1. 决策树中的特征选择 分类决策树是一种描述对实例进行分类的树型结构,决策树学习本质上就是从训练数据集中归纳出一组分类规则,而二叉决策树类似于if-else规则.决策树的构建也是非常的简单,首先依据某种特征选择手段对每一特征对分类的贡献性大小排序,然后从根节点开始依次取出剩下特征中对分类贡献最大的特征,用其作为当前节点的分类准则,进一步构造其叶子结点,然后重复此过程,直到特征用光或满足了预先设定的要求终止决策树的构建.由此可见,特征选择作为决策树构建的核心技术而存在,那么下面我们就来讨论一下决…

蒲公英 · JELLY技术周刊 Vol.29 前端智能化是指借助于 AI 和机器学习的能力拓展前端,使其拥有一些超出现阶段前端能力的特性,这将是未来前端方向中一场重要的变革.目前各家互联网厂商都有自己的项目朝着这个大方向不断实践,对未来发起挑战,而阿里就是这其中之一,也给大家留下了许多令人印象深刻的产品-- 登高远眺 天高地迥,觉宇宙之无穷 前端框架 解析 JSX 的全新机制 React 17 中引入了新的 JSX 语法转换机制,好处除了书写 JSX 时不再需要提前引入 React 对象外,还做…

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层…

ANNUAL GOAL 生活 1. 养成早睡早起的习惯 2. 体重:43kg 总体来讲希望自己有一个健康的生活方式,良好的饮食.运动习惯. 2019-04-17 18:47:14 UPDATE 3. 不断进行自我训练及优化. 别限制自己的可能性,别怕压力,别说不可能. 在这个博客里记录完成每一项自己认为有挑战的项目. 4. 别太受外界因素的影响. 别管别人怎么玩: 别管别人在怎么努力: 别管别人有什么价值观: 别管别人怎么看自己: 适合自己的才是最好的,做人还是要无愧于心. 5. 学会珍惜,别怕…

将机器学习用到SDN中的综述:研究的问题和挑战 从流量分类.路由优化.服务质量(Qos)/体验质量(QoE)预测.资源管理和安全性的角度,回顾了机器学习算法如何应用于SDN领域. 相关知识 在SDN中应用机器学习是合适的原因: 图形处理单元GPU和张量处理单元TPU等技术为机器学习提供了很好的机会: 集中式SDN控制器具有全局网络视图,能够收集各种网络数据,便于机器学习算法的应用. 基于实时和历史网络数据,机器学习技术可以通过执行数据分析,网络优化和网络服务的自动提供来为SDN控制器提供智能化.…

来源:IEEE International Conference on Communications 作者:Matteo Maria 年份:2016 摘要: 现如今很多移动设备都配有多个无线接口,比如蓝牙.WIFI.NFC等等,建立两个移动设备的连接可以不经过网络基础设施,而是可以通过这些无线接口直接相连,我们称之为D2D.与此相关的一个问题就是:在何时激活D2D的连接并管理这种连接?这就需要一个控制器来管理. SDN起到的作用:我们可以利用SDN来处理设备之间的数据流,并与每个设备直接交互.…

作者Andrew Makarov,由计算机视觉life编辑:乔媛媛编译 更好的阅读体验请看首发原文链接 2019-2020年值得关注的9个AR发展趋势 增强现实技术在2019年实现了创纪录的发展.微软(Microsoft).亚马逊(Amazon).苹果(Apple).Facebook和谷歌等大型科技公司都在积极推动AR商业化进程.预计到2023年,移动设备.智能眼镜等AR支持产品的用户基数将超过25亿.该行业的收入将达到750亿美元. 增强世界博览会(Augmented World Expo)和…

http://www.themtank.org/a-year-in-computer-vision 部分中文翻译汇总:https://blog.csdn.net/chengyq116/article/details/78660521 The M Tank 编辑了一份报告<A Year in Computer Vision>,记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果,对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料.虽然该文已经过去一年多的时间了,但是考虑到研究成果由理论到落地的…

值得看: 刘铁岩老师的<Learning to Rank for Information Retrieval>和李航老师的<Learning to rank for information retrieval and natural language processing> https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 1.概述1.1 RankingRanking 模型可以粗略分为基于相关度和基于重要性进行排序的两大…

转载:https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 Ranking 是信息检索领域的基本问题,也是搜索引擎背后的重要组成模块. 本文将对结合机器学习的 ranking 技术——learning2rank——做个系统整理,包括 pointwise.pairwise.listwise 三大类型,它们的经典模型,解决了什么问题,仍存在什么缺陷. Pointwise 类方法,其 L2R 框架具有以下特征: 输入空间中样本是单个 doc(和…