在 Elasticsearch 中，评分（或打分）通常在查询过程中进行，以判断文档的相关性。
这篇博客主要是记录一些实践或看论文过程中遇到的一些不好理解的问题及解释。 Q1：SfM里的尺度不变性指的是什么？ A1：一般定义下，尺度不变性是指体系经过尺度变换后，其某一特性不变。比如，特征点检测算法SIFT，其检测到的特征点的尺度不变性是通过图像金字塔来实现的。这样，不管原图的尺度是多少，在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点，这样就做到了尺度不变。关于SIFT尺度不变性的更详细讲解，可以参考这篇博客。 Q2：单目相机SfM重建结果的尺度是怎么确定的？ A2：传统方法中，单目重建是无法获取重建场景的尺度信息的。因此，要确定重建的尺度，需要使用额外的手段。比如：
这篇文章首先提出一个问题，理论感受野是真的吗？我们在前面讲过的PSPNet中已经知道，感受野对于语义分割网络有很大影响，我们也是尽量去增大网络的感受野，让网络可以看见的区域更多，从而让语义分割更加精确。然而论文首先摆出了一个质疑，理论感受野代表了算法的实际感受野吗？在实际应用中，很多网络的理论感受野是很大的。比如带VGG的FCN网络中的fc7层，其理论感受野为404*404像素。但是，事实上并没有办法看到这么大的区域，论文做了一个实验：
加权拟阵问题是一个组合优化问题，其中我们需要在满足某些约束条件的情况下，从给定的集合中选择一个子集，使得该子集的权重达到最大或最小。在这个问题中，我们特别关注最小权重最大独立子集的加权拟阵问题。
本章我们将介绍另一种降维方法：「主成分分析」法（PCA）。该方法更加直接，只需要特征向量的计算，不需要 EM 求解。
众所周知，特征工程是将原始数据转换为数据集的过程。有各种可用的功能工程技术。两种最广泛使用且最容易混淆的特征工程技术是：
多项式回归是一种回归分析方法，用于建立因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。与线性回归不同，多项式回归假设这种关系不是线性的，而是一个多项式函数。多项式回归的一般形式如下：
在 AAAI 2021 图深度学习 Workshop 上，来自斯坦福大学的著名学者 Jure Leskovec 发表了题为「Design Space for Graph Neural Networks」的主题演讲，介绍了其团队近期为推动图学习社区发展所做出的两项奠基性工作：Open Graph Benchmark 以及「图神经网络的设计空间」。该工作由 Jure Leskovec 和其团队的成员 Jiaxuan You 等人共同完成。
史密斯圆图是Phillip Smith发明的用于简化各种系统和电路的阻抗匹配电路计算的一种图形化工具，其建立在反射系数复平面（Гr，Гi）上，由阻抗圆图、导纳圆图和等反射系数圆叠加而成。
attribute是GLSL中特殊的变量类型，用于从“外部”到顶点着色器的通信，只能用于Vertex Shader（顶点着色器），不能用于其他Shader中，attribute 通常用来存储位置坐标、法向量、纹理坐标和颜色等，定义如下：
假如你有一个硬币。你把它投掷 3 次，出现了 3 次正面。下一次投掷硬币正面朝上的概率是多少? 这是一个从数据中估计参数的基础机器学习问题。在这种情况下，我们要从数据 D 中估算出正面朝上 h 的概率
前面已经陆续分享了几篇关于机器学习的博客，相信刚接触这个领域的朋友们肯定是比较感兴趣的，那么本篇博客让博主为大家介绍一些关于机器学习常见的面试题吧~
什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。
本教程是线性代数的简短实用介绍，因为它适用于游戏开发。线性代数是向量及其用途的研究。向量在2D和3D开发中都有许多应用，并且Godot广泛使用它们。对矢量数学有深入的了解对于成为一名强大的游戏开发者至关重要。
选自Medium 作者：Akihiro Matsukawa 机器之心编译 参与：Geek.ai、刘晓坤 本文以简单的案例，解释了最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计的联系和区别。 假如你有一个
首先，eval模式和train模式得到不同的结果是正常的。我的模型中，eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单，在train时会丢弃一部分连接，在eval时则不会。Batch Normalization，在train时不仅使用了当前batch的均值和方差，也使用了历史batch统计上的均值和方差，并做一个加权平均（momentum参数）。在test时，由于此时batchsize不一定一致，因此不再使用当前batch的均值和方差，仅使用历史训练时的统计值。
n ：特征量的数目 x^(i) ：第 i 个训练样本的输入特性值 x^(i)_j ：第 i 个训练样本中第 j 个特征量的值
在这项工作中，本文提出了一个基于几何的方法和深入学习的单目视觉里程计（VO）算法。大多数现有的优异性能的VO/SLAM系统都基于几何学特征的算法，必须针对不同的应用场景进行精心设计才能达到较好的效果。此外，大多数单目系统都存在尺度漂移问题。最近的一些深度学习工作以端到端的方式实现VO功能，但是这些深度系统的性能仍然无法与基于几何的方法相比。在这项工作中，我们回顾了VO的基础知识，并探索了如何将深度学习与极线几何和透视投影（PnP）方法相结合。具体地说，我们训练了两个卷积神经网络（CNNs）来估计单目深度和并且输出双目视觉中的光流特征。在深度预测的基础上，我们设计了一种简单而稳健的帧到帧VO算法（DF-VO），其性能优于纯深度学习和基于几何的方法。更重要的是，我们的尺度一致的单视角深度CNN系统不受尺度漂移问题的影响。在KITTI数据集上的大量实验表明了系统的鲁棒性，详细的研究表明了系统中不同因素的影响。
用户基础数据：年龄、性别、公司、邮箱、地点、公司等。 关系图：根据人↔人，人↔微博的关注、评论、转发信息建立关系图。 内容数据：用户的微博内容，包含文字、图片、视频。
在前面的教程中，我们从数据集中删除了低质量的细胞，包括计数较差以及双细胞，并将数据存放在 anndata文件中。由于单细胞测序技术的限制，我们在样本中获得RNA的时候，经过了分子捕获，逆转录还有测序。这些步骤会影响同一种细胞的细胞间的测序计数深度的变异性，故单细胞测序数据中的细胞间差异可能会包含了这部分测序误差，等价于计数矩阵中包含了变化很大的方差项。但在目前的统计方法中，绝大部分模型都预先假定了数据具有相同的方差结构。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍数据归一化（Feature Scaling）。
大家好，今天和大家分享的是今年3月份发表在Cancers (IF：6.126)杂志上的一篇文章，The Impact of Normalization Approaches to Automatically Detect Radiogenomic Phenotypes Characterizing Breast Cancer Receptors Status”，作者希望通过不同归一化方法处理影像学相关表型数据后，不同机器学习方法对于鉴别乳腺癌受体状态的性能情况。
前面文章《自动驾驶运动规划(Motion Planning)》中提到可以使用占位图(Occupancy Grid Map)表示自动驾驶行驶区域的哪些区域被障碍物(如静止的车辆、路中间的石墩子、树木、路肩等)占用，Motion Planning模块会通过查询占位地图避开这些道路障碍物，避免与它们碰撞，从而达到安全驾驶的目的。
海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现自己交往过的人可以进行如下分类：
Tips：如果出现某个聚类中心没有分配到点的情况，一般是直接将这个中心去掉，如果规定必须要刚好
文章于2020年发表在SIGIR上，提出了一个内容感知的神经哈希协同过滤方法（NeuHash-CF模型）。论文主要对DCMF[1]和DDL[2]两个模型进行了对比，DCMF和DDL这两个模型尽管在标准的推荐设置和冷启动设置下都获得了较好的性能提升，但是这两个模型在为冷物品生成哈希码时所用方式与非冷物品所用方式不同。换句话说，这两个模型均不是学习在冷启动设置下的哈希码，而是将其作为一个子目标。在冷启动设置下，如何将内容特征映射到哈希码中，这样一种方式极大地限制了哈希码在冷启动设置下的泛化能力。因此，作者基于这两个模型的不足，提出了NeuHash-CF模型。
在这篇文章中，我们将讨论什么是特征缩放以及为什么我们在机器学习中需要特征缩放。我们还将讨论数据的标准化，以及使用scikit-learn实现同样的标准化。
将A图片的风格转移到B图片上，指的是将A图片的抽象艺术风格（如线条、色彩等等）和B图片的内容框架合成为一幅图。自然地，A图片称为风格图，而B图片就称为内容图。就像这样：
http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801
那么什么是量纲，又为什么需要将有量纲转化为无量纲呢？具体举一个例子。当我们在做对房价的预测时，收集到的数据中，如房屋的面积、房间的数量、到地铁站的距离、住宅附近的空气质量等，都是量纲，而他们对应的量纲单位分别为平方米、个数、米、AQI等。这些量纲单位的不同，导致数据之间不具有可比性。同时，对于不同的量纲，数据的数量级大小也是不同的，比如房屋到地铁站的距离可以是上千米，而房屋的房间数量一般只有几个。经过归一化处理后，不仅可以消除量纲的影响，也可将各数据归一化至同一量级，从而解决数据间的可比性问题。
很多的时候我发现很多人和我一样我对机器学习的基本概念一知半解，比如我经常会听到归一化及标准化，傻傻分不清楚。最近看了一篇文章清楚的阐述了归一化和标准化的定义、适用场景、物理意义及使用意义。经过原作者授权以后，我想进行转发并加上我的一些理解，和更多的人一起学习进步。 在机器学习和数据挖掘中，经常会听到两个名词：归一化（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具体怎么用？本文来具体讨论这些问题。 一、是什么 1. 归一化 常用的方法是通过对原始数据进
今天说一个比较重要的内容，无论是在算法建模还是在数据分析都比较常见：数据归一化和标准化。
深层神经网络参数调优（五） ——超参数调试、batch归一化、softmax回归 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、超参数调试 1、超参数 超参数是不直接参与优化的参数，例如学习速率α、adam算法的β1、β2等，这些参数主要是影响学习的速率。 根据视频中ng的工作经验，超参数有其重要性，按照重要性分类，如下： 1）最重要 学习速率α 2）次重要 动量梯度下降的β、mini-batch的批次大小、神经网络中隐藏层的神经元数量 3）再次 神
表示每个特征的方差.我们已经对数据完成了零均值化,现在只需要将所有数据都除以向量
为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，才有了个性化推荐系统。
大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。近日，清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器，节省了模型训练的内存开销，同时能达到与全精度优化器相当的准确率。
回看过去的照片可以帮助人们重温一些最难忘的时刻。去年12月，我们发布了电影照片（Cinematic Photos），这是谷歌照片（Google Photos）的一个新功能，旨在重新体验照片拍摄时的沉浸感，通过推断图像中的 3D 表示模拟相机的运动和视差。在这篇文章中，我们来看看这个过程背后的技术，并演示电影照片是如何将一张来自过去的 2D 照片转换成更为身临其境的 3D 动画的。
很久之前就想写一篇围绕Logistic Regression（LR）模型展开的文章了，碍于时间、精力以及能力有限，时至今日才提笔构思。希望此文能够帮助初学者建立对于LR模型的立体思维，其中关于LR模型本身的理论细节本文不做过多讨论，尽可能的给读者分享与LR模型存在千丝万缕关系的一些模型以及关于LR的一些周边理论，希望笔者的联想能够对于大家有所收获、有所启迪。
如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之字型”路线（垂直等高线走），从而导致需要迭代很多次才能收敛；
在电视和图形监视器中，显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化，电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的，输入电压的指数要大于电子束的指数。这说明暗区的信号要比实际情况更暗，而亮区要比实际情况更高。所以，要重现摄像机拍摄的画面，电视和监视器必须进行伽玛补偿。这种伽玛校正也可以由摄像机完成。我们对整个电视系统进行伽玛补偿的目的，是使摄像机根据入射光亮度与显像管的亮度对称而产生的输出信号，所以应对图像信号引入一个相反的非线性失真，即与电视系统的伽玛曲线对应的摄像机伽玛曲线，它的值应为1/γ，我们称为摄像机的伽玛值。电视系统的伽玛值约为2.2，所以电视系统的摄像机非线性补偿伽玛值为0.45。彩色显像管的伽玛值为2.8，它的图像信号校正指数应为1/2.8=0.35，但由于显像管内外杂散光的影响，重现图像的对比度和饱和度均有所降低，所以彩色摄像机的伽玛值仍多采用0.45。在实际应用中，我们可以根据实际情况在一定范围内调整伽玛值，以获得最佳效果。
Gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 。
差异表达分析工作流程的第一步是计数归一化，这是对样本之间的基因表达进行准确比较所必需的。
方框滤波是均值滤波的一般形式，在均值滤波中，将滤波器中所有的像素值求和后的平均值作为滤波后结果，方框滤波也是求滤波器内所有像素值的之和，但是方框滤波可以选择不进行归一化，就是将所有像素值的和作为滤波结果，而不是所有像素值的平均值。
MinMaxScaler是一种常见的数据归一化方法，用于将数据特征缩放到指定的范围内。在数据预处理阶段，MinMaxScaler可以将原始数据转换为具有统一尺度的数据，这对许多机器学习算法是很重要的。 在本篇文章中，我们将介绍MinMaxScaler的基本原理、使用方法和示例代码，并通过一个实际的数据集来演示它的使用。
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法：
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