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    基于特征选择方法问题怎么解决

    的搜索结果
  • 菜鸟—需求预测与分仓规划季军——“我们为R代言”团队赛后总结

    改进方面,对特征进行了选择,线上选择方法是将所有的特征都拿来进行训练,而更优的方法是把最重要的特征单独取出来,把次要的特征也取出来一些进行压缩,把得到的特征和分类测试结果一起构成新的训练集进行回归...

    文章 大数据史记 2017-04-05 4408浏览量

  • 想买奶茶,高德如何让我更快喝到?

    先看下怎么解决样本构造难题,我们解决方案是: 考量用户在出行场景的行为session,不光看在suggest的某次点击行为,更重要的是,考察用户在出行场景下的行为序列。比如suggest给出搜索建议后,继续搜索的是什么词,...

    文章 剑曼红尘 2019-12-29 385浏览量

  • 机器学习在高德搜索建议中的应用优化实践

    先看下怎么解决样本构造难题,我们解决方案是: 考量用户在出行场景的行为session,不光看在suggest的某次点击行为,更重要的是,考察用户在出行场景下的行为序列。比如suggest给出搜索建议后,继续搜索的是什么词,...

    文章 高德技术小哥 2019-07-09 12606浏览量

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  • 首次公开!《阿里计算机视觉技术精选》揭秘前沿落地案例

    Spotlight论文《基于时间尺度选择的在线行为预测》讨论了视频中行为预测的一个非常重要的问题怎么选择一个好的时间维度窗口?论文提出了包含多个子网络的尺度选择网,比如包括时间序列建模的一维卷积子网络、...

    文章 技术小能手 2018-12-27 2268浏览量

  • 在地理文本处理技术上,高德有哪些技巧?

    地图App的功能可以简单概括为定位、搜索、导航三部分,分别解决在哪里,去哪里,和怎么去的问题。高德地图的搜索场景下,输入的是:地理相关的检索query,用户位置,App图面等信息,输出的是,用户想要的POI。如何...

    文章 檸,铮 2020-02-28 561浏览量

  • 深入了解机器学习决策树模型——C4.5算法

    下面我们依次来看看C4.5算法究竟怎么解决这两个问题。信息增益比 首先,我们来看信息增益的问题。前面说了,如果我们单纯地用信息增益去筛选划分的特征,那么很容易陷入陷阱当中,选择了取值更多的特征。针对这个...

    文章 云栖号资讯小哥 2020-05-29 318浏览量

  • DC学院学习笔记(二十):用特征选择方法优化模型

    解决问题:假设我们已经确定了要使用哪个算法后,我们怎么知道哪个X的子集合作为特征训练模型效果最好。解决方案: 迭代特征选择python实现: import pandas import numpy as np from sklearn import linear_model...

    文章 kissjz 2018-02-19 1542浏览量

  • 阿里研究员华先胜:图像搜索的前世今生

    因为索引只是解决了scalability的问题而且这些方法在做有效性的评估的时候都是与brute-force的方法来比也就是和一个一个比距离的方法来比来判断索引的方法和brute-force有多接近。但是图像的表征问题也就是怎么样...

    文章 kevinliali 2016-05-18 16133浏览量

  • 机器学习算法一览

    问题解决思路和方法应用建议提前到这里的想法也很简单,希望能提前给大家一些小建议,对于某些容易出错的地方也先给大家打个预防针,这样在理解后续相应机器学习算法之后,使用起来也有一定的章法。2.机器学习算法...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1188浏览量

  • 深度学习与中文短文本分析总结与梳理

    然而,传统机器学习方法往往依赖于人工设计的特征,而一个特征是否有效需要多尝试与选择,因此人工设计一系列好的特征既费时又费力。神经网络方法。深度学习的方法,对中文语料进行中文分词和词性标注。这些方法仅...

    文章 行者武松 2017-05-01 1403浏览量

  • 迁移学习怎么做?迁移成分分析 (TCA) 方法简介

    TCA 属于基于特征的迁移学习方法。那么,它做了一件什么事呢?用通俗的语言来说,跟 PCA 很像:PCA 是一个大矩阵进去,一个小矩阵出来,TCA 呢,是两个大矩阵进去,两个小矩阵出来。从学术角度讲,TCA 针对 domain ...

    文章 玄学酱 2017-10-24 4411浏览量

  • 用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

    后来伴随着统计学习方法的发展,特别是90年代后互联网在线文本数量增长和机器学习学科的兴起,逐渐形成了一套解决大规模文本分类问题的经典玩法,这个阶段的主要套路是人工特征工程+浅层分类模型。训练文本分类器...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1089浏览量

  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    其实很重要的一点是工业界需要高VC维的模型,去解决智能可扩展性的问题怎么获得一个高VC维的模型呢?大家都知道,机器学习=数据+特征+模型。如果数据在给定的情况下,我们就需要在特征和模型两个方面进行优化。...

    文章 行者武松 2018-01-08 971浏览量

  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    其实很重要的一点是工业界需要高VC维的模型,去解决智能可扩展性的问题怎么获得一个高VC维的模型呢?大家都知道,机器学习=数据+特征+模型。如果数据在给定的情况下,我们就需要在特征和模型两个方面进行优化。...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 841浏览量

  • 无推荐、不APP

    因为推荐要解决的一个很重要问题就是排序,而且在新品过来的时候,我们没有对于它的先验知识,在这种情况下怎么选择推荐结果。最流行的UCB bandit算法是这么解决的: 其中加号前面是这个item到目前的收益均值,后面...

    文章 黯灭_邓彬 2016-08-25 10907浏览量

  • 数据挖掘主要解决的四类问题

    可能很多人已经在关心数据挖掘方法怎么预测P(X=1)这个问题的了,其实并不难。解决这类问题的一个大前提就是通过历史数据的收集,已经明确知道了某些用户的分类结果,如已经收集到了10000个用户的分类结果,其中...

    文章 jiacai2050 2012-09-28 878浏览量

  • (转)CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review

    首先,hog特征基于cell_size的梯度统计特征,局部鲁棒性较好,但是对全局的形变,效果不太好,而color直方图统计基于全局,能有效的弥补这一缺点,所以作者采用的是这两种特征的融合。作者设计的score function为...

    文章 wangxiaocvpr 2016-11-03 994浏览量

  • 优酷视频基于用户兴趣个性化推荐的挑战和实践

    传统的做法是基于统计的方法,并没有很细致的解决好这个问题。为什么我们觉得做好用户兴趣画像很重要?我们解这个问题很大的挑战在于数据的稀疏性很高,数据里面的噪声很大。对于稀疏性高、噪声很大的问题,如果你用...

    文章 优小酷 2018-02-07 2850浏览量

  • 利用 Scikit Learn的Python数据预处理实战指南

    如果某个特征有相对来说比较大的范围,而且其在目标函数中无关紧要,那么逻辑回归模型自己就会分配一个非常小的值给它的系数,从而中和该特定特征的影响优势,而基于距离的方法,如KNN,没有这样的内置策略,因此...

    文章 小旋风柴进 2017-05-27 2202浏览量

  • 金融风控领域的工业级大数据应用: 如何跨越AI与业务经验结合前的鸿沟?

    事实上,不同的数据类型,它的最优模型选择也是不同的,基于这种思想,我们去针对机器学习特征和专家人工特征构建最优的规则模型、机器学习模型、深度学习模型来吸收这些全量特征,就可以很好地化解这一问题。...

    文章 小旋风柴进 2017-05-26 1693浏览量

  • 带你读《深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器 学习与深度学习平台》之三:机器学习概述

    2)模型选择:在模型的假设空间中,存在无穷多个满足假设的可选择模型,模型选择解决问题就是如何从模型假设空间中选择一个最优模型。通常采用损失函数来指定模型选择策略,将模型选择转化为一个最优化问题来...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-01 1366浏览量

  • 主动学习入门篇:如何能够显著地减少标注代价

    文献“Active Learning by querying informative and representative examples(2010)”中提出了一种综合利用聚类信息和分类间隔的样例选择方法;文献“Active Learning using a Variational Dirichlet Processing ...

    文章 淘系技术 2020-09-24 2472浏览量

  • ACL2016最佳论文:CNN/日常邮件阅读理解任务的彻底检查

    我们首先建立一个传统的基于特征的分类器,用于探索对于该任务有效的特征。这和Wang等人的灵感相似,目前它在MCTest RC数据集有极具竞争力的性能(Richardson等人)。该系统的步骤是为每一个候选实体e,设计特征矢量...

    文章 青衫无名 2017-08-01 832浏览量

  • 数据挖掘其实就是为了干这四种事?

    可能很多人已经在关心数据挖掘方法怎么预测P(X=1)这个问题的了,其实并不难。解决这类问题的一个大前提就是通过历史数据的收集,已经明确知道了某些用户的分类结果。例如已经收集到了10000个用户的分类结果,其中...

    文章 知与谁同 2017-08-01 944浏览量

  • 机器学习性能改善备忘单:32个帮你做出更好预测模型的技巧和窍门

    使用特征选择和衡量特征重要性的方法,可以创造出数据的新视角,供模型算法探索。特征工程。你能够创造或者增加新的特征?也许有的属性可以分解为多个新的值(比如类别,日期或字符串)或者属性可以聚集起来代表一个...

    文章 小旋风柴进 2017-05-27 1258浏览量

  • 地理文本处理技术在高德的演进(上)

    地图App的功能可以简单概括为定位,搜索,导航三部分,分别解决在哪里,去哪里,和怎么去的问题。高德地图的搜索场景下,输入的是,地理相关的检索query,用户位置,App图面等信息,输出的是,用户想要的POI。如何...

    文章 高德技术小哥 2019-11-26 1768浏览量

  • 机器学习性能改善备忘单:32个帮你做出更好预测模型的技巧和窍门

    使用特征选择和衡量特征重要性的方法,可以创造出数据的新视角,供模型算法探索。特征工程。你能够创造或者增加新的特征?也许有的属性可以分解为多个新的值(比如类别,日期或字符串)或者属性可以聚集起来代表一个...

    文章 知与谁同 2017-08-01 889浏览量

  • 决策树和Random Forests:优秀的群体智慧

    决策树学习算法包含了3个部分:特征选择、树构建和剪枝,特征选择可以帮助我们构建更简单有效的树,这个过程其实在很多的机器学习算法中都必不可少,正如Quinlan在论文中提到的噪音问题和丢失值问题,这些都会影响树...

    文章 尊渊 2016-03-25 3044浏览量

  • 唇语识别技术的开源教程,听不见声音我也能知道你说什么!

    所提出的在线对选择方法的效果如上图所示。分析到这,希望大家可以到 Github 上找到源码,开始练起!附上作者给的代码演示。原文发布时间为:2018-11-6 本文作者:Amirsina Torfi等 本文来自云栖社区合作伙伴“磐创...

    文章 技术小能手 2018-11-06 4738浏览量

  • 人脸检测发展:从VJ到深度学习(上)

    别看这种用窗口在图像上进行扫描的方式非常简单粗暴,它的确是一种有效而可靠的窗口选择方法,以至于直到今天,滑动窗口范式仍然被很多人脸检测方法所采用,而非滑动窗口式的检测方法本质上仍然没有摆脱对图像进行...

    文章 青衫无名 2017-08-01 894浏览量

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