flist = [] # 创建了一个空列表 for i in range(3): # 循环三次 def foo(x): # 定义三次函数 print (x + i)
",gbr_score) 打印的结果是： sklearn多层感知器-回归模型得分 0.683941816792 sklearn集成-回归模型得分 0.762351806857 对于第一次调整模型，...",gbr_score) 打印的结果是： sklearn多层感知器-回归模型得分 0.795028773029 sklearn集成-回归模型得分 0.767157061712 对于第二次调整模型，...正态化用一个循环完成：for i in range(len(y)): y[i] = math.log(y[i]) 正态化之后按照原理是不用再标准化了，但是经过实验，对x,y标准化都可以提高得分。...",gbr_score) 打印的结果是： sklearn多层感知器-回归模型得分 0.831448099649 sklearn集成-回归模型得分 0.780133207248 相比较于前一次，分数又得到了提高...",gbr_score) 打印结果是: sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8427725943791746 sklearn集成-回归模型得分 0.7915684454283963 sklearn
",gbr_score) 上面一段代码的运行结果为: sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8372352880455567 sklearn集成-回归模型得分 0.9103113202098574...sklearn多层感知器-回归模型得分 0.8576044250407024 sklearn集成-回归模型得分 0.9156697685167987 从上面的结果看出，此次模型训练集成-回归模型优于多层感知器...根据运行结果来看，标准化提高了回归模型的预测准确率。...-回归模型的得分，这次训练结果多层感知器-回归模型优于集成-回归模型 3.第3次代码修改并运行 第3次代码与第2次代码主要的不同之处调整了回归模型的参数。...从运行结果看出，调参使集成-回归模型得分从0.90提升到0.95,0.05的提高，是一次成功的调参。
在规划完成后，GLM-PC将启动代码生成模块，执行逻辑循环，逐步推进任务完成 接下来，就是见证奇迹的时刻了。...这是因为在规划阶段结束后，GLM-PC 将启动代码生成模块，执行逻辑循环，逐步推进任务完成。...背后模型 GLM-PC的背后，智谱自主研发的多模态Agent模型CogAgent与代码模型CodeGeex。...开源项目：https://github.com/THUDM/CogAgent 评测结果显示，CogAgent-9B-20241220模型在多平台、多类别的GUI agent及GUI grounding...下一步，装进AIPC 下一步，GLM-PC还将与AIPC深度融合，让所有人触手可及。 据称，智谱正与联想、华硕等知名PC厂商展开深度合作探讨，共同推动AIPC的创新与发展。
其他开放的大模型 除了 GLM-4 之外，智谱AI还开放了其他几款大模型，包括： GLM-3 ：作为 GLM-4 的前代模型，GLM-3 也在众多领域有着广泛的应用。...处理结果： 将返回的结果进行解析和处理，例如将生成的文本显示在界面上，或者将结果用于后续的业务逻辑。...返回结果问题 ：如果返回的结果不符合预期，首先要检查请求参数是否正确设置，是否符合模型的要求和规范。...三、相关案例分享 以下是三个代码案例及解释： 案例一：调用GLM-4模型生成文本 Python import requests import json url = "https://open.bigmodel.cn...第19行：打印服务器返回的结果，即GLM-4模型生成的关于人工智能的议论文。
结果发现，尽管手术有效地控制了癫痫发作，但患者的行为表现出了显著的变化，这表明大脑的两个半球在功能上是分离的。...智谱的研究者认为，一个完备的 Agent 需满足以下条件： 在感知层面，能接收文字、图像、视频、音频等多元信号； 在思维层面，具备逻辑思维、任务规划能力及高效感知、灵活操作能力； 在执行层面，完成 GUI...它使用了智谱AI开发的CogAgent和CodeGeex模型，可以自动执行代码、规划任务、反思并优化执行过程。...下载体验：https://cogagent.aminer.cn GLM-PC的“左脑” 主要负责严谨的逻辑推理与任务执行，其核心功能包括规划和循环执行。...2、循环执行（Looping Execution） 规划阶段结束后，GLM-PC将启动代码生成模块，执行逻辑循环，逐步推进任务完成。
GLM4的两款mini模型定价策略如下： 同时，基于GLM-4-9B开发的多模态模型GLM-4V-9B，具备1120*1120的高分辨率，支持中英双语的多轮对话能力。...目前智谱AI开放平台支持了GLM4系列的语言模型和多模态大模型，每一个模型的定价策略不同： 评测结果 对话模型典型任务 基座模型典型任务 由于 GLM-4-9B 在预训练过程中加入了部分数学、推理、代码相关的...长文本 在 1M 的上下文长度下进行大海捞针实验，结果如下： 在 LongBench-Chat 上对长文本能力进行了进一步评测，结果如下: 多语言能力 在六个多语言数据集上对 GLM-4-9B-Chat...和 Llama-3-8B-Instruct 进行了测试，测试结果及数据集对应选取语言如下表 工具调用能力 我们在 Berkeley Function Calling Leaderboard 上进行了测试并得到了以下结果...： 多模态能力 GLM-4V-9B 是一个多模态语言模型，具备视觉理解能力，其相关经典任务的评测结果如下： GLM-4全系列全面上线魔搭社区，不仅包括基础模型和对话模型，也包括多模态，长序列，快来魔搭社区体验吧
涉及到的变量有「是否违约」「曾经破产标识」「五年内信用不良事件数量」「最久账户存续时间」「可循环贷款账户使用比例」「FICO打分」「贷款金额/建议售价*100」「行驶里程」。...).fit() print(lg.summary()) 针对FICO评分得到的逻辑回归结果。...得到各变量的系数，其中「可循环贷款账户使用比例」和「行驶里程」这两个变量的系数相对来说较不显著，可以选择删除。 当然还可以结合线性回归时使用的，基于AIC准则的向前法，对变量进行筛选。...# 向前回归法 def forward_select(data, response): """data是包含自变量及因变量的数据,response是因变量""" # 获取自变量列表...= list(df.columns) # 去除因变量 cols.remove(col_i) # 获取自变量 cols_noti = cols # 多元线性回归模型建立及获取模型
本教程灵感来源于自塾大模型 API 开发和智谱 AI 官方手册。 本教程需先注册智谱 AI,所有注册用户均可免费使用 GLM-4-Flash API 。...-4-flash", temperature = 0): ''' 获取 GPT 模型调用结果 请求参数： prompt: 对应的提示词 model...: 调用的模型，默认为 glm-4-flash，也可以按需选择 glm-4-plus 等其他模型 temperature: 模型输出的温度系数，控制输出的随机程度，取值范围是 0~2。...[0].embedding)) # 打印 response_3 的第一个 embedding 的长度 print(response_3.data[0].embedding[:10]) # 打印 response...使用异步调用实现对话： # 使用异步调用实现对话 import asyncio import nest_asyncio # 在 Jupyter 等环境中，可以使用 nest_asyncio 库来允许嵌套事件循环
一般线性模型（GLM）介绍 GLM模型中，将每个SNP作为固定因子进行回归分析，进行显著性检验，P值就是GWAS分析的p-value，effect就是SNP的effect值。...3.3 查看合并后的数据 可以看到，数据中包括ID，PCA及结果，表型性状数据，基因型数据。 4....GLM模型 选中合并后的书，点击Analysis --> Association --> GLM 点击OK，即可。 5....GLM结果查看 可以看到，Result中有两个GLM结果，第一个为GWAS结果，第二个为每个SNP的效应值情况。看第一个就行。 因为这是多个性状的分析，所以所有结果放在了一起。...下一篇是MLM模型的分析，欢迎继续关注。
- **量化每个步骤和最终结论的确定性水平**，并考虑可能影响结果的边缘情况。...GLM-4-Plus 旗舰模型 此外，我们介绍一下 上面 主控节点-COT 使用的GLM-4-Plus模型，它是智谱迄今为⽌最强⼤的模型。...GLM-4-Plus 在各⼤语⾔⽂本能⼒数据集上获得了与 GPT-4o 及 405B 参数量的 Llama3.1 相当的⽔平。...在最新的SuperBench⼤模型评测中，GLM-4-Plus 位列世界前三，打破了此前国外模型垄断前三甲的局⾯。...在fastgpt中新建一个知识库，文本处理模型就选择GLM-4-PLUS 默认用的是OpenAI的嵌入模型（用不了），你可以选择去Ollama中下载一个，然后和上面配置GLM-4-PLUS API一样的步骤
论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.15796 结果观察到，只有当预训练损失低于某个阈值时，LLM会出现涌现能力。...PDCA机制，即Plan-Do-Check-Act循环。...依靠PDCA循环机制，LLM便可以自我反馈和自主进化——恰如人类自己所做的一样。...而这，也是GLM大模型团队首次向外界公开这一技术趋势。 国内顶流技术团队 2020年底，GLM大模型技术团队研发了GLM预训练架构。...GLM大模型团队还设计了MATHUSEREVAL基准测试集，以评估新模型数学能力，结果如下： 显而易见，新方法显著提升了LLM的数学问题解决能力，同时仍能提升其语言能力。
Offset:指定用于添加到线性项中的一组系数恒为1的项: Contol:指定控制拟合过程的参数列表，其中epsilon 表示收敛的容忍度，maxit表示迭代的最大次数，trace 表示每次迭代是否打印具体信息...； Model: 逻辑值，指定是否返回“模型框架”，默认值为TRUE: Method;指定用于拟合的方法，“glm.ft”表示用于拟合，“model.frame"表示可以返回模型框架； X:逻辑值，指定是否返回...10 上述代码表示:选择iris数据集中第51行到150行的数据，将该数据集中变量 Species列中记录为virginica 的替换为1,否则替换为0，然后利用清洗好的数据进行logistic回归；模型的输出结果显示...(iris$Species,yhat) yhat 0 1 0 48 2 1 1 49 上述代码表示:首先将模型的预测结果存储到变量pred中，再根据前面介绍的模型进行logit...，数字“2”表示真实种类为versicolor, 而预测结果为virginica 的记录总数， 类似地，数字“1”表示真实种类为virginica,而预测结果为versicolor 的记录总数。
智谱 Al 进行的多项大模型权威评测的结果证实了这一说法，GLM-4 在 MMLU（81.5）达到 GPT-4 94% 水平，GSM8K（87.6） 达到 GPT-4 95% 水平，MATH（47.9）...对比 GSM8K、Math 以及 Math23K 三个数据集上的结果，GLM-4 取得了与 GPT-4 All Tools 相当的性能。...张鹏现场让 GLM 智能体「智谱 DevDay」总结了技术开放日上午的议程，从结果来看，内容准确、没有遗漏。...同时更多人参与其中有助于更大规模地推动大模型及智能体在垂直场景和领域的部署，为应用落地提供了新的方式。 接下来，GLMs 模型应用商店以及开发者分成计划也将同期发布。...这些开源模型也「开花结果」，开发者已经在其上开发出了 600 多项优秀的大模型应用开源项目。
ChatGPT、GLM-4、Claude3等大模型不断涌现，本文将详细介绍智谱AI所推出的GLM-4大模型，分析其背景、性能、应用等。...同时，公司团队还打造了AIGC模型及产品矩阵，包括AI提效助手智谱清言、高效率代码模型CodeGeeX、多模态理解模型CogVLM和文生图模型CogView等。...性能介绍2024年1月16日，智谱AI发布基座大模型GLM-4，其性能实现超进化，性能评测相比上一代提升接近60%，整体评测结果逼近GPT-4，且在处理长文本、多模态任务和智能体（Agent）能力方面表现出色...在2024年3月发布的《SuperBench大模型综合能力测评报告》[4]中，清华大学基础模型研究中心对14个海内外具有代表性的模型进行了测试，在测评结果中，GLM-4表现亮眼，与国际一流模型水平接近，...GLM-4系列模型提供了多种版本可供用户选择，可主要分为在线版（chatglm.cn）和端侧版（GLM-4-9B）。相比于其他同类在线大模型，在线版GLM-4具备更高的个性化程度。
但是并没有做模型的validation 虽然我们已经将数据集分成test与train两个部分；接下来我们将介绍如何测试模型的好坏及与glm模型对比。...image.png glm 同样我们利用glm一般线形模型来拟合降雨量与海拔高度之间的关系，并对367个点进行预测。...## GLM fit_glm=glm(rainfall~altitude,data=test) summary(fit_glm) # predict newdata=train %>% mutate...(rainfall=NA) pre_glm=predict(fit_glm,newdata) pred_df2=tibble(obs=train$rainfall, pre...)+ labs(title="GLM-prediction") cor.test(pred_df2$obs,pred_df2$pre) 可以看到，glm模型预测的结果很不理想。
的glm-3为例，下面是LangChain自定义大模型的代码 from openai import OpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate...response = client.chat.completions.create( model='THUDM/glm-4-9b-chat',...发送请求到模型：构建并发送一个包含用户输入提示的消息到指定的模型。 收集所有响应内容：遍历响应中的每个块，提取内容并累加到总内容中。 返回最终的响应内容：将收集到的所有内容作为最终结果返回。 2....response = client.chat.completions.create( model='THUDM/glm-4-9b-chat',...获取模型响应：调用自定义LLM实例，获取模型的响应。 打印响应内容：将模型的响应内容打印出来。 4.
一堆模型免费不说，还有 AutoGLM、GLM-PC 这些 Agentic LLM 黑科技， 甚至还被美国拉上实体清单……懂的都懂 就在早上我还看到赛博禅心的推文：杭州最终选了智谱 —— 国内大模型领域布局最全面的企业...简单说，它适合处理大量不急着要结果的任务。你可以用文件批量提交任务，价格还能省一半。GLM-4-Flash甚至免费。 我想把上面这一整页API文档提取出来，方便给到Cursor。...最后，智谱的话，他推出过许多免费模型：GLM-4-Flash、GLM-4V-Flash，以前文章也有介绍。 然后这次。...申请条件很简单：完成平台实名认证后的全日制高等学校学生及教师（含博士后）都可以。适用于智谱所有非微调模型。 全年开放申请，权益申请通过日起12个月内有效，全年享受5折模型推理优惠。...步骤二：填写申请表单 填写表单内的基础信息及高校证明信息，确保信息真实有效。 步骤三：等待申请结果 平台将在7个工作日内完成审核，并通过邮箱通知结果。
方案 逻辑回归典型使用于当存在一个离散的响应变量（比如赢和输）和一个与响应变量（也称为结果变量、因变量）的概率或几率相关联的连续预测变量的情况。它也适用于有多个预测变量的分类预测。...# 执行逻辑回归 —— 下面两种方式等效 # logit是二项分布家族的默认模型 logr_vm glm(vs ~ mpg, data=dat, family=binomial) logr_vm...glm(vs ~ mpg, data=dat, family=binomial(link="logit")) 查看模型信息： # 输出模型信息 logr_vm #> #> Call: glm(...freedom #> AIC: 29.533 #> #> Number of Fisher Scoring iterations: 6 画图 我们可以使用ggplot2或者基本图形绘制数据和逻辑回归结果...# 执行逻辑回归 logr_va glm(vs ~ am, data=dat, family=binomial) # 打印模型信息 logr_va #> #> Call: glm(formula
此值为NULL时，将不使用分组，并产生一个单一的结果模型。...使用identity连接函数 （1） 训练生成模型 drop table if exists t1_glm, t1_glm_summary; select madlib.glm( 't1',...使用log连接函数 （1） 训练生成模型 drop table if exists t1_glm, t1_glm_summary; select madlib.glm( 't1',...'family=gamma, link=log' ); （2） 查询结果 \x on select * from t1_glm; 结果：...由于对数函数是单调递增的，而且对数似然函数在极大化求解时较为方便，所以对数似然函数常用在最大似然估计及相关领域中。
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