MSE,RMSE,MAE,MAPE,sMAPE…等等有大量不同的错误度量标准,每个错误度量标准都有其优点和缺点,并且涉及的案例比以前更多。那么,如何决定要为我们的项目使用哪种指标呢?
对推荐的结果进行预测,得到一个预测值的矩阵,这个矩阵的预测结果和用户评分数据矩阵 Y 中数据一一对应:
无论我们是想预测金融市场的趋势还是用电量,时间都是我们模型中必须考虑的一个重要因素。例如,预测一天中什么时候会出现用电高峰是很有趣的,可以以此为依据调整电价或发电量。
参考 【Linux 内核】调度器 ⑨ ( Linux 内核调度策略 | SCHED_NORMAL 策略 | SCHED_FIFO 策略 | SCHED_NORMAL 策略 | SCHED_BATCH策略 ) 博客 , 介绍了 Linux 内核相关的调度策略 ;
回归问题中常用的损失函数,在线性回归中,可以通过极大似然估计(MLE)推导。计算的是预测值与真实值之间距离的平方和。实际更常用的是均方误差(Mean Squared Error-MSE):
算法:双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式,在滤波过程中有效地保护图像内的边缘信息。双边滤波在计算某一个像素点的值时,不仅考虑距离信息(距离越远,权重越小),还考虑色彩信息(色彩差别越大,权重越小)。双边滤波综合考虑距离和色彩的权重,既能够有效地去除噪声,又能够较好地保护边缘信息。在双边滤波中,与当前点色彩相近的像素点(颜色距离很近)会被给予较大的权重值;与当前色彩差别较大的像素点(颜色距离很远)会被给予较小的权重值(极端情况下权重可能为0,直接忽略该点),这样就保护了边缘信息。
專 欄 ❈ 王勇,Python中文社区专栏作者,目前感兴趣项目为商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理,通信业干了11年项目经理管合同交付,制造业干了6年项目管理:PMO,变革,生产转移,清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。 ❈ 本文目标是通过比较,引入传统的统计方法(上古魔法),打开数据集的黑盒子。探讨如下方法: 1、检验训练集和测试集是否相同分布。相同分布,是统计方法和机器学习的共同前提。 这可以帮助预判后面的机器学习的训练,调参和stackin
译者 | 阿尔法计算生(个人微信:ixci001) 摘要 卷积神经网络使计算机视觉领域发生了革命性的变化。本文探讨了CNNs的一个典型应用:利用卷积网络来预测股票价格的变动,即利用卷积网络来预测过去价
【编者按】9月29日20:30-21:30,世纪佳缘算法工程师杨鹏在CSDN人工智能用户群分享了“世纪佳缘推荐和机器学习算法实践”。他主要介绍了基于图算法产生候选集、排序算法的选择,以及建模过程中的一些经验心得。 以下为杨鹏分享实录: 大家好,我叫杨鹏,来自世纪佳缘算法组,主要关注于推荐和机器学习方面。我今天分享一下世纪佳缘在推荐方面的尝试和心得。 世纪佳缘推荐场景 先说一下我们的推荐场景。我们使用推荐的场景跟电影、商品推荐有很大的不同,商品的推荐可能只考虑到转化就可以了,我们要考虑推荐链的更长一些。 我们
然后取出ExtractedBodyText的那一列,对每一行email进行噪声过滤,并返回一个对象:
本章,将介绍在按下 Enter 键时,命令行中发生的一些神奇事情。将使用 echo 这一新命令来处理。
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:
构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球:它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中,我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。
汇编指令movw 4(%ebp),%ax的RTL语言为:R[ax] <- M[R[ebp]+4]
在 linux-5.6.18\include\linux\sched.h 头文件中 task_struct " 进程描述符 " 结构体 中定义了 进程优先级字段如下 :
Linux 内核的 " 进程调度 " 是按照 设计好的调度算法 安排的 , 该算法对应的功能模块 称为 " 调度器 " , 英文名称是 Scheduler ;
原文摘自:https://dmitripavlutin.com/7-architectural-attributes-of-a-reliable-react-component/
选自inFERENCe 作者:Ferenc Huszár 机器之心编译 参与:陈韵竹、刘晓坤 深度网络最优解附近的平坦度一直是我们理解模型泛化性能的重点,通常较为平坦的最优解有更好的鲁棒性。而本文作者则进一步提出一个好的指标可能不仅涉及平均损失函数极小值附近的平坦度,还涉及两个平坦度指标之间的比率。 我看到大家在 Twitter 和 Reddit 中谈论这篇论文《Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets》,于是撰写此文。 这篇论文与《Sharp Minima
该来的自然来,会走的留不住;不违心、不刻意、不必太在乎、放开执念,随缘是最好的生活。
一个房价预测的任务,老板说你看看这个模型咋样? 我们先绘制一个坐标轴: Y 轴为房价,X 轴为年份。将过去房价数据绘制为绿色,回归模型绘制为蓝色。 关键问题是,怎么知道这个模型的好坏呢?
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream,可以让你以一种声明的方式处理数据。
用于存储多个字,也可以用key很快的检索到value,其中key以及value不能为没有意义的变量名
对于 线性时不变系统 ( LTI - Linear time-invariant ) 来说 ,
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如,“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。
本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里,他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意:训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
AI 开发者按,本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里,他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意:训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节根据混淆矩阵工具计算精准率以及召回率。最后通过例子说明精准率和召回率在评价极度有偏的数据的分类任务上比准确率更好。
本文中介绍的机器学习算法中的一种监督学习的算法:KNN算法,全称是K-Nearest Neighbor,中文称之为K近邻算法。
一般来说,R2在0到1的闭区间上取值,但在实验中,有时会遇到R2为inf(无穷大)的情况,这时我们会用到R2的计算公式:
再一个,结合最近中疾控数据,YQ 似乎开始进入爆发前的蓄力期,公众号的小可爱们,记得出门带好口罩。
使用sort命令重组数据,可以从Linux,BSD或Mac终端以对你有意义的格式进行。
我们的首页会显示最近的赠送书籍列表。这个列表有三个限制条件: 1.数量不超过30 2.按照时间倒序排列,最新的排在最前面 3.去重,同一本书籍的礼物不重复出现
1 + 2 + 3 + ⋯ + ∞,结果是多少?当然是正无穷了!嗯。这个答案显然没毛病。不过,在这篇文章中,我将严谨的证明出:1 + 2 + 3 + ⋯ + ∞也可以等于-1/12。你没有看错,无穷多的连续自然数的“和”,也可以是一个负数;不仅如此,还是一个负分数。这并不是一愚人节的玩笑:)
中 , 简单介绍了 进程优先级概念 , 本篇博客中开始介绍 Linux 内核中优先级相关源码 ;
GBDT的全称是Gradient boosting decision tree,它是通过拟合负梯度Gradient boosting和决策回归树decision tree组合而成,该算法由多颗决策树构成,多颗决策树的结果加起来作为最终结论。让损失函数沿着梯度方向的下降。这个就是GDBT 的 GB的核心。GBDT 每轮迭代的时候,都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。(如果损失函数使用的是平方误差损失函数,则这个损失函数的负梯度就可以用残差来代替,以下所说的残差拟合,便是使用了平方误差损失函数)。
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域,深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域,深度学习的应用也越来越广泛。那么,深度学习可否应用到股市呢?又会给股民们带来怎样的福利呢?本文
FastANI(https://github.com/ParBLiSS/FastANI)是一个快速计算全基因组ANI的工具,其支持一对一、一对多、多对多基因组之间的两两比较。他将查询序列分割为短序列片段,使用基于MinHash的序列映射引擎Mashmap来计算同源映射并估计一致性。由于它使用了非比对的方法,因此计算速度大幅提升,但准确性与基于blast的方法相差不大。
来源:机器人圈 作者:Pablo Cordero 本文文章长度为4700字,建议阅读8分钟。 本文为你全面揭示深度学习的应用场合和作用。 [ 导读 ]深度学习随着AlphaGo大胜李世石之后被“神话”,很多人认为深度学习就是挑战人类智力的“神器”。可是,深度学习真的如他们想象的那般“战无不胜”吗?本文编译自hyperparameter.space,作者是Pablo Cordero,就读于加利福尼亚大学圣克鲁斯校区,主攻方向为细胞生物学和再生医学背景下的应用机器学习研究。阅读此文后,你便能够从深层理解,为
> 公众号:[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk),网站:[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
CFS 调度器 ( Completely Fair Scheduler ) 是 " 完全公平调度器 " , " 完全公平调度算法 " 对每个 进程 都是 公平 的 ,
1. 增加运算效率 扩容时使用位运算<<,计算除余时使用(n-1)&hash,这些位运算都可以增加效率 2. 减少扩容后数据移动造成的hash冲突增多,并且数据迁移减少一半,同时方便操作 改变数据长度之后,原来存储的数据需要重新计算数组下标,找到新的存储位置,如果数组长度设置不当,则容易出现扩容之后,反而造成hash冲突变多,这样扩容就没有意义了。当使用2的倍数进行扩容时,hash冲突只会减少,最坏的情况也就是hash冲突不变。并且这种操作还可以对链表进行优化操作,通过计算新 下标>老数组长度 判断
考虑到正负误差在求和时会出现抵消的情况,所以使用了绝对值。这个指标本身的绝对大小并没有意义,需要在不同模型之间进行相对比较才有意义,当然,越小说明模型拟合的效果越好。
和迭代器又不同的是,Stream 可以并行化操作,迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义,当使用串行方式去遍历时,每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时,数据会被分成多个段,其中每一个都在不同的线程中处理,然后将结果一起输出。
对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程,从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程:
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继上次对机器学习在参数化方面的讨论之后 前沿讨论|机器学习云参数化所面临的关键挑战,Stephan Rasp又提出了机器学习在气象应用方面的几点思考,经 Stephan 授权后特翻译为中文与大家一起分享。
1. 题目 给你两个单词 s 和 t,请你计算出将 s 转换成 t 所使用的最少操作数。 你可以对一个单词进行如下两种操作: 删除一个字符 替换一个字符 注意: 不允许插入操作 题目保证有解 示例: 输入:s = "abcdefg", t = "abdde" 输出:3 提示: 1 <= len(s), len(t) <= 200 作者:力扣 (LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/leetbook/read/high-frequency-algorithm-ex
最近在社会上刮起一阵大数据的不正之风,本科生也敢拿着几个G的硬盘声称这些数据能解决某某疑难问题,让人联想起存满硬盘黄片的处男说这家伙老爽了。 虽然在社会科学领域流行程度远不及计算机和工程,谷歌学术我用关键字搜索一下,大数据和社会科学为内容的文章2011年是194个,2012年 635,2013年1820,这两年算是以1.2左右的指数增长了吧。一个话题一年一两千篇文章并不算多,相比之下”social stratification”2014年还没过完就已经16800多篇了,但是大数据这个话题在网上传的很神,
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