大型语言模型(LLMs)在代码生成方面展现出了卓越的能力,但在具有挑战性的编程任务上仍然存在困难,目前使用大模型实现代码自我修复是一个比较流行的研究方法。今天给大家分享的这篇文章,作者探讨了GPT自修复在代码生成中的应用,具体研究了GPT-3.5和GPT-4在调试和修复其自动生成的代码中的效果,在此过程中,作者引入了一种名为"pass@t"的评估策略,通过对比实验发现,自我修复的有效性仅在GPT-4中可见,GPT-3.5不具备代码自修复能力。
本篇文章按照plink官方提供的教程,进行一个实际操作。可以看做是官方教程的一个翻译版本。官方教程的链接如下
小编邀请您,先思考: 1 如何构建决策树? 2 决策树适合解决什么问题? 1. 什么是决策树/判定树(decision tree)? 决策树(Decision Tree)算法是机器学习(Machine
k近邻(k-NearestNeighbor)学习是一种最简单的监督学习算法,工作机制非常简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本,然后基于这k个邻居的信息来进行预测。通常,在分类任务中使用投票法,即选择这k个样本职工出现最多的类别标记作为预测结果;在回归任务中可以使用平均法,即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果;还可以基于距离远近来进行加权平均或者加权投票,距离越远的样本权重越大。
论文: Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection
在上一期奇怪的转录组差异表达矩阵之实验分组中,我们谈到DESeq2输出NA的问题,这周我们仍使用上周 GSE126548-分组差异并不大,这个数据集来进行分析
卷积层是深度神经网络的基本组成部分之一,目前的卷积网络的一个基本假设是卷积核应该为数据集中的所有样本所共享 。在本文中,作者打破了这个假设,提出了条件参数化卷积(CondConv) ,它为每个样本学习专门的卷积核。用CondConv替换普通卷积能够增加网络的大小和容量,同时保持有效的推理。
决策树是基于树结构来进行决策的,这是一种人在决策时自然的处理机制,即进行决策时,会进行一系列的“子决策”,每个决策过程中进行的判断,都是在上次决策结果的限定范围内,每个决策都只考虑在当前的判断,经过这些子决策,得到最终决策。
文:Rick Radewagen 译:李萌 在银行欺诈检测,市场实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集呢? 在这些领域使用的数据通常有不到1%少量但“有趣的”事件,例如欺诈者利用信用卡,用户
在无监督学习中unsupervised learning中,训练样本的标记信息是未知的,其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解,聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集(称为簇cluster)。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
从很大程度上来说,深度学习实际上是在解决大量烦人的优化问题。神经网络仅仅是一个非常复杂的函数,包含数百万个参数,这些参数代表的是一个问题的数学解答。以图像分类为例,AlexNet 就是一个数学函数,它以代表图像 RGB 值的数组为输入,生成一组分类得分的输出。
③ 高斯分布参数 : 每个聚类分组的样本都是符合 高斯分布 的 , 根据样本可以得到其 高斯分布的参数 , 均值
工作 20x20 大小的人脸检测,为了获取尽可能多的负样本,拍摄一张 1000x1000 像素大小的车的图像,将其拆分为 20x20 大小的片段,⇒ 50x50 也可将 1000x1000 ⇒ 拆分为 10x10 大小,100x100 副负样本图像,为了保持大小的一致,还需进一步将其拉伸到 20x20 的大小;
现实世界的数据中标签噪音是广泛存在的,训练集的标签噪音会降低深度学习模型的性能。大量研究工作聚焦于改善分类任务对标签噪音的鲁棒性,很少有研究工作致力于使深度度量学习(Deep Metric Learning)(DML)能够处理错误的标签。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 本文主要调研了一下海量图片(>1000000张)去重的方法,在调研之前,先考虑一下自己能想到的方法的可行性。
GBDT 在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,在前几年深度学习还没有大行其道之前,GBDT 在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个
数据工程在指令调优中的有着关键作用。当选择适当时,只需要有限的数据就可以实现卓越的性能。然而,什么是良好的指令调优数据以进行对齐,以及如何自动有效地选择数据仍需研究。本文深入研究了对齐的自动数据选择策略。在复杂性、质量和多样性三个维度上评估数据。并提出DEITA(Data-Efficient Instruction Tuning for Alignment),一个从LLaMA和Mistral模型中微调的模型
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。通过之前的小节了解了多项式回归的基本思路,有了多项式就可以很轻松的对非线性数据进行拟合,进而求解非线性回归的问题,但是如果不合理的使用多项式,会引发机器学习领域非常重要的问题过拟合以及欠拟合。
1、开始时每个样本各自作为一类; 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离,并计算; 3、将距离最短的两个类聚为一个新类; 4、重复2-3,不断聚集最近的两个类,每次减少一个类,直到所有样本被聚为一类;
我们已有如下所示数据集,特征属性包含天气、温度、湿度、风速,然后根据这些数据去分类或预测能否去打高尔夫球,针对此类问题你会怎么解决呢。
支持向量数据描述 SVDD(Support Vector Data Description,SVDD)是一种单值分类算法,能够实现目标样本和非目标样本的区分,通常应用于异常检测、入侵检测等领域。
几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题。有监督学习算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型,然后用模型进行预测。无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数,然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核心步骤之一也是构造目标函数。一旦目标函数确定,剩下的是求解最优化问题,这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。
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在这些领域的数据通常只占有总数据量不到1%,为罕见但“有趣的”事件(例如,骗子使用信用卡、用户点击广告或入侵服务器扫描其网络)。然而,绝大多数机器学习算法并不能很好地处理这些非均衡的数据集。利用以下七种技术可以通过训练一个分类器来检测出上述异常类。
接下来将从零开始实现线性回归整个方法,包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有这些工作,但从零开始实现可以确保你真正知道自己在做什么。同时,了解更细致的工作原理将方便我们自定义模型、自定义层或自定义损失函数。 在这一节中,我们将只使用张量和自动求导。
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的聚类算法,基于密度的聚类寻找被低密度区域分离的高密度区域。常用于异常值或者离群点检测。
methylKit 是一个用于分析甲基化测序数据的R包,不仅支持WGBS,RRBS和目的区域甲基化测序,还支持oxBS-sq, TAB-seq等分析5hmc的数据。 其核心功能是差异甲基化分析和差异甲基化位点和区域的注释。
在我们的某项业务中,需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片,这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉,然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。
我想先讲解一下Kafka中的数据采集和统计机制 你会不会好奇,kafka监控中,那些数据都是怎么计算出来的 比如下图这些指标
摘要: 机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例,着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建,讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具,分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习 机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本
摘要: 机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例,着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建,讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具,分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习
gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,在前几年深度学习还没有大行其道之前,gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个,一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了,导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。gbdt的面试考核点,大致有下面几个:
机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例,着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建,讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具,分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度
机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例,着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建,讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具,分别设计与实现了决策树模型的应用实例。
正文共:8270 字 151 图 预计阅读时间:21 分钟 前文推送 MIT线性代数相关资源汇总 《机器学习》--第一章 《机器学习》--第二章 《机器学习》--第三章(上) 《机器学习》--第三章(下) 本文目录: 4.1 决策树基本流程 4.2 划分选择 4.3 剪枝处理 4.4 连续值与缺失值处理 4.5 决策树算法对比 第四章 决策树 4.1 决策树基本流程 决策树(decision tree,亦称为判定树)是一类常见的机器学习方法。 以二分类任务为例,我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新
决策树代表着一组if-else规则,互斥且完备。决策树的内部节点表示一个特征或者属性,叶节点表示一个类,也就是最终分类的确定是在叶结点上做的。 决策树要做的是与训练数据矛盾最小,同时具有良好泛化能力。
在众多的客户关系管理分析模式中,应用最广泛的就是RFM模型,它可以通过一个客户的近期购买行为、购买的频率以及花了多少钱三项指标来描述客户的价值情况。
在机器学习任务中,我们经常会遇到这种困扰:数据不平衡问题。 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时,以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类,从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。 本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路: 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1.
给定 K 值和 K 个初始类中心点,把每个点分到离其最近的类中心点所代表的类中,所有点分配完毕之后,根据一个类内的所有点重新计算该类的中心点(平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类中心点的步骤,直至类中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数。
在这篇文章中我们将介绍10种常见的推荐算法,并且列举一些实际的例子,希望能对你的推荐算法学习带来些许帮助。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 转自:小象 在银行欺诈检测、实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集
目录[-] 前言 分类(Classification)是数据挖掘领域中的一种重要技术,它从一组已分类的训练样本中发现分类模型,将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN(K-Nearest Neighbors)、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法,最初由Cover和Hart于1968年提出,思路非常简单直观,易于快速实现。 基本思想 如下图所示
1 决策树/判定树(decision tree) ---- 1 决策树(Dicision Tree)是机器学习有监督算法中分类算法的一种,有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在: 准确率:预测的准确与否是本算法的核心问题,其在征信系统,商品购买预测等都有应用。 速度:一个好的算法不仅要求具备准确性,其运行速度也是衡量重要标准之一。 强壮行:具备容错等功能和扩展性等。 可规模性:能够应对现实生活中的实际案例 可解释性:运行结果能够说明其含义。 2 判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结
大于0,则A和B是正相关,这意味着A值随B值得增加而增加。该值越大,相关性越强。因此,一个较高值表明A(或B)可以作为冗余而被删除。
表示学习的目的是将原始数据转换成更好的表达,以提升下游任务的效果。在表示学习中,损失函数的设计一直是被研究的热点。损失指导着整个表示学习的过程,直接决定了表示学习的效果。这篇文章总结了表示学习中的7大损失函数的发展历程,以及它们演进过程中的设计思路,主要包括contrastive loss、triplet loss、n-pair loss、infoNce loss、focal loss、GHM loss、circle loss。
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