Li等人（2021）通过为每个“物品”类别预测一个二值 Mask ，为每个“事物”类别的每个实例预测一个二值 Mask 和一个类别标签来实现这一目标。...在这项工作中，作者试图克服现有方法的一些问题，做出了以下科学贡献： 作者提出了一种可以端到端训练的联合使用颜色和深度的全景分割方法。 在此背景下，作者研究了网络颜色和深度分支融合的两个不同技术。...第一种类型的地图用于提取滤波核，用于对第二种类型的地图进行卷积。这些卷积的结果是一组二值 Mask （每个 事物 实例和一个 物质 类别各一个）。...通过训练图神经网络构建一个图，其中属于同一目标或目标部分的像素簇对应于节点，而边表示节点之间的几何关系。通过根据边信息组合对应于同一目标的节点，获得全景分割。...相比之下，Seichter等人（2022）同时使用RGB图像和深度图，采用编码器-解码器架构进行2D全景分割。首先，颜色和深度在两个独立的编码器分支中处理。
而色阶又可以分为类别色阶、连续色阶和发散色阶，它们分别对应不同数据类型： 1）类别色阶 ●●●●● 所谓色相，就是我们五岁时就知道的“不同的颜色”：红，黄，蓝......这些颜色可以很好地用来为那些没有天然优劣之分的东西进行分门别类...我们先来看看适用于90%情况的答案： 1）当你的数据没有内在排序时，使用类别色阶 如果你无法对颜色编码后的变量进行大小排序，使用类别色阶，反之如果可以排序，使用连续色阶或发散色阶。...如果你想对失业率，如3.4%，1.4%，2%，这样的数据进行颜色编码，就要使用一个定量的色阶，连续色阶或者发散色阶。 ?...如“美国用一种更暗的色调展示是因为它有更高的值”或是“因为这对故事来说更重要。”因此，不要随意地着色。 其次，根据经验，编码条目时使用的渐变越多，阅读就越困难。...如果你决定应使用定量色阶而不是分类色阶的话，还有两个问题要讨论。第一个问题，你应该使用顺序色阶还是发散色阶？ 1）如果有一个有意义的中间节点，就使用两端发散的明暗色阶 ?
在这项工作中，作者试图克服现有方法的一些问题，做出了以下科学贡献： 作者提出了一种可以端到端训练的联合使用颜色和深度的全景分割方法。 在此背景下，作者研究了网络颜色和深度分支融合的两个不同技术。...通过训练图神经网络构建一个图，其中属于同一目标或目标部分的像素簇对应于节点，而边表示节点之间的几何关系。通过根据边信息组合对应于同一目标的节点，获得全景分割。...相比之下，Seichter等人（2022）同时使用RGB图像和深度图，采用编码器-解码器架构进行2D全景分割。首先，颜色和深度在两个独立的编码器分支中处理。...如果 K^{th}_{0} 大于预定义的值 K^{th}_{max} （实验中设置为100），则根据 Heatmap 中的置信度分数对核进行排序，并保留置信度最高的 K^{th}_{max} 个核，从而...颜色和深度编码器的参数都通过在ImageNet（Deng等人，2009年）上预训练获得的值进行初始化。
通过更改任何问题定义元素：对象、初始状态或目标条件，可以创建具有相同域的不同问题。...为了避免重复，我们只考虑一种抽象，如果它至少对一个训练实例产生了不同的大小、颜色或形状的节点表示。 节点属性。每个识别的节点都与基本属性相关联，包括颜色、大小和形状。...我们编码了低级和高级动作的混合，其中一些高级动作编码了复杂的转换，否则需要多个低级动作。这使得求解器能够在适当的抽象级别上进行推理，并在可能的情况下降低程序复杂性。...我们限制了一个描述节点属性的谓词，它可以被测试动作解释，当且仅当在所有训练和测试输入图像中有两个节点具有该属性的不同值。...每次生成新程序时，我们执行它，并引入一个启发式函数hp，该函数通过计算与目标状态不同的像素数量，并对已从初始状态更改但尚未与目标状态中的值匹配的进一步像素进行惩罚，超越了目标计数启发式。
一种折中的办法是可以将类别分组成有限个的群体再进行One-hot编码。...一种常被使用的方法是根据目标变量统计（Target Statistics，以下简称TS）进行分组，目标变量统计用于估算每个类别的目标变量期望值。...为了解决这个问题，CatBoost对经典的梯度提升算法进行了一些改进，简要介绍如下。...为了选择最佳的树结构，算法通过枚举不同的分割，用这些分割构建树，对得到的叶子节点计算值，然后对得到的树计算评分，最后选择最佳的分割。两个阶段叶子节点的值都是被当做梯度或牛顿步长的近似值来计算。...在CatBoost当中，我们以决策树为基学习器的梯度提升算法的基础上，对该算法进行了改进。 前面提到过，在传统的GBDT框架当中，构建下一棵树分为两个阶段：选择树结构和在树结构固定后计算叶子节点的值。
但如果对于“颜色”这样的类别，“蓝色”、“绿色”、“红色”分别编码成[0,2]是不合理的，因为我们并没有理由认为“蓝色”和“绿色”的差距比“蓝色”和“红色”的差距对于特征的影响是不同的。...那如果使用one-hot编码，显得更合理。 独热编码优缺点 优点：独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。...One-Hot Encoding的使用场景 独热编码用来解决类别型数据的离散值问题。...频数编码（Frequency Encoding/Count Encoding） 将类别特征替换为训练集中的计数（一般是根据训练集来进行计数，属于统计编码的一种，统计编码，就是用类别的统计特征来代替原始类别...一种常被使用的方法是根据目标变量统计（Target Statistics，以下简称TS）进行分组，目标变量统计用于估算每个类别的目标变量期望值。
步骤3：对动物进行独热编码 根据每个动物的类别，将其转换为对应的独热编码表示。...对动物进行独热编码 独热编码（One-Hot Encoding）：使用N位状态寄存器对N个状态进行编码，每个状态由其独立的寄存器位表示，并且任意时刻只有一位是有效的（即设置为1）。...优点： 解决分类数据处理问题：独热编码将离散分类特征转换为机器学习算法易于处理的二进制格式，提高了算法对离散特征的处理能力。...模型不会受到这种潜在误导的影响。 基于序数的独热编码：对序数型数据应用独热编码可能会丢失重要的顺序信息，因此需要慎重考虑信息损失的风险，并根据模型需求和场景选择更合适的编码策略。...另一种方法是创建额外的特征来表示类别间的相对关系，如通过比较或计算不同类别之间的距离。
与其他数据结构类似，图上节点分类的表征学习面临着节点类别数量不平衡的问题，即不同类别中样本数量可能存在很大的差异，由此可能会引起决策边界由多数类决定的问题。...由于TINL的普遍性及危害性，对其进行研究对于节点表征学习具有重要意义，然而由于其正交性，现有的QINL方法无法应用于TINL问题。...为了解决拓扑不平衡问题，从而增加节点分类性能，本文提出了一个训练框架ReNode，基于标记节点的拓扑位置对其进行重加权。...基于此思想，本文将节点v在全图上进行随机游走时，节点v与其他类别的标记节点之间的影响力冲突，作为衡量节点v拓扑位置的标准（即Totoro值），表示为： yv表示节v的ground-truth标签，Pv...Totoro值越大，则代表v更靠近类别边界，反之亦然。 图3左展示了降维的图节点在二维上的分布，不同颜色代表不同类别，颜色越深表示节点更靠近边界。
箱线图是非参数图：它们显示统计总体样本的变化，而无需对潜在的统计分布进行任何假设。框的不同部分之间的间距表示数据的分散度（扩散）和偏度，并显示异常值。...23.热图 热图是数据的图形表示，其中矩阵中包含的各个值表示为颜色。分形贴图和树贴图通常都使用类似的颜色编码系统来表示层次结构中某个变量的值。...39.圆型树形图 这种类型的可视化通过一系列环显示层次结构，这些环为每个类别节点切片。每个环对应于层次中的一个级别，中心圆表示根节点，层次从根节点向外移动。环根据其与父切片的层次关系进行切片和划分。...每个切片的角度要么在其父节点下等分，要么与某个值成比例。颜色可用于突出显示层次分组或特定类别。 40.桑基图 桑基图，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。...在流图中，每个单独流形状的大小与每个类别中的值成比例。流图与之平行的轴用于时间刻度。颜色既可以用来区分每个类别，也可以通过改变颜色的色度来可视化每个类别的附加定量值。
介绍 从一组图像中进行新视角合成和场景重建是计算机图形和视觉领域的基本问题。...针对这个问题，NeRF-W通过外观嵌入向量和不确定性场进行动态和静态元素的分解来考虑光照的变化并忽略动态场景部分。然而，这种方法仍然依赖于静态场景的一致性来学习底层表示。...外观相似的对象组合成一个类别 c ，并共享表示函数 F_{\theta_{c}} 的权重。一个学习的潜在编码向量 {l}_o 区分各个对象的神经辐射场，表示了对象类别中的对象。...我们从所有帧中随机抽样一批光线 {R} ，并将每个光线与相应的场景图 {S}_k 和参考像素值 C_k,j 关联起来。我们将损失定义为预测颜色 \hat{C} 和参考值 C 之间的总平方误差。...与简单复制像素不同，模型在移动车辆后，可以正确地表现高光。 新场景构建和视图合成 图7 除了通过学习到的场景图进行姿态操作和节点移除外，本方法还允许构建全新的场景图和新视图合成。
14.gbdt对标量特征要不要onehot编码？ 15.CART为什么选择基尼系数作为特征选择标准 ？ 16.如何解决类别不平衡问题？ 17.GBDT 如何用于分类 ？ 1. 简单介绍一下XGB?...，从而加速计算 4、XGBoost无法直接输入类别型变量，因此需要事先对类别型变量进行编码（例如独热编码）；LightGBM可以直接处理类别型变量。...XGB中的数据并行也是水平切分，然后单个worker建立局部直方图，再合并为全局，不同在于根据全局直方图进行各个worker上的节点分裂时会单独计算子节点的样本索引，因此效率贼慢，每个worker间的通信量也就变得很大...1、 对大类进行欠采样(减少数据，或者分成不同数据集，使用多个模型)，对小类进行过采样(重复使用数据) 2、 阈值调整，将默认的0.5调整成 较少类别/(较少+较多) 3、 设置不同的学习率，大类权值小...，小类权值大 4、 使用一些对样本分布不敏感的评价指标F1、AUC等 5、 可以尝试不同的算法，决策树(对不平衡数据表现不错)，集成算法 6、 可以对模型进行惩罚，增加正则项 7、 如果小类很小，可将问题转化为异常点检测
下面这个例子是在鸢尾花数据上，采用随机森林的方法训练出来的包含多棵决策树的模型，我们对其中一棵决策树进行可视化。...，根据每个节点中的文字内容，我们就可以知道，这个节点包含的数据纯度大小（基尼指数或熵值），选用了哪个属性以及属性值对数据进行再划分，样本量多少，还可以根据节点颜色的深浅来推断类别，不同颜色代表不同类别，...颜色深度越浅说明各个类别的混杂程度高，颜色越深说明纯度越高。...这个例子说明了基于最小熵的方法生成的决策树规模不一定就是最小的。它只能在局部范围内取得纯度最高的类别划分，是局部最优，从整个生成整棵决策树所有节点的过程来看，它并不能保证生成的节点数是最少的。...尽管如此，观察决策树图的过程还是向我们展示了这个模型并非一个不可解释的方法，而是一系列被提出的逻辑问题和答案，正如我们平时进行预测时所采用的步骤那样。
当文本很长时，开始部分的模型记忆会丢失。而通过给不同的语句进行加权，注意机制能够很好地解决这一问题。...例子中所有可能的关系列表 下图所示为同一个图，其中边的关系根据表格进行了标记： ? 边缘标记有各自的关系（请参见上表） 在我们的例子中，我们有 8 个不同的关系。...同样，如果 Peter 向 Jenny 和 Bob 提出相同的问题，他们的回答可能会有所不同（说话者依赖性）。 将关系视为定义连接的类型，而边权值代表连接的重要性。...这是 GCN 的输出。 边和节点的外观差异（虚vs实、不同的颜色）表示不同的关系。例如，绿色 g[1] 到绿色 g[3] 的边为绿色实线代表关系1。...由此可见，DialogueRNN 能够很好地捕获顺序上下文，但是缺乏对说话人上下文进行编码的能力。 分析 该实验的一个参数是上下文窗口的尺寸。通过扩展其尺寸，我们可以将边的数量增加到特定的语段上。
另外，这里的很多颜色都是相似的，有时候我们很难通过颜色来确定具体的哪个州，这就让我们的图形解析变得困难。 ? 根据以往的经验，当有三到五个不同的类别需要着色时，定性的颜色刻度效果最好。...一旦我们达到了8到10个或更多的不同类别，尽管可以在颜色的选择上仍然可以区分，但是这样分类变量的着色也会变得繁琐而且无用。例如?...当你需要着色的分类变量有八个以上的分组的时候，直接使用文本来进行标记而不是使用颜色来进行区分 第二个常见的问题是为了上色而上色，对颜色没有明确的目的。例如?，我们给每个条形分配了一个不同的颜色。...除了不必要地使用不同的颜色之外，图19.3还有一个与颜色有关的问题:这些颜色太过饱和和强烈。这种色彩饱和度使这个图形变得看不清楚。 避免使用过度饱和的颜色填充大面积区域。...它们使你的读者很难仔细审视你的图片 使用非单一的颜色尺度来编码数据值 之前作者提到过两个用颜色代表数据值顺序的的标准：1. 颜色需要清楚地表明哪些数据值比其他数据值大或小；2.
，随后介绍了不同类别的三维重建方法，从三维重建方法的输入、三维模型表示形式、模型纹理颜色、重建网络的基准值类型和特点等方面进行了总结，描述了深度学习背景下的图像三维重建方法的常用数据集和实验对比，最后总结了当前图像三维重建领域的待解决的问题以及未来的研究方向...Wang等人(2018)等从八叉树的不同叶节点进行计算，将节点标记为空状态、准确状态和不准确状态，结合八叉树结构交叉熵和叶节点平面参数差作为损失函数生成八叉树，最终根据八叉树结构重建体素模型。...Liu等人(2021)在空间占有的基础上提出类别自适应的联合占有，将类别特征添加到潜在编码中，估计表面法向重建形状，提高三维重建网络重建不同类别的物体的性能，联合反照率重建具有颜色纹理的网格模型。...Wang等人(2018)根据编码器提取的图像特征使用图卷积神经网络对初始椭球体形状的网格模型进行多个阶段的变形，联合倒角损失和表面法向损失重建网格模型。...Chen等人(2019)使用点相对形状的内外状态作为点标签建立隐式函数表示物体，编码器使用Resnet网络对图像进行编码，将特征编码和点坐标送入MLP，解码出点标签的值，将点标签的加权均方误差作为损失函数建立物体的隐式函数
— 规则2 — 利用颜色对相关数据点进行分组 颜色可用于对相似值的数据点进行分组，并使用以下两个调色面板呈现这种相似性的程度： 顺序调色板由均匀饱和度的单一色调的不同强度组成...— 规则3 — 对不相关的数据使用分类颜色 分类调色板来自不同色调但饱和度和强度相同的颜色，可用于具有完全不同来源或不相关值的不相关数据点的可视化。...顺序和发散调色板应用于通过编码定性值来呈现大小的变化，而分类调色板应用于通过编码量化值来呈现不相关的数据类别。...— 规则4 — 对数据项进行归类 虽然使用不同的颜色可以帮助区分不同的数据点，但一张图表最多只能包含6-8个不同的颜色类别，以便每个类别都容易区分。...前15个国家/地区服务的卫星 如果可视化中需要6-8种以上的不同颜色(色调)，可以合并某些类别或浏览其他图表类型。
弧状边上或以外有对应文字标题表示该展现元素的名称、代码等简要信息，详细信息可通过查看弧状边的注释信息获取，通过使用不同的颜色以及颜色的深浅等方式绘制弧状边来表达元素的不同类别。...通过弧状边之间的带状连线表达元素与元素之间的1层关系，带状线的宽度大小可以表达出关系的权重值，不同的连线颜色或颜色的深浅表示关系的不同类别，通过查看带状连线的注释信息可以查看元素与元素之间的详细关系信息...可以通过增加连线的宽度表达出元素之间关系的权重值，不同的连线颜色或颜色的深浅表示关系的不同类别或不同的权重值，通过查看圆点之间连线的注释信息可以查看元素与元素之间的详细关系信息，圆点与圆点之间的连线可以是一条连线也可以是多条联系...，通过使用不同的颜色以及颜色的深浅等方式绘制节点来表达元素的不同类别。...可以通过增加连线的宽度表达出元素之间关系的权重值，不同的连线颜色或颜色的深浅表示关系的不同类别或不同的权重值，通过查看节点之间连线的注释信息可以查看元素与元素之间的详细关系信息也可直接显示在节点上，节点与节点之间的连线可以是一条连线也可以是多条连线
对于计算机来说，一张图片仅仅是由三原色（红、绿、蓝）像素组成的格子，三原色中每一个颜色通道的值在0到255之间变化组合后等到不同的颜色和图像。...这些值若发生根本性改变，不仅依赖于事物对象是否在图片中呈现，也依赖于一些干扰事件，比如摄像机的视角、光线条件、背景和对象的形态。还有一个必须处理的是例如不同类别的汽车的外观也不同的问题。...具体而言，一辆汽车可能是旅行车、小卡车、或者是轿车，这些都是完全不同的像素组合形式。 幸运的是监督机器学习（Supervised ML）算法提供了替代原本需要人工编码解决这些多可能性的问题的方式。...根据该二元决策，测试沿分支的左边或右边来查看下一个“分支函数”，以此类推。当最终达到叶子节点，一个存储的预测——通常是一个包含类别标签的直方图，就输出出来了。...这很像“20问”游戏的原理：尽管你只能问少数几个问题，但你可以根据你以前问题的答案是”yes”还是“no”，快速调整自己要提出的下一个问题，并很快得到正确答案。
一种常被使用的方法是根据目标变量统计（Target Statistics，以下简称TS）进行分组，目标变量统计用于估算每个类别的目标变量期望值。...为了解决这个问题，CatBoost对经典的梯度提升算法进行了一些改进，简要介绍如下： 在许多利用GBDT框架的算法（例如，XGBoost、LightGBM）中，构建下一棵树分为两个阶段：选择树结构和在树结构固定后计算叶子节点的值...为了选择最佳的树结构，算法通过枚举不同的分割，用这些分割构建树，对得到的叶子节点中计算值，然后对得到的树计算评分，最后选择最佳的分割。两个阶段叶子节点的值都是被当做梯度或牛顿步长的近似值来计算。...当树的结构确定以后，我们用它来提升所有的模型，我们需要强调下，一个相同的树结构会被用于所有的模型，但是会根据和 的不同设置不同的叶子节点的值以后应用于不同的模型。...编码最大规模，默认值根据数据和训练环境的不同而不同 random_strength: 树结构确定以后为分裂点进行打分的时候的随机强度，default=1 name: 在可视化工具当中需要显示的实验名字
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