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论文解读（PPNP）《Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank》
论文信息 论文标题：Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank论文作者：Johannes Gasteiger, Aleksandar Bojchevski, Stephan Günnemann论文来源：2019,ICLR论文地址：download 论文代码：download 1-Abstract 本文主要将 PageRank 算法引入到tensorflow预测单张mnist数据集图片 — 数字识别（Predict single image for MNIST dataset by tensorflow - digital reco
MNIST数据集可以说是深度学习的入门，但是使用模型预测单张MNIST图片得到数字识别结果的文章不多，所以本人查找资料，把代码写下，希望可以帮到大家~ 1 # Buding your first image classification model with MNIST dataset 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 impor调优前后knn鸢尾花
def knn_iris(): # 获取数据 iris = load_iris() # 划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22) # 特征工程:标准化 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform四级词汇
四级词汇 单词记忆方法 发音辅助记忆 chaos(嘈杂) 生活中的英语 ATM、GDB 形近词 reserve 储备 reverse反向 词源词根词缀法 predict预测 indicate表明 dictionary字典 词以类记 promote v.促进 prompt促使 accelerate加速 词汇——前缀 时间、空间 predictiProj CMI Paper Reading: Mining Metrics to Predict Component Failures
Abstract 研究： 任务：What is it that makes software fail? 数据集：post-release defect history of five Microsoft software systems 结论：容易发⽣故障的软件在统计上与代码复杂性度量相关 前提：没有一套简单的复杂性度量能够全面通用地描述软件缺陷 方法：在代码度量上做主成分分析，迁移学习实战
简介 实现 二次函数的拟合，然后将新的二次函数进行迁移拟合 code import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) x_data = np.linspace(-5, 5, 100)[:, np.neLSTM 文本预测
LSTM RNN对于前面的信息会有意外，LSTM可以基础相应的信息 code #加载数据 data = open("LSTM_text.txt").read() #移除换行 data = data.replace("\n","").replace("\r","") print(data) #分出字符 letters = list(set(data)) print(letters) num_letter无监督学习 Kmeans
无监督学习 自动对输入数据进行分类或者分群 优点： 算法不受监督信息（偏见）的约束，可能考虑到新的信息 不需要标签数据，极大程度扩大数据样本 Kmeans 聚类 根据数据与中心点距离划分类别 基于类别数据更新中心点 重复过程直到收敛 特点：实现简单、收敛快；需要指定类别数量（需要告诉计算机EKF相关总结
目录ekf的功效建模方式超参不同case高速与城区global与gnss一些隐藏坑关于predict关于断track ekf的功效 能够稳定轨迹扰动 能够方便模型连track 建模方式 使用角度，不使用角度；影响的是对state的更新效率。越是直观，需要预测的参数越少，测量值之间的耦合越少，跟踪性能越好，滞后性与误差使用机器学习对曲线进行线性回归
简介 线性回归：根据数据，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系 评价曲线的拟合效果使用均方误差和R方值进行拟合质量评估 \[M S E=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left(y_{i}^{\prime}-y_{i}\right)^{2} \]R方值 \(\left(R^{2}\right)\) : \[R^{2}=1-\frac{\sum_{i=1}^{m}\left(什么是机器学习的分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】
1、K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 （KNN，K-NearestNeighbor） 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。 简单理解这个算法： 这个算法是用来给特征scikit-learn 的设计
scikit-learn 的设计 1 核心API Core API1.1 Estimators1.2 Predictors1.3 Transformers 2 高级API Advanced API2.1 Meta-estimators2.2 Pipelines and feature unions3.3 Model selection 1 核心API Core API 所有 scikit-learn 对象都有三个基本的接口：Estimators， Prexgboost的predict接口输出问题以及相关参数的探究(evals、evals_result、verbose_eval、pred_leaf、pred_contribs)、利用gbdt进行特征组合
一、一直对xgboost的输出有些疑惑，这里记录一下 1.xgboost的predict接口输出问题（参数pred_leaf、pred_contribs） 2.训练过程中输出相关参数的探究(evals、evals_result、verbose_eval) 3.多分类内部原理探究（不涉及源码） 4.利用gbdt进行特征组合问题(gbdt+lr) 二、导入验证数据，验证问Mask-Predict: Parallel Decoding of Conditional Masked Language Models阅读报告-机器翻译
1 Introduction 大多数机器翻译系统使用顺序译码的策略，即单词是一个一个预测的。本文展示了一个并行译码的模型，该模型在恒定译码迭代次数下得到翻译结果。本文提出的条件掩码语言模型（CMLMS），其中解码器的输入是一个完全被mask的句子，并行的预测所有的单词，并在恒定次数的屏[云炬python3玩转机器学习]5-5 衡量回归算法的标准，MSE vs MAE
05 衡量回归算法的标准，MSE vs MAE In [3]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets import datetime;print("Run by CYJ,",datetime.datetime.now()) Run by CYJ, 2022-01-20 12:53:42.123449 波士顿房产数据 In [4]:Spring Cloud Gateway
断言(Predicate) （hoxton 版本） Spring Cloud Gateway将路由匹配作为Spring WebFlux HandlerMapping基础架构的一部分。 Spring Cloud Gateway包括许多内置的Route Predicate工厂。 所有这些Predicate都与HTTP请求的不同属性匹配。 多个Route Predicate工厂可以进行组合。 SpriML - 分类算法的评价
文章目录 分类准确度的问题混淆矩阵 Confusion Matrix精准率和召回率精准率召回率为什么好？ F1 Score代码实现F1 的代码实现引入真实数据混淆矩阵，精准率、召回率的实现scikit-learn中的混淆矩阵，精准率、召回率、F1 Precision-Recall 的平衡阈值对精准率和召回率的影响代码实【机器学习——贝叶斯分析】——Python实现、模型保存与调用
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/1/1 13:49 # @Author : @linlianqin # @Site : # @File : naivyBates.py # @Software: PyCharm # @description: from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.naive_bayes import Ber机器学习期末
目录机器学习四大题线性判别分析感知机决策树朴素贝叶斯编程题 机器学习四大题 线性判别分析 思路 分类求样本均值\(\phi_1,\phi_2, \bar X_1, \bar X_2\) 求各类样本散列矩阵\(S_1, S_2\) 相加->类内散度矩阵\(w = S_w^-1(\bar X_1-\bar X_2)\) 感知机 \[f(X)=sgn(W^TX【模式识别】SVM实现人脸表情分类
前言 本文是模式识别课程关于支持向量机（SVM）算法的课程设计，根据人脸的面部特征，通过SVM算法将表情分为7类。 本文的jupyter文件和数据集下载地址： https://download.csdn.net/download/qq1198768105/66912662 数据集 本文采用的数据集为The Japanese Female Facial Expression (【电力负荷预测】基于matlab日特征气象因素支持向量机SVM电力负荷预测【含Matlab源码 1612期】
一、SVM简介 机器学习的一般框架： 训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树、KNN）=>得到结果 1 SVM定义 支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两支持向量回归机（SVR）代码
SVR的代码（python） 项目中一个早期版本的代码，PCA-SVR，参数寻优采用传统的GridsearchCV。 1 from sklearn.decomposition import PCA 2 from sklearn.svm import SVR 3 from sklearn.model_selection import train_test_split 4 from sklearn.model_selection import GridSea【数据分析与挖掘】基于LightGBM,XGBoost,逻辑回归的二分类/多分类的分类预测实战(有数据集和代码)
【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测 一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用 2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测** 3基于sklearn框架下的knn分类器实现
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import csv csvFile = open("D:\datacsv.csv", "r") reader = csv.reader(csvFile) iri_X=[] iri_y=[] for item in reader: # 忽略第一行[云炬python3玩转机器学习] 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381], [3.110073483, 1.781539638], [1.343808831, 3.368360954], [3.582294042, 4.679179110], [2.280362439, 2.866990