核模型高斯过程(KMGPs)作为一种复杂的工具可以处理各种数据集的复杂性。他通过核函数来扩展高斯过程的传统概念。本文将深入探讨kmgp的理论基础、实际应用以及它们所面临的挑战。
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。广义的“预测”即包含预测事物未来走势，也包括预测事物之间隐藏的关联。
本文主要介绍商汤科技城市计算研发组发表在AAAI2021上工作，提出了基于互补边界回归和尺度平衡交互建模的时序动作提名生成网络（BSN++），针对现有方法存在大量边界噪声、缺乏提名之间的关系建模以及动作持续长度不平衡等问题进行了改进，能够高效地给大量密集分布的候选提名生成高精度的边界预测和可靠的置信度分数。实验结果表明，BSN++在两个著名的公开数据集上均有显著的性能和效率提升。基于该方法，我们在CVPR19 - ActivityNet Challenge的时序动作检测任务榜单上排名第一。
随着激光雷达在机器人，无人车的领域的推广应用，三维点云的相关处理技术作为高精地图、高精定位、环境检测等方向的核心模块越来越受到重视。现有的在点云中定位物体的单阶段检测器通常将物体定位和类别分类视为分开的任务，因此定位精度和分类置信度可能无法很好地对齐。《SFFAI97期三维点云检测专题》我们邀请到了来自香港中文大学的郑武同学，分享他提出的新型检测方法，解决此问题。
数据分析的统计推断是科学研究中的重要环节，它通过对样本数据的分析，对总体参数进行估计，并对假设进行检验。这一过程旨在从数据中提取有意义的信息，为决策提供科学依据。
今天为大家介绍的是来自Stan Z. Li团队的一篇论文。最近关于在寻找可以折叠成期望结构的氨基酸序列的蛋白质设计工作成果颇丰。但是，很多研究都忽视了预测置信度的重要性，没有涵盖广泛的蛋白质空间，也没有融入常见的蛋白质知识。考虑到预训练模型在多种蛋白质相关任务上的巨大成功，作者想知道这种知识是否可以进一步推动蛋白质设计的极限。
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。
置信区间是一种对估计不确定性的量化方法，它们可以用来在总体参数（例如平均值mean，就是从总体中的一个独立观测样本上估计而来）上添加一个界限或者可能性。
【新智元导读】近日，视频行为理解领域的ImageNet竞赛——ActivityNet Challenge 2018在CVPR 会议上落下了帷幕。来自上海交通大学计算机视觉实验室的团队（自动化系研究生林天威、苏海昇，导师赵旭副教授），获得了未修剪视频中的时序动作定位任务的冠军，以及时序动作提名任务的亚军。本文将分享该团队在两项竞赛任务中所采用的算法思路和方案。
描述性统计是指将调查样本中的包含的大量数据资料进行整理、概况和计算。是推断性统计的基础。描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动。
论文: Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07220v1.pdf
python里很多模块都有OLS的实现，之前总结过一次，详见《从零开始学量化（五）：用Python做回归》。今天这个是自己用numpy实现OLS，WLS的一些内容。
导读：这里是A/B Testing的第二篇文章，如果希望了解A/B Testing 实际应用的指标说明，可以只读当前文章这部分。如果你希望了解一些理论基础，可以先看第一篇。
本文分享论文『Resolution Adaptive Networks for Efficient Inference』，由清华黄高团队提出分辨率自适应的高效推理网络RANet！MSDNet加强版！
所有这些问题，都会指向一件事————研发中的估点。估点是计划的基础，不论你关注还是不关注它，它都在那里。估点不是拍脑袋，是一种对事件的客观描述方式。通过统计学可以让我们知道，用两个数字就能够描述世界——期望和方差。然而，如果没有历史数据的话，统计学的技术方法就无法应用。因此，估点既是获取研发中经验数据的开始，也贯穿于研发过程的始终。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 农作物的资产盘点与精准产量预测是实现农业精细化管理的核心环节。当前，我国正处于传统农业向现代农业的加速转型期，伴随着农业的转型升级，政府宏观决策、社会各界对农业数据的需求不断增加，现有农业统计信息的时效性与质量，已不足以为市场各主体的有效决策提供科学依据。在农作物资产盘点方面，传统的人工实地调查的方式速度慢、劳动强度大，数据采集质量受主观因素影响大，统计数据有较大的滞后性，亟待探索研究更高效准确度更高的农业调查统计技术。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、介绍 批量文字识别（OCR）是Python办公自动化的基本操作，应用在我们工作生活中的方方面面，比如车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。 Python中OCR第三方库非常多，比如easyocr、PaddleOCR、cnocr等等。 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR 库，用于识别图像中的文字并输出为文本，支持 80 多种语言。 检测部分使用CRAFT算法，识别模型为CRNN，由3个组件组
翻 译 | 天字一号（郑州大学）、李美丽（华南师范大学）、had_in（电子科技大学）、nengdaiper（北京科技大学）
1.1.数据挖掘处理的对象有哪些？ 处理某一专业领域中积累的数据； 1.2.数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到非常重要的作用；
语言模型已经变得越来越强大，可胜任的任务也越来越多，这些仅仅以预测句子中下一个单词进行训练的模型，已经在诸如问答、翻译等应用程序中取得了突破性的进展。
先找点，后归纳。这里我们不需要先找人的目标框。我们要找到图像中的所有人体关键点，再把属于同一个人的关键点归为一类。
在前面的秘籍一中，我们主要关注了模型加速之轻量化网络，对目标检测模型的实时性难点进行了攻克。但是要想获得较好的检测性能，检测算法的细节处理也极为重要。
连载系列3：置信度置信的到底是什么？ 前两期楼主分别作了均值和拟合优度的专题，今天就来说说置信度。 要说置信度，首先老师肯定会在此前已经介绍过了点估计了，那么引入这个概念的目的自然是为了配合一个叫做区间估计，估算置信区间。通常都是用点估计（点估计一般就是用概率论导出的一个估计值）算出来的数据加上一个变动幅度形成一个区间。在这个变动幅度里，涉及到一个参数就是置信度。 首先我们要问为什么要用区间估计？ 咱来看个例子：你打枪打10次，你可以得到一个平均值，比如是8.那么我问你，总体的期望是不是就是8呢？你要说是，
在此，要区别一下实例分割（具体可参考著名的MaskRCNN模型），实例分割常常与目标检测系统相互结合，用于检测和分割场景中同一对象的多个实例。
尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一，但它们仍然是进行预测的强大工具。这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实。在这里，我将讨论使用空气质量数据集的普通最小二乘回归示例解释线性模型时最重要的方面。
在数据分析统计的场景里，常用的方法除了描述性统计方法外，还有推断统计方法，如果再从工作性质上来划分，推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容。而推断统计用到了很多概率统计方法，所以本小节在介绍推断统计的内容前，还将讲述一些常用的概率统计方法。
贝叶斯统计这个术语最近被广泛使用。它常用于社交场合、游戏和日常生活中，如棒球、扑克、天气预报、总统选举投票等。
注：本文选自中国水利水电出版社出版的《PyTorch深度学习之目标检测》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
大数据文摘作品 作者：Gabriel Moreira 编译：朝夕、Katherine Hou、党晓芊、Niki、元元、钱天培 作为全世界最知名的数据挖掘、机器学习竞赛平台，Kaggle早已成为数据玩家在学习了基础机器学习之后一试身手的练兵场。 那么，参加Kaggle比赛到底是怎样一种体验呢？Kaggle比赛的爱好者们不计其数，很显然这些比赛不会是简单枯燥的模型调参。 更进一步地问，Kaggle比赛的优胜者们又是如何取得优异的成绩的呢？优质的算法对大多数Kaggle竞赛来说显然不是制胜法宝——SVM、随机森林
近年来，对于人类睡眠的临床和社会学测量需求越来越多，但与其它已经实现高自动化分析的医学领域不同的是，基础和临床的睡眠研究仍然依赖人眼目测打分。基于人工的评估体系耗时、单调，且已被证实可能出现主观偏倚。作者开发出了一种已经过30000+小时源于世界不同人种的多导睡眠图记录数据验证的新型算法，可以提供精确匹配人工赋分准确度的睡眠分期功能。此工具简洁易用开源免费，对计算机运行要求低，希望以此实现自动化睡眠分期。
论文：Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection
谈论的是预测区间,两者是不同的,显然,预测区间要比置信区间宽很多. 要提高预测区间(置信区间也一样) 的精度,即要使
前天arXiv新上论文《Softer-NMS: Rethinking Bounding Box Regression for Accurate Object Detection》，来自卡内基梅隆大学与旷视科技的研究人员在文中提出了一种新的非极大抑制算法Softer-NMS，显著改进了目标检测的定位精度，代码已经开源，目前Github上的Star已超100，可谓短短两天已经引起了不小的关注。
作者 | 钟雨 背 景 在公司运行过程中，尤其是对于偏重数据的互联网公司，业务异常检测是一个非常重要但又很容易被轻视的工作。一旦因为业务发生异常并且没有被及时发现，一定会对公司和客户产生某种程度的损失，从而影响业务正常发展。很多公司都构建了基于规则的报警平台，并将其应用于业务的异常检测。但由于数据模式的快速变化，并且数据中存在着大量噪音，基于规则的异常检测误报率较高。基于机器学习和人工智能的业务异常检测可以获得比传统规则系统更高的准确率和扩展性，但由于面临诸如异常的定义较为模糊、缺少数据标签等诸多
文章标题：Center Focusing Network for Real-Time LiDAR Panoptic Segmentation
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：SAS宏初步，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择 SAS是一个专业的统计软件，前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西，本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了，不过，在基础篇中我们只大概介绍一下，更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录： 1. 用proc univariate检验数据分布 2. 用proc means产生统计量 3. 用proc freq检验数据分类 4. 用proc corr检
SAS是一个专业的统计软件，前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西，本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了，不过，在基础篇中我们只大概介绍一下，更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录： 8.1 用proc univariate检验数据分布 8.2 用proc means产生统计量 8.3 用proc freq检验数据分类 8.4 用proc corr检验相关性 8.5 用proc reg做简单回归分析 8.6 读取proc reg的输出 8.7 用proc anova做方差分析 8.8 读取proc
在证券市场中，存在着大量历史交易数据。近年来随着大数据兴起，数据挖掘技术在股市中也得到了广泛的关注，在阅读文献的基础上我们小组对股市中不同情况如行业板块联动、行业指数涨跌预测、个股价格涨跌预测分别采用不同的机器学习算法进行分析。
论文地址：http://arxiv.org/pdf/2007.12147v1.pdf
回归模型最重要的两个应用场景就是预测分析和因果关系分析，比如我们上学的时候学过的一元一次方程组y = kx + b就是一个最简单的回归模型，当我们知道一个x时，比如此时的x是月份，就可以通过方程求出这个这个x对应的y，这里的y可以是销量，这个通过x求取y的过程就是一个预测的过程。
选自TowardsDataScienceR 作者：Dima Shulga 机器之心编译 参与：程耀彤、思源 机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计，而这样的估计到底有多少是置信度？这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度，本文简要介绍了置信区间这一核心概念，它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。 本文讨论了统计学中的一个基本术语 ：置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念，没有太多花哨的统计术语，同时还会使用 Python 完成简单的实现！尽管这个术语是非常基础的，但我们有时很难完全理
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类，现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。
Two Stage：先预设一个区域，改区域称为region proposal，即一个可能包含待检测物体的预选框（简称RP），再通过卷积神经网络进行样本分类计算。流程是：特征提取 -> 生成RP -> 分类/回归定位。常见的Two Stage算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN等。
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