文|智能相对论（aixdlun） 作者|徐树 “为了买台手机，研究大半个月后仍然无从选择” 为了换台新手机，我询问了周边12个90后的朋友们，真是不问不知道，一问吓一跳，12个朋友中，10个人用的都是...一位朋友在问及换机需求及选择时，他是这么说的。 “再加上，现在我笔记本电脑是Mac，耳机也是苹果的，生态绑得死死的，换台手机意味着其他硬件也要跟着换，划不来也没必要。”...另一位朋友会选择苹果则因手机差点让他丢了工作“在用苹果之前，我也是用的安卓，从早期的山寨机到后来的索尼、三星都用过，众所周知以前的安卓系统上不稳定，用个一两年左右，系统就会卡得严重。”...一个“水桶机”反而成了最好的选择。 选择的可能性越多，越容易让用户对自己的选择持怀疑态度。就比如当面前只有一条道路时，大部分人都会坚定不移地走下去；当面前有多条道路时，就会无所适从。...回过头来看，高端旗舰领域为什么绝大多数都选择苹果，国产品牌缺乏太大差异化的配置、同质化的能力、相近的价格再加上没有太多惊喜的外观设计，即便再多选择，也相当于没有选择。
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。...01 简介：基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心，无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题，我认为其共同点是：做出足够好的预测。...因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。...本文将概述解决这些子任务需要的不同方法。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。...对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
把模型拟合到训练数据上是一方面，但怎么才能知道模型在未知数据上的泛化性能呢？如何针对手头的问题在不同算法间选择出最好的模型呢？模型评估当然不会是机器学习通向的终点。...我们希望通过调整学习算法和从给定的假设空间中选择最佳的执行模型来提高预测性能。...▌3.8 关于模型选择和大型数据集的说明 由于计算成本较低，许多深度学习文献在模型评估时，常常选择three-way holdout方法；很多早期的文献也常常使用这种方法。...在模型选择中，奥卡姆剃刀也是一个很有用的工具，如“一个标准误差法”（one-standard error method）: 考虑数值最优估计及其标准误差 选择模型，其性能需在步骤1中得到的值的一个标准误差以内的...当涉及到模型选择时，如果数据集很大，并且计算效率也是一个问题，则最好选择three-way handout 方法；模型选择的另一个不错的方法是，在一个独立的测试集上使用k-fold交叉验证。
---- 选自 Sebastian Raschka，来源：机器之心 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。...1 简介：基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心，无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题，我认为其共同点是：做出足够好的预测。...因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。...本文将概述解决这些子任务需要的不同方法。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。...对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...本文涵盖了用于模型评估和选择的常见方法，比如留出方法，但是不推荐用于小数据集。...因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 留出验证方法 二、Bootstrapping 和不确定性 这章主要介绍一些用于模型评估的高级技术。...这里重点介绍用于模型评估和选择的不同交叉验证方法，包括对不同超参数配置的模型进行排序和评估其泛化至独立数据集的性能。...对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
服务模型层建立在信道层之上，提供了一个统一的、可扩展的编程模型。信道层则通过绑定（Binding）建创的信道栈为消息通信提供了一个传输、处理的通道。...这些技术提供了各自的编程模型，是开发人员从繁琐的完全基于通信的编程中解脱出来，使之仅仅需要关注具体的业务逻辑。...编程模型通过WCF服务模型层（service mode layer）提供，而信道层 (channel layer) 则提供了具体的通信的实现。...服务模型层建立在信道层之上，对于一般的WCF开发人员来讲，他们仅仅会接触到服务模型层，信道层则是被屏蔽掉的。而绑定是整个信道层的缔造者。...绑定通过创建信道栈实现了消息的编码与传输，以及对WS-*协议的实现。WCF绑定模型涉及多种类型的组件，比如信道、信道监听器、信道工厂等等。
交叉验证（所有数据分成n等分 ） 最常用的为10折交叉验证 举例： 4折交叉验证（分成4等分时）： 最后求出4个准确率的均值 网格搜索：调参数 对模型预设几种超参数组合，每组超参数都采用交叉验证来进行评估...，选出最优参数组合建立模型 API from sklearn.model_selection import GridSearchCV # coding=utf8 import numpy as np...= df[['flight', 'icecream', 'game']].values df_value = np.array(df_value) # test_size=0.25 表示选用25%的数据进行验证...y_test = train_test_split(df_value, df['type'], test_size=0.25) # 切割数据 # 预处理:数据标准化(满足正态分布即标准差为1,平均值为0的数组...print(gc.best_estimator_) # 显示选择最好的模型参数 print(gc.cv_results_) # 显示每个超参数每次交叉验证的结果
RAG 通常会用到三种不的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。...本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律）选择合适的 Embedding 模型。...因此，HuggingFace 发布了一篇博客，介绍了判断模型排名是否可信的要点。点击模型链接（称为“模型卡片”）后： 寻找解释模型如何训练和评估的博客和论文。仔细查看模型训练使用的语言、数据和任务。...在下面的截图中，我会尝试来自 Snowflake 的新模型“snowflake-arctic-embed-1”，因为它排名较高，体积小到足以在我的笔记本电脑上运行，并且模型卡片上有博客和论文的链接。...使用 HuggingFace 的好处就是，在选择完 Embedding 模型后，如果您需要更换模型，只需要在代码中修改 model_name 即可！
模型验证样本是有要求的 模型验证样本需要与前面建模样本进行完全相同的处理，即： 模型的验证样本同样需要进行数据清洗、缺失值填充、分类变量WOE转换等处理； 在缺失值进行填补时，需要使用训练集的统计量而不是验证样本的统计量...不单单是逻辑回归模型具有混淆矩阵，只要因变量为离散形式的模型都具有混淆矩阵，混淆矩阵不是为逻辑回归模型设置的，而是为分类选择模型而设置的，连决策树与神经网络都会有混淆矩阵。 ?...我眼中的ROC曲线 衡量模型效果的指标之一为ROC曲线，一般，ROC曲线的取值在[0.5,1]之间，如果： [0.5,0.7)表示模型效果较低； [0.7,0.85)表示模型效果一般； [0.85,0.95...)表示模型效果良好； [0.95,1)好到这种程度的模型一般不会存在，至少我从来没有遇到过。...营销场景最看重提升度曲线 提升度曲线也是衡量分类模型效果的指标之一，它衡量的是与随机选择相比，模型对于响应的预测能力的好坏程度。一般，提升度曲线越往上、下降越慢表示模型越好。
1 简介：基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心，无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题，我认为其共同点是：做出足够好的预测。...因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。...本文将概述解决这些子任务需要的不同方法。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。...对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。...图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示。
我也浅谈【泛型参数】的【晚·绑定late bound】 名词解释 为了减少对正文内容理解的歧义，我们先统一若干术语的名词解释： 泛型项： 要么，泛型函数generic function； 要么，泛型类型...static` // 和其返回值的`lifetime`也是`static`// 对于不嫌麻烦的你，没准【闭包`trait`写法】也是一个选择。...我总结了lifetime bound限定条件的四句实用口诀 左长，右短 — 被限定项总比限定项更能“活” where 'a: 'b则有'a >= 'b 留长，返短 — 函数【引用类型·...'static最”命长“ — 它馁馁地命长于任何被显示声明的生命周期参数'a。 至此，我已经倾其所有领会内容。希望对读者理解【泛型参数 - 绑定】有所帮助。...我希望看官老爷们评论、转发、点赞 — 图名不图利。咱们共同进步。
DRUGAI 今天为大家介绍的是来自Geoff Pleiss团队的一篇论文。自动化是当代材料发现的基石之一。...然而，现有的工作迄今为止仅探讨了LLM在启发式材料搜索中的应用。实际上，最近的研究从点估计的非贝叶斯LLM中获得了不确定性估计，这是BO的核心部分。...材料发现是一个本质上繁琐且迭代的过程，包括设计材料候选物、进行实验准备、测试其性质，最终更新最初的设计假设。...作者在以下数据集上评估所考虑的模型，这些数据集代表了分子材料发现中的现实问题集：(i) 最小化可能的液流电池电解质的氧化还原电位 (redoxmer) 和 (ii) 溶解能 (solvation)，(iii...此外，在一个问题（光伏材料）中，作者发现微调降低了T5-Chem的性能。
本文我从如下几个方面系统地分析下~ 有帮助的话点个赞哦。 1. 场景的角度 a....回归问题：线性回归、岭回归、支持向量回归（SVR）、集成学习、神经网络 这些模型适用于预测连续值的任务，根据数据的特征和问题的需求选择合适的模型。...特征数量与类型：根据特征的数量和类型选择合适的模型。例如，对于高维稀疏数据，可以选择使用稀疏模型如稀疏线性模型、支持向量机等。...在线学习：值得一提的事，如果业务数据变化等情况，有在线学习迭代模型的需求，选择深度学习模型是一个不错的选择。 5. 计算资源及时间 资源有限：选择计算效率较高的模型，如线性模型、决策树等。...资源丰富：对于复杂的任务，可以选择深度学习模型，虽然训练时间较长但性能更优。 6.
这一部分将集中讨论分类中常用的度量，以及在具体的背景中应该选择哪种。 定义 在讨论每种方法的优缺点之前，我们先了解一下分类问题中使用的基本术语。如果你已经熟悉这个术语，可以跳过这个部分。...，如果随机选择一个正案例和一个负案例，根据分类器，正案例高于负案例的概率由AUC给出。...这是因为log损失函数是对称的，并且不区分类。 ❞ F1度量和ROC-AUC评分在选择模型2方面均优于模型1。所以我们可以使用这两种方法来处理类不平衡。...从以上例子得出的推论： 如果你关心的是一个数量较少的类，并且不需要管它是正是负的，那么选择ROC-AUC分数。 你什么时候会选择F1度量而不是ROC-AUC？...因此，对于不平衡的数据集，在选择roc-auc时要小心。 你应该使用哪种度量来进行多重分类？ 我们还有三种类型的非二分类： 「多类」：具有两个以上类的分类任务。
C++中的std::memory_order提供了多种内存序，通过合理的选择和使用，开发者能够根据多线程应用需求控制操作的顺序和可见性。...在多线程应用中，选择合适的内存序既能保证数据的安全性，又能避免不必要的同步开销。本文在简要回顾各类内存序特性的基础上，重点介绍其在实际编程中的选择技巧。 1....，进而归纳出不同场景下内存序的选择技巧如下： 无同步需求的操作：memory_order_relaxed适合独立计数器、标志等场景，减少同步开销。...结论 本文回顾了std::memory_order的不同内存序，重点讨论了每种内存序的使用场景，并提出了内存序的选择技巧。...因场景不同，开发者应根据实际需求选择合适的内存序，以确保多线程应用的正确性和性能。
两个Build方法的参数都是BindingContext，关于BindingContext，我将在本章后续的部分中介绍。...如果从结构上给绑定下个定义，那么我的定义很简单：“绑定是绑定元素的有序集合”。...WCF中的绑定模型： [WCF中的Binding模型]之一: Binding模型简介 [WCF中的Binding模型]之二: 信道与信道栈（Channel and Channel Stack） [WCF...中的Binding模型]之三：信道监听器（Channel Listener） [WCF中的Binding模型]之四：信道工厂（Channel Factory） [WCF中的Binding模型]之五：绑定元素...（Binding Element） [WCF中的Binding模型]之六：从绑定元素认识系统预定义绑定
逸言 | 逸派胡言 本文是我的领域驱动战术设计课程第一部分《领域建模》的章节节选。目前，我还在紧张地撰写领域驱动战术设计课程，诸位莫催。...因此，领域模型是以“领域”为关注核心的模型，是对领域知识严格的组织且有选择的抽象。 即便有了这个定义，却没有清晰地说明领域模型到底长什么样子。领域模型究竟是什么呢？是使用建模工具绘制出来的UML图？...我认为，UML图、代码与文档仅仅是表达领域模型的一种载体而已，如果绘制出来的UML图或者编写的代码与文档并没有传递领域知识，那就不是领域模型。...模型驱动设计非常强调模型的一致性，Eric Evans甚至认为“将分析、建模、设计和编程工作过度分离会对模型驱动设计产生不良影响。”这正是我将分析、设计和实现都统一到模型驱动设计中的原因。...我之所以清晰地将领域模型划分为这三个模型，主要是出于交流的目的。 在分析阶段，开发团队与领域专家一起工作，通过建立更加准确而简洁的分析模型，直观地传递着不同角色对业务知识的理解。
关于信用风险 之前工作中涉及到信用风险，接下来几天就分享些我在信用风险建模领域的一些经验吧~ 推荐一本比较好的资料书-《信用风险评分卡研究-基于SAS的开发与实施》，书的核心内容为以逻辑回归为基础构建信用评分模型...，如果将这本书的内容理解透彻，即使不从事信用评分卡相关的开发工作，也能对逻辑回归模型有一个更为深刻透彻的理解。...风险管理的核心有两方面，一是度量不确定性，一是度量不确定性发生后带来的损失，所以任何核心机构都会将风险度量当做整个业务的核心。...个人层面征信 经典的二八原则中，80%的利润是由20%的优质客户创造的，即20%的优质客户充当了利润贡献者的角色，剩下的80%的客户即是资源的消耗者。...风险评分模型的种类 风险评分模型一般可以分为如下三种： 1、申请评分：通过客户申请时的信息去预测将来发生逾期或违约的概率； 2、行为评分：通过客户以往行为表现，预测将来发生逾期或违约的概率； 3、催收评分
比较AsyncTask、Volley、Retrofit三者的请求时间 使用 单次请求 7个请求 25个请求 AsyncTask 941ms 4539ms 13957ms Volley 560ms 2202ms...Retrofit2.0 完胜 使用 添加依赖 build.gradle compile ‘com.squareup.retrofit2:retrofit:2.0.0-beta4’ 请求范例 以淘宝的ip...，这里表示需要查询的字段为ip //ResponseBody是Retrofit自带的返回类， @GET("http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php...ip") String ip); } ---- 调用接口 //创建Retrofit实例 Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder() //当我们的@...map，注解用@QueryMap @GET("url") Call getInfo(@QueryMap Map params); //post的请求参数是放在请求体中的
分类选择模型 当被解释变量Y为 取有限个可能值 的分类变量时，需要建立分类选择模型。...分类选择模型大约有十几个左右，例如： 线性概率模型 对数线性模型 逻辑回归模型 条件逻辑回归模型 名义逻辑回归模型 probit模型 但是实际用到最多的基本都是逻辑回归模型，尤其在商业分析中...，基本能够想到的离散选择的应用领域80%以上都会使用逻辑回归模型去解决问题。...逻辑回归模型结果解读 在模型结果解读上，我更为关注下面几个方面： 1、模型总体显著程度检验： 逻辑回归没有提供R方，因此无法知道解释变量解释了变异的百分比，SAS中提供了三种极大似然估计常用的统计量...其实对于离散选择模型而言，评价模型好坏的指标基本为四个，即： ROC曲线、lift曲线、KS曲线与洛伦兹曲线。
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