QCon BEIJING 2018 # 未来都市 - 智慧城市与基于深度学习的 机器视觉 演讲者 / 陈宇恒 主办方 Geekbang > InfoQ 极客邦科技  ## 基于实践经验总结和提炼的品牌专栏 尽在【极客时间】 通往年薪百万的CTO的路上， 如何打造自己的技术领导力？ 扫描二维码了解详情 # GTLC GLOBAL TCUILCADERSIIIP CONFERENCE ## 概要 - 我们是谁 - 智慧城市中机器视觉应用 - 我们是如何构建城市级AI+智慧城市系统 - 大规模深度学习实战系统的几点经验 @chyh1990 ●商汤科技联合创始人，架构师 C++/Go/Rust/Ruby开发者 ●多个开源项目贡献者

## 机器学习-机器学习实践 黄海广 副教授 2022年02月 ## 本章目录 01 数据集划分 02 评价指标 03 正则化、偏差和方差 ### 1. 数据集划分 ## 01 数据集划分 02 评价指标 03 正则化、偏差和方差 ### 1. 数据集划分 训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。 验证集（Validation colspan="3">数据集训练集验证集测试集 三者划分：训练集、验证集、测试集 机器学习：60%，20%，20%；70%，10%，20% 深度学习：98%，1%，1%（假设百万条数据） ## 交叉验证  (c) 找到靠近k的n个少类样本 (d) 增加样本 ## 不平衡数据的处理 ## 代价敏感学习 代价敏感学习是指为不同类别的样本提供不同的权重，从而让机器学习模型进行学习的一种方法 比如风控或者入侵检测，这两类任务都具有严重的数据不平衡问题，可以在算法学习的时候，为少类样本设置更高的学习权重，从而让算法更加专注于少类样本的分类情况，提高对少类样本分

dd/p1_1.jpg) # 复杂环境下的视觉同时定位与地图构建 章国锋 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 主办方 Geekbang. InfoQ ## SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 - 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 - 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 - 机器人、无人驾驶  ## SLAM常用的传感器 - 红外传感器：较近距离感应，常用于扫地机器人。 - 激光雷达：单线、多线等。 • 摄像头：单目、双目、多目等。 - 惯性传感器（英文叫IMU，包括陀螺仪、加速度计等）：智能手机标配。  回路检测 ## SLAM应用介绍 ## - 扫地机器人  小米扫地机器人 以激光雷达为核心 ![Image](/uploads/documents/e/4/9/3/e4934

## 机器学习-机器学习项目流程 黄海广 副教授 2021年06月 ## 本章目录 01 机器学习项目流程概述 02 数据清洗 03 特征工程 04 数据建模 ### 1. 机器学习项目流程概述 ## 01 机器学习项目流程概述 02 数据清洗 03 特征工程 04 数据建模 ## 机器学习的一般步骤 历史数据 经验  训练 归纳 模型 预测 未知属性 新的问题 规律 ## 机器学习的一般步骤 数据搜集  数据清洗 ![Ima ed261571005440e/p5_10.jpg) ## 机器学习的一般步骤 ## 数据搜集 • 网络下载 • 网络爬虫 • 数据库读取 • 开放数据 ## 数据清洗 • 数据清理和格式化 • 探索性数据分析(EDA) ## 特征工程 • 特征工程 • 特征选择 ## 数据建模 - 基于性能指标比较几种机器学习模型 • 对最佳模型执行超参数调整 • 在测试集上评估最佳模型

## 机器学习-第二章 回归 黄海广 副教授 2022年09月 ## 本章目录 01 线性回归 02 梯度下降 03 正则化 04 回归的评价指标 ### 1. 线性回归 01 线性回归 02 梯度下降 03 正则化 04 回归的评价指标 ## 回归的概念 ## 监督学习分为回归和分类 ✓ 回归（Regression、Prediction） ✓ 如何预测上海浦东的房价？ \cdots+w_{n}x_{n}\end{array} $$  机器学习算法 可以设 $ x_{0}=1 $ 则： $ h(x)=w_{0}x_{0}+w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+\ldots+w_{n}x_{n}=w^{T}X $ 注意：若表达式 990e7845b4e774c84fea91a89b00e1cf/p25_1.jpg) 通过这张图可以看出，各种不同算法在输入的数据量达到一定级数后，都有相近的高准确度。于是诞生了机器学习界的名言： 成功的机器学习应用不是拥有最好的算法，而是拥有最多的数据！ ## 欠拟合的处理 ### 1. 添加新特征 当特征不足或者现有特征与样本标签的相关性不强时，模型容易出现欠拟合。通过挖掘组合特征等新的特征，往往能够取得更好的效果。

## 机器学习-引言 黄海广 副教授 2022年02月 ## 目录 01 机器学习概述 02 机器学习的类型 03 机器学习的背景知识 04 机器学习的开发流程 ### 1. 机器学习概述 01 机器学习概述 02 机器学习的类型 03 机器学习的背景知识 04 机器学习的开发流程 ## 机器学习与人工智能、深度学习的关系 人工智能：机器展现的人类智能 机器学习：计算 机器学习：计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法。 深度学习：实现机器学习的一种技术  ## 机器学习界的执牛耳者  Andrew Ng 中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，前“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。 ## 机器学习界的国内泰斗  李航, 现任字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监

 ## 机器学习-第十一章 关联规则 黄海广 副教授 2021年06月 ## 本章目录 01 关联规则概述 02 Apriori 算法 03 FP-Growth 算法 ### 1. 关联规则概述 ## 01 关联规则概述 02 225cb06e940b3cc/p4_1.jpg) ### 1. 关联规则概述 有没有发生过这样的事：你出去买东西，结果却买了比你计划的多得多的东西？这是一种被称为冲动购买的现象，大型零售商利用机器学习和Apriori算法，让我们倾向于购买更多的商品。 ![Image](/uploads/documents/7/3/4/c/734cf94e76e83784b225cb06e940b3cc/p5_1 I3:4},{I2,I1,I3:2}| |I1|{{I2:4}}|<I2:4>|{I2,I1:4}| ## 参考文献 1. 《统计学习方法》，清华大学出版社，李航著，2019年出版 2. 《机器学习》，清华大学出版社，周志华著，2016年出版 3. Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag

## 机器学习-降维 黄海广 副教授 2022年02月 ## 本章目录 01 降维概述 02 SVD(奇异值分解) 03 PCA(主成分分析) ### 1. 降维概述 ## 01 降维概述 02 SVD(奇异值分解) 03 PCA(主成分分析) ### 1. 降维概述 维数灾难(Curse of Dimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。 加，计算量呈指数倍增长的一种现象。 在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。  ![Ima 7/p4_3.jpg) ### 1. 降维概述 ## 维数灾难 维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。在机器学习的建模过程中，通常指的是随着特征数量的增多，计算量会变得很大，如特征达到上亿维的话，在进行计算的时候是算不出来的。有的时候，维度太大也会导致机器学习性能的下降，并不是特征维度越大越好，模型的性能会随着特征的增加先上升后下降。 ### 1. 降维概述

## 机器学习-聚类 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 01 无监督学习概述 02 K-means聚类 03 密度聚类和层次聚类 04 聚类的评价指标 ### 1. 无监督学习概述 01 无监督学习概述 02 K-means聚类 03 密度聚类和层次聚类 04 聚类的评价指标 ### 1. 无监督学习方法概述 ## 监督学习和无监督学习的区别 ## University, 2014. https://www.coursera.org/course/ml [4] 李航. 统计学习方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019. [5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016. [6] Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning[M]

## 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2022年12月 ## 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ### 1. 集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ## 集成学习 ## Bagging 从 (best-first)策略来生长树。它将选取具有最大 delta loss 的叶节点来生长。 ## 参考文献 [1] 李航. 统计学习方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019. [2] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016. [3] Quinlan J R. Bagging, Boosting, and C4.5[C]// Proceedings of the Thirteenth