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机器学习是否依赖于数据的质量？

机器学习是一种基于数据的学习方法，其依赖于数据的质量。数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性、可用性和时效性等方面。如果数据质量不高，可能会导致机器学习模型的性能下降，甚至无法得到有效的结果。因此，在使用机器学习时，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量。

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BERT的成功是否依赖于虚假相关的统计线索？

，同时分享一些个人对目前机器学习尤其是自然语言理解的看法。...我们每天都听到NLP的各种突破，每过几个月就出现更好大模型，得到超乎想象的结果。但是很少有人实际的想办法分析这些模型是否只是因为学习到一些无意义的特征。...所有的机器学习模型都是这样。为什么要把BERT单独拎出来呢？ delunar对这个观点持不同态度，他认为这不是不平衡数据的问题。...作者观点这篇文章之所以引起大家的关注首先是因为BERT模型最近很火，另外一个原因其实就是很多研究者对于现在机器学习(深度学习)社区对于这种刷榜的研究风气的担忧。...我们还是回到语言和BERT是否学到不相关的统计线索的问题上来。

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如何抉择是否要做机器学习？如何入门机器学习？

Network，论文的引用量现在已经4500+次，并且在今年又借助深度强化学习模型更好地解决了TSP100。...我先把机器学习是做什么的在网上查了查，然后我开始学习研究基础算法，这其中包括常用的排序算法，9个排序算法一个一个的将其原理搞清楚，代码写出来，再每天去思考做几道leetcode的题，到后来我坚持做完170...再后来，我开始阅读西瓜书的第一章，发现周老师总结的非常棒，基本这一章就将机器学习的常规套路讲的很清楚了，基于统计学，需要数据支持，算法计算得出参数，并有评价模型的方法，这些言简意赅，但却不少一个核心，透彻地告诉了我机器学习要怎么学...数据的分布不是仅体现在这个算法上，它的重要性将会体现在更多方面，它是和算法性能紧密相关的。...我开始不断学习Kaggle上的其他牛人的解决方法，发现充分理解数据的意义，筛选组合最佳特征，清洗数据，编码数据，都是需要技术、经验的事，这些可能很难在书本上看到，再有对于中间过程的处理，他们显得很有技巧

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如何使用大数据和机器学习提高疫情初期的决策质量

他提出，量化数据工具和机器学习可以提高疫情爆发时期的决策质量。...同时他总结了多种数据量化工具，包括数据可视化、数据管理、统计分析、全基因组测序、机器学习、地理空间分析等手段。...机器学习是疫情爆发时可用的另一种工具，尽管目前处于起步阶段。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。...机器学习已被用于分析埃博拉疫情，并与R和Python相似，能处理数据丢失的情况，并对疫情传播趋势做出预测。...奥利弗·摩根博士等的研究表明，大数据和机器学习可以有效管理疫情爆发时期的数据，从而提高疫情爆发时的决策质量。（Oliver Morgan）

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机器学习帮助WebRTC视频质量评价

可以从统计API中获取所有可能的指标，但仍然无法接近答案。原因很简单。首先，报告的大部分统计数据都是关于网络的，而不是视频质量。...由于这些NR指标中没有一个能够准确评估此类受损视频的质量，因此他们建议使用机器学习技术将若干NR指标与两个网络测量（比特率和数据包丢失水平）相结合，以提供改进NR度量标准能够提供与视频质量度量（VQM）...不幸的是，作者没有清楚地报告主观评估与计算的客观测量之间是否存在相关性。 III....我们使用了六个公开可用的视频质量数据集，其中包含视频通信期间可能出现的各种失真，以训练和评估我们模型的性能。...III.2 结果首先针对训练集（即具有已知分数的集合）进行验证，以查看我们计算的视频质量是否与已知值匹配，如下所示。

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资源 | 机器学习高质量数据集大合辑

编译：蒋宝尚转载自：大数据文摘，未经允许不得二次转载在机器学习中，寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢？...数据集查找器 Kaggle：Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库...https://www.kaggle.com/ UCI机器学习库（UCI Machine Learning Repository）：这是网络上最早的数据集来源之一，是寻找各种有趣数据集的第一选择。...虽然用户提供的数据集的清洁度不太一样，但绝大多数都是干净的。我们可以从 UCI 机器学习库直接下载数据，无需注册。...https://www.aeaweb.org/resources/data/us-macro-regional 机器学习数据集 Labelme：数据集中包含大量有标注的图像数据。

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资源 | 机器学习高质量数据集大合辑

大数据文摘出品编译：蒋宝尚在机器学习中，寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢？...文摘菌给大家推荐一份高质量的数据集，这些数据集或者涵盖范围广泛（比如 Kaggle），或者非常细化（比如自动驾驶汽车的数据）。...https://www.kaggle.com/ UCI机器学习库（UCI Machine Learning Repository）：这是网络上最早的数据集来源之一，是寻找各种有趣数据集的第一选择。...虽然用户提供的数据集的清洁度不太一样，但绝大多数都是干净的。我们可以从 UCI 机器学习库直接下载数据，无需注册。...https://www.aeaweb.org/resources/data/us-macro-regional 机器学习数据集 Labelme：数据集中包含大量有标注的图像数据。

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【机器学习基础】如何检测两组数据是否同分布？

作者：刘洋，中科院大学，Datawhale成员一个模型中，很重要的技巧就是要确定训练集与测试集特征是否同分布，这也是机器学习的一个很重要的假设，但很多时候我们默认这个道理，却很难有方法来保证数据同分布...T检验（Binary） T检验是一种适合小样本的统计分析方法，通过比较不同数据的均值，研究两组数据是否存在差异。...在样本量比较小的时候，KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。...PS：t-检验的假设是检验的数据满足正态分布，否则对于小样本不满足正态分布的数据用t-检验就会造成较大的偏差，虽然对于大样本不满足正态分布的数据而言t-检验还是相当精确有效的手段。...) # print(str(px[i]) + ' ' + str(py[i]) + ' ' + str(px[i] * np.log(px[i] / py[i]))) print(KL) 机器学习模型检测

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如何识别、抓取和构建高质量机器学习数据集（上）

本文介绍数据是任何机器学习问题的核心。如果没有相关数据的访问，机器学习目前所取得的所有进步都是不可能的。话虽如此，如今大多数机器学习爱好者都专注于获取方法论知识(这是一个好的开始，但不能超越)。...因此，让我们开始看看如何识别、抓取和构建一个高质量的机器学习数据集。本文的重点是解释如何通过实际示例和代码片段构建高质量的数据集。...在整篇文章中，我将引用我收集到的三个高质量的数据集，分别是服装尺寸推荐Fit数据集，新闻类数据集，讽刺检测数据集来解释各个点。为了做好准备，接下来我将简要解释每个数据集的内容。...如果找不到单个数据源，请查看是否可以将多个数据源的数据组合起来构建数据集：讽刺检测数据集是将多个数据源的数据组合起来构建完整且高质量数据集的完美示例。...交叉检查，看看是否已经有这种类型的数据可用。如果是，你的数据集是否在现有数据集上添加了任何内容?

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如何识别、抓取和构建高质量机器学习数据集（下）

构建数据集到目前为止，我们的数据质量可能在以下方面有一些改进：清理数据目前提取的数据可能有一些记录丢失了基本的数据信号。它们可以被安全地丢弃。...结构化一旦我们确信我们所做的所有的预处理数据良好，剩下要做的最后一件事是将数据以一个共同的格式如CSV， JSON等新型结构化，以便有兴趣使用数据集的人能够轻松地读取和导入数据。...在此过程中，请记住本文的以下主要观点：无论您是否考虑到特定的问题，请尝试识别数据集的EssentialData信号。这将指导数据集搜索过程。结合来自多个数据源的数据，以提高数据集的有用性和质量。...一旦确定了数据提取源，就可以了解站点的结构并计划如何系统地提取数据。根据提取过程中遇到的意外情况即兴编写脚本的过程。...一旦您拥有了所有数据，请考虑是否可以进一步清理、匿名、标准化和结构化数据，以提高数据质量。

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机器学习：大数据集下的机器学习

不过，在使用大数据集训练模型之前，首先应该做的事是去检查一个这么大规模的训练集是否真的必要，也许我们只用1000 个训练集也能获得较好的效果，我们可以绘制学习曲线来帮助判断，如果训练误差和验证误差如下图左所示的趋势...1.4 随机梯度下降法的收敛方法在批量梯度下降中，我们可以令代价函数 J 为迭代次数的函数，绘制图表，根据图表来判断梯度下降是否收敛。...但是通常我们不需要这样做便能有非常好的效果了，所以对 α 进行调整所耗费的计算通常不值得。二、高级技巧 2.1 在线学习现在来讨论一种新的大规模的机器学习机制，叫做在线学习机制。...在线学习算法指的是对数据流而非离线的静态数据集的学习。许多在线网站都有持续不断的用户流，对于每一个用户，网站可以通过在线学习，在不将数据存储到数据库中便顺利地进行算法学习。...只要某个机器学习的算法满足起主要的运算量来自于某种求和，那么你就可以将这个求和拆分并行化处理。

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你在数据预处理上花费的时间，是否比机器学习还要多？

Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库，专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。它以独立、可复用的单元模块的形式，提供主流数据预处理函数。...前者便是“nuts-ml” 里的 “nuts”，开发者可自由将其排列组合，创建高效、可读性强、方便修改的数据流。对于机器学习项目，数据预处理都是基础。...相比实际的机器学习，开发者花在数据预处理上的时间往往还要更多。有的数据预处理任务只针对特定问题，但大多数，比如把数据分割为训练和测试组、给样本分层和创建 mini-batch 都是通用的。...基于 GPU 的高效率的机器学习，需要用 Batcher 把图像和标签数据编成 mini-batch。随后导入 Network 进行训练或者推理。...有些机器学习框架，比如 Keras，就在 API 中提供了这些预处理模块。若与任务的匹配程度高，这就能大幅简化神经网络的训练。

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如何打造高质量的机器学习数据集?这份超详指南不可错过

数据是否合适可以直接影响一个算法的效果，对于专门做算法研究的同学，可能更多的选择公认的 benchmark 来测试算法，如 MINST、ImageNet 等。...针对以上的问题，本篇文章就如何选择适合自己算法的数据集以及如何创建机器学习数据集作一些讨论，希望能为各位同学提供帮助。...目前机器学习的数据集种类包含图像数据，时序数据，离散数据等，而不同数据集对应的任务可以分类、回归或者两者兼顾。...2 如何打造高质量的数据集这部分内容我们主要引用一下知乎问题：如何打造高质量的机器学习数据集？...数据与标签来源：对数据集质量产生第二关键影响的就是数据和标签来源的选择了。

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深度学习（Deep Learning）是否已经让传统的机器学习无用了？

有些人不禁在想，深度学习是否已经让传统的机器学习变得无关紧要了呢？在本文中，我们将就传统的机器学习和深度学习这两方面展开讨论。...深度学习是否已经让传统的机器学习无用了？从以下两个方面来说，我能理解这位数据科学家这样问的原因。...同样重要的是，我们需要明白，深度学习并不是独立于传统机器学习（ML）的，而是机器学习的一个分支。几个月以前，我们论述了人工智能、深度学习和机器学习的区别。...最近，尽管有人试图为机器学习做出明确的定义，大多数人习惯上仍然会用机器学习代指那些应用于数据集中以寻找某种数据模式的所有电脑算法。...相应地，要想成为一名数据科学家，你必须首先全部掌握传统机器学习的方法。

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初学机器学习的你，是否掌握了这样的Linux技巧？

选自alexpetralia 机器之心编译 Linux 因其稳定性获得了不少开发者的青睐，同时也成为大多数服务器的操作系统，对于机器学习开发者来说，使用 Mac/Linux 系统几乎是必须的。...业务分析是基于数据的，而机器学习正是强大的数据分析工具。...我们利用机器学习模型分析数据最好的环境却恰恰是 Linux 系统，这不仅是因为它支持广泛的 Python 机器学习库，同时在于环境配置与管理的简单明了。...因此，本文将为机器学习读者梳理 Linux 系统的基本特性与命令。为什么机器学习分析师需要了解 Linux 由于其开源的底层，Linux 从不断从数以万计的开发者贡献中受益。...对于那些没有编程背景的人来说，这种转变一开始也许会不自然，但是在 Linux 中开发的好处很容易超过最初的学习投资。学习几个重要的概念和成熟的编程语言相比，bash 只需要学习几个主要的概念。

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机器学习的数据验证

尽管验证过程无法直接发现问题所在，但有时该过程可以向我们表明模型的稳定性存在问题。 ? 数据是维持机器学习的基础。无论机器学习和/或深度学习模型多么强大，它都永远无法完成我们想要对不良数据进行的处理。...验证数据的最基本方法（即在测试模型之前调整超参数）是某人将对数据执行训练/验证/测试拆分的时间。一个典型的比率可能是80/10/10，以确保您仍然有足够的训练数据。...交叉验证交叉验证是一种用于评估独立数据集上的统计预测模型的性能的技术。目的是确保模型和数据可以很好地协同工作。交叉验证是在训练阶段进行的，用户将评估模型是容易拟合数据还是过度拟合数据。...数据集将被拆分为n-1个数据集，而被删除的数据集将是测试数据。性能的测量方法与k倍交叉验证相同。 ? 验证数据集可以使用户放心其模型的稳定性。...随着机器学习渗透到社会的各个方面并在我们的日常生活中使用，这些模型必须代表我们的社会越来越重要。过度拟合和欠拟合是数据科学家在模型构建过程中可能面临的两个最常见的陷阱。

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简单来说机器学习的核心步骤在于“获取学习数据；选择机器算法；定型模型；评估模型，预测模型结果”，下面本人就以判断日报内容是否合格为例为大家简单的阐述一下C#的机器学习。...第四步：定义特征类根据分享的模型确定其分析的特征项并定义为相关的类并且需要引用机器学习的包using Microsoft.ML.Data;，由此模型定义的数据集类如下（结果可看注释）： /// <summary...由于训练的数据集特征化参数的准确性以及数据的涵盖广度不够导致定义的模型质量非常的不理想因此我们可以看到我们的预测结果也是不够符合我们的理想状态，可见我们小机器的学习之路是非常漫长的过程啊。...由此次的机器学习的小小实践本人也深有体会，机器就像一个小孩一样首先你得根据他的性格（特征化参数）确定应该给予他什么样的学习环境（学习算法创建的学习管道）并提供学习资料（定型机器学习模型数据集），然后为其确定一个发展目标...通过该种方式让机器不断的学习不断的精进。

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在本系列文章中，我们将拉开帷幕，并研究代码中的数据可观察性。在我们的数据观测的实践系列的最后一篇文章，我们会退一步，想想是什么让一个很好的数据质量监控一般。...使用来自机器学习领域的概念，我们可以回答这个问题。机器学习对于大规模的数据可观察性至关重要。配备了机器学习功能的检测器可以更灵活地应用于大量表，而无需随着数据仓库的增长而进行人工检查和制定规则。...此外，机器学习检测器可以实时学习和适应数据，并捕获人眼无法看到的复杂的季节性模式。让我们深入研究-不需要任何事先的机器学习经验。...二、通过机器学习改善警报误报和误报每当我们发出有关数据管道损坏的警报时，我们都必须质疑警报是否准确。警报是否指示出真正的问题？我们可能会担心以下两种情况：已发出警报，但没有真正的问题。...四、借助机器学习实现大规模的数据可观测性我们通过机器学习概念进行了快速浏览。现在，这些概念如何帮助我们将检测器应用于生产环境？关键在于了解对于任何异常检测问题都没有完美的分类器。

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C#机器学习之判断日报是否合格

原文作者：心莱科技肖鑫简单来说机器学习的核心步骤在于“获取学习数据；选择机器算法；定型模型；评估模型，预测模型结果”，下面本人就以判断日报内容是否合格为例为大家简单的阐述一下C#的机器学习。...第四步：定义特征类根据分享的模型确定其分析的特征项并定义为相关的类并且需要引用机器学习的包using Microsoft.ML.Data;，由此模型定义的数据集类如下（结果可看注释）： /// <...由于训练的数据集特征化参数的准确性以及数据的涵盖广度不够导致定义的模型质量非常的不理想因此我们可以看到我们的预测结果也是不够符合我们的理想状态，可见我们小机器的学习之路是非常漫长的过程啊。...由此次的机器学习的小小实践本人也深有体会，机器就像一个小孩一样首先你得根据他的性格（特征化参数）确定应该给予他什么样的学习环境（学习算法创建的学习管道）并提供学习资料（定型机器学习模型数据集），然后为其确定一个发展目标...通过该种方式让机器不断的学习不断的精进。原文作者：心莱科技肖鑫

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高质量数据集哪里来？机器学习公司的十大数据搜集策略

长期以来，在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为，曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的，并不是什么高深的算法，而是缺乏高质量的数据集。...然而讨论的共同中心是，在当下最前沿的机器学习方面，数据是一个相当关键的组成部分。获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。...因此，对于机器学习创业公司必须做出的一个关键战略决策是如何建立高质量的数据集来训练他们学习算法。...适用对象：可以很容易地执行质量控制的情况例子： DeepMind, Maluuba, AlchemyAPI，和其他很多人(见这里see here) VocalIQ(用土耳其机器人帮助系统学习人们如何说话...目标是创造一些即使在没有机器学习的情况下也有价值的东西，然后以收集数据的成本出售（即使其中的边际效益很小）。

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高质量数据集哪里来？机器学习公司的十大数据搜集策略

也有人认为，曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的，并不是什么高深的算法，而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是，在当下最前沿的机器学习方面，数据是一个相当关键的组成部分。...获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的，但是好的数据通常是私人专有而且难以创建的。...因此，对于机器学习创业公司必须做出的一个关键战略决策是如何建立高质量的数据集来训练他们学习算法。...目标是创造一些即使在没有机器学习的情况下也有价值的东西，然后以收集数据的成本出售（即使其中的边际效益很小）。...随着最近政府公开数据库的蓬勃发展（由奥巴马政府引领），越来越多的数据来源正在免费公开。几家机器学习初创公司已经在利用公共数据了。

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