如何使用不同的约束在联合选择之间部分共享参数值？
在联合选择中使用不同的约束来部分共享参数值的方法是通过使用条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）模型来实现的。CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务，如自然语言处理中的命名实体识别和词性标注。
在CRF模型中，每个参数都与一个约束相关联。这些约束可以是硬约束（必须满足）或软约束（可以部分满足）。通过定义不同的约束，可以实现在联合选择中部分共享参数值的目标。
具体步骤如下：
- 定义参数：首先，需要定义一组参数，每个参数与一个约束相关联。参数可以是实数、二值或多值。
- 定义约束：根据需求，定义一组约束，每个约束规定了参数之间的关系。约束可以是线性的、非线性的或基于规则的。
- 定义目标函数：根据约束和参数，定义一个目标函数，用于衡量参数值的合理性。目标函数可以是最大似然估计、最小二乘法或其他适合的方法。
- 优化参数：使用优化算法（如梯度下降法或牛顿法）来最大化或最小化目标函数，从而得到最优的参数值。
- 预测结果：根据得到的参数值，使用CRF模型进行预测。预测结果可以是序列标注、分类或其他任务的输出。
在云计算领域，使用不同的约束在联合选择之间部分共享参数值的应用场景很多。例如，在资源调度中，可以根据不同的约束来共享服务器的计算资源，以满足不同用户的需求。在网络安全中，可以根据不同的约束来共享防火墙规则，以提高网络的安全性和性能。
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1回答
在谈到回归问题时，常使用RMSE (均方误差)作为评价指标。并作为线性回归中的损失函数(更重要的是？)它等价于考虑输出服从正态分布的最大似然法)。
在现实生活中，我发现MAPE (平均绝对百分比误差)可能更有意义.例如，当预测房价时，我们更感兴趣的是相对误差。因为如果房子的价格在10万美元或100万美元左右，那么10万美元的差额就不一样了。
在为房价预测问题创建线性回归时，我发现了以下图表
x轴:价格实值y轴:相对误差=(预测-实值)/ real_value
算法在实际价格较低时预测相对较高的价格，当实际价格较高时则预测相对较低的价格。
我们可以做什么样的转换，以找到一个更好的算法，
浏览 0提问于2020-06-18得票数 0
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多共线性是多元线性回归的主要假设之一，当自变量之间的相关性过高时，多元共线性就会出现。
然而，在学习线性回归时，关键问题之一是在模型中引入交互项来模拟交互效应，即当自变量对因变量的影响发生变化时，取决于其他一个或多个自变量的值(S)。
这两种说法不矛盾吗？如果模型中的X_1和X_2之间真的存在交互作用，那么一定要去掉X_1或X_2，使回归模型中的自变量不再相关，从而使多元共线性假设成立。放入交互术语似乎忽略了这一假设，而是引入了一个更多的术语来使其进一步复杂化。
从建模的角度来看，这是有意义的，但是如果我们这样做，数学崩溃不是吗？
浏览 0提问于2020-08-13得票数 1
2回答
我有一个特殊的预测问题。
我观察到M序列X_m = [x_1, x_2, ..., x_N]，其中x_n和x_{n+1}之间的距离d是从相同的正态分布中得出的，例如d \sim N(\mu, \sigma^2)。我可以学习参数\mu, \sigma。
现在，我需要同时预测/生成一个完整的序列，如果预测\hat{x}_n属于真实数据点x_n的某种绝对容限，那么它就被认为是正确的。有一个警告:我可以在不受惩罚的情况下做出任意数量的预测，但是在预测\hat{x}_n和\hat{x}_{n+1}之间必须始终有一个最小的距离，在这里我们可以安全地假定\epsilon << d。直觉上，这使我
浏览 0提问于2019-06-14得票数 2
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5回答
混合云和联合云有什么区别吗？
我也读了很多"Intercloud“这个词。我把它理解为几个巨大的联邦云的愿景，每个云都有特殊的用途。是那么回事吗？
浏览 2提问于2012-10-20得票数 3
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1回答
我正在创建一个自定义NER (命名实体识别)模型使用双向LSTM和CRF。
在研究Ner的过程中，我看到所有的例子都包括每个句子的多个实体。作为例子，这句话包括两个实体
(约翰住在我们里面)约翰=S，美国=S-国家
问题1:
我们可以创建一个模型(bi lstm crf)，其中我们只想预测一个实体。？
问题2:
在CRF中，邻域的状态会影响到当前的预测，因此预测每个句子一个实体似乎很困难，尤其是CRF？
问题3 :
如果我不能用CRF实现这一点，我可以使用Bert来训练一个模型，每个模型有一个实体吗？
提前谢谢。
浏览 0提问于2020-01-04得票数 2
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当用户在我的ios应用程序上选择一个图像时，我希望该图像上传到一个存储桶中，在该图像上运行我的tf模型--输出另一个图像，然后将这个输出图像保存到云桶中。
我应该在上传到存储桶时使用带有触发器的云函数，然后从云函数调用我的ai平台预测模型，然后使用云函数保存输出映像吗？
或者我是否可以跳过云函数，只使用ai平台预测和自定义预测例程。然后在后处理中上传输出图像到我的存储桶。我不确定我能不能从上传到存储桶中触发ai平台预测.
浏览 3提问于2021-04-10得票数 0
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当创建一个多目标优化/MCDM算法(如NSGA-ii )时，使用一个在监督下的表格回归预测任务上训练的深层神经网络代替一个简单的目标函数方程是否有意义？
在Keras中用model.predict()函数代替非线性方程是否可能或有利，从而能够建立更复杂的目标函数？
我在nsga-ii中使用皮莫。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 0
我正在对glmnet中的计数结果进行lasso回归模型预测。
我想知道如何看待这个模型的预测。
这是一些玩具数据。这不是很好，因为我不知道如何模拟多变量数据，但我主要感兴趣的是我是否正确的语法。
set.seed(123)
df <- data.frame(count = rpois(500, lambda = 3),
pred1 = rnorm(500),
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pred3 = rnorm(500),
pred4 =
浏览 3提问于2020-07-15得票数 1
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我有一个相当简单的数据集，是在一个位于岛屿上的国家公园里发现的垃圾数量。对于每个数据点，我有相应的GPS坐标，并且我已经推导出每个点到海岸的距离。我的目标是:观察凋落物的数量是随着离海岸的距离增加还是减少。我假设垃圾的数量会随着距离的减少而增加，因为垃圾通常出现在海滩等地方。 凋落物的数量是计数的，即非参数的。此外，我还测试了数据，看看它是否遵循泊松模型，是否遵循泊松模型(p-value <0.05)，并且我的方差比每个变量(数量和距离)的平均值似乎过于分散。因此，我继续使用negbin回归，输出如下： ? 综合测试具有非常重要的意义(p=0.000)。我只是对参数估计有点迷惑，总
浏览 68提问于2020-07-21得票数 0
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在C++17中，是否允许修改constexpr函数中的全局变量？
#include <iostream>
int global = 0;
constexpr int Foo(bool arg) {
if (arg) {
return 1;
}
return global++;
}
int main() {
std::cout << global;
Foo(true);
std::cout << global;
Foo(false);
std::cout << g
浏览 0提问于2018-06-27得票数 36
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public static void mystery(int[] data)
{
for (int k = 0; k < data.length - 1; k++)
data[k+1] = data[k] + data[k+1];
}
public static void main(String[] args)
{
int[] values = {5,2,1,3,8};
mystery(values);
for(int v : values)
System.out.println(v + " ");
浏览 4提问于2020-01-17得票数 0
2回答
在相同的接口中，fit()方法在sklearn中似乎具有不同的用途。
当应用于培训集时，如下所示：
model.fit(X_train, y_train)
fit()用于学习以后将在predict(X_test)测试集中使用的参数。
但是，在有些情况下，fit()不涉及“学习”，而只是一些转换数据的规范化，如下所示：
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
min_max_scaler.fit(X_train)
这将简单地缩放特征值之间，例如，0和1，以避免某些特征具有较高的方差，从而对模型产生不成比例的影响。
为了使事情变得更不直观，有
浏览 5提问于2021-08-23得票数 2
回答已采纳
我有一个像这样的规格
describe MyClass do
it_behaves_like SharedClass, MyClass.new
end
在我的共享示例规范中，我有
shared_examples_for SharedClass do |instance|
before do
instance.some_my_class_method = double
end
# some specs here
end
在MyClass实例中，有一些方法不能存根到shared_examples_for块中，所以我希望在将它们传递到it_behaves_like语句之前先
浏览 2提问于2014-01-03得票数 2
在页面中，有人说：
..。跳过图反转上下文和目标，并试图预测每个上下文词从其目标词.
但是，从它生成的训练数据集来看，X和Y对的内容似乎是可互换的，因为这两对(X，Y)：
(quick, brown), (brown, quick)
那么，如果最终是同一件事，为什么还要区分上下文和目标呢？
此外，在执行时，我想知道为什么在这个问题上，他们似乎在这两种方法之间做了这么多的区别：
跳过图的另一种替代方法是另一种名为CBOW (连续单词袋)的Word2Vec模型。在CBOW模型中，不是从单词向量预测上下文单词，而是从上下文中的所有单词向量之和来预测一个单词。实现和评估在text8数
浏览 8提问于2016-07-10得票数 54
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在JavaScript中，可以通过arguments获取传递给函数的参数列表，这是一个类似数组的对象：
>> function fun(a, b, c) { console.log(arguments) };
undefined
>> fun(1, 2, 3);
[1, 2, 3]
有没有办法也获得一个包含每个参数的正式名称的对象？
也就是说，如果像上面这样调用函数，他应该会得到：
{a = 1, b = 2, c = 3}
浏览 1提问于2012-10-08得票数 3
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我看到了许多用&&定义“复合”概念的例子，但是在使用||的地方没有一个例子。这让我怀疑使用||是否有意义。在我看来，使用||可以指定一个概念，其效果类似于重载(即即席多态)，但具有一组封闭的可能性。
对于一组“原语”概念( C1，.，CN )，写入有效吗？
C1 || ... || CN
作为一个“综合”概念？
浏览 4提问于2015-08-27得票数 0
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在C++中有几个条件随机场(CRF)的开源实现，如CRF++，FlexCRF等。但从手册中，我只能了解如何将它们用于一维问题，例如文本标记，不清楚如何将它们应用于二维视觉问题，假设我已经计算了每个节点的关联势和每个边的交互势。
有没有人使用这些软件包来解决视觉问题，例如分割？或者根本不能以这种方式使用？
总而言之，有没有针对视力问题的CRF的开源包？
非常感谢!
浏览 1提问于2012-07-28得票数 0
我没有在HuggingFace的docsite，github上找到任何文档来解释主题模型输出的这个特定元素。
我设置了一个基本管道来运行：
# Set up the inference pipeline using a model from the Hub
model_path = "siebert/sentiment-roberta-large-english"
berta_sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis",model=model_path, tokenizer=model_path, ma
浏览 8提问于2022-10-10得票数 0
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