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发布人:HPT(华品检测) 发布时间:2020-02-21 07:37:16

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5.DelayedImpactofFairMachineLearning「公平的机器学习的影响是有延迟的」论文地址:arxiv.org/abs/1803.04383内容概要这篇论文的目标是想要确保,当使用一个机器学习算法生成分数来决定不同的人是否能够得到某些机会(比如贷款、奖学金、工作等)时,人口统计学角度分出的不同族群可以被公平地对待。

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从而使用户可以去用一些更高阶功能在SdServer的底层数据存储中,原始数据存一份,再按照索引的方式再存一份。图7流程示例,红色代表BlazeFace输出,绿色代表任务特定的模型输出详细的关键点可以产生更精细的边界框估计(绿色),并在不运行人脸检测器的情况下重新用于后续帧中的跟踪。
为了检测该计算节省策略的故障,该模型还可以检测面部是否存在所提供的矩形裁剪中合理地对齐。
每当违反该条件时,BlazeFace人脸检测器将再次在整个视频帧上运行。
论文链接,arxiv.org/pdf/1907.05047v1.pdf本文作者,杨鲤萍采样问题是数据科学中的常见问题,对此,WalmartLabs的数据科学家RahulAgarwal分享了数据科学家需要了解的5种采样方法,编译整理如下。因为觉得AWS
ACT-R和SOAR是人工智能符号的经典代表,在认知科学的发展中起到了重要作用,但是应用它们相比现代联结需要更多的配置和先验知识。

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采样问题是数据科学中的常见问题,对此,WalmartLabs的数据科学家RahulAgarwal分享了数据科学家需要了解的5种采样方法,编译整理如下。
数据科学实际上是就是研究算法。
我每天都在努力学习许多算法,所以我想列出一些常见和常用的算法。
本文介绍了在处理数据时可以使用的一些常见的采样技术。
简单随机抽样假设您要选择一个群体的子集,其中该子集的每个成员被选择的概率都相等。
下面我们从一个数据集中选择100个采样点。
sample_df=df.sample(100)分层采样假设我们需要估计选举中每个候选人的平均票数。
现假设该国有3个城镇,检查这么多不同类型的笔迹真的是一件痛苦的事
A镇有100万工人,B镇有200万工人,以及C镇有300万退休人员。
我们可以选择在整个人口中随机抽取一个60大小的样本,但在这些城镇中,随机样本可能不太平衡,因此会产生偏差,导致估计误差很大。
相反,如果我们选择从A、B和C镇分别抽取10、20和30个随机样本,那么我们可以在总样本大小相同的情况下,产生较小的估计误差。
使用python可以很容易地做到这一点,fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,stratify=y,test_size=0.25)水塘采样我喜欢这个问题陈述,假设您有一个项目流,它长度较大且未知以至于我们只能迭代一次。扩展到7台
这提醒我们,新技术的引进会让一些人从中受益,而另一些人则会受到伤害。

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创建一个算法,从这个流中随机选择一个项目,这样每个项目都有相同的可能被选中。
我们怎么能做到这一点?假设我们必须从无限大的流中抽取5个对象,且每个元素被选中的概率都相等。
importrandomdefgenerator(max),number=1whilenumber<max,number+=1yieldnumber#Createasstreamgeneratorstream=generator()#DoingReservoirSamplingfromthestreamk=5reservoir=[]fori,elementinenumerate(stream),ifi+1<=k,reservoir.append(element)else,probability=k/(i+1)ifrandom.random()<probability,#Selectiteminstreamandremoveoneofthekitemsalreadyselectedreservoir[random.choice(range(0,k))]=elementprint(reservoir)------------------------------------[1369,4108,9986,828,5589]从数学上可以证明,在样本中,流中每个元素被选中的概率相同。这是否意味着公用云适用于所有的用例呢显然是否定的

这是为什么呢?当涉及到数学问题时,从一个小问题开始思考总是有帮助的。网络:网络方面,技术即将进入第六代,带来拥挤场合的大幅性能提升;蓝牙进入第五代,连接距离将提升至300米;更重要的则是5G,相较于4G数百倍的数据传输速度和低至几毫米的延时,让很多应用都有了更大的想象空间。这两种语言都有很明显的缺陷

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