来源： DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读8分钟在本文中，通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。...特征工程是构建机器学习模型最重要的方面之一。在本文中，我将通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。...从日期中提取特征 一些数据集提供了日期或日期时间字段，通常在为机器学习模型构建输入特征时会被删除（除非您正在处理时间序列，显然 ）。...model.predict(X_test[X_test.columns[:-4]]) accuracy_score(y_test, y_pred) 0.5827108161634411 具有 DateTime 特征的模型如何优于其他模型...总结 以上就是如何从机器学习模型中提取 DateTime 特征！本文中描述的实际示例表明，日期时间特征的存在可以提高机器学习模型的性能。
原来这个Time-to-order [s] 特征是以毫秒为单位feed进模型的(不是以秒为单位)！所以导致所有的预测都是错误的！...由于我们不能忽视预测质量的下降，所以我们需要持续监控已经部署的机器学习模型。当我们在某些领域开展业务时，往往面临的一个挑战是，我们模型的预测结果具有迟滞性。...因此，需要监控实时流量中特征分布与模型评估测试集中特征分布之间的相似性，从而能够立即发现并评估模型的输入特征是否发生了重大变化。 3....监控方案的设计 3.1 确保输入特征的分布(总是)与训练时特征的分布相同 这里是通过KS-检验实现。 3.2 数据聚合的窗口大小的设计 ?...在展示内容上，除了常见的模型CPU/GPU使用率、内存占用率、模型响应时长等，往往还会按模型分组、创建特征KS-检验直方图、时间段选择、异常特征展示、不同模型实时效果对比等信息。 ? 4.
本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课"机器学习InAction系列"讲过，本博客的内容主要是讲座内容的提炼和总结。...综述 如上图所示是一个经典的机器学习问题框架图。数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分，即“数据清洗=>特征，标注数据生成=>模型学习=>模型应用”中的前两个步骤。...不同的模型有不同的模型权重衡量方法。例如线性模型中，特征的权重系数等。2.与模型无关特征权重。主要分析特征与label的相关性，这样的分析是与这次学习所使用的模型无关的。...机器学习InAction系列讲座介绍：结合美团在机器学习上的实践，我们进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的5篇文章），介绍机器学习在解决问题的实战中所需的基本技术...本文主要介绍了数据清洗与特征处理，其他四篇文章主要介绍了机器学习解决问题流程和模型训练、模型优化等工作。
从图中提取特征与从正常数据中提取特征完全不同。图中的每个节点都是相互连接的，这是我们不能忽视的重要信息。幸运的是，许多适合于图的特征提取方法已经创建，这些技术可以分为节点级、图级和邻域重叠级。...在本文中，我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。 注意:我的文章结构类似于William L. Hamilton[1]所写的图形学习书籍。...我们可以说它是相邻节点之间的边数与节点的相邻节点数(节点度)[1]的比值。...它是一种基于学习的方法，将一个图作为输入，并学习节点[4]的表示和输出。它将语言建模中使用的技术重新应用到图形领域。...那些基于最短路径的，只研究连接两个节点的最短路径。 优秀算法 还有更多的算法/模型可以创建图形级别的特性。其他包括GraphHopper内核、神经消息传递或图卷积网络。
基于物理过程的各种数学模型在水力、市政、海洋等领域已经得到了很多年的发展和应用，随着这几年机器学习技术的大热，也有越来越多的人尝试将机器学习技术应用在水力、市政领域，但是这些尝试大部分集中在使用机器学习模型替代传统机理模型...那么以后的趋势会是机器学习模型替代机理模型，或是各自应用在不同领域？...龙猫老师认为都不是的，以后的趋势必然是机器学习技术与传统数学模型融合StormSVM模型正是一个很好的例子，它将传统的内涝数学模型与机器学习技术SVM有机结合在一起 上次我们给大家带来了StormSVM...，但是数值模型在应用到实时内涝预报中，最大的瓶颈既是需要大量的计算资源和模拟时间，虽然有各种各样的简化模型技术被提出来，但是这些技术往往只能应用在满足一定前提条件的项目中 SVM作为一种机器学习技术...SVM模型结合起来的技术，由经过率定的水力模型生产数据提供给SVM模型进行训练，训练后的SVM模型可以提供与水力模型几乎精度的预报同时，仅仅消耗非常少的计算资源。
他发明了“机器学习”这个词，将其定义为“不显示编程地赋予计算机能力的研究领域”。...假设空间hypothesis space 版本空间version space 归纳偏好inductive bias 机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。...机器学习5种学习方法 1、监督学习supervised learning：是利用已知类别的样本（即有标记的样本 labeled sample，已知其相应的类别），调整分类器的参数，训练得到一个最优模型，...2、无监督学习unsupervised learning：把相似度高的东西放在一起，对于新来的样本，计算相似度后，按照相似程度进行归类就好。...调参parameter tuning与最终模型 在模型选择完成后，学习算法和参数配置已选定，此时应用数据集D重新训练模型，这个模型在训练过程中使用了所有m个样本，才是最终提交给用户的模型。
对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？...你可以看到一个特定的机器学习算法与另一个特性算法相比的计算效率。 学术界可以设计出全息你的机器学习算法，而机器学习实践者可以在他们的项目中使用标准的机器学习算法。...神经网络 / 反向传播 / 梯度下降算法一起产生一个由具有特定值的向量或权重矩阵和特定值的图结构组成的模型。 机器学模型对于初学者来说更具挑战性，因为它与计算机科学中的其他算法没有明确的类比。...该模型由系数（数据）向量组成，这些系数（数据）与作为输入的一行新数据相乘并求和，以便进行预测（预测过程）。 我们将数据保存为机器学习模型，以备后用。...算法与模型框架 现在我们已经熟悉了机器学习的“算法”和机器学习的“模型”。 具体来说，就是对数据运行算法来创建模型。
1 引言在机器学习中，提升模型性能是至关重要的，而特征工程、降维和超参数调优是实现这一目标的核心技术。特征工程通过处理和选择数据特征，使模型能够更有效地从数据中学习。...、转换和选择，以提高机器学习模型性能的过程。...与网格搜索和随机搜索相比，贝叶斯优化能够更智能地选择超参数，并且通常能在较少的试验次数下找到较优解4.4 交叉验证（Cross-Validation）交叉验证常常与超参数调优一起使用，通过将训练数据分为多个子集...交叉验证可以帮助更准确地评估超参数配置的效果5 代码实战上面提到的知识点（特征工程、降维和超参数调优）可以应用于实际的机器学习项目。...PCA、LDA和t-SNE降维后的数据通过散点图可视化，展示数据在低维空间中的分布总结特征工程、降维和超参数调优是提升机器学习模型性能的三大关键技术。
特征锦囊：今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识，也是老生常谈的内容，在模型开发相关岗位中出场率较高的，那就是L1与L2正则化了，这个看似简单却十分重要的概念，还是需要深入了解的...里我们可以了解到正则项的作用，那就是降低模型过拟合的风险，通常常用的有L1范数正则化与L2范数正则化，作为单独一项（正则项）加入到损失函数中，也可以自己作为损失函数。?...简单来说也就是范数其实在 [0,∞)范围内的值，是向量的投影大小，在机器学习中一般会勇于衡量向量的距离。...（2）使用L2范数正则化，其模型被叫做Ridge回归，中文为岭回归。 ? 机器学习中一般怎么选择正则项 上面介绍的L1和L2范数正则化都有着降低过拟合风险的功能，但它们有什么不同？...特征锦囊：怎么把被错误填充的缺失值还原？ 特征锦囊：怎么定义一个方法去填充分类变量的空值？ 特征锦囊：怎么定义一个方法去填充数值变量的空值？ 特征锦囊：怎么把几个图表一起在同一张图上显示？
基于MATLAB的机器学习模型训练与优化在现代数据科学中，机器学习已经成为一个至关重要的工具。MATLAB作为一个功能强大的数学计算平台，提供了丰富的机器学习工具箱，可以有效地用于模型的训练与优化。...本篇文章将介绍如何使用MATLAB进行机器学习模型的训练与优化，并通过具体的代码实例展示模型的实现与优化过程。1. 引言机器学习模型的训练与优化是数据科学中的核心任务之一。...常用的功能包括：数据预处理：数据清洗、特征选择与提取分类与回归：支持多种算法，如决策树、SVM、kNN等模型优化：超参数调优、交叉验证模型评估：准确率、混淆矩阵等性能评估指标3....数据准备与预处理在进行机器学习建模之前，数据的准备和预处理至关重要。MATLAB提供了丰富的函数来处理缺失值、标准化数据、进行特征选择等操作。...模型部署与实际应用在完成机器学习模型的训练和优化后，接下来的步骤是将模型部署到实际应用中。
量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。...，该方法以不同的粒度级别将类似的公司聚集在一起； 机器学习的技术可以从相关数据源中提取特征，并学习相关关系，从而识别出在样本外时期风险回报情况相似的公司。...具体来说，是使用机器学习的模型对股票多维特征与未来相关性进行建模，从而建立一个可以预测未来股票间相关性的模型。相对传统行业分类体系，该方法能够构建更加动态有效的股票分类体系，及时反应市场最新的信息。...整体可以看出，GICS行业分类体系，在多个基本面因子的组内离散度要好于机器学习模型，但机器学习模型相比GICS在组间的离散度更大。...我们之前一直将机器学习模型用于收益的预测，本文关于相关性的预测，给机器学习提供了一个新的可以尝试的应用场景。
进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。...Learning应用于句子特征学习 苏州大学NLP团队文本生成&预训练方向招收研究生/博士生（含直博生） ---- 投稿或交流学习，备注：昵称-学校（公司）-方向，进入DL&NLP交流群。
本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...通常，机器学习包含大量实验，例如超参数调整。在训练数据集上用不同的超参数设置运行学习算法最终会得到不同的模型。...当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。
MATLAB中的机器学习算法选择与模型评估引言机器学习是人工智能的重要组成部分，MATLAB作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的机器学习工具箱，使得用户能够轻松实现各种机器学习算法。...('Feature Importance');通过上述方法，我们不仅可以实现机器学习模型，还能深入分析模型的性能及其对不同特征的依赖。...深度学习模型的保存与加载训练完毕的深度学习模型可以保存到文件中，以便后续使用。...小结与展望本文讨论了在MATLAB中进行机器学习和深度学习的不同方法，包括算法选择、模型评估、超参数调整、模型集成以及特征选择等内容。...通过这些知识和代码示例，读者可以在MATLAB中更加自信地开展机器学习和深度学习相关的工作。希望本篇文章能为您在MATLAB中的机器学习实践提供有价值的参考与启发。
在有监督学习中，标签和数据特征之间的模式，可以记为 f(\boldsymbol x) ，机器学习任务就是构建模型和学习算法，使得模型能发现数据背后的这些模式，以至于可以在新的数据上做出相应的目标预测。...这两个思想是几乎所有机器学习模型都会用到的基本思想。需要注意，这两个思想并不一定是两个“步骤”，在许多情况下可以合二为一，把特征提取和相似度的计算与应用统一起来，包装在更复杂的模型里。...图7 完整的机器学习模型建立流程 参数与超参数的数量都会影响模型的复杂度。...针对一个给定机器学习任务，选择模型和调整超参数是一个机器学习算法工程师的“家常便饭”，这能决定最终训练出来的机器学习模型的性能。...但是，这两者肯定都服从气象学的普遍规律，仍然存在对两方都适用的机器学习模型。设计适用于训练集和测试集数据分布不同的任务的模型与算法属于机器学习中迁移学习（transfer learning）的范畴。
2 机器学习非线性模型基本结构 学界至今涉及到机器学习在投资中的应用类文章不多，可能有以下几个方面： A、以机器学习为代表的非线性类模型难以解释内在结构。...分类准确率可以认为是非回测层面（换而言之纯机器学习模型分类层面）最核心的性能评价指标。我的方式是不断调整特征、调整模型超参数，追求样本内和样本外的准确率压缩到尽可能接近的区间。 ?...3 Alpha模型因子（特征）挖掘的部分经验 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。...公众号《量化投资与机器学习》曾提到过这个问题，征求大家对于几种数据处理先后顺序的想法，本段描述算是我的回复。 中性化这部分，能做的文章还不少。...然后使用较大篇幅在机器学习的原理方面，实际上想表达这类模型有效的假设：使用长期测试线性相关的选股特征，加上非线性模型的分类决策能力，在样本内通过大量数据训练模型结构，在因子不失效、模型不过拟合的情况下，
在之前已介绍了线性回归的模型算法，那么有了模型之后，如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢？而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装，方便他人使用呢？这需要具备回归模型的评估与封装的知识。...---- 回归模型的评估指标 如何去判断一个线性回归模型的好与坏，有个指标是看模型的拟合度，拟合度越高就代表模型的误差越小，也就代表着做预测时会越精准。...因此对模型的效果评估很重要，并且模型的评估需要有同训练集分开的测试集，就好像高考是评估同学的学习效果，就必然不会拿平时做过的练习题去让同学们考，而是出新的题目给同学。...模型的保存和加载 模型训练是一个耗时的过程，如果数据复杂算法复杂有可能训练起来要很久的时间，一个优秀的机器学习是非常宝贵的。...待需要使用时，直接在如下代码的predict()中加入要预测的样本数据 # 模型的加载 with open('model.pickle','rb') as f: model=pickle.load
本文将详细探讨机器学习大模型的基本概念、技术实现、应用场景以及未来的发展趋势。 一、什么是机器学习大模型？ 机器学习大模型，通常指的是包含数十亿甚至上千亿参数的深度学习模型。...与传统的小规模模型相比，大模型通过大规模数据和计算资源进行训练，能够更好地捕捉复杂的数据模式和特征。...1.1 大模型的特点 参数量庞大：大模型的参数数量从数亿到上千亿不等。这使得模型能够学习到更为复杂和细腻的数据特征。...位置编码：为了解决序列数据的顺序问题，Transformer 引入了位置编码，使模型能够识别数据的位置信息。...自动化机器学习（AutoML）：通过自动化搜索和优化算法，简化大模型的设计和训练过程，降低使用门槛。 五、小结 机器学习大模型正以前所未有的速度推动人工智能技术的发展。
3.3 深度学习与神经网络 3.4 大模型的优势与挑战 3.5 大模型的应用 3.6 大模型的示例代码 3.7 解释代码 四、未来展望：人工智能、机器学习与大模型的发展趋势 4.1 边缘计算与AI结合...二、机器学习：人工智能的核心技术 2.1 机器学习的定义 机器学习（ML）是人工智能的一个分支，它通过算法和统计模型，使计算机能够从数据中学习和做出决策，而无需显式编程。...机器学习的核心在于利用数据驱动的方法，使系统在不断改进的过程中变得更加智能。...2.3 机器学习的实现原理 机器学习的实现通常包括以下几个步骤： 数据收集和预处理：收集相关数据，并进行清洗、标准化和特征提取等预处理工作。 选择模型：根据任务和数据特点选择合适的机器学习模型。...3.4 大模型的优势与挑战 大模型具有以下优势： 高性能：在图像识别、自然语言处理等任务中表现出色。 自动特征提取：能够自动从数据中提取有用的特征，减少人工干预。
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第19篇，对应第2周第1个视频。...“Linear Regression with multiple variables——Multiple features” 01 — 笔记 上一周我们已经学习了机器学习的基本知识，包括机器学习的基本概念...、监督学习、无监督学习、一元线性回归、梯度下降、机器学习所需要的线性代数基础等。...我们在讲一元模型的时候讲到过，用m表示训练样本的个数。而第i个样本表示成 ， 。如果自变量是有n个的话，相对应的自变量就是可以细分到第i个样本的第j个特征，即 。...1.2 多元线性回归的一般模型 本来一元模型是这样的， ? 变成了多元模型之后（此处卖房子的变成了四元模型）： ?
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