这个model_fn定义了计算图的结构，以及mode分别为TRAIN, EVAL和PREDICT时的不同操作。...CoLA数据集共有8551个训练样本，我们使用的batch_size为默认值32，训练epoch数为3.0，因此总训练步数为8551 * 3 / 32 = 801步。...对于train和predict两个mode，直接修改返回值类型即可，对于eval这个mode，我们需要改变eval_metrics的类型，修改后的具体代码如下，即将eval_metrics变为了eval_metric_ops...我们使用8块GPU，32的train_batch_size，在CoLA数据集上训练3.0个epoch，则实际的训练步数是8551 * 3 / 8/ 32 = 100步。...以前面CoLA数据集的实验为例，当使用8块P40GPU并行训练时，在执行训练命令大约3-4分钟后，实际的训练才开始。因此，是否使用多卡并行训练需要考虑训练量的大小。
Uncased参数指的是将数据全都转成小写的（大多数任务使用Uncased模型效果会比较好，当然对于一些大小写影响严重的任务比如NER等就可以选择Cased） 对于中文模型，我们使用Bert-Base...数据集准备 前面有提到过数据使用的是新浪新闻分类数据集，每一行组成是 【标签+ TAB + 文本内容】 Start Working BERT非常友好的一点就是对于NLP任务，我们只需要对最后一层进行微调便可以用于我们的项目需求...验证集，测试集和标签的方法。..._read_tsv（）方法，规定读取的数据是使用TAB分割的，如果你的数据集不是这种形式组织的，需要重写一个读取数据的方法，更改“_create_examples()”的实现。...预测阶段唯一需要做的就是修改 – do_predict=true。
目录 01 整体模块划分 02 数据处理模块 03 特征处理模块 04 模型构建模块 05 模型运行模块 06 其他模块 总结 整体模块划分 对于机器学习工程师来说，会调包跑程序应该是万里长征的第一步...上面四个字段guid和text_a是必须的。text_b是可选的，如果为空则变成单句分类任务，不为空则是句子关系判断任务。label在训练集和验证集是必须的，在测试集中可以不提供。...对于小规模数据集来说没有问题，但是遇到大规模数据集时我们的内存并不能加载全部的数据，所以涉及到分批加载数据。Tensorflow给开发者提供了TFRecord格式文件。...通过输入文件的不同可以完成训练集、验证集和测试集的输入。...return input_fn 这里需要注意的是is_training字段，对于训练数据，需要大量的并行读写和打乱顺序；而对于验证数据，我们不希望打乱数据，是否并行也不关心。
一般来说，常见的数据构建方法如下: def input_fn(): features, labels = (np.random.sample((100,2)), np.random.sample((...features,labels)) dataset = dataset.shuffle(100000).repeat().batch(batch_size) return dataset ... estimator.train...(input_fn) TensorFlow在读取数据的时候会将数据也写入Graph，所以当数据量很大的时候会碰到这种情况，之前做实验在多GPU的时候也会遇到这种情况，即使我把batch size调到很低...首先总结一下estimator的运行原理(假设在单卡情况下),以estimator.train为例(eval和predict类似)，其调用顺序如下： estimator.train->_train_model...仔细看一下 estimator 的 train 和 evaluate 函数定义可以发现它们都接收 hooks 参数，这个参数的定义是：List of tf.train.SessionRunHook subclass
，就是过拟合 2.为什么要使用训练数据集和测试数据集 模型的泛化能力 使用上小节的过拟合结果，我们可以得知，虽然我们训练出的曲线将原来的样本点拟合的非常好，总体的误差非常的小， 但是一旦来了新的样本点...横轴是模型复杂度（对于不同的算法来说，代表的是不同的意思，比如对于多项式回归来说，是阶数越高，越复杂；对于KNN来说，是K越小，模型越复杂，k越大，模型最简单，当k=n的时候，模型就简化成了看整个样本里...image.png 通常对于这样一个图，会有两根曲线： 一个是对于训练数据集来说的，模型越复杂，模型准确率越高，因为模型越复杂，对训练数据集的拟合就越好，相应的模型准确率就越高 对于测试数据集来说，在模型很简单的时候...image.png 对于欠拟合比最佳的情况趋于稳定的那个位置要高一些，说明无论对于训练数据集还是测试数据集来说，误差都比较大。...image.png 对于过拟合的情况，在训练数据集上，他的误差不大，和最佳的情况是差不多的，甚至在极端情况，如果degree取更高的话，那么训练数据集的误差会更低，但是问题在于，测试数据集的误差相对是比较大的
) # cpu 1-5行在estimator中都封装好啦，你只需要把相关配置塞进estimator的RunConfig就可以啦～ 7-9行也封装好啦，你只需要把数据集载入和预处理的相关代码的函数塞给...如果你真的完全用tensorflow API来做复杂的预处理的话，真的会让人疯掉的QAQ因此，这里在用tf.data之前，小夕极力的建议先把数据集尽可能的transform成预处理后的样子，包括做分词、...当然这样的唯一的坏处就是不能直接打开看数据集╮(￣▽￣””)╭毕竟数据集被做成了二进制文件。...但是实在比较懒不想用tf.record的话，那么小夕极力建议把x和y分开存储，并且尽量让tf.data在读取数据的时候做完上面的那些必要的预处理，以避开难用的字符串基础操作API并且减轻训练时的cpu和内存压力...对于这两种情况，之前是习惯session.run的时候把要打印的tensor也run出来，而现在这两种情况可以区分对待啦。 对于第一种，小夕感觉最高效的还是直接在计算图里插tf.Print(..)
本文从算法结构差异、每个算法的分类变量时的处理、算法在数据集上的实现等多个方面对 3 种代表性的 boosting 算法 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 进行了对比；虽然本文结论依据于特定的数据集...为了使用相同的数据分布，在计算信息增益时，GOSS 在小梯度数据样例上引入一个常数因子。因此，GOSS 在减少数据样例数量与保持已学习决策树的准确度之间取得了很好的平衡。 ?...请记住，CatBoost 在测试集上表现得最好，测试集的准确度最高（0.816）、过拟合程度最小（在训练集和测试集上的准确度很接近）以及最小的预测和调试时间。...即使不考虑数据集包含有转换成数值变量之后能使用的分类变量，它的准确率也和 CatBoost 非常接近了。但是，XGBoost 唯一的问题是：它太慢了。...我认为这是因为它在分类数据中使用了一些修正的均值编码方法，进而导致了过拟合（训练集准确率非常高：0.999，尤其是和测试集准确率相比之下）。
在 Estimator 对象上调用一个或多个方法，传递适当的输入函数作为数据的来源。（train, evaluate, predict） ?...n_classes=3) 注意在实例化Estimator的时候不用把数据传进来，你只需要把feature_columns传进来即可，告诉Estimator需要解析哪些特征值，而数据集需要在训练和评估模型的时候才传...；也就是说，features 和 labels 是模型将使用的数据。...咋听起来可能有点不知所云，大白话版本就是：模型有训练，验证和测试三种阶段，而且对于不同模式，对数据有不同的处理方式。...对于mode == ModeKeys.EVAL：必填字段是loss. 对于mode == ModeKeys.PREDICT：必填字段是predictions.
文中涉及的所有代码已经保存在Github上了，地址是：hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples，以下提到的所有代码和文件都是相对于这个项目的根目录来说的。...TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。前者用于从Numpy数组中读入数据，后者则可以从CSV文件中读取数据。...我们利用np.sin，生成一个实验用的时间序列数据，这个时间序列数据实际上就是在正弦曲线上加上了上升的趋势和一些随机的噪声： ? 如图： ?...我们在训练时，通常不会使用整个数据集进行训练，而是采用batch的形式。...num_units=128表示使用隐层为128大小的LSTM模型。 训练、验证和预测的方法都和之前类似。
n_classes=3) 注意在实例化Estimator的时候不用把数据传进来，你只需要把feature_columns传进来即可，告诉Estimator需要解析哪些特征值，而数据集需要在训练和评估模型的时候才传...；也就是说，features 和 labels 是模型将使用的数据。...咋听起来可能有点不知所云，大白话版本就是：模型有训练，验证和测试三种阶段，而且对于不同模式，对数据有不同的处理方式。...例如在训练阶段，我们需要将数据喂给模型，模型基于输入数据给出预测值，然后我们在通过预测值和真实值计算出loss，最后用loss更新网络参数，而在评估阶段，我们则不需要反向传播更新网络参数，换句话说，mdoel_fn...对于mode == ModeKeys.EVAL：必填字段是loss. 对于mode == ModeKeys.PREDICT：必填字段是predictions.
由于是刚刚发布的库，文档还是比较缺乏的，我通过研究源码，大体搞清楚了这个库的设计逻辑和使用方法，这篇文章是一篇教程帖，会详细的介绍TFTS库的以下几个功能： 读入时间序列数据（分为从numpy数组和csv...进行多变量时间序列预测（每一条线代表一个变量）： 文中涉及的所有代码已经保存在Github上了，地址是：hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples，以下提到的所有代码和文件都是相对于这个项目的根目录来说的...TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。前者用于从Numpy数组中读入数据，后者则可以从CSV文件中读取数据。...我们在训练时，通常不会使用整个数据集进行训练，而是采用batch的形式。...num_units=128表示使用隐层为128大小的LSTM模型。 训练、验证和预测的方法都和之前类似。
由于是刚刚发布的库，文档还是比较缺乏的，我通过研究源码，大体搞清楚了这个库的设计逻辑和使用方法，这篇文章是一篇教程帖，会详细的介绍TFTS库的以下几个功能： 读入时间序列数据（分为从numpy数组和csv...TensorFlow-Time-Series-Examples(https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples)，以下提到的所有代码和文件都是相对于这个项目的根目录来说的...TFTS库中提供了两个方便的读取器NumpyReader和CSVReader。前者用于从Numpy数组中读入数据，后者则可以从CSV文件中读取数据。...我们在训练时，通常不会使用整个数据集进行训练，而是采用batch的形式。...num_units=128表示使用隐层为128大小的LSTM模型。 训练、验证和预测的方法都和之前类似。
文中涉及的所有代码已经保存在 Github 上了，地址是：hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples ( http://t.cn/RpvBIrU)，以下提到的所有代码和文件都是相对于这个项目的根目录来说的...时间序列问题的一般形式 一般地，时间序列数据可以看做由两部分组成：观察的时间点和观察到的值。...TFTS 库中提供了两个方便的读取器 NumpyReader 和 CSVReader。前者用于从 Numpy 数组中读入数据，后者则可以从 CSV 文件中读取数据。...我们利用 np.sin，生成一个实验用的时间序列数据，这个时间序列数据实际上就是在正弦曲线上加上了上升的趋势和一些随机的噪声： ? 如图： ?...我们在训练时，通常不会使用整个数据集进行训练，而是采用 batch 的形式。
把现在的工作做好，才能幻想将来的事情，专注于眼前的事情，对于尚未发生的事情而陷入无休止的忧虑之中，对事情毫无帮助，反而为自己凭添了烦恼。...通过之前的学习我们知道逻辑回归算法和线性回归算法有很多相似之处，我们完全可以在原来实现的LinearRegression基础上修改成LogisticRegression。...相对于线性回归来说，添加了私有的Sigmoid函数，更改了计算损失函数的J函数以及计算梯度值的dJ函数。...实现预测方法 逻辑回归能够判断样本属于某一个类别的概率值，为了得到概率值创建一个新的predict_proba函数，它的功能是给定待预测数据集X_predict，返回表示X_predict结果的概率向量...当然这是因为鸢尾花数据集太简单了。 模型对于每一个测试样本都有一个概率值，我们可以直接调用封装好的predict_proba函数来得到概率值向量。
本文介绍了run_classifier.py中的主要内容，包括不同分类任务的数据读取，用于分类的bert模型结构，和整体的训练流程。...样本的标签，对于训练和验证集都是必须的，测试集则不是. """ self.guid = guid self.text_a = text_a self.text_b = text_b...self.label = label 句对分类 关于句对分类任务，我们主要分析MultiNLI数据集，这是一个文本蕴含任务，需要判断前后两句文本是对立、蕴含还是中立关系。...class MnliProcessor(DataProcessor): """处理MultiNLI数据集(GLUE版本)."""...class ColaProcessor(DataProcessor): """处理CoLA数据集(GLUE版本)."""
这一小节，主要介绍通过测试数据集来衡量模型的泛化能力，并得出训练数据集和测试数据集关于模型复杂度与模型精确度之间的趋势，最后通过一个简单的小例子来说明过拟合和欠拟合以加深理解。...测试数据集对于模型来说就是全新的数据： 泛化能力强。...对于训练数据集来说，随着模型越来越复杂，模型准确率对于训练数据集来说将会越来越高，这也非常好了解，因为我们的模型越复杂对训练数据的拟合程度越好，相应的对于训练数据模型的准确率也就越高。 ?...假设此时的机器学习系统是要对图片识别是猫还是狗，对于这样的机器学习系统，如果管有眼睛的动物都叫做猫或者都叫做狗，很显然这就是一个欠拟合的模型，因为此时寻找到的特征太普遍了太一般了，不仅猫和狗，很多动物都是有眼睛的...其实我们真正要找的就是泛化能力最好的地方，换句话说，对于测试数据集来说，模型准确率最高的地方。
绘制类似学习曲线 因低阶多项式效果相差并不明显，因此增大多项式阶数，并以残差平方和为y轴，看模型拟合效果，由图可以看出，随着多项式阶数越来越高，模型出现严重的过拟合（训练集残差平方和降低，而测试集却在上涨...理论上的AdaBoost可以使用任何算法作为基学习器，但一般来说，使用最广泛的AdaBoost的弱学习器是决策树和神经网络。...AdaBoost的核心原则是在反复修改的数据版本上拟合一系列弱学习者(即比随机猜测略好一点的模型，如小决策树)。他们所有的预测然后通过加权多数投票(或总和)合并产生最终的预测。...对于梯度提升回归树来说，每个样本的预测结果可以表示为所有树上的结果的加权求和。 GBDT正则化 子采样比例方法: subsample（子采样），取值为(0,1]，采用的不放回采样。...对于每一个新生成的子节点，递归执行步骤2和步骤3，直到满足停止条件。
手写数字识别（小白入门） 今早刚刚上了节实验课，关于逻辑回归，所以手有点刺挠就想发个博客，作为刚刚入门的小白，看到代码运行成功就有点小激动，这个实验没啥含金量，所以路过的大牛不要停留，我怕你们吐槽哈哈。...np.mean(xTrain, axis=0) #对各列求均值 xTrain =(xTrain- xTrain_col_avg)/255 #归一化 yTrain = trainData[:,0] 2.训练模型 对于数学差的一批的我来说...为了让结果看起来有逼格，所以最后把图片和识别数字同实显示出来。...，泛化能力太差，用样本的数据测试正确率挺高，但是用我自己手写的字正确率就太低了，可能我字写的太丑，哎，还是自己太菜了，以后得多学学算法了。...最后我也把数据集放到这儿。
我们可以看到，涨跌幅的分布是一个比较标准的正态分布，中间高两边小，而且对于XAUUSD来说，因为有高达两百倍这样的杠杆比率的存在，我们看来很小的一些涨跌幅波动，对于炒外汇的人来说，那一上一下就是好几个亿啊...没错，看起来确实有些影响，但看看我们的y轴数值，实际上影响并不是很大，这里主要因为我的循环数量还是很低，最高的300对于3000多的完整数据来说，还是不太够的。...再有，我这套代码的训练泛化性并不高，我在sample训练之后，虽然划分了训练集和测试集，但每次预测完一个测试数据就会把这条数据在下次预测的时候添加到训练数据集里，所以结果差距不大，确实在情理之中。...这里涉及到一个拆分数据的问题，如果可以，尽量将数据拆分成三层 : 训练集、验证集和测试集。...，指标全，太适合做历史数据分析了，任重而道远，还有很多值得我去学习的。
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