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目录1、Stacking的基本思想💍2、思考💎3、在sklearn中实现Stacking🎯3.1、导入工具库和数据👕3.2、定义交叉验证评估函数👗3.3、个体学习器与元学习器的定义🍗3.4、模型构建🍪4、元学习器的特征矩阵🍒 4.1、特征矩阵存在的问题🍓 4.2

Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程.我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息），需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起，即只是利用样本数据本身的分布规律。在本文中，我将详细介绍聚类算法

0写在前面分享最近在车道线检测方面的工作，详细跟大家说下我的配置环境和过程，欢迎自动驾驶的朋友来交流学习，助力自动驾驶早日落地。分享一篇今年CVPR车道线检测方向的新工作——CLRNet:CrossLayerRefinementNetworkforLaneDetection，是自动驾驶创业公司飞布科

目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言  📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利

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目录图像去噪概述：（1）数据预处理（2）特征提取（3）去噪模型设计和选择基于深度学习的图像去噪方法基于卷积神经网络的去噪方法基于CNN自监督学习去噪基于CNN监督学习去噪基于残差网络的去噪方法CNN中图像网络分为基于生成对抗网络的去噪方法GAN基于图神经网络的去噪方法(GCDN)GNNGCNGCDN

1LightGBM算法基本原理GBDT算法的基本思想是把上一轮的训练残差作为下一轮学习器训练的输入，即每一次的输入数据都依赖于上一次训练的输出结果。因此，这种训练迭代过程就需要多次对整个数据集进行遍历，当数据集样本较多或者维数过高时会增加算法运算的时间成本，并且消耗更高的内存资源。而XGBoost算

AttentionalFeatureFusion注意力特征融合最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的AAF，与此前的SENet、SKNet等很相似，但AFF性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在Inception层内引起的特征融合。AFF是由南航提出的注意力特征融

在前文我们介绍了YOLO-V1~V3版本都做了哪些事，本文我们继续介绍YOLO-V4版本。YOLO的作者在发表完V3之后，发现YOLO产品被美国军方应用到了很多军事战争当中，这是他所不希望看见的，因此宣布不再继续研究。但历史和科技总是随时间不断发展，一个人的力量总是渺小的，后来的学者们“前赴后继”，

文章目录本文导读1.数字识别2.图像识别3.图像分类4.目标检测5.人脸识别6.文本分类7.聊天机器人8.书籍推荐（包邮送书5本）本文导读从零带你了解深度学习常见的7大应用方向，包括：数字识别、图像识别、图像分类、目标检测、人脸识别、文本分类、聊天机器人。🔥🔥本文已收录于专栏：《极客日报》，欢迎

引言推荐系统本身很成熟，但是在落地过程当中，仍然会有很多困难。通过经历几个大型推荐系统项目，总结一些经验，帮助大家避坑。1、推荐系统的技术架构推荐系统模块一般如上图所示，先通过召回模块，将候选集召回，然后经过粗排、精排、重排等排序方式，将排序靠前的候选集推送给用户。2、数据源1.埋点个人观点：埋点不

传统的机器学习算法不能捕捉时间序列数据的时间顺序。数据科学家需要执行相关的特征工程，将数据的重要特征捕获到几个指标中。生成大量的时间序列特征并从中提取相关特征是一项耗时且繁琐的工作。python的tsfresh包可以为时间序列数据生成标准的数百个通用特性。在本文中，我们将深入讨论tsfresh包的使

分享主要围绕下面五点展开：风控中台的设计背景策略的全周期管理模型的全周期管理业务架构和能力原子化应用案例01风控中台的设计背景首先大风控体系或者风控中台的建设在本质上是服务于业务的，所以我们需要构建一个以业务为核心的风控中台体系。以业务为核心的大风控体系应包含以下六个特点：实时化：通过实时的分析、预

哈喽，大家好。这是一个房价预测的案例，来源于Kaggle网站，是很多算法初学者的第一道竞赛题目。该案例有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。房价预测流程下面跟着我，来学习一下该案例。没有啰嗦的文字，没有多余的代码，只有通俗的讲解。一.EDA探索性数据分析(Expl

 数据科学是一门庞大的学科，它不断地扩展到新的行业，音乐产业就是其中之一。如果把这些应用程序当作一个“黑匣子”，可以观察到它的输入(数据)和输出(产品)。该项目旨在使用Python操作Spotify音乐数据，其范围有两个：证明API(应用程序编程接口)的存在对于向算法提供超精细数据具有重要

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 2019年10月26日，由Testin主办的第二届NCTS中国云测试行业峰会在京召开，此次峰会以“AI+未来”为主题，汇聚来自国内外测试领域的知名专家学者、领先企业决策者、高层技术管理者、媒体从业者等，共同探讨高端云测试技术，帮助测试从业者了解最前沿行业趋势，及最新的行业实践。会上，融3

背景异常点检测(Outlierdetection)，又称为离群点检测，是找出与预期对象的行为差异较大的对象的一个检测过程。这些被检测出的对象被称为异常点或者离群点。异常点检测在生产生活中有着广泛应用，比如信用卡反欺诈、工业损毁检测、广告点击反作弊等。异常点(outlier)是一个数据对象，它明显不同

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