MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述，写得很实际 机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。...它们侧重虽有不同，但是常常是共同使用的，对于代数方法，往往需要统计上的解释，对于统计模型，其具体计算则需要代数的帮助。以代数和统计为出发点，继续往深处走，我们会发现需要更多的数学。...而在统计学中，Marginalization和积分更是密不可分——不过，以解析形式把积分导出来的情况则不多见。...Topology（拓扑学)，这是学术中很基础的学科。 它一般不直接提供方法，但是它的很多概念和定理是其它数学分支的基石。...经典图论，在Learning中的一个最重要应用就是graphical models了，它被成功运用于分析统计网络的结构和规划统计推断的流程。
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，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要利用一些方法去除一些不必要特征...单变量特征是基于单一变量和目标y之间的关系，通过计算某个能够度量特征重要性的指标，然后选出重要性Top的K个特征。...model = SelectFromModel(clf, prefit=True) X_new = model.transform(X) X_new.shape 你还可以看看： 机器学习模型效果评估...机器学习中非平衡数据处理
一、机器学习的流程 应用机器学习算法的流程大致可以分为： 收集数据 数据处理，提取特征 训练模型 模型部署 模型的应用及反馈 具体的衔接关系如下图所示： ?...二、机器学习的关键问题 在机器学习中主要有如下的三个关键问题： 特征=对原始数据的数值表示 模型=对特征的数学总结 成功的应用=对于给定的数据和任务选择合适的模型和特征 1、特征 特征是对原始数据的抽象...Bag of Visual Words中的每一个元素可以通过像素点的组合构成，从低维的特征到更高维的数据抽象，这便是深度学习的概念，如下图所示： ?...1.3、机器学习中的特征空间 从上述的特征提取中发现从原始数据中提取特征是将原始数据映射到一个更高维的空间，特征空间中的特征是对原始数据更高维的抽象。...5、其他的一些主题 机器学习中还有一些其他的主题，包括： 特征的归一化 特征变化 模型的正则化 ······ 参考文献 《Understanding Feature Space in Machine Learning
要解决一个机器学习问题，我们不能仅仅通过将算法应用到提供的数据上。比如.fit() 。我们首先需要构建一个数据集。 将原始数据转换为数据集的任务称为特征工程。...根据数据和应用程序不同来分类。 在本文中，我们将了解为什么使用特征工程和特征工程的各种方法。 为什么使用特征工程？ 特征工程出现在机器学习工作流程的最初阶段。...特性工程是决定结果成败的最关键和决定性的因素。 ? 特征工程在机器学习工作流程中的地位 许多Kaggle比赛都是通过基于问题创建适当的功能而获胜的。...例如，在一场汽车转售比赛中，获胜者的解决方案包含一个分类特征——普通汽车的颜色，稀有汽车的颜色。这一特性增加了汽车转售的预测效果。...，在实践中很少出现，当我们有一个数字特征，但我们需要把它转换成分类特征。
特征提升 早期机器学习的研究与应用,受模型种类和运算能力的限制。...有些用符号表示的数据特征已经相对结构化,并且以字典这种数据结构进行存储。这时可以DictVectorizer对特征进行抽取和向量化。...我们处理这些数据，比较常用的文本特征表示方法为词袋法:顾名思义,不考虑词语出现的顺序，只是将训练文本中的每个出现过的词汇单独视作一列特征。...，在相同的训练和测试数据上，对新的特征量化方式进行性能评估。...特征筛选 特征筛选与PCA这类通过选择主成分对特征进行重建的方法略有区别:对于PCA而言,我们经常无法解释重建之后的特征;但是特征筛选不存在对特征值的修改,而更加侧重于寻找那些对模型的性能提升较大的少量特征
您用来训练机器学习模型的数据特征(data features)对最终实现时能达到的性能表现有巨大的影响。...不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。 在这篇文章中，您将会了解自动特征选择技术，您可以使用scikit-learn在Python中准备机器学习(所使用的)数据。 让我们开始吧。...[Feature-Selection-For-Machine-Learning-in-Python.jpg] Python中机器学习的特征选择 Baptiste Lafontaine的照片，保留一些权利...您可以在文章"Feature selection"了解有关使用scikit-learn进行特征选择的更多信息。 机器学习的特征选择 本节列出了Python中用于机器学习的4个特征选择方案。...您了解了使用scikit-learn在Python中准备机器学习数据的特征选择。
这使得卷积网络能够有效地学习越来越复杂和抽象的视觉概念。(现实生活中许多都是分级的)。 ?...如果这个原始数据集足够大且代表性强，则预训练网络学习的特征的空间层次结构可以有效地充当视觉世界的通用模型，因此其特征可以证明对许多不同的计算机视觉问题都有用，甚至这些新问题可能涉及与原始任务完全不同。...与许多较旧的浅学习方法(传统机器学习方法)相比，学习特征在不同问题中的这种可移植性是深度学习的关键优势，并且它使得深度学习对于小数据问题非常有效。...原因是卷积网络学习的表示可能更通用，因此更可重复使用：特征网络的特征图是图片上一般概念的存在图，无论处理的计算机视觉问题是什么，都可能是有用的。...= model.evaluate_generator(test_generator,steps=50) print('test acc:', test_acc) #97% 小结 Convnets是用于计算机视觉任务的最佳机器学习模型
深度学习！是一门科学还是一门技术量化解释 Explanations → Trustiness & diagnosis 怎么样使人类开始相信计算机呢？...深度神经网络→一种分段的线性模型→无法解释→我们永远无法得到100%的神经网络信息的精确解释 解释中间层的特征 语义上的 量化的 什么模式学习？比如，给定一个图像，哪些模式被触发。...CNN的卷积过滤器记忆了多少类型的视觉模式呢？ 特征图中激活的分布 哪些模式被共同激活来描述一个部分？ 中间是不同卷积层的特征图，这些过滤器在某些区域被共同激活，以表示马的头部。...该图形具有多层 → CNN的多个conv层 每个节点 → 一个目标的模式 过滤器可以编码多个模式(节点) → 从滤波器的特征映射中分离出一个混合模式 每个边缘 → 共激活关系和两个模式之间的空间关系 输入...因此，在解释图中，将一个低层中的每个模式与相邻的上一卷积层中的一些模式连接起来，我们一层一层地挖掘部件图案，给定从上卷积层挖掘出来的模式，我们选择激活峰作为当前卷积层中的部分模式，与不同图像之间的特定上卷积层模式保持稳定的空间关系
结构总览 特征工程 传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了特征表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。“Garbage in, garbage out”。...对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上限。特征工程，顾名思义，是指从原始数据创建特征的过程。...将原始数据映射到特征 许多机器学习模型都必须将特征表示为实数向量，因为特征值必须与模型权重相乘。 ? 图 1....特征组合：组合独热矢量 到目前为止，我们已经重点介绍了如何对两个单独的浮点特征进行特征组合。在实践中，机器学习模型很少会组合连续特征。...不过，机器学习模型却经常组合独热特征矢量，将独热特征矢量的特征组合视为逻辑连接。例如，假设我们具有以下两个特征：国家/地区和语言。
作者 | Meiryum Ali 翻译 | 火火酱,责编 | 晋兆雨 出品 | AI科技大本营 头图 | 付费下载于视觉中国 计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。...计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以实现任务自动化。 计算机视觉任务包括图像采集、图像处理和图像分析。...用于计算机视觉训练的图像数据集 Labelme：麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）创建的大型数据集，包含187,240张图像、62,197条带注释的图像和658,992张带标签的对象...乐高积木：通过文件夹和使用Blender渲染的计算机对大约16700种乐高积木进行分类的大约12,700张图像。 ImageNet：用于新算法的实际图像数据集。...哥伦比亚大学图像库：COIL100是一个数据集，其中包含360个旋转角度中每个角度成像的100个不同对象。 视觉基因组：视觉基因组是一个数据集和知识库，旨在将结构化图像概念与语言联系起来。
机器学习及相关算法和技术从根本上涉及设计、实现和训练算法，以识别数据中的模式并执行预测或分类。 机器学习算法通过不同的方法进行学习，但机器学习算法和模型的学习过程的一个基本组成部分是损失函数。...在探索损失函数、机器学习算法和神经网络中的学习过程的主题时，会出现经验风险最小化（ERM）的主题。ERM 是一种选择机器学习算法最佳参数的方法，可最大限度地降低经验风险。...预测房价涉及使用房间数量、位置、面积、距便利设施的距离和其他数字特征等特征。局部区域的房价呈正态分布，因此惩罚异常值的目标对于模型准确预测房价的能力至关重要。...平均绝对误差 (MAE) / L1损失 平均绝对误差 (MAE)，也称为L1损失，是回归任务中使用的损失函数，用于计算机器学习模型的预测值与实际目标值之间的平均绝对差。...二元交叉熵损失（或对数损失）是一种量化指标，用来衡量机器学习算法的预测与实际目标预测之间的差异。这种差异是通过计算机器学习算法对总数据样本数所作预测概率的对数值的负和来计算的。
据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。...减少统计分析期间要使用的特征的数量可能会带来一些好处，例如： 提高精度 降低过拟合风险 加快训练速度 改进数据可视化 增加我们模型的可解释性 事实上，统计上证明，当执行机器学习任务时，存在针对每个特定任务应该使用的最佳数量的特征...2.遵循过滤方法的相同目标，但使用机器学习模型作为其评估标准（例如，向前/向后/双向/递归特征消除）。我们将一些特征输入机器学习模型，评估它们的性能，然后决定是否添加或删除特征以提高精度。...图 3：Mushroom Classification 数据集 在将这些数据输入机器学习模型之前，我决定对所有分类变量进行 one hot 编码，将数据分为特征（x）和标签（y），最后在训练集和测试集中进行...（RFE） 递归特征消除（RFE）将机器学习模型的实例和要使用的最终期望特征数作为输入。
关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程，这样的过程包括数据处理...一、特征选择和降维 1、相同点和不同点 特征选择和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系...构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，当然此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释，所以特征选择的目标大致如下： 提高预测的准确性 构造更快，消耗更低的预测模型...能够对模型有更好的理解和解释 三、特征选择的方法 主要有三种方法： 1、Filter方法 其主要思想是：对每一维的特征“打分”，即给每一维的特征赋予权重，这样的权重就代表着该维特征的重要性...在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。这样文章最后提到的特征选择和交叉验证就好理解了，是先进行分组还是先进行特征选择。
关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程...一、特征选择和降维 1、相同点和不同点 特征选择和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系...构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，当然此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释，所以特征选择的目标大致如下： 提高预测的准确性 构造更快，消耗更低的预测模型...能够对模型有更好的理解和解释 三、特征选择的方法 主要有三种方法： 1、Filter方法 其主要思想是：对每一维的特征“打分”，即给每一维的特征赋予权重，这样的权重就代表着该维特征的重要性...在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。这样文章最后提到的特征选择和交叉验证就好理解了，是先进行分组还是先进行特征选择。
对两幅图像进行特征匹配的过程是： 建立图像的特征点数据库每个特征点的数据结构，包括：位置坐标、尺度、方向、特征向量， 为新图像的每个特征点在数据库中逐个匹配，根据特征向量的欧氏距离在数据库中寻找其最近邻和次近邻特征点...对物体观察的尺度不同，物体呈现的方式也不同。对计算机视觉而言，无法预知某种尺度的物体结构是否有意义，因此有必要将所有尺度的结构表示出来。...局部极值递性 这个特征可以从人眼的视觉原理去理解，人在看一件物体时，离得越远，物体的细节看到的越少，细节特征是在减少的。...对生理学的研究中发现，哺乳动物的视网膜和视觉皮层的感受区域可以很好地用4阶以内的高斯微分来建模。 高斯核对图像进行滤波具有压制局部细节的性质。...如果不同特征点的描述子的可区分性比较差，匹配时不容易找到对应的匹配点，引起误匹配。 为了解决描述子的可区分性和相关性的问题，ORB使用统计学习的方法来重新选择点对集合。
原文题目：Evaluating Explanation Without Ground Truth in Interpretable Machine Learning 摘要：可解释机器学习(IML)在许多应用中变得越来越重要...在这些应用中，人们更倾向于用解释来帮助人们更好地理解机器学习系统是如何工作的，并进一步增强人们对系统的信任。...尤其是在机器人技术中，IML的解释非常有助于为那些不利和难以理解的行为提供理由，这可能会损害公众的安全和利益。...然而，由于解释场景的多样性和解释的主观性，在IML中对生成的解释的质量进行基准评价的依据很少。具有一定的解释质量不仅关系到系统边界的量化，而且有助于实现在实际应用中对人类用户的真正好处。...此外，根据开发人员和最终用户的层次需求，设计了一个统一的评估框架，在实际应用中可以很容易地适用于不同的场景。
本文贡献：我们认为，本文最大的贡献在于，我们引入了针对对象的密集描述符的机器人学习，并且展示了其在机器人操作中的普适性和实用性。...此外，我们已经证明，机器人自监督密集视觉描述符学习可以应用于各种潜在的非刚性对象和类（目前包含 3 个不同类别的 47 个对象），并且可以快速学习（大约 20 分钟）。...我们还贡献了学习密集描述符的一般训练技术（见 3.2 节），这对于在实践中获得良好表现至关重要。最后，我们演示了学习到的密集描述符在机器人操作中的新应用。...在示例任务中，我们抓取对象在可能变形的配置上的特征点，在杂乱环境中利用对象实例特异性做到这一点，或者在类中的对象间迁移特定的抓取动作。 ? 图 1：数据收集和训练过程概览。...在本文中，我们以自监督密集描述符学习的最新进展为基础提出了密集对象网络，作为对视觉理解和操作任务的一致对象表征。
翻译 | 赵朋飞、林骁 整理 | 孔令双 受到 Akshay Bahadur 所做伟大工作的鼓舞，在这篇文章中你将看到一些应用计算机视觉和深度学习的项目，包括具体实现和细节，你可以在自己的电脑上复现这些项目...我经常建议想从事这一领域的人加入这个社区，而且 LinkedIn 是最好的，你可以在那里随时找到我 :)。 从深度学习和计算机视觉开始 ?...在这篇文章中，我将展示 Akshay Bahadur在计算机视觉和深度学习领域所做的工作。...https://towardsdatascience.com/a-weird-introduction-to-deep-learning-7828803693b0 两个月探索深度学习和计算机视觉 我决定深入了解计算机视觉和机器学习...人类和计算机视觉的50年。
本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课"机器学习InAction系列"讲过，本博客的内容主要是讲座内容的提炼和总结。...综述 如上图所示是一个经典的机器学习问题框架图。数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分，即“数据清洗=>特征，标注数据生成=>模型学习=>模型应用”中的前两个步骤。...特征降维 在介绍特征降维之前，先介绍下特征升维。在机器学习中，有一个VC维理论。根据VC维理论，VC维越高，打散能力越强，可容许的模型复杂度越高。在低维不可分的数据，映射到高维是可分。...机器学习InAction系列讲座介绍：结合美团在机器学习上的实践，我们进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的5篇文章），介绍机器学习在解决问题的实战中所需的基本技术...本文主要介绍了数据清洗与特征处理，其他四篇文章主要介绍了机器学习解决问题流程和模型训练、模型优化等工作。
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