可以这样理解：当你在学校参加考试时，会有问题和答案；你的分数取决于你的答案与实际答案(或答案键)的接近程度。但是想象一下，如果没有答案，只有问题。 你如何给自己打分?...您通常会有不同的用户组，这些用户组可以根据几个条件进行划分。这些标准可以很简单，比如年龄和性别，也可以很复杂，比如角色和购买流程。无监督学习可以帮助你自动完成这项任务。...有几种不同类型的聚类算法你可以使用： k-means聚类：将您的数据点聚集成K个互斥集群。如何为K选择正确的数字是很复杂的。 Hierarchical聚类：将数据点聚集到父集群和子集群中。...因为在无监督学习中没有标签，所以几乎不可能得到一个合理的、客观的关于你的算法有多精确的度量。例如，在集群中，您如何知道K-Means是否找到了正确的集群?首先，您是否使用了正确数量的集群K?...这个问题完全取决于你的业务环境。在我们的客户细分实践案例中，只有当您的客户分组正确时，集群才能很好地工作。
这样的任务对我们大多数人来说都是非常困难的:看看图2，并尝试一下! ? 这些系统是如何工作的?这些系统通过查看图像中的哪些部分来识别文本?他们是否利用了一些巧妙的模式?...第一个实验:像素相关性 在我们的第一个实验中，我们提出以下问题:给定一个输入图像和正确的类(ground-truth文本)，输入图像中的哪些像素表示支持，哪些表示反对正确的文本?...你可能猜到了，如果一个黑点出现在“a”的垂直线上，那么这条垂直线可以被解释为“i”。 2、“r”与“e”相连，“e”将神经网络与蓝色区域相混淆。如果这两个字符被断开，这应该会增加“are”的分数。...3、“a”(左下内侧)内的灰色像素略微反对“are”。如果洞里面的“a”将是完全白色的，这应该增加分数。 4、在图像的右上方是正确投票的重要区域。目前还不清楚如何解释这一地区。...还需要进一步的调查来解释这种行为,但这可能是由于具有不连续性的池层造成的：将像素向右移动一个位置，它可能保持在同一池集群,也可能步到下一个,这取决于它的位置。
这具有加快DL分析的优势，但是，除非研究人员可以确认他们自己的数据在最初使用的训练数据集中得到了很好的代表，否则这种便携式模型在新数据上的性能往往还不清楚。...除此之外，DL正在以惊人的速度发展，这给用户确定最适合他们需求的工具带来了沉重的负担。评估一系列通常难以比较的方法的有效性和性能仍然具有挑战性，尤其是当广泛接受的基准数据集不可用时。...在使用指标评估DL预测时，经常出现的一个问题是指标分数何时足够好。对于预测值和真实值可以达到良好一致性（IoU和F1分数为0.8及以上）的分割任务，这通常不是问题。...此外，示例数据很有帮助，因为它们允许用户在将工具应用于他们的数据之前测试和学习如何正确使用工具。 如上所述，必须仔细评估基于DL的工具在感兴趣的数据集上的性能。...这允许用户利用这些训练模型中存在的先前学习的特征，而不是从头开始训练。换句话说，迁移学习使用户能够使用他们的数据微调现有模型。
文章讨论并尝试实际测量了不同文本嵌入模型中的性别偏差。...这篇文章讨论并尝试实际测量了不同文本嵌入模型中的性别偏差。 当面对任务时，我们机器学习从业者通常基于该任务上的表现好坏来选择或训练模型。...案例研究1 : Tia 的电影情感分析器 WEAT 分数测量词向量的属性，但是他们没有告诉我们这些向量如何影响下游任务。在这里，我们演示将姓名映射到几个常见向量后对于影评情感分析的任务的影响。...这里没有一个「正确」的答案。这些决策中的很多都是高度依赖于上下文的，并取决于 Tia 的预期用途。对于 Tia 来说，在选择训练文本分类模型的特征提取方法时需要考虑的指标远不止分类准确率一项。...案例研究2：Tamera 的消息应用程序 Tamera 正在构建一个消息应用程序，并且她希望使用文本嵌入模型在用户收到消息时给予他们建议的回复。
这篇文章讨论并尝试实际测量了不同文本嵌入模型中的性别偏差。 当面对任务时，我们机器学习从业者通常基于该任务上的表现好坏来选择或训练模型。...案例研究1 : Tia 的电影情感分析器 WEAT 分数测量词向量的属性，但是他们没有告诉我们这些向量如何影响下游任务。在这里，我们演示将姓名映射到几个常见向量后对于影评情感分析的任务的影响。...我们将使用预先训练的词向量来将 IMDB 评论的文本映射到低维矢量空间，并将这些矢量用作线性分类器中的特征。我们将考虑一些不同的词向量模型，并分别训练一个线性情感分类器。...这里没有一个「正确」的答案。这些决策中的很多都是高度依赖于上下文的，并取决于 Tia 的预期用途。对于 Tia 来说，在选择训练文本分类模型的特征提取方法时需要考虑的指标远不止分类准确率一项。...案例研究2：Tamera 的消息应用程序 Tamera 正在构建一个消息应用程序，并且她希望使用文本嵌入模型在用户收到消息时给予他们建议的回复。
根据这些图，最有趣的问题是:你看到了你期望看到的吗?回答这个问题将帮助您发现数据中的洞察力或错误。 为了获得灵感并理解什么图最有价值，我经常参考Python的seaborn图库。...这取决于许多因素: 你是要分数误差还是绝对误差 你使用那种算法 残差图和度量指标的变化告诉你什么 在回归中，首先要注意残差图和度量指标。有时目标变量的对数化会得到更好的模型，模型的结果仍然很容易理解。...计算此分数的方法之一是计算使用特征在所有树中分割数据的次数。 该分数可以用不同方式计算。 特征重要性可以揭示有关价格主要驱动因素的见解。 对于租赁价格预测，总面积是价格最重要的驱动因素并不奇怪。...其背后的原因是其他模型只有在他们共同商定替代方案时才能否决最佳模型。 实际上，除了尝试，人们永远不会知道平均集成是否会比单一模型更好。 堆叠模型 平均或加权集成不是组合不同模型的预测的唯一方式。...最后的想法 听听别人在你身边谈论什么; 他们的抱怨可以作为解决问题的好起点 让人们通过提供交互式仪表板找到自己的见解 不要将自己局限于将两个变量相乘的常见特征工程。
在进行思考时，人类不会像 CoT 那样仅遵循一条思维链，也不是像 ToT 那样尝试多种不同途径，而是会形成一个更加复杂的思维网。...一是可实现对各个思维的细粒度控制。这让用户可以完全控制与 LLM 进行的对话并使用先进的思维变换，比如将正在进行的推理中两个最有希望的思维组合起来得到一个新的。...这让用户可使用 GoT 快速为 prompt 的新设计思路构建原型，同时实验 GPT-3.5、GPT-4 或 Llama-2 等不同模型。...在这里，确保集合 V^+、E^+、V^− 和 E^− 有一致的变换是用户的责任（举个例子，用户不会尝试删除不存在的顶点）。...虽然 R 的具体形式取决于用例，但最常使用一个简单而有效的方法是返回分数最高的 h 个思维，即 v_1, ..., v_h = R (G, p_θ, h)。 E 和 R 的具体形式取决于用例。
作者：Doug Turnbull 译者：林寿怡 机器学习排序(Learning to rank)将搜索转化为机器学习问题，在本文中，我想找出搜索与其他机器学习问题不同的原因，如何将搜索排名作为机器学习或者是分类和回归问题...例如股价预测系统的准确性，取决于我们有多少预测数据是来自真实的公司股价。如果我们预测亚马逊的股价是123.57美元，实际上是125美元，我们会说这非常接近。...训练期间，回归系统通过如何量化好坏来得到最优解。我们可以尝试公司不同的量化特征，例如员工人数、收入、手头现金、或者其他任何有助于减少股价误差的特征。...这被称为“第一”概率，它查找单个相关性分数以及查询的每个其他相关性分数，以计算该项将是第一的概率。...由于其简单性，RankSVM可以轻松地为特定用户或部分查询/用户构建模型。可以想象将查询分类到不同的用例中。也许对于电子商务，有些查询我们可以肯定地说是错别字。
得到整合的NPS数据只是开始，员工拿到数据反馈后，有能力理解与分析其中的因果关系，通过进一步的电话回访或实验设计等找到正确的执行方式，优化现有过程，提高用户体验才是我们的目标。...让员工直接阅读用户在开放性问题中对推荐打分的解释，尤其是那些非常正面或非常负面的评论，可以帮助他们更好的认识用户对产品的评价，推动后续的执行。...因此，工厂和企业对同一款软件产品的NPS所代表的也是不同的。产品要服务于不同的细分市场，必须同时满足不同的期望。 例如，每类细分用户得到的反馈结果如表1所示，所有用户的NPS为30%。...调查过程T就是转换函数，描绘了将业务驱动力转换为NPS分数的过程，即模拟反馈者想法的过程。 已知调查T，可以直接求出向量X，这是逐字分析中所得到的反馈者对备选业务驱动力的权重。...当研究者阅读和分析用户的文本时，存在解释的空间，通常这一步很难做正确的。“正确”意味着给解释NPS的文本赋予的分数与用户反馈的分数是一样的，收敛间隙为0。
在我们的行业中，我们考虑不同种类的指标来评估我们的模型。指标的选择完全取决于模型的类型和模型的实现计划。 在你构建完模型之后，这11个指标将帮助你评估模型的准确性。...这些模型中使用的评估指标是不同的。 在分类问题中，我们使用两种类型的算法(取决于它创建的输出类型): 类输出: 像SVM和KNN这样的算法创建一个类输出。例如，在一个二分类问题中，输出将是0或1。...现在，如果我们取调和均值，我们会得到0，这是准确的，因为这个模型对所有的目的都没用。 这似乎是简单的。然而，在某些情况下，对精确率和召回率的重视程度有所不同。...，我们得到: ? Fbeta 测量用户认为召回率比精确率重要 ? 倍模型的有效性。 3. 增益图和提升图(Gain and Lift charts) 增益图和提升图主要用于检验概率的排序。...在Kaggle比赛中，你可能更多地依赖交叉验证分数而不是Kaggle公共分数。通过这种方式，你将确保公共分数不仅仅是偶然的。 我们如何使用任意模型上实现k折？ R和Python中的k折编码非常相似。
3、帮助了解用户 数据为产品经理提供了产品的重要用户反馈。要成为一个优秀的产品经理，我们需要了解用户想要什么以及他们使用产品有哪些问题、习惯、偏好等。要弄清楚这些我们需要收集用户行为数据。...定义DAU可以尝试从产品中获取用户价值所采取的最小行动来考虑。 同样，用于使用产品多久才有资格成为MAU也会因为产品的自身的差异而定义不同。...将标准定义的太高或者太低都可能造成不好的后果，因此可以参考行业标准以及如何为最终的用户提供价值为基础制定指标。...3、用户留存率 什么算留存同样也取决于产品自身。不同的产品对留存的定义不同。 产品经理可能会遇到这种情况，通过各种营销渠道，每天都有新用户的增长，用户日增长曲线看起来非常棒，但是用户仅在几天就离开了。...分析数据是一项艰巨的任务，我们可以通过集中产品相关数据并形成可视化报表来正确管理我们的产品数据。根据不同的业务选择正确的数据指标分析并根据分析的结果调整产品策略并不容易。加油！！！
在本文中，我将讨论在“情感分析”项目中发现的最有趣的事情，并提供一些在处理类似的自然语言处理问题时你应该记住的提议。...该技术使用以其语义取向(极性和强度)注释的单词词典并计算文档极性的分数。通常这种方法得到了高精度且低召回率。 基于学习技术要求通过用标记的示例对分类器进行训练来创建模型。...这意味着你必须首先收集一个带有正面的，负面的和中性类的例子的数据集，从样例中提取特征/单词，然后根据这些样例来训练算法。 你会选择使用哪种方法在很大程度上取决于应用程序，域和语言。...使用大量词汇的基于词典技术使我们能够取得非常好的结果。尽管如此，他们还是需要使用词典，这在所有语言中都是不存在的。另一方面，基于学习的技术得到了良好的结果，但是他们需要获得数据集并且需要训练。...尽管如此，不要指望每一个建议的技术都会对你有效。虽然通常论文可以指引正确的方向，但一些技术只适用于特定的领域。另外请记住，并非所有的论文都具有相同的质量，有些作者夸大或“优化”了他们的结果。
保加利亚科学院（Bulgarian Academy of Sciences）的最新论文给出了计算AI的智商（IQ）的方法，尝试利用不同的实验方法量化AI的IQ，并给出AI的定义。...考试的分数基于每个考生解决的问题数量而设定。我们不能说应该解决多少问题，因为我们不知道考试中会有多少考生，也不知道他们的具体水平。...然后，我们将录取分数超过最低分数的前n位考生（例如，如果n为100，我们将录取分数排名在前100的考生）。 但是如果被测对象是计算机程序，高考的类比就不再合适。...应该指出的是，世界的策略不依赖于错误的动作。因此，我们可以把世界的策略想象成现实生活的函数。相反，设备的策略将取决于不正确的移动(这些移动将提供设备使用的附加信息)。...因此我们将修正随机选择的1000个世界，并认为局部IQ是这1000个世界的平均成功率。在这种情况下，不同的世界将不会有不同的权重，因为权重已经在测试世界的选择中得到了体现所以更有可能被选中。
指标的选择完全取决于模型的类型和执行模型的计划。 模型构建完成后，这11个指标将帮助评估模型的准确性。考虑到交叉验证的日益普及和重要性，本文中也提到了它的一些原理。...在分类问题中，一般使用两种类型的算法（取决于其创建的输出类型）： 1.类输出：SVM和KNN等算法创建类输出。例如，在二进制分类问题中，输出值将为0或1。但如今，有算法可以将这些类输出转换为概率输出。...这主要由选择的阈值所造成，如果降低阈值，两对截然不同的数字将更接近。 通常，大家关注上面定义的指标中的一项。例如，一家制药公司，更关心的是最小错误阳性诊断。因此，他们会更关注高特异度。...现在，如果要取调和平均值，得到的结果就会是0，这是准确的，因为这个模型对于所有的目的来说都是无用的。 这看似很简单。然而在有些情况下，数据科学家更关心查准率和查全率的问题。...现在，尝试将k折交叉验证的过程可视化。 这是一个7折交叉验证。 真实情况是这样：将整个人口划分为7个相同的样本集。现在在6个样本集（绿色框）上训练模型，在1个样本集（灰色框）上进行验证。
本篇文章的主旨是克服主观性。特别是我们将依靠游戏的“元临界分数”来衡量游戏的“内在质量”。...产生的原因是没有足够的评论来聚合一个评论。 同一游戏对于其上可用的每个主机都有不同的内容。 给定游戏的元评分可能会有很大的变化，这取决于评论所针对的主机。 ?...这是几乎任何一个样本假设检验的逻辑基础，但是当我们解释结果时，从第一原则考虑这些问题（而不是盲目地将数字插入公式中）是有用的，并且将有助于确保我们得出正确的结论。...这意味着我们将进行“单尾”测试。...如果我们在专业的背景下处理这个问题，我们可以运行Kolmogorov-Smirnov检验来对样本的正态性做出明确的决定。为了便于说明，让我们暂时忽略这一点，尝试两种方法，看看我们得到了什么结果。 ?
这个数据虽然在一定程度上有所放大，因为实验者在实验中通常会进行模型选择，即他们会训练多个模型，而每个模型都有不同的参数设置，并使用一个支持的数据集来选择最佳模型。但是这个数据仍给出了一个大致的数量级。...在研究中最大的挑战是如何提出对的问题，并对你的想法得到很好的验证。要解决这两个挑战，从与人们息息相关的实际问题出发是不失为一个好方法。...我们过去使用一个叫做“NDCG”的单一指标来衡量搜索结果的质量（现在，已经有多个指标用于用户的满意度测评的尝试）。给定查询的NDCG值，取决于整个的排名名单，其取值介于0和1之间。...特别是它只是尝试得到正确文档的配对排序，却忽略了NDCG的测量。...因为这符合将“好”置于“不那么好”前面的规则（需要补充的是，这并不是我们实际使用的标签）。
他们首先尝试了纯 RL，看看推理是否会自行出现，这就是 DeepSeek-R1-Zero，有点像一个实验。然后对于真正的 DeepSeek-R1，他们通过不同的阶段使其更有条理。...在接下来的部分中，我们将讨论这个带有奖励模型的 RL 设置以及它们使用的 RL 算法并尝试使用我们的文本输入来解决它。 4、GRPO 算法如何工作？...这节省了大量计算并使事情变得更有效率。 它从向模型提出一个问题或提示开始，称为“旧策略”。 GRPO 不会只得到一个答案，而是指示旧策略针对同一问题生成一组不同的答案。...GRPO 工作 这确保在下一次迭代中，模型更有可能生成正确的推理步骤，同时减少不正确或不完整的响应。 因此，RL 是一个迭代过程。使用不同的推理问题重复上述步骤数千次。...想象一下得到 20（错误）和 14 …（正确，推理）这样的输出。 然后他们会评估每个输出的正确性（答案“14”）和推理的可读性。只有正确且推理充分的最佳输出才会被保留，而其他输出则被拒绝。
（这取决于社交媒体是如何被标记的，它可以被标记在社交媒体渠道或者付费广告渠道之下） 到现在为止，你基本了解了归因模型。...在Grillmaster先生的例子中，直接来源将得到最多的转化分数，而自然搜索将得到最少的转化分数。...最后，在基于位置的归因模型中，首次和末次互动渠道将各自得到40%的转化分数，而剩下20%的转化分数将平均分配给处于中间过程的互动渠道。...在Grillmaster先生的例子中，自然搜索和直接来源将各自得到40%的成功交易转化分数，而邮件营销和社交媒体渠道将各自得到10%的分数。...这个信息有助于我们在不同搜索引擎上分配广告预算。 重要的结论 归因模型主要是用于衡量各个渠道在用户的多渠道购物过程中对转化的影响。这些模型并不是完美的，也不能简单的告诉我们要做什么。
一个有效的推荐引擎需要具备以下条件: 提供正确相关的选择给用户(这通常取决于所选择的算法). 能够实时的提供高性能的选择给用户． 能够高效的使用系统或其它应用的资源．...算法: 找出用户U所感兴趣的所有类别，我们将这个类别集合叫做userU．然后得到userU所关联的所有物品． 步骤1 设置每个用户所感兴趣的类别....将U1的物品乘以-1，其它的物品乘以1，指定AGGREGATE MIN选项可以得到一个比较容易截取的Sorted Set: 所有U1物品的分数将是负数,而其它用户的物品分数将是正数....允许顾客给物品打分，分数范围从1到5. 那些购买过类似物品并给物品打过类似分的顾客将更具有相关性，因为商铺现在开始促销的物品不仅仅是基于顾客购买的行为来推荐的，而且还基于他们如何给物品打分来做推荐....这其实取决于许多因素, 如用户访问应用频率有多高,他们的行为改变有多频繁, 事务的量有多大以及业务目标等.
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