的应用。...即： 多层感知器（MLP） 卷积神经网络（CNN） 递归神经网络（RNN） 这三类网络提供了很大的灵活性，并且经过数十年的证明，它们在各种各样的问题中都是有用和可靠的。...并且在过去的几十年里已经证明它们在许多问题中是有用和可靠的。他们还有许多变种，以帮助他们专门处理不同的预测问题框架和不同数据集。 现在我们知道要关注哪些网络，让我们看看何时可以使用每哪一类神经网络。...在时间序列的时间步长中存在存在关系。 虽然不是专门针对非图像数据开发的，但CNN在诸如使用文本分类进行情绪分析和相关问题中实现了最先进的结果。...序列预测问题有多种形式，最好用支持的输入和输出类型来描述。 序列预测问题的一些例子包括： 一对多：从作为输入的观察映射到具有多步的作为输出的序列。 多对一：多步序列作为输入映射到类或数量的预测。
#/plan/cid=2770807&term_id=102879437 “问：类加载 算法 “问：雪花算法，原理知道吗，有没有缺点。...在那些需要一次一次遍历，去寻找元素的问题中，可以将问题转化为根据元素的内容去寻找索引，哈希表在这方面的时间效率是贼高的；在一些字符串词频统计问题、数独问题等问题中，可以利用哈希函数来计算某个元素出现的次数...，有问题的话，远程接口也需要优化 [ ] 方法中的代码有没有问题，比如，循环里面查库了，一个数据多次查库了，全表查询了 [x] sql有没有用到索引 [ ] 上面的检查都没问题，考虑使用缓存（读多写少用缓存...一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景topic数量对吞吐量的影响 topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降 这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下...重复工作：比如java的工具类可以在共享common.jar中，但在多语言下行不通，C++无法直接用java的jar包。 什么是刚性事务？ 刚性事务：遵循ACID原则，强一致性。
苹果是如何实现Autorelease Pool的？ 类结构 isa指针？（对象的isa，类对象的isa，元类的isa都要说） 类方法和实例方法有什么区别？ 介绍一下分类，能用分类做什么？...（交换方法，创建类，给新创建的类增加方法，改变isa指针） 看过哪些第三方框架的源码？都是如何实现的？（如果没有，问一下多图下载的设计） SDWebImage的缓存策略？...（如果没有，问一下是如何复习知识的） 有没有使用清单类，日历类的软件？（如果没有，问一下是如何安排，计划任务的） 平常看博客么？有没有自己写过？（如果写，有哪些收获？...如果没有写，问一下不写的原因） 有关技术类的问题可以在评论区留言，我重点说一下这轮面试的心得和体会。...如果在知道面试官问的点，但是自己却不知道答案的时候，可以提出思路，思考过程。其实有几次面试者在我的引导下很容易就把答案说出来了，认清问题的点是解决问题的一半。
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