总第100篇 本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。...通过cross_val_predict方法得到交叉验证模型的预测结果， 对于每一个输入的元素，如果其在测试集合中，将会得到预测结果。...预测函数学习时使用 k - 1 个折叠中的数据，最后一个剩下的折叠会用于测试。...这个类可以用来交叉验证以固定时间间隔观察到的时间序列数据样本。...test]) for train, test in kfold] 你还可以看： 机器学习模型效果评估 机器学习中非平衡数据处理 机器学习中的特征选择
因为在实际的训练中，训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的（初试条件敏感），但是对于训练集之外的数据的拟合程度通常就不那么令人满意了。...通常我们使用的交叉验证方法有下面几种： 简单交叉验证（simple cross validation） 简单交叉验证当然很简单了，就是把整个训练集随机分为两部分（通常是70%的训练集，30%的评估集）。...K-折交叉验证（S-fold Cross Validation） 这个据说是最常用的验证方法了，步骤如下： 1、将数据集均分为K份 2、从K份中取一份作为评估集，另外K-1份作为训练集，生成K个模型以及这...K个模型对于评估集的训练误差； 3、取训练误差最小的那个模型作为最后的结果； 经大量实验验证，据说我们取K=10的时候效果最好。...这个方法一方面保证了数据充分被使用训练了，避免了数据的浪费；另一方面也互相进行了验证，达到了交叉验证的效果，不过计算代价还是有点高。
今天我给大家盘点下机器学习中所使用的交叉验证器都有哪些，用最直观的图解方式来帮助大家理解他们是如何工作的。...CV-RMSE','TEST-RMSE']) 交叉验证 交叉验证(Cross Validation) 是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的方法。...顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集。用训练集来训练模型，测试集来评估模型的好坏。 交叉验证的目的 从有限的学习数据中获取尽可能多的有效信息。...交叉验证从多个方向开始学习样本的，可以有效地避免陷入局部最小值。 可以在一定程度上避免过拟合问题。...确保同一组中不同时处于训练集和验证集中。 该交叉验证器分组是在方法split中参数groups来体现出来的。
超参数有哪些 与超参数对应的是参数。参数是可以在模型中通过BP（反向传播）进行更新学习的参数，例如各种权值矩阵，偏移量等等。超参数是需要进行程序员自己选择的参数，无法学习获得。 ...，如beta1,beta2等等，但常见的做法是使用默认值，不进行调参）,正则化方程的选择(L0,L1,L2)，正则化系数，dropout的概率等等。...学习率 loss基本不变：学习率过低 loss震动明显或者溢出：学习率过高 根据以上两条原则，可以得到学习率的大致范围。 2.3....交叉验证 对于训练集再次进行切分，得到训练集以及验证集。通过训练集训练得到的模型，在验证集验证，从而确定超参数。...（选取在验证集结果最好的超参数） 交叉验证的具体实例详见CS231n作业笔记1.7：基于特征的图像分类之调参和CS231n作业笔记1.2: KNN的交叉验证。 3.1.
在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。...什么是K-Fold交叉验证 交叉验证是用于估计机器学习模型技能的统计方法。也是一种用于评估有限数据样本的机器学习模型的重采样方法。该方法简单且易于理解。K-Fold将将数据集拆分为k个部分。...k = 10：k的值固定为10，这是通过实验发现的值，通常导致具有低偏差的模型技能估计，适度的方差。...k = n：k的值固定为n，其中n是数据集的大小，以便为每个测试样本提供在holdout数据集中使用的机会。这种方法称为留一交叉验证。...结论 在k-Fold交叉验证中存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证，以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。
2、保持好奇心 机器学习和人工智能技术都是现代化的科技，今后只会不断进步，所以保持健康的好奇心和学习心态非常重要，这能帮助你不断学习新的技术，真正做到与时俱进。...如果你想在机器学习领域取得成功，好奇心就是首要素质。” 3、把企业面临的问题翻译成数学术语 机器学习是一个非常讲究逻辑思维的领域。作为一项职业，它将科技、数学和商业分析融为一体。...4、讲究团队精神 “机器学习”这样的词或许会让人想到一个人在电脑和机器的包围下独自工作的场景。5年前或许是这样，但这个领域如今已经非常讲究合作。...7、参加在线课程或者数据科学训练营 你的目标是尽可能拓宽自己的机器学习相关技能。Douetteau提供了一些具体建议：‘首先将在线课程与机器学习竞赛融合起来。...从智能手机到聊天机器人，机器学习和人工智能专家的需求只会有增无减，所以现在是投身这个成长性行业的绝佳时机。 ?
摘要 同时定位与建图（SLAM）在机器人领域有着广泛的应用，如自动驾驶和无人驾驶等领域。一个好的SLAM系统其计算效率和定位精度是至关重要。...在每个扫描间隔期间，激光阵列在水平面上以恒定速度旋转，同时激光测量按顺时针或逆时针顺序进行。 原始点云匹配方法（如ICP）对噪声和动态对象（如人类）非常敏感，可用于自动驾驶。...如上所述，为了降低计算成本，基于恒定速度模型而不是迭代运动估计来执行失真补偿。 实验 A 实验设备 为了验证该算法，我们在大尺度室外环境和中等尺度室内环境下对F-LOAM进行了评估。...图3:KITTI数据集序列00-10上不同定位方法的比较。 C 仓储物流实验 在本实验中，我们的目标是建立一个自主的仓储机器人来取代人工主导的制造业。AGV设计用于执行日常任务，如运输。...这就要求机器人平台在复杂的环境中主动定位。 1） 仿真环境：首先在一个仿真环境中验证我们的算法。仿真环境建立在Gazebo和Linux-ubuntu18.04上。
1 摘要 在现代视觉SLAM系统中，从关键帧中检索候选地图点是一种标准做法,用于进一步的特征匹配或直接跟踪.在这项工作中,我们认为关键帧不是这项任务的最佳选择,因为存在几个固有的限制,如弱几何推理和较差的可扩展性...同步定位和建图是机器人学的基础,在各种现实应用中起着举足轻重的作用,如增强/虚拟现实和自主驾驶.过去十年,这一领域取得了快速进展.今天最先进的SLAM系统,特别是视觉惯性SLAM,在功率和内存受限的设备上实时执行...,并提供准确和鲁棒的估计.尽管该领域仍然存在挑战,但是SLAM已经达到了能够成功进行商业应用的成熟程度.基于关键帧的SLAM,在其他范例中,如基于过滤器的方法,可以说是当今最成功的一种.特别是基于关键帧的...: Naive-Keyframe:我们在墙上均匀地采样关键帧,这样每个点都属于一个唯一的关键帧.每个关键帧中的最大点数被固定为100.因此随着墙的长度增加,地图中的关键帧数量也会增加.这是为了模拟一个探索场景...4 结论 本文针对稀疏SLAM提出了一种可扩展的几何感知体素图,旨在跟踪过程中替代关键帧进行数据关联.地图被组织在体素中,并且每个体素可以在恒定的时间内使用其位置上的散列函数来访问.使用体素哈希方法,通过在恒定时间内对摄像机平截头体进行采样
机器学习和计算机视觉领域的一大重点是设计更好的网络架构。人们很少注意寻找更好的数据增强方法，这种方法包含更多的不变性。...图1 我们使用搜索方法（例如强化学习）来搜索更好的数据扩充策略的框架。控制器RNN从搜索空间预测扩充策略。训练一个具有固定结构的子网络，使其收敛到精度R。...我们强调了应用子策略的随机性，通过展示一幅图像如何在不同的小批量中进行不同的转换，即使使用相同的子策略也有可能采用不同的操作。如文中所述，在SVHN上，几何变换更多地是通过自动增强来选择的。...梯度通过子网络的验证精度进行缩放，以更新控制器RNN，从而控制器为性能不好的子网络分配低概率，为精度高的子网络分配高概率。我们强化学习算法采用了近端策略优化（PPO），学习率为0.00035。...下图中，我们展示了不同子模型神经网络架构下的测试集精度，并找到了权重衰减和学习率超参数，这些超参数为基线增强的常规训练提供了最佳验证集精度。
【导读】近日，机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章，探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。...本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领域最常用的度量指标——均值平均精度（mAP），并图解了给定边界框的正确性的度量标准IoU – 交并比。...通过阅读本文，你将掌握机器学习模型，特别是目标检测领域的各种度量指标，这有助于在科研和项目中衡量你的模型。专知内容组编辑整理。 ? What is mAP ?...目标检测模型通常是在一组固定的类上进行训练的，所以模型只能定位和分类图像中的那些类。 此外，目标的位置通常是边界矩形的形式。所以，目标检测涉及图像中目标的位置信息和对目标进行分类。 ?...MAP =所有类别的平均精度求和除以所有类别 所以，均值的平均精度就是数据集中所有类的平均精度的平均值。 当我们比较MAP值时要记住一些重要的点 MAP总是在固定数据集上计算。
张伟伟教授在报告中提到，湍流模型机器学习方法和湍流数据同化方法，将摆脱对传统湍流模型的依赖，实现飞行器高雷诺数湍流场的高精度求解。...如何在求解过程中保证耦合求解的收敛性和稳定性是一个非常具有挑战性的问题。 在我们的前期工作中，主要分为两部分。...第一部分，探索能不能利用经典湍流模型生成的数据，构建机器学习模型，并以此替代经典湍流模型。 第二部分，由于经典模型的计算精度不够，我们探索可以通过什么方法来提升机器学习模型的精度？...这主要是因为实验样本量比较少，而这个问题本身的维度比较高，非线性比较强，使得我们面临一个小样本的机器学习难题。 此外，不同来源的数据的精度和成本也不一样。数值模拟要往高精度的方向走，成本是非常高的。...但这两个方法显然都具有局限性，但通过我们把这两个模型进行集成，测试结果表明，这种集成模型架构有效解决了小样本学习的泛化性难题。 我们对这个模型架构进行了验证。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 由于近来互联网数据越来越大，深度学习模型越来越复杂，执行训练的时间也越来长。...通过这些简单的技术，我们基于 Caffe2 的系统可以使用批量大小为 8192 进行训练 ResNet-50 网络，该训练不仅在 256 块 GPU 上只花费一小时就能完成，同时还有匹配小批量的精度。...图 1： ImageNet 最好的验证误差 vs. 小批量大小 ? 图 2：没有预热方案、恒定预热方案和逐步预热方案（gradual warmup）的训练误差对比。 ? 图 3：训练误差 vs....小批量 SGD 的训练和验证曲线。 ? 图 5：使用不同学习率 η 的小批量 SGD 训练曲线。 ? 图 6： ImageNet-5k 最好的验证损失 vs. 小批量大小 ?...图 8：分布式同步 SGD 的图像吞吐量。 ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
研究人员表示在11个真实世界的地点用实验验证了这种攻击，并以较高的精度显示了用户跟踪。...第三，我们在普通智能手机上实现了攻击系统的原型，并在11个不同的环境中验证了攻击的可行性和准确性，包括办公楼和住宅楼。...利用被检测到的WiFi设备作为锚装置，攻击者可以从信号中提取出细微的变化，以识别和跟踪目标如何在室内的各个房间中移动。...以分析跟踪精度。图10显示了CDF的持续时间估计误差，其中80％的情况下，误差小于16秒。 WiFi设备的触发距离。如之前描述的那样，每个锚设备也具有触发距离。...但精度恒定在99.94％。这意味着某些WiFi设备在空闲时不能单独用于检测用户的存在。但是，由于设备在不同时间传输了数据包，攻击者可以聚合来自多个锚点的结果，以提高检测准确性。
模型量化是对深度神经网络（DNN）进行压缩和加速的一种广泛使用的技术。在许多实时机器学习应用（如自动驾驶）中，DNN 受到延迟、能量和模型大小的严格限制。...为了提高硬件的效率，许多研究者都提出将权值和激活值量化到低精度。 ? 图 1 ：固定精度量化与混合精度量化示意 随着混合精度硬件的出现，需要提出混合精度量化方法。...在传统的量化方法中，DNN 所有层的权重和激活值使用固定数目的 bit 位，如图 1(a) 所示，固定精度量化为每层的权重和激活值都分配了 8bit。...ln -s /path/to/imagenet/ data/ 如还没有 ImageNet，可以下载 ImageNet 数据集并将验证图像移动到标记的子文件夹。...关注学术前沿，喜欢文字分享，希望通过机器之心和大家一起学习，共同进步。比心 (ﾉﾟ▽ﾟ)ﾉ♡！
根据我在其他机器学习领域的相关专题的经验，非常详细的数学解释，各种各样的衍生以及公式让人理解起来特别困难。于是，我决定暂时抛开这些。 当然这并不是说能立即上手写代码。...其中包括梯度下降法，前向和后向的传播，以及我如何在创建神经网络的时候运用它们。非常的简洁实用，我把这些方法总结如下： 前向传播是指通过所有的下面的层来传播每一层的输出，直到我们的输出层。...从我短暂的实操经验和我做过的研究来讲，我想说调试神经网络更像是一种艺术，因为这个过程通常没有固定的规则来引导你去做每一个场景。尽管如此，随着经验的增加，你会通过调试得到一些直觉。...我的感知器的失败会汇聚到正确的预测，这是因为我为梯度下降中的学习速率设置了一个大值。 在这个步骤中，算法实际是在精确度开始连续下降的那一刻刚好绕过了最小值。...由于所开发的代码没有针对结果准确性或执行效率进行优化，所以有许多改进的方法，包括如下几点： 对调优参数、激活函数和损失函数进行进一步的试验。 实现非恒定学习速率。
近年来随着机器人在更多的制造业细分领域发挥着越来越重要的作用，而打磨、抛光、去毛刺是制造业中不可缺少的基础工序，所以打磨机器人逐渐进入人的视野中。 一、什么是打磨机器人？...打磨机器人是从事打磨的工业机器人，智能化代替人工打磨，提高工作效率以及保证产品优品率。 现在越来越多的机器人打磨中，机器人打磨一般从事的是棱角去毛刺，焊缝打磨，内腔内控去毛刺等工作。...机器人打磨目前主要是分为两种工作方式： 一种是通过机器人末端执行器夹持打磨工具，主动接触工件，工件相对固定，这种方式通常应用在机器人负载能力较差，代加工工件质量和体积均较大的情况下，称为工具型打磨机器人...； 另一种是机器人末端执行器夹持工件，通过工件贴近接触打磨工具打磨，打磨工具相对固定，这种方式通常应用在代加工工件体积小，对打磨精度要求较高的情况下，称为工件型打磨机器人。...柔性力控打磨技术极大的弥补了国产机器人刚性不足及精度低的缺陷。高精度补偿且简单易用的操控，不仅提高打磨的工艺效果，还能确保了打磨的一致性。
一、引入： 深度学习已经扫荡了计算机视觉领域中的很多领域，不仅有高层次的任务，如目标分类，检测以及分割，也包括低层次任务，如光流估计，兴趣点检测以及表述。...虽然光照变化被明确地建模，但它并不是唯一可能违反亮度恒定假设的因素。其他因素，如非朗伯表面、高频区域和移动的物体，也会破坏这个假设。...但这增加了校准工作，更重要的是，在恒定速度下，IMUs不能在恒定速度下提供度量尺度。为了提高单目VO的鲁棒性，我们提出将来自深度网络的预估位姿合并到前端跟踪和后端非线性优化中。...除了位姿估计外，CodeSLAM[2]还通过与相机姿态共同优化稠密几何的学习先验，实现了稠密重建。但在位姿估计精度方面，所有端到端方法都不如传统的基于立体视觉和惯性的VO方法。...消融研究揭示出，与Monodepth2相比的显著改善主要来自uncer，可能是因为在KITTI中有许多物体具有非朗伯表面，如窗户，也有独立运动的物体，如汽车和树叶，这些都违反了亮度恒定假设。
摘要 大多数现实场景中（如商场和超市）的环境随时都在变化，不考虑这些更改的预构建建图很容易过时。因此，有必要建立最新的环境地图，以适配机器人的长期定位问题。...通过一个多月的机器人在真实超市环境中的部署，所提出的SLAM框架已经得到了全面的验证。...这种方法的优点是，我们可以为在固定区域工作的机器人保持恒定的计算时间。...Intel SR300 RGBD摄像头用于感知和避障 为了验证我们的算法，我们在超市部署了一个三轮清洁机器人，如图5所示。...25次而变化，在Chow-Liu最大互信息生成树上平衡计算复杂度和定位精度，一个多月来，在真实的超市中全面验证了我们的方法，实验表明，该方法在实际应用中具有一定的实用价值，此外，我们发布了我们的终身SLAM
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。...4.你能解释一些用于交叉验证的技术吗？ Kfold Kfold分层 随机X％分割 时间分割 对于大数据，仅一个验证集就足够了（如20％的数据——你不需要多次执行）。 5.你如何提高机器学习的技能？...商业问题：如何在线推荐产品以增加购买。 将其翻译成ml问题。 在客户可能会点击/购买时尝试预测顾客会买什么并给定一些可用的数据，给定一些历史风险的建议 建立一个测试/验证框架。...23.如何在R和Python中使用整体建模来提高预测的准确性。 请引用一些现实生活中的例子？ 你可以看我的github脚本，它解释了不同的基于Kaggle比赛的机器学习方法。同时，核对集成指南。...32.如何在没有强大的机器的情况下计算大数据？ 你应该考虑一些如vowpal wabbit和在线解决方案的工具，可以逐一解析所有内容。 你需要在编程方面投入更多资源。 33.什么是特征工程？
分箱操作是特征工程中常用的一种异常处理方式，在线性模型中，将变量分箱离散化可将极端值圈定在某一固定的组别，不仅能消除极端值对模型鲁棒性的影响，也能在线性性基础上引入非线性性。 ?...监控数据在时间维度上的异常情况，这里需要考虑时序数据的特性，比如趋势和周期等。 ? 5、欺诈检测。金融场景中的欺诈案例也属于异常数据，机器学习中有很多优秀的算法可用来支持欺诈检测。...6、其他场景中的异常检测和监控不一一列举。 二、检测方法 ? 1、概率统计模型 概率给出总体的分布来推断样本性质，统计则从样本出发来验证总体分布的假设。...所以概率统计模型需要我们去验证模型假设的正确性，比如概率分布是否正确，参数的设置是否合理。 2、机器学习方法 机器学习无外乎监督、非监督以及半监督学习方法等，比如常见的聚类，二分，回归。...b）二分判定 二分判定的前提是数据包含人工标注。异常值标注为1，正常值标注为0，通过机器学习方法给出观测为异常的概率。 三、实际应用 ?
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