本文整理自LiveVideoStack线上分享第三季，第五期，由清华大学计算机系网络技术研究所博士生王莫为为大家介绍近些年ABR算法的发展，探讨基于机器学习的ABR算法的优劣势，并结合AiTrans比赛分析其在直播场景中的应用问题...文/王莫为 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自清华大学计算机系的博士生王莫为，导师是崔勇教授，本次分享的主题是机器学习在ABR算法中的应用，机器学习在网络、系统和流媒体中都有各种各样的应用...我们组自2016年就开始对机器学习如何与网络相结合做一些调研和综述，发现在2016年前后相关应用特别少，而且大多集中在拥塞控制和流量分类方面。...机器学习驱动的ABR算法 关于ABR算法的研究工作一直都在进行。...到了2016年和2017年就开始出现了一些基于机器学习的ABR算法，其中CS2P主要解决MPC在Throughput预测不准的情况下会出现明显性能下降的问题，尤其是在Throughput进行快速抖动的情况下
其中Xt表示一个均值回复的Ornstein-Uhlenbeck随机过程。 在我们感兴趣的许多例子中，漂移项α相比Xt的波动非常小，因此经常被直接忽略。...在Matlab中实现普通最小二乘法算法，我们得到参数θ和训练误差，即残差。 ? 图1：100只成分股线性回归的残差 从图1中，我们看到，实证误差是可以接受的。...图3：相关矩阵的特征值 现在，我们应用验证规则来寻找，到底使用多少个主成分能让我们得到最小的推广误差。考虑到模型维度的降低，我们重置窗口大小到60天以避免过度拟合的问题。...总结 我们注意到在建立线性回归时，PCA有效地帮助了在100个特征属性中进行降维，从而摆脱过度拟合的问题。然而，我们看到，为了有效使用支持向量回归，关于学习SVR参数的技术还有待开发。...为了实现一个系统的方法，持续学习可能是一个值得尝试的办法，根据最新信息更新我们的特征集。
02 机器学习在智能制造中有哪些应用 机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善优化，是提高信息到知识提炼和知识归纳能力的方法。...现代的生产制造过程中的专家系统和模式识别技术已经广泛应用，在视觉识别、自然语言理解、机器人多个学科在制造系统都有融合应用。...而机器学习能够采用标准的算法，学习历史样本来选择和提取特征来构建和不断优化模型,使得企业中原有的系统增加了自主学习的能力，解决生产过程中不确定业务，提升系统的智能化水平。...03 怎样在智能制造中应用机器学习 将机器学习应用智能制造系统，一种方式是建设的单个系统本身具备机器学习的功能，另外一种方式是建立企业级的机器学习平台，为企业中的其他系统提供机器学习的能力和服务，后一种机器学习平台系统架构可分成数据采集层...04 结语 机器学习在智能制造领域应用前景广阔，但是在应用中需要业务分析人员和数据分析人员紧密合作，从业务目标和解决实际问题出发，明确机器学习的分析目标和可行性，本文介绍了一种制造企业可行的应用架构，希望抛砖引玉
本文将深入探讨机器学习在量子物理中的应用，结合一个实例项目详细介绍其部署过程，并探讨这一领域的发展方向。背景与意义量子物理中的问题往往涉及到高维空间、复杂的波函数演化等挑战性难题。...量子机器学习——量子机器学习是将量子计算的优势与机器学习相结合，探索在量子计算环境中进行更高效、更强大的机器学习算法。...这种模型的研究方向包括量子神经网络的架构设计、训练算法的改进以及在量子计算任务上的应用。量子神经网络有望在解决传统计算模型难以处理的问题上展现出优越性能。...THE end机器学习在量子物理领域的应用为解决复杂的量子问题提供了新的思路和方法。...了解机器学习在量子态重构中的应用，以及未来在量子计算、量子机器学习、量子神经网络等方面的发展方向，这一交叉领域的研究有望推动量子技术与人工智能的深度融合。
而机器学习，作为人工智能的一个分支，通过让计算机系统从数据中学习模式，赋予了物联网智能化的能力。 物联网的应用领域广泛，包括智能家居、工业自动化、智慧城市等。...我的理解中，物联网和机器学习的结合是推动智能化社会发展的关键因素，为我们创造更智能、更高效的生活方式。 智能感知和数据分析 在物联网中，传感器技术是连接物理世界和数字世界的纽带，产生了海量的实时数据。...智能决策和优化 物联网中，机器学习的应用不仅局限于数据的感知和分析，更涉及到对数据的智能决策和系统优化。通过对历史数据的分析，机器学习可以进行预测分析，实现对未来事件的提前预知。...这种能力在资源管理、生产计划等方面有着巨大的潜力。同时，机器学习还能构建自适应系统，通过不断学习调整，优化系统性能。...在实际应用中，通过机器学习算法，物联网系统能够根据实时变化的环境和需求，灵活调整策略，实现系统的自我优化。这为提高效率、降低能耗、提升生产力等方面提供了前所未有的机会。
---- 向量之间的距离，是机器学习的重要概念，但并非只有一种定义方式，这里暂且列出几种，在后续内容中还会提到其他形式的“距离”。...然而，在机器学习中，还有对距离的其他定义方式。 曼哈顿距离 曼哈顿距离（Manhattan Distance），也称出租车距离或城市街区距离。...在科学计算中，我们常常使用SciPy提供的函数。...在机器学习中，如果要度量“相似度”，可以使用某种类型的距离。例如，在k近邻分类算法中，通过计算测试实例与训练实例之间的距离，以确定该测试实例属于哪一个类别。...；如果设置p=1则在此模型中应用曼哈顿距离度量实例间的距离。
《Computers in Biology and Medicine 》在今年3月在线发表了一篇综述文章，回顾了医学领域使用机器学习（ML）的情况；介绍了标准技术及其对医学诊断的影响；深入讨论了五种主要的医学应用...ML可以帮助提高许多疾病的诊断系统的可靠性、性能、可预测性和准确性。 机器学习方法和应用概述 利用机器学习技术进行医学诊断 ML算法被用于计算机辅助诊断（CAD）应用中。...这些算法从医学检测报告中收集的许多诊断样本中学习，并与专家的诊断一起支持医学专家预测和诊断未来的疾病。...机器学习在医学中的应用 癌症 癌症研究是一个具有重大社会影响的重要领域。ML在癌症研究中的应用在各个方面均表现出巨大的潜力，包括癌症相关问题的基准，如癌症类型的分类和预测、药物反应和治疗策略等。...；利用SVM通过分析头皮EEG，通过构建特定于患者的分类器来检测癫痫发作；各种机器学习算法（如SVM、NN和随机森林（RF））在预测中重度创伤性脑损伤（TBI）预后方面的附加值；使用改进的CSP和转移学习算法来提高
本次演讲主要讲述了机器学习在视频分析领域特别是MVPD视频广告中的应用。...接着，Srilal列举了机器学习在视频分析领域的一些应用，如运动场景中的目标检测、监控以及移动终端的相关软件，同时也介绍了当前面临的挑战：标签不足以准确表达视频内容、活动识别仍旧很难、预测速度较慢等等。...Srilal随后展示了几个具体的示例以及测试结果。在一段展示农业法案的视频中，机器学习工具成功地提取出了一些有效的内容描述子如农业补贴、拖拉机等等，然而这些工具也会出现错误。...第一种错误是False Positives (误报)，机器学习算法将灯在水中的倒影误识别为“烟花”，后续可以通过一些算法降低这些错误发生的概率；第二种错误是False Negatives (漏报)，算法在一张碰杯的图像中未能识别出酒精饮料...现有的成熟产品大多面向人脸识别，机器学习在运动场景以及监控中很有效，但是MVPD应用有着更严格的要求，有很多基于多流的启发式算法被提出，用于解决现有方法中的一些问题。
模型选择与训练选择适当的机器学习模型是项目的核心。常用的包括逻辑回归、支持向量机、随机森林等。在训练模型时，需要划分数据集为训练集和测试集，通过监督学习让模型从历史数据中学习。...内部欺诈检测在企业内部，员工可能通过虚构交易或滥用权力进行欺诈。通过机器学习，可以分析员工的行为模式，识别异常活动。例如，如果某员工在短时间内频繁修改财务记录，可能存在内部欺诈风险。...强化学习在欺诈检测中的应用发展方向之一是引入强化学习算法，使欺诈检测系统能够不断学习新的欺诈模式，以适应欺诈者不断变化的手法。...传统的监督学习在面对新型欺诈行为时可能会表现不佳，而强化学习通过与环境的不断交互学习，可以更好地应对未知的欺诈模式。在强化学习中，系统将被赋予探索新策略的能力，从而更好地适应变化中的欺诈手法。...THE END财务欺诈检测是一个不断演进的领域，机器学习的应用为其带来了新的可能性。
KS检验及其在机器学习中的应用 什么是KS检验 Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。...在单样本的情况下，我们想检验这个样本是否服从某一分布函数，记是该样本的经验分布函数。...KS检验在机器学习中的应用 应用一：判断特征在训练集和测试集上分布是不是相同 特征迁移是在机器学习任务中经常碰到的情况，「线上数据的分布跟离线数据的分布情况不一致」，这就导致模型的泛化能力不足。...这里每一个特征都通过了KS检验（这里显然是可以通过的hhh） 应用二：判断二分类模型能否将正负样本很好的分开 在信用评分领域，会使用KS统计量衡量二分类模型分类正负样本的能力。...在测试集上，将模型对y_true=1的样本的输出概率值作为data1，对y_true=0的样本的输出概率值作为data2，计算两个分布的KS统计量。我们用 lr 拿上面的数据做个例子。
项目介绍宇宙探索一直是人类追逐的梦想，而随着科技的不断进步，机器学习在宇宙探索中的应用也日益广泛。从数据分析到智能导航，机器学习为宇宙探索提供了前所未有的支持。...本文将深入探讨机器学习在宇宙探索中的创新应用，包括项目介绍、部署过程、实例展示以及未来发展方向。II. 项目介绍A. 背景随着人类对宇宙的好奇心不断增长，宇宙探索项目变得更加复杂和庞大。...自主导航系统利用强化学习算法，设计自主导航系统，使太空探测器能够在未知环境中智能规划路径，避开障碍物。...强化学习在宇宙探索中的应用——未来的一个重要方向是将强化学习引入更多的宇宙探索任务。例如，在无人飞船的轨迹规划中，可以利用强化学习算法让飞船根据实时的环境信息自主规划最优轨迹。...THE END机器学习在宇宙探索中的应用为人类认知宇宙提供了崭新的途径。通过对各种数据的分析、模型的训练与应用，宇宙探测任务在效率、准确性和安全性等方面都迈出了重要的一步。
机器学习（ML）通过丰富且高质量的数据改进指定问题的发现和决策。机器学习在药物发现的所有阶段都有应用：靶标验证、生物标志物的鉴定和临床试验中数字病理学数据的分析。...应用程序的范围和方法不同，有些方法可以产生准确的预测和解释。应用机器学习的主要挑战在于ML产生的结果缺乏可解释性和可重复性，可能限制其应用。在所有领域，仍然需要生成系统和全面的高维数据。...这种爆炸性增长的大部分与图形处理单元（GPU）等新计算机硬件的广泛可用性有关。新的ML算法的从数据构建强大的模型以及这些技术在众多公共竞赛中的成功，有助于增加ML在制药公司中的应用。...机器学习工具箱 从根本上说，ML是使用算法解析数据，从数据中学习然后对任何新数据集的未来状态做出决策或预测的实践。...因此，不是使用一组特定指令手动编写软件来完成特定任务，而是使用大量数据和算法对机器进行训练，使其能够学习如何执行任务。程序员编码用于训练网络的算法而不是编码专家规则。
现在，有很多研究想将学习的方法应用与组合优化领域，提高传统优化算法的效率。...1 动机 在组合优化算法中使用机器学习的方法，主要有两方面： （1）优化算法中某些模块计算非常消耗时间和资源，可以利用机器学习得出一个近似的值，从而加快算法的速度。...首先说说动机（1），期望使用机器学习来快速得出一个近似值，从而减少优化算法中某些模块的计算负担，加快算法的速度。...不过这个难度应该会非常大，希望若干年后能实现吧~ 而动机（2）则是尝试一种新的思路来解决组合优化问题吧，让机器学习算法自己去学习策略，从而应用到算法中。...假设environment是算法内部当前的状态，我们比较关心的是组合优化算法中某个使用了机器学习来做决策的函数，该函数在当前给定的所有信息中，返回一个将要被算法执行的action，我们暂且叫这样的一个函数为
作者简介：张中峰 中科院博士毕业，研究方向为信息检索、机器学习；曾任职于百度、亿赞普，有多年计算广告相关的算法研发经验；前融360风控技术副总监，负责线上小额信贷产品的风控算法，包括反欺诈策略及模型、...特别是随着18年7月P2P暴雷潮的出现，更是为行业前途蒙上一层迷雾。 抛开行业话题，在技术层面上，至少验证了大数据和机器学习技术在金融风控领域的可行性。...本文重点介绍A卡的建模过程。 1.png 风控评分卡建模流程 如图1所示为一个典型的风控评分卡建模流程，也是机器学习模型的算法过程。我们仅针对信用评分卡的建模过程，简单介绍每个步骤。...以A卡建模为例，建模目的包括如下几方面： 1）确保政策的一致性，尽量减少人工干预，并利用机器学习的优势提升决策效率； 2）准确反映并量化用户的风险级别，政策人员可以控制和减少风险损失，因此对评分卡等级的排序能力...虽然深度学习等技术在互联网领域已大行其道，在信用评分卡建模中，逻辑回归或GBDT等仍然是目前主流的建模算法。
特别是随着18年7月P2P暴雷潮的出现，更是为行业前途蒙上一层迷雾。 抛开行业话题，在技术层面上，至少验证了大数据和机器学习技术在金融风控领域的可行性。...基于AI的风控应用 一个典型的风控体系，包含了贷前、贷中和贷后三个阶段，每个阶段都有相应的研究问题。...本文重点介绍A卡的建模过程。 ? 风控评分卡建模流程 如图1所示为一个典型的风控评分卡建模流程，也是机器学习模型的算法过程。我们仅针对信用评分卡的建模过程，简单介绍每个步骤。...以A卡建模为例，建模目的包括如下几方面： 1）确保政策的一致性，尽量减少人工干预，并利用机器学习的优势提升决策效率； 2）准确反映并量化用户的风险级别，政策人员可以控制和减少风险损失，因此对评分卡等级的排序能力...虽然深度学习等技术在互联网领域已大行其道，在信用评分卡建模中，逻辑回归或GBDT等仍然是目前主流的建模算法。
作者：仁重 淘宝搜索事业部
下面描述了电商平台下机器学习在文本挖掘的应用例子。 1 用户评论分类 场景 用户评论能反映出用户对商品、服务的关注点和不满意点。评论从情感分析上可以分为正面与负面。...机器学习模型 主题聚类、词向量计算。传统的机器学习分类模型在评论分类上的精度表现一般，但基于语义的角度进行分类可以有效提高精度。...即便如此，在语义类别描述的特征挖掘时，机器学习中的主题聚类、词向量挖掘技术也不可或缺。 2 搜索词的需求识别 场景 用户搜索行为是电商平台上用户购物的常用入口，是用户需求的强体现。...将用户搜索词分别归一到具体的品类需求，这是对搜索词的需求分类。 机器学习模型 基于用户点击模型和文本语义关联的模型，在整个过程中应用到回归预测、文本分类等。...另外，深度学习作为机器学习中的热门分支，不仅在图像和语音上有卓越的表现，在自然语言处理上也有应用亮点。 以用户的负面评论分类为例，浅析深度学习在自然语言处理上的应用。
在本文中，我将介绍饿了么的智能调度系统，着重介绍其中的压力平衡子系统，并通过两个实例，分享机器学习算法在构建压力平衡系统中起到的关键作用以及取得的成果。...希望通过本文，帮助一线的机器学习算法工程师和爱好者们了解饿了么即时配送系统中压力平衡系统的构建，以及如何利用常见机器学习算法有效地解决O2O场景下的实际问题。...本文中我将重点介绍机器学习算法在供需平衡中的实时压力平衡系统中起到的作用。...图中每个模块都通过数据驱动，应用了机器学习算法来实现相应的目标。图中绿色标记是我们已经完成的，标记黄色部分是我们正在或者规划中的工作。在第四章中，我将通过两个例子来介绍我们取得的一些成果。...图4 压力系数监控看板 四、机器学习算法在压力平衡中的应用 在这个章节中，我将通过两个案例来介绍机器学习算法在构建饿了么压力平衡系统中起到的关键作用。
在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。...近来机器学习在信息安全方面的应用引起了人们的大量关注，我们认为信息安全领域任何需要对数据进行处理，做出分析预测的地方都可以用到机器学习。...机器学习应用于信息安全领域，第一道难关就是标签数据的缺乏，得益于我们的ES日志中已有正则打上标签的真实生产流量，所以这里我们决定使用基于监督学习的二分类来建模。...，然后放到白样本里去查找匹配中的句子，剔除之。其实这种方法可应用的地方很多，例如旅游业的机器人客服，就可以用酒店的关键词去火车票的样本中去清洗数据，我们也是受此启发。...七、未来展望 目前我们在机器学习方面的信息安全应用还存在以下可以更进一步的地方： 对非标准的json，xml数据包的判断，因为这些数据中内容长，标点多，且有的是非标准结构，例如json结构体无法顺利拆开
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