解释复杂模型在机器学习中至关重要。 模型可解释性通过分析模型真正认为的重要内容来帮助调试模型。 在PyCaret中解释模型就像编写interpret_model一样简单。 该函数将训练有素的模型对象和图的类型作为字符串。 解释是基于SHAP（SHapley Additive exPlanations）实现的，并且仅适用于基于树的模型。 该函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。
https://sfamjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1462-2920.2005.00956.x
PLS，即偏最小二乘（Partial Least Squares），是一种广泛使用的回归技术，用于帮助客户分析近红外光谱数据。如果您对近红外光谱学有所了解，您肯定知道近红外光谱是一种次级方法，需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。一旦校准完成且稳健，就可以继续使用近红外数据预测感兴趣参数的值。
文章：Hybrid sparse monocular visual odometry with online photometric calibration
文章：Extrinsic Camera Calibration with Semantic Segmentation
激光雷达和照相机是用于感知和理解场景的两个基本传感器。他们建立周边环境模型、提供检测和确定其他对象位置的方法，从而为机器人提供了安全导航所需的丰富语义信息。许多研究人员已开始探索用于精确3D对象检测的多模式深度学习模型。Aptiv开发的PointPainting [1]算法是一个非常有趣的例子。
对于模型协变量的给定值，我们可以获得预测的概率。如果观察到的风险与预测的风险（概率）相匹配，则称该模型已被很好地校准。也就是说，如果我们要分配一组值的大量观察结果，这些观察结果的比例应该接近20％。如果观察到的比例是80％，我们可能会同意该模型表现不佳 - 这低估了这些观察的风险。 我们是否应满足于使用模型，只要它经过良好校准？不幸的是。为了了解原因，假设我们为我们的结果拟合了一个模型但没有任何协变量，即模型： 对数几率，使得预测值将与数据集中的观察的比例相同。 这个（相当无用的）模型为每个观察分配相同的预测概率。它将具有良好的校准 - 在未来的样品中，观察到的比例将接近我们的估计概率。然而，该模型并不真正有用，因为它不区分高风险观察和低风险观察。这种情况类似于天气预报员，他每天都说明天下雨的几率为10％。这个预测可能已经过很好的校准，但它没有告诉人们在某一天下雨的可能性是否更大或更低，因此实际上并不是一个有用的预测！
文章：A Survey of Calibration Methods for Optical See-Through Head-Mounted Displays
在本节中，我们将详细介绍使用R来计算Logistic回归模型的C统计量。实际上，Logistic回归模型的受试者工作特征曲线（ROC）是基于预测的概率。ROC曲线下面积（AUC）等于C-统计量，所以IBM SPSS软件也可以计算C-统计量，在此不再赘述。
文章：General, Single-shot, Target-less, and Automatic LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Toolbox
变量之间的线性相关性是所有可能选项中最简单的。 从近似和几何任务到数据压缩，相机校准和机器学习，它可以在许多应用中找到。 但是，尽管它很简单，但是当现实世界的影响发挥作用时，事情就会变得复杂。 从传感器收集的所有数据都包含一部分噪声，这可能导致线性方程组具有不稳定的解。 计算机视觉问题通常需要求解线性方程组。 即使在许多 OpenCV 函数中，这些线性方程也是隐藏的。 可以肯定的是，您将在计算机视觉应用中面对它们。 本章中的秘籍将使您熟悉线性代数的方法，这些方法可能有用并且实际上已在计算机视觉中使用。
（2017年12月5号Google更新了Android8.1的CDD） 如今，基于生物识别的解锁模式几乎仅通过错误接受率 (FAR) 指标（即模型错误地接受随机选择的有误输入的概率）进行评估。虽然它是很有用的测量指标，但它无法提供足够信息来评估模型抵御针对性攻击的效果。 Android 8.1 引入了两项与生物识别解锁相关的新指标，旨在帮助设备制造商更准确地评估设备安全性： 冒名接受率 (IAR)：生物识别模型接受意图模仿已知良好样本输入的概率。例如，在 Smart Lock 可信声音（语音解锁）机制
气候变化以及控制和减少空气污染因其对环境和健康的长期影响而在全球越来越受到关注。新冠状病毒大流行提高了人们对环境以及我们的行为和活动对周围世界的影响的认识。污染对环境和我们的健康有直接性的重大影响。造成室内空气质量差的污染与许多健康问题有关，如肺病、心脏病和中风。
在2020年以前，OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool，因为文档比较难读，所以做个翻译记录在这里，便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。此文档的原因为文档为openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool\README.md。
标题：Set-Membership Extrinsic Calibration of a 3D LiDAR and a Camera
时间继电器是用来接通或切断较高电压、较大电流的电路的电气元件，通常使用在较低的电压或较小电流的电路上。西安同步根据JJF1282-2011《电子式时间继电器校准规范》及JJF 1400-2013《时间继电器测试仪校准规范》的要求制作了一款专用高可靠性的时间继电器的测试仪。本文主要对时间继电器的校准项目，校准所需设备，校准方案方法做了简单的介绍。
简介：处在一个网络隔离，又常需要进行调查分析的环境。常规性需要通过excel进行数据采集，校验，汇总，分析等工作。鉴于此，设计一个基于excel的统计系统。需求通过自身工作的场景进行获取，因此不一定契合用户喜好，所以干脆做出笔记，以便揣摩。
自动驾驶要求安全，并提供高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据。研究人员和开发人员必须优化他们的网络，以确保低延迟推理和能源效率。多亏了NVIDIA TensorRT中新的Python API，这个过程变得更加简单。
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”，是因为与线性回归不同，它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设，即最能代表数据的函数是单调的，而不是线性的（是的，线性也是单调的，反之亦然）。
ConvNet/ViT、supervised/CLIP模型，在ImageNet之外的指标上如何相互比较？
代码和预训练模型: https://github.com/akhtarvision/cal-detr
关于临床预测模型的基础知识，小编之前已经写过非常详细的教程，包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
[1]《DCAN: Dual Channel-wise Alignment Networks for Unsupervised Scene Adaptation》
NVIDIA Transfer Learning Toolkit特别允许开发人员使用深度学习技术来研究智能视频分析(IVA)系统的更快实现，并以最快和最有效的方式将其应用程序从原型带到生产环境。
多传感器融合一直是自动驾驶领域非常火的名词, 但是如何融合不同传感器的原始数据, 很多人对此都没有清晰的思路. 本文的目标是在KITTI数据集上实现激光雷达和相机的数据融合. 然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点. 其次本文会介绍相机这个大家常见的传感器, 以及讲解如何对相机进行畸变校准.
Auto Prompt 是一个旨在提升和完善您的提示以适应现实世界用例的提示优化框架。
TensorFlow Quantum（TFQ）是谷歌在 2020 年 3 月 9 日宣布推出一个用于量子机器学习的 Python 框架，它能够将机器学习和量子计算结合在一起。这个框架可以构造量子数据集，原型混合量子模型和经典机器学习模型，支持量子电路模拟以及训练判别与生成量子模型等操作。
多任务学习被广泛应用于推荐系统，先前的工作专注于设计底部层的结构来共享输入数据的信息，但是由于它们采用特定任务的二分类标签作为训练的监督信号，因此关于如何准确排序商品的知识并未在任务之间完全共享。
“一行代码竞赛”是每年 Wolfram 技术大会的传统！两周前，在美国香槟总部，我们挑战参会者用 128 个字符或更少的 Wolfram语言代码来展示非凡的效果。我们重来都没有失望过，并且惊叹他们用我
标题：Camera calibration using two or three vanishing points
平面图案标定姿势的选择很少被考虑——但标定精度很大程度上取决于它。本文提出了一种姿态选择方法，可以找到一个紧凑和鲁棒的标定姿态集，并适合于交互式标定。奇异的姿态会导致解决方案不可靠，而减少姿态的不确定度对标定有利的。为此，我们使用不确定性传播原理。
Gustau Camps-Valls小组开设的视觉科学、机器学习和图像处理课程资料学的学习与分享。这些课程与他的研究密切相关，课程适合大学(遥感、电子工程和神经科学硕士)，以及视觉科学(IOBA)博士和硕士课程和计算机视觉硕士课程。课程的详细介绍如下(包含：详细的PPT讲义和Matlab代码)：
我们观测到的数据总是包含噪声的，为了得到更准确的结果，卡尔曼最早在1960年提出卡尔曼滤波器，Kalman Filter 的目的是利用先验知识，根据一批采样数据(X_1, X2, ...,X_n)估计对象在n时刻的状态Z_n。例如我们在跟踪飞行器的时候，我们对它的运动状态并非一无所知，我们知道很多牛顿力学、运动学知识可以帮助我们做出判断。
文章：Ground-VIO: Monocular Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Camera-Ground Geometric Parameters
众所周知，tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线！相同类型的mlr3也是不支持的！大家多去github提issue，加速对校准曲线的支持！
1.16. 概率校准 执行分类时, 您经常希望不仅可以预测类标签, 还要获得相应标签的概率. 这个概率给你一些预测的信心. 一些模型可以给你贫乏的概率估计, 有些甚至不支持概率预测. 校准模块可以让您更好地校准给定模型的概率, 或添加对概率预测的支持. 精确校准的分类器是概率分类器, 其可以将 predict_proba 方法的输出直接解释为 confidence level（置信度级别）. 例如，一个经过良好校准的（二元的）分类器应该对样本进行分类, 使得在给出一个接近 0.8 的 predicti
AI科技评论消息：近日，谷歌科学家发布TensorFlow Lattice，这是一套预建的TensorFlow Estimators，易于使用，它相当于是TensorFlow运算符，用来构建点阵模型（lattice model）。点阵是多维插值查找表（look-up table），与几何教材背面近似于正弦函数的查找表类似。 AI科技评论编译整理如下： 我们利用查找表的结构（它可以通过多个输入进行键控），来估计比较随意及灵活的关系，并满足于指定的单调关系，以便更好地泛化。也就是说，训练查找表值使得训练样例的损
AI研习社消息，近日，谷歌科学家发布TensorFlow Lattice，这是一套预建的TensorFlow Estimators，易于使用，它相当于是TensorFlow运算符，用来构建点阵模型（lattice model）。点阵是多维插值查找表（look-up table），与几何教材背面近似于正弦函数的查找表类似。 AI研习社编译整理如下： 我们利用查找表的结构（它可以通过多个输入进行键控），来估计比较随意及灵活的关系，并满足于指定的单调关系，以便更好地泛化。也就是说，训练查找表值使得训练样例的损失最
激光雷达成本高，用廉价的立体视觉替代它可行吗？ 作者：Jeremy Cohen 编译：McGL
本文介绍了如何利用机器学习算法对天气进行预测，并给出了详细的建模步骤和代码示例。主要包括支持向量机、随机森林、神经网络等多种算法，以及使用交叉验证、调参等步骤来优化模型性能。同时，还探讨了如何使用概率校准来提高模型的性能。
标题：Pose Estimation using Local Structure-Specific Shape and Appearance Context
过拟合和概率校准是训练深度学习模型时出现的两个问题。深度学习中有很多正则化技术可以解决过拟合问题；权重衰减、早停机制和dropout是都是最常见的方式。Platt缩放和保序回归可以用于模型校准。
文章：Dual Radar: A Multi-modal Dataset with Dual 4D Radar for Autononous Driving
人类总是痴迷于“算命”。无论是中国文化中的“算命”，还是西方文化中的“占星术”，都显示出人们对此的热情。在这一部分，我们将讨论另一种科学的“算命”。 该模型将用于评估患者的预后。作为一名肿瘤科医生，在临床实践中你将面临癌症患者提出的诸如“我能活多久”之类的问题。这是一个令人头痛的问题。大多数情况下，我们可以根据相应疾病的临床分期来判断患者的中位生存时间。实际上，临床分期是我们对这些患者进行生存预测的基础，换句话说，临床分期就是“预测模型”。我们根据患者的临床分期用中位生存期来回答这个问题。但是，这样做可能会引出新的问题，因为用一群人的中位生存期来预测特定个体的生存时间可能并不那么准确，无法判断该特定个体的预后是更好还是更差。
列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在多因素回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。
机器之心编译 选自：Google Research Blog 参与：李泽南、路雪 昨天，谷歌发布了 TensorFlow 1.4.0 先行版，将 tf.data 等功能加入了 API。同时发布的还有 TensorFlow Lattice，这家公司希望通过新的工具让开发者们的模型更加准确。 TensorFlow 1.4.0 先行版更新说明：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.4.0-rc0 TensorFlow Lattice 项目
生成模型已经得到了数十年的研究，因为人们相信生成模型对很多下游任务有利，比如半监督学习、缺失数据处理和不确定性校准。然而，对深度生成模型的大多数近期研究都忽视了这些问题，而将重心放在了定性样本质量以及在留存验证集上的对数似然上。
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