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， sampleRegions(collection,properties,scale...,projection,tileScale,geometries) 从Image中随机采样，返回结果是一个FeatureCollection，FeatureCollection下的每一个Feature中存储采样点的相应波段的信息...的二维错误矩阵，其中数值从0开始。...矩阵的轴0（行）对应于实际值，轴1（列）对应于预测值。...- order(List) 未启用 返回值：ConfusionMatrix acc() 混合矩阵的精确度计算结果 方法参数： - ConfusionMatrix(Object) 混合矩阵对象 返回值：Number
，其中6只狗，4只猫（真实值），现有一个模型将这10只动物进行分类，分类结果为（预测结果为）：5只狗，5只猫（预测值） 此例子中： 进行分类的基础是：动物，然后将动物区分为狗、猫 语义分割中： 进行分类的基础是.../ (TP + FP + FN) MIoU：平均交并比 含义：模型对每一类预测的结果和真实值的交集与并集的比值，求和再平均的结果 混淆矩阵计算： 以求二分类的MIoU为例 MIoU = (IoU正例...因为我们求的是正例（Positive）的IoU，即：只用与P有关的混淆矩阵相关元素：TP、FP、FN，TN是与P无关，所以对于求正例的IoU无用！ 如何找与P有关的混淆矩阵元素？...“画线法” 求正例的IoU，在真实情况和预测结果正例中各画一条线，线所过之处的元素则与正例有关！...通过reshape(n, n)将向量d转换为3*3的矩阵，其结果如下表（该矩阵即为下表中的绿色部分）： 其中绿色的3*3表格统计的含义，拿数字3所在的这一格为例，即预测标签中被预测为类别0的且其真实标签也为
summary结果一样，将获得有关残差相关的信息，以及预测变量的显着性估计，logisitic回归框架中p值的解释与线性回归模型的p值相同。...（这实际上等于指定type =“link”并使用阈值0），使用ifesle将所有预测值大于0.5的结果记为Yes，小于等于0.5的结果记为No。...head(trn_pred) ## 9149 9370 2861 8302 6415 5189 ## "No" "No" "No" "No" "No" "No" 逻辑回归模型评估 评估分类模型最常见的事情可能是使用交叉表将实际响应值与预测响应值进行比较...从混淆矩阵导出诸如灵敏度，特异性和普遍性的度量的计算。这些（和其他）度量的重要性取决于数据的性质（例如，如果认为数据难以预测，则较低的值可能是可接受的），以及对错误分类类型的容忍度。...全书分为17章，内容包括：使用R语言获取数据、数据分析中的数据处理与数据探索、生存分析、主成分分析、多维缩放、线性回归模型、逻辑回归模型、聚类模型、关联规则、随机森林、支持向量机、神经网络、文本挖掘、社交网络分析
大量的KGs，如Freebase、DBpedia、YAGO和NELL，已经被创建并成功地应用于许多实际应用中，从语义解析和命名实体消歧到信息提取和问答。...图3 KG2E模型 KG2E模型将实体和关系表示为从多变量高斯分布中抽取的随机向量 其中，μ_h、μ_r、μ_t是均值向量，∑_h、∑_r、∑_t代表协方差矩阵。...例如，路径排序算法直接使用连接两个实体的路径作为特征进行预测它们之间可能的关联。最近，它们已将其集成到KG嵌入中。然而，主要的挑战是如何在与实体和关系相同的向量空间中表示这样的路径。...[14]为了解决这一问题，[22]建议明确区分属性和关系。关系仍然是用张量编码的，而属性则是在单独的实体属性矩阵中编码的。然后，将该矩阵与张量一起分解，以便同时学习实体、关系和属性的表示。...传统的分类指标可以用来评估这个任务，例如，微观和宏观的平均精度。因为对于每一个三元组实值分数都将与二进制标签一起输出，排序指标也可以在这里使用，例如，平均精度均值。
你可以尝试调整特征脸的数量或使用不同的分类器进行试验： 看看一些预测值及其真实标签： 4. SVD用于谱聚类 聚类是将类似对象划分在一起的任务。这是一种无监督的机器学习技术。...SVD用于从视频中删除背景 想一想如何区分视频背景和前景。视频的背景基本上是静态的 - 它看不到很多变化。所有的变化都在前景中看到。这是我们用来将背景与前景分开的属性。...以下是我们可以采用的步骤来实现此方法： 从视频创建矩阵M -- 这是通过定期从视频中采样图像快照，将这些图像矩阵展平为数组，并将它们存储为矩阵M的列。...如果向量r不能表示为r1和r2的线性组合，则称向量r与向量r1和r2线性无关。 考虑下面的三个矩阵： 在矩阵A中，行向量r2是r1的倍数，r2 = 2 r1，因此它只有一个无关的行向量。...Rank(A)= 1 在矩阵B中，行向量r3是r1和r2之和，r3 = r1 + r2，但r1和r2是无关的，Rank(B)= 2 在矩阵C中，所有3行彼此无关。
这些信息对我们后续的特征选择和模型构建非常有帮助。 第二部分：特征工程与数据准备 2.1 特征选择 特征选择是从原始数据中选择最具代表性和预测能力的特征，以简化模型、提高模型性能并减少过拟合。...创建文档-词矩阵（Document-Term Matrix, DTM）：将处理后的文本数据转换为矩阵形式，其中每一行表示一个文档（学生的恋爱经历），每一列表示一个词语，矩阵中的值表示该词语在文档中出现的频次...特征选择和提取：从文档-词矩阵中提取出有代表性的词汇，作为模型的输入特征。...我们将使用逻辑回归和决策树模型进行分类预测。 3.1 逻辑回归模型 逻辑回归模型是一种常用的分类算法，适用于二分类问题。在本案例中，我们使用逻辑回归模型预测大学生的恋爱状态。...精确率 (Precision): 真正例在预测为正例中的比例。 召回率 (Recall): 真正例在实际正例中的比例。 F1分数 (F1 Score): 精确率和召回率的调和平均数。
概述 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。...使用上一个子层获得的注意力矩阵M创建查询矩阵Q；使用编码器层输出的特征值R创建键矩阵与值矩阵。 计算图如下所示： 为什么要用 M 计算查询矩阵，而用 R 计算键矩阵和值矩阵呢？...因为查询矩阵是从 M 求得的，所以本质上包含了目标句的特征。键矩阵和值矩阵则含有原句的特征，因为它们是用 R 计算的。 按照公式 逐步计算 第1步是计算查询矩阵与键矩阵的点积。...接下来，我们将分数矩阵乘以值矩阵V，得到 ，即注意力矩阵Z 为了进一步理解，让我们看看Je这个词的自注意力值Z2是如何计算的，如图所示。 其实就是向量的点积运算。...(3) 然后，将注意力矩阵M和编码器输出的特征值R作为多头注意力层（编码器−解码器注意力层）的输入，并再次输出新的注意力矩阵。 (4) 把从多头注意力层得到的注意力矩阵作为输入，送入前馈网络层。
如何使用 randomForest 设置和运行分类，以 aspen 存在和不存在作为示例数据集。 2背景 图像分类 人类自然倾向于将空间信息组织成组。...非监督与监督分类 的图像分类方法可以分为两类。首先，非监督分类涉及将潜在的预测变量应用于地理区域，并要求预测算法或先验回归系数来完成图像分类的工作。...算法函数从提供给它们的数据中“学习”，并根据学习到的信息进行预测。这些分类器特别擅长从大量遥感预测变量和（通常是高度非线性的）训练数据之间的关系构建统计模型。...3.3加载训练数据 要将值提取到点，我们必须首先导入我们的点数据集。幸运的是，我们已经准备好使用特定的 FeatureCollection ID 直接调用它。...一旦我们加载我们的训练数据，我们将需要在每个点从我们的预测器中提取值。 将下面的代码添加到我们现有的脚本中，我们可以看到我们的训练数据已经加载完毕。
在本文中，我将展示如何从二元分类器中选择最佳阈值。本文将使用Ploomber并行执行我们的实验，并使用sklearn-evaluation生成图。 这里以训练逻辑回归为例。...= ConfusionMatrix(y_test, y_pred) cm_dot_five 混淆矩阵总结了模型在四个区域的性能: 我们希望在左上和右下象限中获得尽可能多的观察值(从测试集)，因为这些是我们的模型得到正确的观察值...改变模型的阈值将改变混淆矩阵中的值。...召回 recall是我们的模型检索到的实际事件的比例(即，从所有有害的帖子中，我们能够检测到它们的哪个比例)。...运行实验 我们将根据几个阈值获得精度、召回率和其他统计信息，以便更好地理解阈值如何影响它们。我们还将多次重复这个实验来测量可变性。 本节中的命令都是bash命令。
2.3 数据过滤 在收集和存储数据之后，我们必须对其进行过滤，以便提取出最终推荐所需的相关信息。 ? 有各种各样的算法可以帮助我们简化过滤过程。在下一节中，我们将详细介绍每种算法。...但是，算法是如何理解选择和推荐电影的类型呢？ 以Netflix为例：它们以向量形式保存与每个用户相关的所有信息。...我们需要找到一种方法，从现有的特征中提取出最重要的潜在特征。下一节将介绍矩阵分解技术，它使用低维密集矩阵，帮助我们提取重要的潜在特征。 6 矩阵分解简介 我们通过一个例子来理解矩阵分解。...我们要有意识，虽然把R矩阵分解成P和Q，但是我们如何决定哪个P和Q矩阵更加近似于R矩阵呢？我们可以用梯度下降算法来做这个，目标是最小化实际评分与使用P和Q进行评估的评分之间的平方误差。...然后利用梯度下降法对puk和qki进行更新，得到它们的最优值。过程如下图所示: ? 现在已经了解了这个算法的内部工作原理，接下来我们将举一个例子，看看如何将矩阵分解成它的组成部分。
来源：Deephub IMBA 本文约3500字，建议阅读7分钟 我们将展示如何从二元分类器中选择最佳阈值。 对于二元分类，分类器输出一个实值分数，然后通过对该值进行阈值的区分产生二元的相应。...cm_dot_five = ConfusionMatrix(y_test, y_pred) cm_dot_five 混淆矩阵总结了模型在四个区域的性能: 我们希望在左上和右下象限中获得尽可能多的观察值...改变模型的阈值将改变混淆矩阵中的值。...召回 recall是我们的模型检索到的实际事件的比例(即，从所有有害的帖子中，我们能够检测到它们的哪个比例)。...运行实验 我们将根据几个阈值获得精度、召回率和其他统计信息，以便更好地理解阈值如何影响它们。我们还将多次重复这个实验来测量可变性。 本节中的命令都是bash命令。
需要用的函数是preProcess()，此函数可以通过中心化和标准化两个方法对数据进行前期的预处理。其中主要的参数是x数据，其需要注意的是预测值如果包含非数字化的字符，会被忽略。...其中主要的几个参数： X可以为数据矩阵或者数据框，其中行为特征，列为样本。也可以作为recipe导入。所谓recipe指的是一个带有数据并对预测值和特征进行描述的参数数据集。...默认情况下，回归的可能值是“RMSE”和“Rsquared”，分类的可能值是“Accuracy”和“Kappa”。...如果使用了自定义性能指标(通过trainControl中的summaryFunction参数，指标的值应该与其中一个参数匹配。...当然如果我们跑了好几个模型想一起看下每个预测情况，我们需要用到另外一个函数extractPrediction。此函数可以展示所有模型的预测结果。
矩阵分解 CF的常用方法是通过矩阵分解，其中我们将问题视为具有一组用户和一组项，以及表示已知用户对项进行评级的非常稀疏的矩阵。我们想要预测此矩阵中的缺失值。...该算法以随机顺序循环遍历训练数据中的所有评级，并且对于每个已知评级r，它进行预测r *（基于向量x和y的点积）并计算预测误差e。...交替最小二乘 当有两个因变量（在我们的例子中，向量x和y）时，交替最小二乘（ALS）是与非线性回归模型一起使用的另一种方法。...有几种方法可以解决这个问题（忽略这些项目或对它们进行抽样），但我们正在使用基于项目和用户级别的正则化。这使用户和项目向量的值保持在一定的值范围内。...这种方法不是直接对评级矩阵进行建模，而是将数据视为二元偏好和置信度值的组合。然后，评级与观察到的用户偏好的置信水平相关，而不是与项目的明确评级相关。
在下文中，我们将使用 TP\_i ， FP\_i 和 FN_i 分别在与第（i）个相关联的混淆矩阵中指示真阳性，假阳性和假阴性类。此外，让精度由 P 表示，并由 R 表示。...计算R中的微观和宏观平均值 在这里，我演示了如何在R中计算F1分数的微观平均值和宏观平均值。...我们将使用 包中的 confusionMatrix 函数 来确定混淆矩阵： 现在， 可以总结所有类的性能： metrics <- c("Precision", "Recall") print(yClass...但是，我们的假设分类器对于单个类别（如B类（精度）和E类（精度和召回率））的表现不佳。现在，我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。...宏平均F1的类特定性能 由于其中的每个混淆矩阵都 cm 已经存储了一对多的预测性能，因此我们只需要从其中一个矩阵中提取这些值，然后按上述定义计算\（F1 _ {rm {macro}}）： c
KCNN将单词和实体视为多个通道，并在卷积过程中显式地保持它们之间的对齐关系。此外，为了解决用户不同兴趣的问题，作者还在DKN中设计了一个注意力模块，以便动态地聚合当前候选对象的用户历史记录。...以后的向量， ? 。 3）TransR 为每个关系r引入一个投影矩阵Mr，将实体嵌入到相应的关系空间。评分函数为： ? ，其中 ? 。...4）TransD 将transr中的投影矩阵替换为实体关系对的两个投影向量的乘积： ? ，其中 ? ，这里的 ? 是实体及关系的另一组向量表示，I是单位矩阵。...2)不同的方法学习词嵌入和实体嵌入，这意味着不适合在单个向量空间中将它们融合在一起。...从图7（a）中可以观察到，测试日志中的第一个标题与训练日志中的“Cars”有很高的注意力值，因为它们有相同的单词“Tesla”，但是第二个标题的结果不太令人满意，因为第二个标题与训练集中的任何标题，包括第
使用亲和矩阵的好处是它们捕获了长程依赖性，并引入了很少的额外模型参数。 为了进行任务预测蒸馏，他们使用加权求和的方法将所有任务中的亲和矩阵组合在一起，并将这种相似信息扩散到每个初始任务预测的特征中。...这涉及提取初始预测的特征， \mathbf{F}_{t_{k}}\in\mathbb{R}^{C,H,W} ，将空间维度展开，对每个列进行L2归一化，并计算Gram矩阵（所有列向量的内积）。...与该数据集相关的任务包括13个标签的语义分割、深度估计和表面法向量预测。该数据集不包含表面法向量标签，因此作者使用了[1]中获得的伪地面法向量数据，其中与相应的深度图位置具有相同的不完整值。...表面法向量预测涉及估计图像中物体的法线方向，这使得可以获取几何和结构场景信息。作者训练模型以最小化归一化预测值 \hat{s} 与目标值 s 之间的元素点积。...这可以归因于作者如何组织特征以便更有效地使用参数。这还减少了过拟合的风险，如Cityscapes数据集的结果所示。
问题：当我们用缺失值提供它们时，大多数模型都无法拟合和预测值。 解决方案：Pandas的data frame提供了许多替换缺失值的特征。...我在文章中概述了一些解决方案： 1、我们可以删除彼此之间具有强相关性的特征。你可以使用相关矩阵来确定所有自变量之间的相关性。 2、我们还可以使用散布混合图来确定所有变量如何相互链接。...用例5: 从已存在的特征中创建新的特征 偶尔地，我们希望从一个或多个特征中创建新的特征。有时，我们也可以从因变量中创建一个新特征，它是我们想要预测的变量。...例如，在时间序列预测分析中，我们可以从数据中提取趋势和季节性，然后将趋势和季节性作为单独的特征提供，以预测我们的目标变量。 用例6: 减少维度 场景：偶尔我们希望减少维度的数量。...一个例子是我们想要通过使用文字到向量编码算法来爬取网站并将文本数据转换为向量。我们最终得到一个稀疏矩阵。 问题：稀疏矩阵会降低算法速度。 解决方案：分解矩阵，但确保不丢失有价值的信息。
损失函数 你需要非常熟悉模型是如何拟合给定的数据（如线性回归模型）： 从一些预测函数开始（线性回归模型的线性函数） 使用数据的独立特征预测输出 计算预测输出与实际结果的距离 使用Gradient Descent...等策略根据距离优化预测函数 如何计算预测输出与实际结果的差异？...L2 范数是向量距原点的最短距离，如下图中的红色路径所示： ? 这个距离是用毕达哥拉斯定理计算的。它是 ? 的平方根，等于5。 但是，范数如何用于找出预测值与真实值之间的差异？...假设预测值存储在向量P中，并且真实值存储在向量E中。P-E是它们之间的差异。P-E的范数就是预测的总损失。 2. 正则化 正则化是数据科学中非常重要的概念。它是用来防止模型过拟合的方法。...我们上面讨论的L1和L2范数用于两种类型的正则化： L1正则化与Lasso 回归一起使用 L2正则化与Ridge 回归一起使用 3. 协方差矩阵 双变量分析是数据探索中的重要一步。
在本章中，我们将介绍以下主题： 监督学习概念 德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集特征提取 支持向量机（SVM） 先前我们已经研究了如何通过关键点和特征来描述对象，以及如何在同一物理对象的两个不同图像中找到对应点...根据房屋大小预测房价是回归的一个例子。 从鱼的颜色预测物种将是分类。 在本章中，我们将重点介绍使用 SVM 进行分类。 训练过程 例如，我们可能想学习猫和狗的模样。...然后，[r,c]矩阵元素包含预测为具有标签r，但实际上具有标签c的样本数。 访问混淆矩阵将使我们能够计算精度和召回率。 混淆矩阵可以从真实标签y_test和投票矩阵Y_vote的向量中计算得出。...一对一策略与 HOG 特征相结合，实际上效果非常好，这从由此产生的混淆矩阵中可以明显看出，其中大多数非对角元素为零： 准确率 要计算的最简单的指标可能是准确率。...在前面的图像中，绘制的小向量与协方差矩阵的特征向量相对应，这些向量发生了偏移，因此它们的尾部位于分布的均值处。 幸运的是，其他人已经想出了如何在 Python 中完成所有这些工作。
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