regression

landmark是一种人脸部特征点提取的技术，Dlib库中为人脸68点标记，在《调用Dlib库进行人脸关键点标记》一文中有效果和标定点序号的示意图。今后可采用landmark中的点提取眼睛区域、嘴巴区域用于疲劳检测，提取鼻子等部分可用于3D姿态估计。 Dlib库使用《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》CVPR2014中提及的算法：ERT（ensemble of regression trees）级联回归，即基于梯度提高学习的回归树方法。 该算法使用级联回归因子，首先需要使用一系列标定好的人脸图片作为训练集，然后会生成一个模型。 the shape_predictor_trainer object to train a shape_predictor using a set of training images, each annotated with shapes you want to predict. To do this, the shape_predictor_trainer uses the state-of-the-art method. 使用基于特征选择的相关性方法把目标输出ri投影到一个随机方向w上，并且选择一对特征（u,v），使得Ii(u’)-Ii(v’

　　　　线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了，这里就对线性回归的原理和算法做一个小结。 1. 线性回归的模型函数和损失函数 　　　　线性回归遇到的问题一般是这样的。我们有m个样本，每个样本对应于n维特征和一个结果输出，如下： 　　　　\((x_1^{(0)}, x_2^{(0)}, ...x_n^{(0)}, y_0), (x_1^{(1)}, x_2^{(1)}, ...x_n^{(1)},y_1), ... (x_1^{(m)}, x_2^{(m)}, ...x_n^{(m)}, y_m)\) 　　　　我们的问题是，对于一个新的\((x_1^{(x)}, x_2^{(x)}, ...x_n^{(x)} \), 他所对应的\(y_x\)是多少呢？ 如果这个问题里面的y是连续的，则是一个回归问题，否则是一个分类问题。 　　　　对于n维特征的样本数据，如果我们决定使用线性回归，那么对应的模型是这样的： 　　　　\(h_\theta(x_1, x_2, ...x_n) = \theta_0 + \theta_{1}x_1 + ... + \theta_{n}x_{n}\), 其中\(\theta_i \) (i = 0,1,2... n)为模型参数，\(x_i \) (i = 0,1,2... n)为每个样本的n个特征值。这个表示可以简化，我们增加一个特征\(x_0 = 1 \

转载地址: https://bbs.csdn.net/topics/310021870 1. ASCII 返回与指定的字符对应的十进制数; SQL> select ascii(A) A,ascii(a) a,ascii(0) zero,ascii( ) space from dual; A A ZERO SPACE --------- --------- --------- --------- 65 97 48 32 2. CHR 给出整数,返回对应的字符; SQL> select chr(54740) zhao,chr(65) chr65 from dual; ZH C -- - 赵 A 3. CONCAT 连接两个字符串; SQL> select concat(010-,88888888)||转23 高乾竞电话 from dual; 高乾竞电话 ---------------- 010-88888888转23 4. INITCAP 返回字符串并将字符串的第一个字母变为大写; SQL> select initcap(smith) upp from dual; UPP ----- Smith 5. INSTR(C1,C2,I,J) 在一个字符串中搜索指定的字符,返回发现指定的字符的位置; C1 被搜索的字符串 C2 希望搜索的字符串 I 搜索的开始位置,默认为1 J 出现的位置

Functional mechanism: regression analysis under differential privacy 论文学习报告 组员：裴建新 赖妍菱 周子玉 2020-03-10 1 背景 当今社会，互联网技术正日益深入人们的生活.随着网络和信息化产业的迅猛发展，数据以前所未有的速度不断地增长和累积，大数据已经成为学术界和产业界的热点，同时改变着人们的日常生活.在大数据背景下，数据量相对以往有了质的飞跃.同时，人们对信息处理的速度、信息来源的多样性信息处理的价值也有了更高的要求.然而，随着从大数据中挖掘出各种各样的敏感信息，数据参与者的隐私受到了严重威胁，这迫使人们加强对数据的隐私保护. 虽然学术界并没有通用的隐私概念，但一般意义下，通常将用户认为自身敏感且不愿公开的部分信息称为隐私.然而，如果直接将这部分信息屏蔽，数据的价值就会大打折扣.可以说，在完善地保护敏感信息的同时，有效地释放对公众有益的信息，这本身就是矛盾的事.在社会学方面，可以制定保护个人信息的法律，对恶意窥探他人隐私的行为进行惩罚，但是这种方法实施起来需要大量的人力资源，效果也不甚理想.因此，从技术上解决这个问题变得更加实际，通常的做法是通过“去识别”的方式使部分数据匿名.但不幸的是，随着数据量的增长，数据之间的关联度日益增强，一些经过“去识别”处理的匿名数据

Jenkins pipeline之声明式的jenkinsfile 内置的关键字 pipeline ： 是pipeline的跟节点 agent: 定义piple使用哪个账号在哪个机器上执行 post: 定义pipeline最后执行的一组任务，支持多种条件判断always, changed, fixed, regression, aborted,failure, success, unstable, unsuccessful, and cleanup. stages: 是多个stage的父节点。 stage: 代表整个pipleline里的一个阶段，stage里面才是具体的steps。 steps: 定义在stage的内部，表示具体如何执行。 environment: 定义公用的环境变量 options: 定义pipeline或者plugin的参数设置。 parameters: 定义了整个pipeline的外部参数，必须有默认值，用户也可以在启动时指定新的参数 triggers: 定义如何触发pipeline，例如cron，pollSCM，或者upstream。 tools: 定义需要安装的工具，且会自动加入到PATH input: 允许pipeline与用户交互，等待用户确认然后继续。 when: 条件语句 pipeline的实例代码 其实还是非常直观易懂的： pipeline {

逻辑斯谛回归是统计学习中的经典分类方法，和最大熵模型相比，具有以下的共同点和区别： 共同点 都属于 概率模型 ，该模型要寻找的是给定一个x，得到输出变量Y的概率分布P(Y|x)，如果是二分类，Y取值为0或1，如果是多分类，Y有K个不同的类别。 都属于 对数线性模型 ，对概率分布P(Y|x)取对数，可得lnP(Y|x)=w * x关于x的线性函数。 两个模型之前的区别是 Logistic回归属于判别模型 ， 最大熵模型属于生成模型 。在最大熵模型中，不仅x有随机性，Y也具有随机性，是一个随机变量。 Logistic回归模型（Logistic Regression Model） 给定输入变量 ，输出变量为 ，将 的概率记作 ，我们已经知道该模型是一个线性模型，可以用 线性 函数来表示，由于 ，那么要如何将 与 对应起来呢？这就需要用到一个变换，该变换称为 Logit变换 。 Logit变换： ，这个就是Logistic回归模型的一个形式。 ，其中 就是给定 的条件下， 的概率。 所以可得下面两个公式：   有了这个模型之后，需要求解参数 ，一旦求出 ，那么任意给定一个输入变量 ，就可以得到 的概率，如果该概率值大于0.5，就将该类判定为1，如果小于0.5，将该类判定为0。   求解 使用的方法是 极大似然估计 ，给定参数 ，求样本的联合概率密度，最大化该联合概率，从而求出参数 。 已知

参考文章： 机器学习及flinkML算法学习 基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统 机器学习概念 机器学习算法根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化，并以此来进行预测或者做出决定。机器学习分为分类、回归、聚类等，每种都有不一样的目标。 应用场景和处理流程 所有的算法都需要定义每个数据点的特征(feature)集->输入； 正确的定义特征才是机器学习中最有挑战的部分。 大多数算法都是专为数据特征(就是一个代表各个特征值的数字向量)定义的，因此提取特征并转化为特征向量是机器学习过程中重要的一步。 输入数据分为“训练集”和“测试集”，并且只使用前者进行训练，这样就可以用后者来检验模型是否过度拟合了训练数据。 机器学习流水线会训练出多个不同版本的模型，然后分别对其进行评估。Ml提供几个算法进行模型评估。 常见的算法 分类算法 基于已经被标注的其他数据点作为例子来识别一个数据点属于几个类别中的哪一种；比如判断一封邮件是否为垃圾邮件。 垃圾邮件分类做法: HashingTF 文本数据构建词频特征向量 LogisticRegressionWithSGD 使用随机梯度下降法实现逻辑回归。 监督学习 SVM使用通信高效的分布式双坐标上升（CoCoA） 多元线性回归 优化框架 L-BFGS Generalized Linear Models

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 文章作者：Tyan 博客： noahsnail.com | CSDN | 简书 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 翻译论文汇总： https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 摘要 尽管使用更快更深的卷积神经网络在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破，但仍有一个主要问题尚未解决：当使用大的上采样系数进行超分辨率时，我们怎样来恢复更精细的纹理细节。基于优化的超分辨率方法的行为主要由目标函数的选择来决定。最近的工作主要专注于最小化均方重构误差。由此得出的评估结果具有很高的峰值信噪比，但它们通常缺乏高频细节，并且在感知上是不令人满意的，在某种意义上，它们在较高分辨率上没有满足期望的保真度。在本文中，我们提出了SRGAN，一种用于图像超分辨率(SR)的生成对抗网络(GAN)。据我们所知，这是第一个对于4倍上采样系数，能推断逼真自然图像的框架。为此，我们提出了一种感知损失函数，其由对抗损失和内容损失组成。对抗损失使用判别器网络将我们的解推向自然图像流形

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> dlib 下 face_landmark_detection_ex This face detector is made using the classic Histogram of Oriented Gradients (HOG ) feature combined with a linear classifier , an image pyramid , and sliding window detection scheme . The pose estimator was created by using dlib's implementation of the paper : One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees by Vahid Kazemi and Josephine Sullivan , CVPR 2014 and was trained on the iBUG 300 - W face landmark dataset . Also , note that you can train your own models using dlib's machine learning tools . See train_shape

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