两部分 1.Pose参数 2.Shape参数 一 Pose参数 共24个关节点,对应idx从0到23,图中3个小图分别表示zero shape只有idx节点分别绕x/y/z轴旋转. 其中蓝色线表示-pi/4旋转,黑色线表示pi/4旋转. 其中0为kinematic tree的root,控制全局旋转,所以不画出来. 所有关节点的组合并不能保证产生合理的模型. 二 Shape参数 zero pose时的Shape参数,序号为1~10.类似于PCA参数,每个参数单独变化,betas(idx) =[-9…

0.随机森林的思考 随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯…

在得出random forest 模型后,评估参数重要性 importance() 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE.就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性的减少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一个概念的. IncNodePurity 也是一样, 如果是回归的话, node purity 其实就是 RSS(残差平方和residual sum of squar…

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

目录 一.ORM查询优化 1. all()查询 2. only()/defer()方法 (1)only()方法 (2)defer()方法 3. select_related()/prefetch_related() (1)select_related() (2)prefetch_related() (3)select_related()/prefetch_related()的优缺点 二.MTV与MVC模型 1. MTV模型 2. MVC模型 三.chioces参数 四.Ajax 1. Ajax语…

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似…

1.视图模型封装,ModelAndView可以向页面返回视图的同时吧模型也传入页面 2.注解参数,springMvc很好的地方在于简单,高效,@RequestParam注解能非常好的取得页面参数 代码: 1.创建model package com.java1234.model; public class Student { private int id; private String name; private int age; public Student() { super(); // TO…

本文链接:https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/89207640由于最近做到了一些 3D Hand Pose Estimation 相关的内容,因而看了这篇CVPR19的 oral 论文,官方说公布源代码,但是github给的是个空repo,希望早点开源吧. 近些年来,基于 RGB图像+depth map 的 3D Hand Pose Estimation 在多个数据榜上基本饱和了,而由于本身2D single rgb image 生…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智…

程序计数器: 存放下一条要运行的指令:每个线程都必须用一个独立的程序计数器,用于记录下一条要运行的指令.程序计数器是一块线程私有的内存空间. JAVA虚拟机栈: 线程私有的内存空间,它保存方法的局部变量,部分返回结果,并参与方法的调用和返回.虚拟机栈在运行的时候使用一种叫做栈帧的数据结构保存上下文数据.在栈帧中,存放了方法的局部变量表.操作数栈.动态连接方法和返回地址等信息.每个方法的调用都伴随着栈帧的入栈操作,每个方法的返回都伴随着栈帧的出栈操作. 本地方法栈:管理本地方法的调用.和虚拟机一样…