作者：chen_h 人类的大脑是为了识别我们周围世界的模式。例如，我们观察到如果我们每天练习编程，我们的相关技能就会随之增加。但是，我们如何准确的描述这种与其他人的关系呢？我们如何描述这种关系有多强大呢？幸运的是，我们可以用正式的数学估计（称为回归）来描述现象之间的关系。回归是数据科学家工具包中最常用的工具之一。当你学习 Python 或者 R 时，你可以在单行代码中创建回归，而无需处理基础数学理
# 少特征深度学习
深度学习通常依赖于大量的特征进行有效的分类或回归。然而，有时数据的特征少得可怜，无法直接应用传统的深度学习模型。在这篇文章中，我们将探讨如何在少特征的情况下构建有效的深度学习模型，同时提供相应的代码示例。
## 什么是少特征深度学习
少特征深度学习指的是在特征非常有限的情况下，依然希望构建一个有效的深度学习模型。特征较少可能导致模型的表达能力下降，因此需要采用一些技术来提
基于DNN的推荐算法引入背景推荐系统的一大挑战是同时具备”记忆能力“和”泛化能力“。 ”记忆能力“：学习那些经常同时出现的特征，发觉历史数据中存在的共现特性。 ”泛化能力“：基于迁移相关性，探索之前几乎没出现过的新特征组合。基于嵌入的模型(FM)对之前没出现过的特征具备二阶泛化能力，即为每个query和item特征学习一个低维稠密的嵌入向量。但FM很难有效学习低维表示，当query-item矩阵稀
1、Featuretools1.1 Featuretools介绍Featuretools使用一种称为深度特征合成（Deep Feature Synthesis，DFS）的算法，该算法遍历通过关系数据库的模式描述的关系路径。当DFS遍历这些路径时，它通过应用于数据的操作（包括和、平均值和计数）生成综合特征。例如，对来自给定字段client_id的事务列表应用sum操作，并将这些事务聚合到一个列中。尽
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2023-11-17 13:02:44
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在 PyTorch 中，nn.Conv2d 是一个实现了二维卷积（convolution）函数的神经网络模块。Conv2d 模块的核心部分即卷积运算，其接受的参数包括：in_channels：输入特征图（feature map）的通道数，即图像的深度（depth）；out_channels：输出特征图的通道数；kernel_size：卷积核的大小；stride：卷积核的步幅（stride）；pad
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2023-09-01 20:28:48
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笔记内容为 如何在稀烂的数据中做深度学习 文章目录1.Deep Learning2.Federated Learning3.Long-tail Learning4.Noisy Label Learning5.Continual Learning6.Conclusion 1.Deep Learning深度学习是一个端到端学习的过程，相较传统的机器学习，它把特征提取过程也加入学习构建好的深度学习模型的
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2024-01-22 00:34:14
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# 深度学习中的通道数和特征数
在深度学习的领域，通道数和特征数是两个非常重要的概念，它们对于卷积神经网络（CNN）的构建和模型的选择起着关键性作用。本文旨在帮助初学者理解这两个概念，以及如何在实践中实现它们。我们将分步骤进行讲解，每一步都提供必要的代码示例和注释。
## 流程概述
首先，让我们梳理一下实现深度学习模型过程中的核心步骤。这些步骤将以表格的形式展示：
| 步骤 | 描述 |
# 数据少深度学习流程
## 引言
在进行深度学习任务时，通常需要大量的数据来训练模型。然而，有时我们只能获得很少的数据，这对于初学者来说可能是一个挑战。本文将向刚入行的小白介绍如何实现“数据少深度学习流程”。我们将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下表展示了数据少深度学习流程的步骤概述：
步骤 | 描述
--- | ---
1. 数据获取 | 收集和准
原创
2023-11-07 09:26:47
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# 数据少怎么深度学习
在深度学习领域，数据是至关重要的。然而，在某些情况下，我们可能会遇到数据量不足的问题。这种情况下，我们应该如何进行深度学习呢？本文将提供一个项目方案，帮助您在数据量较少的情况下进行有效的深度学习。
## 1. 数据增强
数据增强是一种常用的技术，可以通过生成新的数据来增加数据集的多样性。以下是一些常用的数据增强方法：
- 旋转
- 缩放
- 裁剪
- 颜色调整
以
# 深度学习中的特征图通道数
在计算机视觉领域，深度学习已经成为了推动图像识别、目标检测和图像生成等技术进步的重要力量。在这些深度学习模型中，特征图（Feature Map）是一个不可或缺的概念。理解特征图的通道数，对于提高我们的模型性能至关重要。
## 什么是特征图？
特征图是在卷积神经网络（CNN）中，通过卷积操作生成的一种多维数组。在CNN中，每一层都会生成多个特征图，每个特征图都有独
0 引言在一些简单的应用场合，特别是针对手部的，并不需要太多的手部信息，往往关注手部的运动信息，通过识别手部的运动信息便可实现人机交互操作。正是基于此，本文着重关注手部运动特征，通过对运动特征的分析来实现人机交互。本文提出一种基于样本回归分析的手部动作识别算法。1 运动方向判别系统手部动作识别需要依次完成数据采集、预处理、动作解析、特征点提取、创建数据点集、拟合曲线和动作分析等步骤。 由于完成手部
一 线性回归（最小二乘法）假设我们有n个样本数据，每个数据有p个特征值，然后p个特征值是线性关系。即对应的线性模型写成矩阵的形式即是Y=XA由于样本与模型不一定百分百符合，存在一些噪声，即误差，用B表示，B也是一个向量即B=Y-XAY为样本值，XA为模型的计算值，即期望值误差的平方的计算公式Xi为行向量，A为列向量。最小二乘法的目标就是取得最小的e对应的A，由于方差的计算是一个二次函数
以下文章来源于数据派THU ，作者数据派THU 作者：Leopold d’Avezac 翻译：廖倩颖 校对：杨毅远 本文长度为1900字，建议阅读8分钟 本文为大家介绍了数据缺失的原因以及缺失值的类型，最后列举了每一种缺失值类型的处理方法以及优缺点。不论是机器学习模型，KPI或者报告，缺失值和它们的替代值都会导致你的分析结果出现巨大错误。通常分析人员只用一种方式处理缺失值。但事实并非如此，下面我们
深度残差网络：深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题（overfitting，所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越，导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳，即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂）
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2023-11-30 10:23:28
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第一层卷积层，使用两个GPU分别计算48个核，然后进行ReLU激活函数，对其结果进行Local Response Normalized。使用ReLU比tanh和sigmoid等饱和函数要快。Local Response Normalized（局部相应归一化）由于ReLU的值域没有区间，所以要对其结果进行归一化，公式为 就是对ReLU求出来的数据（x，y）周围进行归一化 进行归一化后可以加快梯度下降
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2024-01-21 02:26:30
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深度特征合成深度特征合成（Deep Feature Synthesis, DFS）是一种用于对关系和时间数据执行特征工程的自动化方法。输入数据DFS需要结构化的数据集才能执行特征工程。以下演示使用的是模拟客户交易数据集。运行DFS通常，没有自动化特征工程的情况下，数据科学家会编写代码以汇总客户的数据，并应用不同的统计功能，从而产生量化客户行为的功能。在此示例中，专家可能对一下特征感兴趣：sessi
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2023-09-21 16:48:40
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## 深度学习方法中特征数少的流程
### 步骤概览
以下是实现"特征数少有哪些深度学习方法"的整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 模型调优 |
### 步骤详解
#### 1. 数据预处理
在深度学习中，数据预处理是非常重要的一步。它包括数
原创
2023-07-23 19:56:45
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特征工程是从现有特征创建新特征的过程，通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时，特征工程效果最好，但有一些方法可以以自动化的方式完成，而无需先验领域知识。在本文中，我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法：深度特征合成 (Deep feature Synth
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2023-06-25 11:37:59
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# 特征提取与深度学习：初学者指南
在机器学习和数据科学领域，特征提取和深度学习是两种重要的数据处理方法。理解它们的核心区别，对于初学者至关重要。特别是，当涉及到数据量时，特征提取的方法通常需要的数据量比深度学习少。这篇文章将带你了解特征提取和深度学习的流程，以及如何实现特征提取。
## 流程概览
以下是实现特征提取的基本步骤：
| 步骤 | 描述
样本空间：以样本的属性为坐标轴张成的多维空间，也叫属性空间，输入空间。 实际问题中，样本的属性就是样本的特征向量，所以样本的特征向量维度越高，张成的样本空间就越大，如果样本的特征向量是二维的（x, y）,则样本空间是是一个二维空间，即一个平面，如果特征向量是三维的（x, y, z）,张成的样本空间就是三维空间，我们现实世界中的每一个物体的坐标就
