运动估计是视频去噪技术的重要组成之一，计算相邻两帧视频序列各像素的相对运动偏移量，从而得到其运动轨迹。
精度函数创建两个局部变量total和count，用于计算预测与标签匹配的频率。这个频率最终作为精确度返回:一个幂等运算，简单地将total除以count。为了估计数据流上的度量，函数创建一个update_op操作，更新这些变量并返回精度。在内部，is_correct操作使用元素1.0计算张量，其中预测和标签的对应元素匹配，否则计算0.0。然后update_op用权值和is_correct乘积的约简和递增total，它用权值和的约简和递增count。如果权值为空，则权值默认为1。使用0的权重来屏蔽值。
在日常产品迭代过程中，我们常常需要去验证某个功能、策略的改动是否符合预期，是否可以完全替代现有的方案。小流量实验往往是最常用、最直接验证因果的方式。然而有些时候，由于忘记开展实验、实验成本较高等因素，没有对策略进行AB实验，但又希望评估策略效果，这个时候，则可以通过其他因果推断方式进行佐证。
不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型，还是用深度学习来做目标跟踪，本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度，这就是典型的多输入。
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。
近年来随着机器学习等技术的发展，人工智能在图像识别、语音处理等方面的能力不断增强、应用范围不断扩大，这极大的方便了人们的生活。然而随之带来的安全问题也变得越来越不可忽视。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。
按组合并返回集合，用group区分，消费方从每种group中调用一次返回结果，合并结果返回，就可以实现聚合菜单项。
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
导语 | 本文主要介绍我们在视频的query-doc匹配模型上进行的模型蒸馏技术优化，第一章介绍知识蒸馏概念、业务模型难点以及现有方案不足；第二章介绍匹配模型细节以及模型蒸馏整体框架；第三章介绍我们在蒸馏方案上的优化点，包括ALBERT/CNN学生模型选择、更好的teacher得分loss指导以及AutoML搜索；第四章是模型压缩实验结果展示。 一、 前言 （一）知识蒸馏 知识蒸馏（Knowledge Distillation）概念是由Hinton在NIPS2014提出，旨在把一个或多个模型（teache
今年春节档全国共有8部影片上映，对于影片的对比分析已经非常多，孰优孰劣，每个人心里都有一杆秤，不再赘述。本文着重分析影片票房的地域差别，爬取了年后两周各地万余家影院的票房数据，一起来看看各地影院今年春节档表现如何，非官方统计，数据一定不准确，看看就好。
一组数据的集合被称作数据集，用于模型训练的数据集叫训练集，用于测试的数据集叫测试集。一个数据集包含多条数据，一条数据包含多个属性。
回归的目的是预测数值型的目标值，最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式，比如要计算一个男生可以找到女朋友的概率：
今天分享一下Groovy的闭包。基本上，我们可以将闭包视为代码，语句块，它们可以访问周围范围的所有变量或方法，并且可以将这些代码块分配给变量，并将它们传递到其他地方。
为了解决以上问题，就需要App侧具备一定的动态化能力。目前增强App端的动态性方式，通常来说有下面几类：
AiTechYun 编辑：yining 在机器学习中，有很多方法来构建产品或解决方案，而且每种方法都有不同的假设。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不是件容易的事情。在最初的操作中，机器学习新手总会犯一些事后看来往往会觉得很傻的错误。所以，本文列举出了机器学习初学者所犯的6大错误。希望你可以从这些常见错误中学习，并创建更具鲁棒性的解决方案，从而带来真正的价值。 1.认为使用默认损失函数是理所当然的 均方误差很大！在刚开始的时候，这确实是一个令人惊讶的默认值。但是当它涉及到实际应用时，这个现成的损失函数对于
在机器学习中，有很多方法来构建产品或解决方案，而且每种方法都有不同的假设。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不是件容易的事情。在最初的操作中，机器学习新手总会犯一些事后看来往往会觉得很傻的错误。所以，本文列举出了机器学习初学者所犯的6大错误。希望你可以从这些常见错误中学习，并创建更具鲁棒性的解决方案，从而带来真正的价值。 1.认为使用默认损失函数是理所当然的 均方误差很大！在刚开始的时候，这确实是一个令人惊讶的默认值。但是当它涉及到实际应用时，这个现成的损失函数对于你想要解决的商业问题来说是最优的。 以
一、百度百科上方差是这样定义的： （variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手， 对于一组随机变量或者统计数据，其期望值我们由E(X)表示，即随机变量或统计数据的均值，
ref 关键字会导致参数通过引用传递，而不是通过值传递。 通过引用传递的效果是，对所调用方法中的参数进行的任何更改都反映在调用方法中。 例如，如果调用方传递本地变量表达式或数组元素访问表达式，所调用方法会将对象替换为 ref 参数引用的对象，然后调用方的本地变量或数组元素将开始引用新对象。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。通过之前的小节了解了多项式回归的基本思路，有了多项式就可以很轻松的对非线性数据进行拟合，进而求解非线性回归的问题，但是如果不合理的使用多项式，会引发机器学习领域非常重要的问题过拟合以及欠拟合。
模板匹配任务需要将模板在图像中搜索，以确定模板所在位置的一种技术，Python OpenCV 中封装的函数为 cv2.matchTemplate
在刚入门的时候，均方误差作为损失函数是很好的默认选择。但是当需要处理现实问题的时候，这种未经专门设计的损失函数很少能给出最优解。
测量预测值Ŷ与某些真实值匹配程度。MSE 通常用作回归问题的损失函数。例如，根据其属性估算公寓的价格。
HLOOKUP函数用于在表格或数值数组的首行查找指定的数值，并在表格或数组中指定行的同一列中返回一个数值。HLOOKUP 中的 H 代表“行”。
今天给大家解释一个组内相关系数（intraclass correlationefficient,ICC）分析方法，其主要用于评价具有确定亲属关系的个体间某种定量属性的相似程度，同时也可以用于评价不同测量方法或者评定者对同一定量结果的可重复性或一致性。当前呢，在医学应用比较广泛，主要用来评价不同实验者或者不同时间同一实验者对同一实验结果的可重复性。
电网企业资金流动大，交易频繁，属于典型的资金密集型企业。目前电网企业在资金安全管理方面普遍存在资金监控信息化程度低和监督监控不完善等问题。改变现有监控系统低效、信息孤岛的现状，需要构建基于大数据的集安全监控、信息共享、数据分析、决策支撑为一体的资金智能安全防控平台，实现信息化的资金安全管理模式。这一管理模式的实现需要使用自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）及机器学习等技术。目前NLP技术的研究主要集中于情感分析方面，多应用于互联网行业。在电力行业，尤其是资金安全管理领域应用存在较多空白。
除了将该图像标记为猫外，还需要定位图中的猫，典型方法是在该猫周围画一个边界框，这个方框可以看做定义该方框的一系列坐标，(x,y) 可以是方框的中心w 和 h 分别表示方框的宽和高。 要计算这些值 我们可以使用典型分类 CNN，用到的很多相同结构。
《YOLO9000：Better，Faster，Stronger》 论文：https://arxiv.org/abs/1612.08242
今天为大家介绍的是来自Tommi Jaakkola团队的一篇论文。蛋白质的生物学功能通常依赖于动态结构系综。在这项工作中，作者开发了一种基于流的生成模型方法，用于学习和采样蛋白质的构象景观。作者将AlphaFold和ESMFold等高精度的单态预测器重新利用，并在自定义流匹配（Flow Matching）框架下对其进行微调，以获得序列条件的蛋白质结构生成模型，称为AlphaFLOW和ESMFLOW。在PDB上训练和评估时，该方法在精度和多样性上比AlphaFold的MSA子采样方法有显著优势。在对全原子MD的集合进行进一步训练后，该方法能够准确捕捉未见蛋白质的构象灵活性、位置分布和更高阶的系综观测值。此外，该方法可以通过更快的时间收敛于某些平衡特性，将静态PDB结构多样化，展示了其作为昂贵物理模拟代理的潜力。
估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。
Keras中的长短期记忆（LSTM）网络支持时间步长。 这就引出这样一个问题：单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长，这样做是否能改进预测性能。 在本教程中，我们将研究Python
选自Medium 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 机器学习中有很多构建产品或解决方案的方式，每种方式的假设情况都不一样。很多时候，如何找到合理的假设并不容易。机器学习初学者经常会犯一些事后觉得蠢爆了的错误。本文作者创建了一个机器学习新手工程师常犯的错误清单。希望大家可以从中学习，创建更鲁棒的解决方案。 理所当然地使用默认损失函数 在刚入门的时候，均方误差作为损失函数是很好的默认选择。但是当需要处理现实问题的时候，这种未经专门设计的损失函数很少能给出最优解。 拿欺诈检测为例。为了与你真正的商业目标一致，需
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在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。
统计推断和统计建模，建立解释变量与被解释变量之间可解释的、稳定的、最好是具有因果关系的表达式。
假如你想深入机器学习和它背后的数学，你将会很快意识到一切都可归结为一个优化问题。就连训练神经网络都是一个参数优化的问题。因此要想理解机器学习算法，你需要首先理解数学优化的基本概念，以及它为什么这么有用。
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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。
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： [python] view plaincopy import matplotlib.p
数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import nu
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： [python] view plaincopy import matplotlib.py
O’Reilly和Intel人工智能2018北京大会售票系统已经上线，现在是Best Price票价阶段。目前已经公布部分讲师及议题，详情请登录官网：https://ai.oreilly.com.cn/ai-cn。 原文摘要： 学习速率是随着时间的推移神经网络里信息积累的速度。学习速率决定了神经网络达到（以及是否能达到）所需特定输出的最佳、最有利位置的速度。在原始随机梯度下降（SGD）中，学习速率与误差梯度的形状无关，因为它使用了一个与误差梯度无关的全局学习速率。 然而可以对原始SGD的更新规则进行许多
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。
在拟合、插值、模拟预测等计算中，往往需要采用实际值与计算值之间差异来表征计算方法的可行性。常用的表征指标有残差平方和(SSE)、均方差(MSE)、均方根差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数R方(R-Squared)等等。
近日，第29届国际计算机学会信息与知识管理大会（CIKM 2020）在线上召开,CIKM是CCF推荐的B类国际学术会议，是信息检索和数据挖掘领域顶级学术会议之一。
一个房价预测的任务，老板说你看看这个模型咋样？ 我们先绘制一个坐标轴： Y 轴为房价，X 轴为年份。将过去房价数据绘制为绿色，回归模型绘制为蓝色。 关键问题是，怎么知道这个模型的好坏呢？
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