前几个小节一直在使用决策树解决分类问题，其实决策树这种思想也可以非常容易的解决回归问题。使用 CART 这种方式构建决策树之后，训练好的决策树中的每一个叶子节点中都会有很多样本点。在预测阶段，如果一个新的测试样本点输入到决策树中，最终会到达某一个叶子节点上。
想提高机器学习实验的效率，把更多精力放在解决业务问题而不是写代码上？低代码平台或许是个不错的选择。
迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务都是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（也可理解为模型学到的知识）通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习。
在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展非常快速。大量新的领域不断涌现，从传统的新闻，到网页，到图片,再到博客、播客等等。传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据，这将会耗费大量的人力与物力。而没有大量的标注数据，会使得很多与学习相关研究与应用无法开展。其次，传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而，在许多情况下，这种同分布假设并不满足。通常可能发生的情况如训练数据过期。这往往需要我们去重新标注大量的训练数据以满足我们训练的需要，但标注新数据是非常昂贵的，需要大量的人力与物力。从另外一个角度上看，如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据，完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识，用来帮助将来的学习。迁移学习（Transfer Learning）的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。因此，迁移学习不会像传统机器学习那样作同分布假设。
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。
随机森林是一种高效并且可扩展性较好的算法, K最近邻算法则是一种简单并且可解释较强的非参数化算法。在本篇文章中,我们针对多分类问题提出了一种将随机森林和KNN算法相结合框架,我们先用训练数据对随机森林模型进行训练然后用训练好的随机森林模型对我们的训练集和测试集进行预测分别得到训练集和测试集的概率矩阵,然后将测试集中的可疑样本取出并在概率空间中进行KNN训练测试,我们的框架很大地提升了测试集中可疑样本的预测准确率;此外我们从预测的概率空间对训练数据进行噪音的过滤与删除,从而进一步提升了我们模型的预测准确率。在大量实验数据的测试中,我们的方法都取得了非常显著的效果。
图1：CompCars数据集的示例图像，整个数据集包含163家汽车制造商，1713种车型 王小新 编译自 Deep Learning Sandbox 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子位曾经编译过Greg Chu的一篇文章，介绍了如何用Keras+TF，来实现ImageNet数据集日常对象的识别。 但是，你要研究的物体，往往不在那个列表中。我们可能想要区分出不同型号的太阳镜、认出不同的鞋子、识别各种面部表情、说出不同汽车的型号、在X光影像下判定肺部疾病的类型，这时候该怎么办？ Greg Chu
选自machinethink.net 机器之心编译 参与：赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前，你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具，TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日，独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程，并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程，请参阅机
本章会介绍机器学习领域中非常重要的集成学习方法。在机器学习中，集成学习方法使用多种学习算法来获得比使用任何单独的学习算法更好的预测性能。
注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分： 概述 Spark分布式处理 线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction) 神经
例如，对于DETR，Conditinal-DETR，DAB-DETR和DN-DETR，性能提升分别为2.4 AP，2.5 AP，1.9 AP和1.6 AP。作者希望作者的工作能引起检测领域对当前DETR-like模型的定位Bottleneck的关注，并突出了RefineBox框架的潜力。 代码和模型：https://github.com/YiqunChen1999/RefineBox
13.2 小节介绍过一种叫做 Voting Classifier 集成学习的方法。这种方法的思路非常简单，比如有三个模型，将数据集在每一个模型上进行预测，最后综合三个模型的结果。
DaPy自带了少量著名的数据集，比如用于分类问题的红酒分类和鸢尾花数据集。 接下来，我们首先启动一个Python Shell并加载作为例子的红酒数据集：
注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。
在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
选自matterport 作者：Waleed Abdulla 机器之心编译 参与：刘晓坤 上年 11 月，matterport 开源了 Mask R-CNN 实现，它在 GitHub 已 fork1400 次，被用于很多项目，同时也获得了完善。作者将在本文中解释 Mask R-CNN 的工作原理，并介绍了颜色填充器的应用案例和实现过程。 代码（包括作者构建的数据集和已训练的模型）：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/tree/master/samples/bal
选自matterport 作者：Waleed Abdulla 机器之心编译 参与：刘晓坤 上年 11 月，matterport 开源了 Mask R-CNN 实现，它在 GitHub 已 fork1400 次，被用于很多项目，同时也获得了完善。作者将在本文中解释 Mask R-CNN 的工作原理，并介绍了颜色填充器的应用案例和实现过程。 代码（包括作者构建的数据集和已训练的模型）：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/tree/master/samples/ball
机器之心专栏 来源：百度PaddlePaddle 不久之前，机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏，为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在框架解析和安装教程的介绍之后，本次专栏将教你如何在 PaddlePaddle 上实现 MNIST 手写数字识别。 数据集的介绍 如题目所示, 本次训练使用到的是 MNIST 数据库的手写数字, 这个数据集包含 60,000 个示例的训练集以及 10,000 个示例的测试集. 图片是 28x28 的像素矩阵，标签则对应着 0~9 的 10 个数字。
代码：https://github.com/renmengye/inc-few-shot-attractor-public
在机器学习领域，集成方法是一种强大的技术，它通过结合多个基本模型的预测结果来提高整体模型的性能和稳定性。Bagging（Bootstrap Aggregating）是集成方法中的一种重要技术，本文将深入探讨Bagging的原理、实现方式以及在Python中的应用。
文章从模型评估的基本概念开始，分别介绍了常见的分类模型的评估指标和回归模型的评估指标以及这些指标的局限性。部分知识点举例加以阐述，以便加深理解。思维导图如下： 1 基本概念 模型评估用来评测模型的
相对于YOLOv1，改进后的v2版使用一种新的、多尺度的训练方法，相同的YOLOv2模型可以在不同的尺寸运行，在速度和准确性之间达到简单的折中。这个模型由于可以对9000类目标进行分类，因此称为YOLO9000，但是依然能实时的运行。文章的最后提出了一种联合训练目标检测与分类的方法。这种方法同时在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集同时训练YOLO9000。这种联合训练可使YOLO9000预测没有标记检测数据的对象。
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来，经过简单的调整应用到自己的项目上去。
训练深度神经网络是一个乏味的过程。更实际的方法，如重新使用训练好的网络解决其他任务，或针对许多任务使用相同的网络。这篇文章中，我们会讨论两个重要的方法：迁移学习和多任务学习。
多尺度训练YOLOv2；权衡速度和准确率，运行在不同大小图像上。YOLOv2测试VOC 2007 数据集：67FPS时，76.8mAP；40FPS时，78.6mAP。
最终预测的主题结果, 存放在data/test_predict_aspect_ensemble.txt中。
📷 作者：MXNet作者/亚马逊主任科学家 李沐 【新智元导读】深度学习推动计算机视觉、自然语言处理等诸多领域的快速发展。在AI大热和人才奇缺的今天，掌握深度学习成为进入AI领域研究和应用的必备技能。来自亚马逊主任科学家李沐将以计算机视觉的经典问题——图像分类为例，手把手地教导大家从0到1搭建深度神经网络模型。对于初学者面临的诸多疑问，提供了从环境设置，数据处理，模型训练，效果调优的完整介绍和代码演示，包括使模型快速获得良好效果的常用方法——迁移学习。让大家有一个全景和基础的了解。 深度学习
推荐一波EverGlow老哥的Towards Open-World Feature Extrapolation: An Inductive Graph Learning Approach，其探索了神经网络如何处理测试阶段出现的新特征(值)？——面向开放世界特征外推的图学习解决方案
如题目所示,本次训练使用到的是MNIST数据库的手写数字,这个数据集包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集.图片是28x28的像素矩阵，标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理.该数据集的图片是一个黑白的单通道图片,其中图片如下:
整理自Andrew Ng的machine learning课程week6. 目录： Advice for applying machine learning （Decide what to do next） Debugging a learning algorithm machine learning diagnostic Evaluating a hypothesis Model selection and Train / validation / test set Bias and Variance
包括8351张狗图像，分为训练（6680）、验证（835）和测试（836）数据集，以及13233 张人脸。
现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高，有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已，没有数学含金量。
图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，今天解读的2021最新综述，其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数据集和评估指标，将是这一方向非常值得参考的一篇文章。
翻译 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 参与 | shawn，刘畅 今年10月，何恺明的论文“Mask R-CNN”摘下ICCV 2017的最佳论文奖（Best Paper Award），如今，何恺明团队在Mask R-CNN的基础上更近一步，推出了 （以下称Mask^X R-CNN）。 这篇论文的第一作者是伯克利大学的在读博士生胡戎航（清华大学毕业），标题非常霸气，叫是“Learning to Segment Every Thing”。从标题上可以看出，这是一篇在实例分割问题(
【新智元导读】机器学习应用统计学习技术，自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出准确性很高的预测。决策树是机器学习作预测的常见方法之一，本文以一个房屋资料数据集为示例，用可视化图阐释了如何建一个能够区分房屋地理位置的决策树模型。虽然原文发布已有一段时间，然而每次看来仍然震撼，强烈推荐：http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ 机器学习中，计算机常应用统计学习技术自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出高度准确的预测。本文以
数据预处理的方式较多，针对不同类型的数据，预处理的方式和内容也不尽相同，这里我们简单介绍几种较为常用的方式：
心脏病是全球范围内的主要健康问题之一，准确的诊断对于患者的治疗至关重要。传统的心脏病诊断方法通常依赖于医生的经验和一系列的医学检查，但随着机器学习技术的发展，其在心脏病诊断中的应用呈现出巨大的创新潜力。本文将深入探讨机器学习在心脏病诊断中的创新，包括部署过程、实例展示以及未来的发展方向。
深度学习有哪些神经网络 一般来说，训练深度学习网络的方式主要有四种： 监督学习（supervised learning） 无监督学习 （unsupervised learning） 半监督学习（semi-supervised learning） 强化学习（reinforcement learning） 监督学习 是指用已经标记好的数据，做训练模型来预测新数据的类别。 无监督学习 是指不需要提前对数据进行标记，直接对它们进行聚类。 半监督学习 是指同时用了有监督学习的方法和无监督学习的方法。准确来说是同时用来
关键词：训练集（train set）、验证集（valid set）、测试集（test set） 。
爱酒人士应该都知道，选红酒是个需要大量知识储备的技术活——产地、年份、包装、饮用场合，每个元素的变化都会对口感产生一定的影响。
本文对中科院自动化所胡占义团队完成，被AAAI-20录用的论文《Zero-Shot Learning from Adversarial FeatureResidual to Compact Visual Feature》进行解读。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Overcoming_Classifier_Imbalance_for_Long-Tail_Object_Detection_With_Balanced_Group_CVPR_2020_paper.pdf
描述一张图像对人类来说相当容易，我们在很小的时候就能做到。在机器学习中，这项任务是一个判别分类/回归问题，即从输入图像预测特征标签。随着最近 ML/AI 技术（尤其是深度学习模型）的进步，它们开始在这些任务中脱颖而出，有时会达到甚至超过人类的表现，如视觉目标识别（例如，从 AlexNet 到 ResNet 在 ImageNet 分类任务上的表现）和目标检测/分割（如从 RCNN 到 YOLO 在 COCO 数据集上的表现）等场景中展示的一样。
在机器学习中，模型评估是指对训练好的模型进行性能评估的过程。评估模型的性能是为了确定模型在解决特定问题或任务上的效果如何。是机器学习流程中至关重要的一步，它可以帮助我们了解模型的优劣，并做出进一步的改进或决策。
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