语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
我们首先加载我们之前所分类后的结果，然后利用一个函数进行设添加属性，将type的分类分成1，2，3，然后将三者结合在一起，
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习，而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合，将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示，以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息，实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下： 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐，悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作（
本文主要讲了一种基于深度学习的股票投资组合构建和收益率预测方法。具体来说，本文提出了一种新方法来提取股票收益率与市场因素之间的残差部分（Residual Factors），并利用这些信息来构建投资组合和预测股票收益率的分布信息。同时，本文还提出了一种新的神经网络结构，可以将金融市场中常见的不变性特征（如幅度不变性和时间尺度不变性）纳入模型中进行预测。通过实验验证，我们发现所提出的方法在投资组合构建和收益率预测方面表现更好，并且每个技术要素都对提高交易策略性能有贡献。因此，我们认为这些技术可能在各种金融问题中具有广泛应用价值。
BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
对于某企业新用户，会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户，弄清楚用户属性，从而针对性的进行营销，提高运营人员的办事效率。
Fast RCNN是对RCNN的性能优化版本，在VGG16上，Fast R-CNN训练速度是RCNN的9倍, 测试速度是RCNN213倍；训练速度是SPP-net的3倍，测试速度是SPP-net的3倍，并且达到了更高的准确率，本文为您解读Fast RCNN。 Overview Fast rcnn直接从单张图的feature map中提取RoI对应的feature map，用卷积神经网络做分类，做bounding box regressor，不需要额外磁盘空间，避免重复计算，速度更快，准确率也更高。 Rela
1. 数据的分割。createDataPartition()对数据进行训练集和测试集的简单无放回分割；bootstrap samples()进行有放回的分组；createFolds()用于进行交叉验证的K分组；groupKFold()基于分组因子的交叉分组。其中times指的组数；list指的是否以列表形式输出。我们直接看下实例：
PLS是交叉分解的第二个重要算法族，在python等语言中也有相应的包实现。一般如果需要在研究多个自变量与因变量的关系话题中，绕不过去的就是多元回归，包括以线性关系为主的多元线性回归和高次多项式为主的响应面分析，众所周知，在多元线性回归中一般可以用最小二乘法计算每个自变量的系数，这一理论比较成熟，其系数矩阵
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。
现存其实已经有很多博客实现了这个代码，但是可能不完整或者不能直接用于测试集的指标计算，这里简单概括一下。
场景：一旦我们使用Python DataFrame Merge()方法连接两个数据集，我们可能会看到空值或占位符字符串（如NaN）表示该数字为空。
最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
近年来，图神经网络掀起了将深度学习方法应用于图数据分析的浪潮。不过其作为一门古老的认识世界的方法论，人们对于图数据表征技术的研究从很早以前就开始了。
加工速度是理解认知的重要概念。本研究旨在控制任务特异性，以了解认知加工速度背后的神经机制。对40名被试执行两种方式(听觉和视觉)和两种水平的任务规则(相容和不相容)的注意任务。block设计的功能磁共振成像在任务过程中捕捉到了BOLD信号。参考公开的用于处理速度的任务激活图，定义了13个感兴趣区域。认知速度是从任务反应时间得出的，这产生了六组连接性测量。混合效应LASSO回归显示，有六条重要路径提示了小脑-额叶网络预测认知速度。其中，3例为长程(2例额叶-小脑，1例小脑-额叶)，3例短程(额叶-额叶、小脑-小脑和小脑-丘脑)。长距离的连接可能与认知控制有关，而短距离的连接可能与基于规则的刺激-反应过程有关。揭示的神经网络表明，按照任务规则执行操作，自动性与自上而下努力控制注意力相互作用，解释了认知速度。 1 简述 本研究旨在通过使用一系列简单的视觉和听觉通道的刺激-反应(S-R)映射任务来解决可能的任务相关偏差。这个多任务设计目的是解决上面提到的特定于形态和功能偏向的。箭头任务最初是一种视觉S-R兼容性任务，为了更好地控制所需的感觉运动处理时间，回答涉及到关于所看到或听到的内容的简单反应，箭头任务后来被改编成视觉和听觉形式(图1)。为了减少任务转换效应和交叉试验的不确定性，我们采用了分组设计，而不是与事件相关的设计。此外，我们的目标是解决以前的研究中的方法论缺陷，这些研究利用皮尔逊的相关性和心理生理学相互作用(PPI)来建立基于连接性的模型来预测加工速度。在这项研究中，我们建立了六个连通性指标，包括四个基于多变量的指数，用于进行模型比较。通过将控制任务的反应时与控制感觉运动成分的实验任务的反应时进行回归，构造了一个认知速度变量。功能关联性模型的建立基于混合效应套索回归。据我们所知，本文在该领域首次采用跨通道多任务设计，并比较了6种方法对区域间交互作用辅助处理速度的建模结果。 2 方法 2.1 被试 从当地社区招募了40名年龄在18-28岁的健康年轻人参与研究。他们都有高中或以上学历。最终样本包括35名参与者(21.5±2.1岁，14名女性)，其中5名参与者被排除在分析之外。 2.2 处理速度任务 箭头任务被用来测量加工速度。它包括一个双选择S-R映射任务，具有相容(COM)、不相容(INC)和简单RT控制条件(NEU)(图1)。在COM中，参与者在出现向上箭头时按下“向上”按钮，在出现向下箭头时按下“向下”按钮(图1)。在INC中，参与者按下“向上”键表示向下箭头，按“向下”键表示向上箭头。实验涉及参与者在观看一条没有箭头的垂直线时按下任何按钮。因为在这些条件下出现的刺激是视觉图像，所以它们被称为COMVIS、INC-VIS和NEU-VIS。相同条件的听觉版本是COM-AUD、INC-AUD和NEU-AUD，向上箭头、向下箭头和垂直线分别被高音、低音和中音代替。
引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强大。 我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第一印象是，它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够
语义分割任务目标是输入一个图像，然后对每个像素都进行分类，如下图左，将一些像素分类为填空，一些分类为树等等。需要注意的是，语义分割单纯地对每个像素分类，因此不会区分同类目标，比如下图右边有两头牛，但是分类的结果中不会将两头牛区分开来，而是一视同仁，这也是语义分割的一个缺点。
首先，本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集，数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务，这个数据集有1w条数据，3个特征：
循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transformer被应用到多个自然语言处理方向，到目前为止还未有新的架构能够将其替代。可以说，它的出现是自然语言处理领域的突破，并为新的革命性架构（BERT、GPT-3、T5等）打下了理论基础。 Transformer由编码器和解码器两部分组成。首先，向编码器输入一句话（原句），让其学习这句话的特征，再将特征作为输入传输给解码器。最后，此特征会通过解码器生成输出句（目标句）。 假设我们需要将一个句子从英文翻译为法文。如图所示，首先，我们需要将这个英文句子（原句）输进编码器。编码器将提取英文句子的特征并提供给解码器。最后，解码器通过特征完成法文句子（目标句）的翻译。
今年一月开始，我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。在开始这个项目之前，我对自然语言处理（NLP）领域一无所知。当我刚开始研究这个领域时，我很快就找了一本名为「Python 自然语言处理」的书（图书查阅地址：https://www.nltk.org/book/）。这本书对于我来说过于理论化了，但其中的知识基本是正确的，因此它对我来说仍然是无价的资源。接下来，我发现了 Dipanjan Sarkar 编写的「Python 文本分析」（图书查阅地址：https://www.apress.com/gp/book/9781484243534），并从头到尾通读了此书。这本书真的太棒了，它教会了我入门 NLP 项目所需的所有技术技能。最近，此书的第二版（https://www.apress.com/gp/book/9781484243534）也面世了，对上个版本进行了大量的扩充。
图像分类 人类自然倾向于将空间信息组织成组。从上面，我们识别出常见的地貌，如湖泊和河流、建筑物和道路、森林和沙漠。我们将这种具有相似特征的对象分组称为“图像分类”。但在全球范围内手动对对象进行分类和赋值将是一项无休止的任务。值得庆幸的是，使用遥感数据将不同的景观特征划分为分类类别已成为过去 40 年生态研究的主要内容。从农业发展和土地覆盖变化，到造林实践和污染监测，所有领域都进行了分类。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在我们不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素
这听起来是不是很熟悉？我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用。
您是否曾经遇到过这样一种情况：您试图分析一个复杂且高度相关的数据集，却对信息量感到不知所措？这就是独立成分分析 (ICA) 的用武之地。ICA 是数据分析领域的一项强大技术，可让您分离和识别多元数据集中的底层独立来源。
单词表 V = { ω 1 , ω 2 , . . . , ω n } V = \{ ω_1, ω_2, … , ω_n\} V={ ω1,ω2,...,ωn}
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联
今天给大家介绍Stefansson与Ulfarsson等人在Nature Communications volume上发表的文章“Brain age prediction using deep learning uncovers associated sequence variants”。一个人的预测年龄和实际年龄之间的差异，即预测年龄差(PAD)，是与衰老和脑部疾病相关的一种表型。作者通过深度学习的方法根据大脑结构磁共振成像(MRI)估计年龄,该方法在一个健康的冰岛人的数据集上进行了训练，并利用迁移学习在两个数据集:IXI和UK Biobank上进行了测试,得到了较理想的预测结果。在UK Biobank中，对PAD进行全基因组关联分析（GWAS）,发现了与脑结构相关的序列变体。
由上海交通大学研究团队独立完成的论文Learning CombinatorialEmbedding Networks for Deep Graph Matching已被ICCV2019会议录用为Oral论文。
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 。
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。 最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。
如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供重要见解，从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。
随着信息技术的不断发展，药物设计方法学的新概念、新方法和新思路持续更新，药物发现范式也与时俱进。人工智能作为新工具，已应用于药物发现过程的多个方面，引起了制药行业的高度关注，也带来了对药物发现科学理论和方法学的新思考和新探索。
在这个条件下,我们把图片上没有动物的角的概率作为先验概率,图片上有动物的角并且是犀牛称为类条件概率
当今社会的每个人都面临着各种各样的选择。例如，如果我漫无目的想找一本书读，那么关于我如何搜索就会出现很多可能。这样一来，我可能会浪费很多时间在网上浏览，并且在各种各样的网站上搜寻，希望能找到有价值的书籍。这个时候我可能寻找别人的推荐。
选自arXiv 作者：Lei Zhang、Shuai Wang、Bing Liu 机器之心编译 近年来，深度学习有了突破性发展，NLP 领域里的情感分析任务逐渐引入了这种方法，并形成了很多业内最佳结果。本文中，来自领英与伊利诺伊大学芝加哥分校的研究人员对基于深度学习的情感分析研究进行了详细论述。 情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。该领域的开始和快速发展与社交媒体的发展相一致，如评论、论坛、博客、微博、推特和社交网络，因为这是
条件概率：事件A在另一个事件B已经发生的前提下发生的概率，记作P(A|B)，如果有多个条件，
为了展示随机森林的操作，我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集，包含102个样品(50个正常，52个肿瘤)，2个分组和9021个变量 (基因)。（https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html）
本次举一个简答的案例，通过对一个县级市进行监督分类采样，然后进行耕地、林地、园地和其它的划分，除此之外，我们还需要掌握随机样本点的采集，混淆矩阵以及精度计算等问题。首先我们看一下随机样本点的选取函数：
今天为大家介绍的是来自Yutaka Akiyama团队的一篇论文。环状肽具有许多优异的特性，如高结合亲和力、毒性小以及应对复杂蛋白靶点的潜力。然而，它们在药物领域的应用受到了其低膜透过性的限制——这是口服生物利用度和细胞内靶向的一个重要指标。
本文主要是参考《Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications》和刘知远的《知识表示学习的研究与进展》做的总结，主要介绍了最近关于知识图谱嵌入所涉及到的研究方法，主要从融合事实信息、融合附加信息和KGE下游任务应用三方面展开。由于篇幅较长，下图是本文的结构，可以按照自己的需要有选择性的浏览。
当今，各种用户与媒体资源的交互(对照片的点赞、浏览的视频、下载的音乐)相比于显示反馈(评分)是比较容易取得的。但是，协同过滤(CF)系统忽略了这些交互。在多媒体推荐中，存在着item级别和component级别的隐蔽性，它们模糊了用户的喜好特征。
Transformer目前已经成为NLP领域的主流模型，Bert、GPT都是基于Transformer模型结构。同时，Transformer在CV领域也逐渐取得大范围的应用。对Transformer模型结构的深入细致了解非常必要。然而，Transformer的Attention计算代价较高，随着序列长度的增加计算量显著提升。因此，业内出现了很多Transformer魔改工作，以优化Transformer的运行效率。本文首先介绍了Transformer模型的基本结构，然后详细介绍了9篇针对Transformer效率优化、长序列建模优化的顶会论文。
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