本文分享 NeurIPS 2021 论文『Post-Training Quantization for Vision Transformer』，由北大&华为诺亚联合提出 Vision Transformer 的后训练量化方法，解决 Transformer 部署难的问题。
机器学习排序(Learning to rank)将搜索转化为机器学习问题，在本文中，我想找出搜索与其他机器学习问题不同的原因，如何将搜索排名作为机器学习或者是分类和回归问题？我们将通过两种方法，对机器学习排序方法的评估有个直观的认识。
谷歌发明的名为PageRank的网页排名算法使得搜索结果的相关性有了质的飞跃，这一算法被公认为是文献检索中最大的贡献之一，并且被很多大学列为信息检索课程（Information Retrieval）的内容。这篇文章主要是在阅读吴军老师的《数学之美》后来对谷歌的搜索引擎做一个介绍。
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 数据挖掘十大经典算法(1) C
在目标检测中训练模型时，样本间往往有差异性，不能被简单地同等对待。这次介绍的论文提出了一种重要样本的关注机制，在训练过程中帮助模型分辨哪些是重要的样本，从而优化整个训练过程。
本文是上一篇文章[Dynamic Movement Primitives与UR5机械臂仿真]的续文，目的在于介绍经典DMP的问题及其解决办法。同样地，所有的源代码均开源，详见Github：
高斯混合模型 现有的高斯模型有单高斯模型（）和高斯混合模型（）两种。从几何上讲，单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆，在三维空间上近似于椭球。在很多情况下，属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性，所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。 1 单高斯模型 多维变量服从高斯分布时，它的概率密度函数定义如下： 在上述定义中,是维数为的样本向量，是模型期望，是模型协方差。对于单高斯模型，可以明确训练样本是否属于该高斯模型，所以我们经常将用训练样本的均值代替，将用训练样本的协方差代替。假设训练
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 来源：AI研习社 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost算
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧，很多人有去做，但是做的大多数都是简单的进行了一个复现，没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作，推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究，一层一层的去拆分因子，把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的，我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义，帮助大家
Learning to Rank，即排序学习，简称为 L2R，它是构建排序模型的机器学习方法，在信息检索、自然语言处理、数据挖掘等场景中具有重要的作用。其达到的效果是：给定一组文档，对任意查询请求给出反映文档相关性的文档排序。本文简单介绍一下 L2R 的基本算法及评价指标。 背景 随着互联网的快速发展，L2R 技术也越来越受到关注，这是机器学习常见的任务之一。信息检索时，给定一个查询目标，我们需要算出最符合要求的结果并返回，这里面涉及一些特征计算、匹配等算法，对于海量的数据，如果仅靠人工来干预其中的一些参
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 明天推出第3期送书活动 数量10本 Are You Ready？ 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大
在我们的上一篇博文中，我们介绍了 Elastic Learned Sparse Encoder，这是一种经过训练可有效进行零样本文本检索的模型。Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。特别是，我们探索如何通过使用倒数排名融合和加权分数和将弹性学习稀疏编码器与 BM25 相结合来提高其性能。
键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 下面是在找机器学习岗位工作时，总结的常见机器学习算法（主要是一些
来源：量子位本文约7500字，建议阅读10分钟本文介绍了“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题。 Wolfram语言之父Stephen Wolfram，又来给ChatGPT背书了。 1月，他还专门写过一篇文章，力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha，希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是，“你计算能力不达标，那可以把我的‘超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月，Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题，再
在这个例子中输入数据是10个中文汉字，输出为6个英文单词， 和 数量不一致，这就需要用到序列到序列的RNN模型。
现有的高斯模型有单高斯模型（SGM）和高斯混合模型（GMM）两种。从几何上讲，单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆，在三维空间上近似于椭球。 在很多情况下，属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性，所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。
吴军博士在《数学之美》中深入浅出地介绍了由Google的佩奇与布林提出的PageRank算法，这是一种民主表决式网页排名技术。书中提到PageRank的核心思想为： 在互联网上，如果一个网页被很多其他网页所链接，说明它受到普遍的承认和信赖，那么它的排名就高。 同时，该算法还要对来自不同网页的链接区别对待，排名越高的网页，则其权重会更高，即所谓网站贡献的链接权更大。 例如网页Y被X1，X2，X3，X4四个网页所链接，且这四个网页的权重分别为0.001，0.01，0.02，0.04，则网页Y的Rank值=0.0
Improving Deep Learning For Airbnb Search（KDD20)
ChatGPT 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Wolfram语言之父Stephen Wolfram，又来给ChatGPT背书了。 上个月，他还专门写过一篇文章，力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha，希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是，“你计算能力不达标，那可以把我的’超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月，Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题，再次发表万字长文做了番深入浅出的详解。 （为了保证阅读
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 数盟 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。 但是，深层网络架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外
看起来就让人头大？你的脑海随即会浮现出两个问题：它们都是从哪儿来的？为什么需要这些运算？
BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。
网页之间链接关系蕴藏着网页重要性排序关系，购物车商品清单蕴藏着商品关联关系，通过对这些关系的挖掘，可帮助我们更清晰世界规律，并利用规律提高生产效率，改造世界。
AI （Artificial Intelligence）人工智能及机器学习（Machine Learning）最近大热，Google - Deep Mind的AlphaGo踢馆人类所向披靡，最终宣布正式进入智能时代1.0。我们今天也来体验学习一下Google的人工智能项目。 1. Jeff Dean 老传统，我们先来看看这位Google TensoFlow的主要负责人，在加州山景城除了拉里佩奇Larry Page和布林Sergey Brin，Google数一数二，被用来打造下一代Google核心大脑的（Go
总第98篇 本篇讲解一些特征工程部分的特征选择(feature_selection),主要包括以下几方面： 特征选择是什么 为什么要做特征选择 特征选择的基本原则 特征选择的方法及实现 特征选择是什么 特征选择也称特征子集选择，是从现有的m个特征中选出对机器学习有用的n个特征(n<=m)，以此降低特征维度减少计算量，同时也使模型效果达到最优。 为什么要做特征选择 在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，也称DEA）是一种用于进行前沿分析的非参数方法。它使用线性规划来估计多个决策单元的效率，它广泛应用于生产、管理学和经济学。这项技术最初由Charnes，Cooper和Rhodes于1978年提出，自那之后它成为估算生产前沿的一个很有用的工具。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近开始总结学习回归相关的东东了，与分类的目标变量是标称型不
首先要解释的是，ChatGPT始终试图做的基本上是产生当前文本的“合理延续”，所谓“合理延续”是指“我们可以预期在看到人们在数十亿个网页等地写的内容后，他们可能会写什么”。
在这篇文章中我们将介绍10种常见的推荐算法，并且列举一些实际的例子，希望能对你的推荐算法学习带来些许帮助。
PageRank算法（或简称 PR）是由 Larry Page 和 Sergey Brin 在 90 年代后期在斯坦福大学开发的网页排名系统。PageRank 实际上是 Page 和 Brin 创建 Google 搜索引擎的基础。
我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的，因为就是从若干个操作中选择某一个，而作者试图使用softmax和relaxation（松弛化）将操作连续化，所以模型结构搜索的任务就转变成了对连续变量\(α={α^{(i,j)}}\)以及\(w\)的学习。(这里\(α\)可以理解成the encoding of the architecture)。
[我们已经谈过了如何自动下载网页、如何建立索引、如何衡量网页的质量(Page Rank)。我们今天谈谈如何确定一个网页和某个查询的相关性。了解了这四个方面，一个有一定编程基础的读者应该可以写一个简单的搜索引擎了，比如为您所在的学校或院系建立一个小的搜索引擎。] 我们还是看上回的例子，查找关于“原子能的应用”的网页。我们第一步是在索引中找到包含这三个词的网页（详见关于布尔运算的系列）。现在任何一个搜索引擎都包含几十万甚至是上百万个多少有点关系的网页。那么哪个应该排在前面呢？显然我们应该根据网页和查询“原子
基于标签的推荐系统 用户用标签来描述自己对物品的看法，因此，标签成为了联系用户和物品的纽带。因此，标签数据是反应用户兴趣的重要数据源，而如何利用用户的标签数据来提高用户个性化推荐结果的质量，是推荐系统研究的重要问题。 在如何利用标签数据的问题上，豆瓣无疑是这方面的代表。豆瓣将标签系统融入到他们的整个产品线中。下面以豆瓣读书为例进行介绍。首先，在每本书的页面上，都提供了一个叫做“豆瓣成员常用标签”的应用，它给出了这本书上用户最常打的标签。同时，在用户希望给书做评价时，豆瓣也会让用户给图书打标签。最后，在最终的
时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列，其中隐藏着一些过去与未来的关系。时间序列分析试图通过研究过去来预测未来。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 LDA是什么？ 线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。 LDA的思想还是很简单的：给定训练样本，设法将样本投影到一条直线或者一张超平面上，使得同类样例点的投影尽可
PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。
理论上讲，p越大应该越好，但是n的不同，导致p的可信性有差异。100个人投票，50个人投喜欢；10个人投票，6个人喜欢，我们不能说后者比前者要好。
什么是SEO呢？SEO是Search Engine Optimization，意为“搜索引擎优化”，一般简称为搜索优化。对于SEO的主要工作就是通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面，如何进行索引以及如何确定其对某一个特定关键词的搜索结果排名等技术，来对网页进行相关的优化，来提供搜索引擎排名，提高网站访问量。
引言：SQL做为一种编程语言，能够满足各类数据处理的需要，关键就在于算法与思维方式。以SQL会友，希望结交更多的数据库、数据分析领域的朋友。 作者简介：牛超 10多年数据库技术积累，长期从事ORAC
我推荐一种之前在惠普做过一种排序方法：威尔逊区间法 我们先做如下设定： （1）每个用户的打分都是独立事件。 （2）用户只有两个选择，要么投喜欢'1'，要么投不喜欢'0'。 （3）如果总人数为n，其中喜欢的为k，那么喜欢的比例p就等于k/n。 这是一种统计分布，叫做"二项分布"（binomial distribution） 理论上讲，p越大应该越好，但是n的不同，导致p的可信性有差异。100个人投票，50个人投喜欢；10个人投票，6个人喜欢，我们不能说后者比前者要好。 所以这边同时要考虑（p，n） 刚才说满足
Handling Position Bias For Unbiased Learning To Rank In Hotels Search(ArXiv2020)
总第73篇 本篇为书籍《数学之美》的一部分读书笔记，分两篇来完成，只摘录了书中我个人认为重要的、典型的部分章节的部分内容分享出来，有兴趣的可以自己买来看看。 01|文字和语言vs数字和信息: 1、数字、文字和自然语言一样，都是信息的载体，而语言和数学的产生是为了记录和传播信息。 2、通信模型 发出者发出的信息源先编码然后经过信道传输给接收者，接受者进行解码以后获得发出者的信息。 在通信时如果信道较宽，信息不必压缩可以直接传递，如果信道很窄，信息传递之前需要尽可能压缩，然后在接受端进行解压缩。 3、文字的
AI 39年（公元1995年），扁鹊成立了一家专治某疑难杂症的医院，经过半年的精心筹备，硬件设施已全部到位，只缺经验丰富的医生前来坐诊。找几个猎头打听了一下，乖乖，请一个资深专家（总监头衔的），一年的工资就得250万。这恐怕还不够去知名搜索引擎投放广告！
开始本章节内容之前，先对前十课的内容进行总结。前三节课主要讲在图的概念与性质，我们简单总结下这三讲内容所提到的与图相关的概念。
这是简单介绍神经网络的知识，并介绍一种特别的神经网络--多层感知器(Multi Layer Perceptron,MLP)。
1. PageRank算法概述 PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。 是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法，自从Google在商业上获得空前的成功后，该算法也成为其他搜索引擎和学术界十分关注的计算模型。目前很多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础上衍生出来的。PageRank是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。在揉合了诸如T
目前流行的fuzzing（如AFL）通常使用较为简单的coverage information，这种覆盖的不准确和不完整给fuzzing带来了严重的局限性。首先，它会导致路径冲突，从而影响fuzzing挖掘出导致新崩溃的潜在路径。更重要的是，它也会影响fuzzing的最优决策。此外，学术界的大部分研究的是Coverage-guided fuzzing，很少有目光真正的投在Coverage上，所以CollAFL做了这一块的内容。
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