文章转自:微信公众号「机器学习炼丹术」 作者:炼丹兄(已授权) 联系方式:微信cyx645016617 论文名称:"Learning From Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Segmentation" 「前言」:最近好久没更新公众号了,我一不小心陷入了一个误区:我以为自己看的文章足够多了,用之前的风格迁移和GAN的知识来解决一个domain adaptive的问题,一顿乱拳并没有打死老师傅,反而自己累个够呛.然后找到这样一篇不错…

In machine learning, is more data always better than better algorithms? No. There are times when more data helps, there are times when it doesn't. Probably one of the most famous quotes defending the power of data is that of Google's Research Directo…

传统分类问题,即多类分类问题是,假设每个示例仅具有单个标记,且所有样本的标签类别数|L|大于1,然而,在很多现实世界的应用中,往往存在单个示例同时具有多重标记的情况. 而在多分类问题中,每个样本所含标签是类别集合的非空子集,近年来,在机器学习和数据挖掘等相关领域,多类分类问题得到广泛研究.其原因主要有:1. 应用领域非常广泛.如,多媒体信息检索,推荐,查询分类,医疗诊断等.2. 一些挑战性的研究问题涉及到多类分类问题.例如,处理能从大量类别中,处理稀少类别并且发现之间的关系等. 目前,对多标记分…

Week 1 Machine Learning with Big Data KNime - GUI based Spark MLlib - inside Spark CRISP-DM Week 2, Data Exploration 一般有两种方法,summary statistics 和 visualization Summary statistics (mean  平均数,median 中位数, mode 最常见的数) high Kurtosis 预示着有outlier的存在 visuali…

问题: ICC警情数据分类不均,30+分类,最多的分类数据数量1w+条,只有10个类别数量超过1k,大部分分类数量少于100条. 解决办法: 下采样:通过非监督学习,找出每个分类中的异常点,减少数据.或者类似Dropout,对多数类进行欠采样 上采样:类似DCGAN,通过word2vec构建相似的句子,增加数据.对少数类进行过采样. 分层分类:将数据量相差不大的类别构建一个模型,第一层分类数量最多的几个类别,最后一层分类最少的几个类别. 改变权值:增加部分分类的权值,计算损失的时候增加对样本少的…

Comprehensive learning path – Data Science in Python Journey from a Python noob to a Kaggler on Python So, you want to become a data scientist or may be you are already one and want to expand your tool repository. You have landed at the right place.…

使用 ADMT 和 pwdmig 实现 window AD 账户跨域迁移系列: 介绍篇 ADMT 安装 PES 的安装 ADMT:迁移组 ADMT:迁移用户 ADMT:计算机迁移 ADMT:报告生成 声明: 本教程适用于 Windows Server 2012 及以上版本的服务器使用. 介绍篇 ADMT(Active Directory 迁移工具)是一个免费的 Microsoft 工具,它允许在两个 Active Directory 域之间迁移对象(用户,计算机和组). 使用 ADMT 的一些示…

A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读(SIGMOD 2021) 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation的一些重要idea的解读,原文连接为:A Unified Deep Model of Learning f…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. NeurIPS 2019 Workshop on Federated Learning for Data Privacy and Confidentiality, Vancouver, Canada. Abstract 我们解决了非i.i.d.情况下的联邦学习问题,在这种情况下,局部模型漂移,抑制了学习.基于与终身学习的类比,我们将灾难性遗忘的解决方案改用在联邦学习上.我们在损失函数中…

摘要:本文简单介绍了mysql的三种备份,并解答了有一些实际备份中会遇到的问题.备份恢复有三种(除了用从库做备份之外), 直接拷贝文件,load data 和 mysqldump命令.少量数据使用mysqldump命令,存储的是SQL语句,比较通用,但是也会遇到版本兼容性问题.整个数据库迁移使用拷贝文件的方式 (1)数据库到文件 最快的是登陆到mysql服务器上使用into oufile(mysql线程操作,比较快) (2)文件到数据库 (3)数据库到数据库 0 使用工具   xtrabacku…