数据清理和特征工程是数据科学家和机器学习工程师们一天中最重要的部分之一,几乎我们每天都会和数据打交道,接触到这些数据工作。能够有效地清理数据获取干净核心的数据将保证后续工作有更好的结果。
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼,我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验,例如:在伴鱼绘本中,我们根据用户的帖子浏览记录,为用户推荐他们感兴趣的帖子;在转化后台里,我们根据用户的绘本购买记录,为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来,让它能够被在线服务高效地访问,决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此,我们搭建了特征系统,系统性地解决这一问题。目前,伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征,支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
在伴鱼,我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验,例如:在伴鱼绘本中,我们根据用户的帖子浏览记录,为用户推荐他们感兴趣的帖子;在转化后台里,我们根据用户的绘本购买记录,为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。
BR-MLP是基于大数据BR-ODP的分布式数据挖掘平台,基于Hadoop和Spark技术,支持海量数据挖掘。提供数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习……组件。
关于特征工程,业界有这么一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。
数据预处理是数据挖掘的重要一环,要使挖掘方案挖掘出丰富的知识,就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。然而实际应用系统中收集到的原始数据是“脏”的,不完全的、冗余的和模糊的,很少能直接满足数据挖掘算法的要求。在海量的实际数据中无意义的成分也很多,严重影响了数据挖掘算法的执行效率,其中的噪声干扰还会造成无效的归纳。预处理已经成为数据挖掘系统实现过程中的关键问题。
机器学习作为当今最热门的领域之一,为数据科学和人工智能带来了巨大的突破和进步。然而,在Python中进行机器学习和深度学习开发时,我们可能会遇到一些常见的问题。本文将分享一些这些常见问题,并给出解决方案,帮助您更好地进行机器学习和深度学习的实践。
scikit-learn又称为sklearn,它是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库,包含了除强化学习和深度神经网络之外的绝大部分著名的机器学习算法API。使用sklearn可以轻松地完成从数据的获取,到数据的预处理,到模型的训练,到模型的评估,到模型的优化等一整套机器学习的流程。学习sklearn几乎是数据挖掘工程师和机器学习工程师必由之路。
Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比,Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍,或者在磁盘上运行时速度提升10倍。去年,在100 TB Daytona GraySort比赛中,Spark战胜了Hadoop,它只使用了十分之一的机器,但运行速度提升了3倍。Spark也已经成为针对 PB 级别数据排序的最快的开源引擎。
在Spark生态圈当中,MLlib组件,作为机器学习库而存在,在大数据分析、数据挖掘等数据处理操作上,提供重要的支持。学习Spark,对于MLlib组件的学习,也可以有相应程度的掌握。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲Spark MLlib组件学习入门。
近日,紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息,腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段,包括:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来,angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容。
近日,紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息,腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段,包括:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来,angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容,AI 开发者将其整理编辑如下。
导读:特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用,大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商,面向大规模特征工程问题开发了下一代离线在线一致性特征抽取引擎FESQL,针对AI场景支持SQL接口,兼容Spark 3.0同时提供高性能的Native执行引擎。本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化,主要内容包括:
最近由于一直在用Spark搞数据挖掘,花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库,它和sklearn有八九分相似,也是Estimator,Transformer,Pipeline那一套,各种fit,transform接口。sklearn有多好学,MLlib就有多好学,甚至MLlib还要更加简单一些,因为MLlib库中支持的功能相对更少一些,并且MLlib基于DataFrame数据比sklearn基于numpy array会更加直观一些。
随着数据体量的快速增长、算法迭代优化以及CPU、GPU、DPU等多种算力技术的发展,以大数据建模为核心的机器学习技术正被企业广泛应用到营销、广告、风控、生产等场景中。
前段时间,我们对接算法的工程师哭丧的和我说,模型生成后一般都要部署成API的形态对外提供服务,但是算法工程师并没有提供如何将一条数据转化特征向量的方法,他能拿到的是代码逻辑以及一些“中间元数据”。数据预处理本来就复杂,翻译也是一件极其困难的事情。我解释了这件事情难以解决的原因,但是显然他还是有些失望。
机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。其数据量大、数据多样性、支持算法种类多,加上算法模型结果不确定、集成复杂等等特点;这会给QA的工作带来怎样挑战、以及如何克服,本文一一揭晓。
1. HDFS (Hadoop Distributed File System): HDFS是一个高度容错、高吞吐量的分布式文件系统,设计用于在低成本的硬件上运行,能存储超大规模的数据集。它通过数据复制策略保证了数据的可靠性,并支持大规模数据集的高效访问。
2 逻辑回归 2.1 从线性回归到逻辑回归 分类问题可以通过 线性回归+阈值 去解决吗? image 分类问题 在有噪声点的情况下,阈值偏移大,健壮性不够 image 2.2 逻辑回归决策边界 在逻辑
本文简要介绍特征工程的基本组成部分,并用直观的示例理解它们,最后给出使用Python Featuretools库实现自动化特征工程的操作过程。
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目,于 2016 年底推出、2017年开源。近日,快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越,从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
学术界往往更加关注推荐算法的各项评估指标。从基本的协同过滤到点击率预估算法,从深度学习到强化学习,学术界都始终走在最前列。一个推荐算法从出现到在业界得到广泛应用是一个长期的过程,因为在实际的生产系统中,首先需要保证的是稳定、实时地向用户提供推荐服务,在这个前提下才能追求推荐系统的效果。
有几天没更博客了,主要这几天一直忙着知识回顾和投简历,所以写博客的任务就一直被耽搁了。
腾讯首个AI开源项目Angel,正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。这是一个全栈的机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段,超过50万行代码,在 GitHub 上 Star 数已超过 4200,Fork 数超过 1000。 一个全栈的机器学习平台,近日悄悄上线了。 8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段:特征工程,模型训练,超参数调节和模型服务。
【导读】腾讯首个AI开源项目Angel,正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段,超过50万行代码,在 GitHub 上 Star 数已超过 4200,Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台,近日悄悄上线了。 8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段:特征工程,模型训练,超参数调节和模型服务。
特征工程(Feature Engineering)是使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。
几周前,我们的Florian Douetteau (FD)对Olivier Grisel(OG)进行了一次访谈,正好我得到这个机会去旁听。Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者
几周前,我们的Florian Douetteau (FD)对Olivier Grisel(OG)进行了一次访谈,正好我得到这个机会去旁听。Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者,因此他们两个详细地讨论了Olivier的工作和其它技术的发展。这是采访的第一部分。 Olivier Grisel 和 scikit-learn FD:Olivier,你作为scikit-learn的主要贡献者已经有一段时间了。你可以告诉我们一些关于你的贡献么? OG:大概是2010年,我就开始做scikit-
机器学习作为近几年的一项热门技术,不仅凭借众多“人工智能”产品而为人所熟知,更是从根本上增能了传统的互联网产品。在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上,个推首席数据架构师袁凯,基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验,分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。
推荐系统是机器学习的一个子领域,并且是一个偏工程化、在工业界有极大商业价值的方向。大量应用于提供toC类产品的互联网企业服务中,通过推荐系统为用户提供精准的个性化服务。推荐系统通过推荐算法来为用户生成个性化推荐结果,而推荐算法依赖数据输入来构建算法模型。
12月20日,Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会(Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation) 宣布,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着,Angel得到全球技术专家的认可,成为世界顶级的AI开源项目之一。
经济新常态下,如何对海量数据进行分析挖掘以支撑敏捷决策、适应市场的快速变化,正成为企业数字化转型的关键。机器学习算法能识别数据模型,基于规律完成学习、推理和决策,正广泛的应用在金融、消费品与零售、制造业、能源业、政府与公共服务等行业的各种业务场景中,如精准营销、智能风控、产品研发、设备监管、智能排产、流程优化等。企业传统的机器学习虽然能有效支撑业务决策,但由于严重依赖数据科学家,其技术门槛高、建模周期长的特点正成为企业实现数据驱动的阻碍。
最新消息,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
原文:http://www.dataiku.com/blog/2015/09/28/interview-grisel-part1.html 译文:http://www.csdn.net/article/2015-10-11/2825882 (编译/刘帝伟 审校/朱正贵、赵屹华 责编/周建丁) 译者简介:刘帝伟,中南大学软件学院在读研究生,关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。 Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作,主要研发scikit-learn,使用Python语言编
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础:数
在应用XGBoost模型之前,特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程,通过代码示例详细说明各种技术和方法。
01 前言 关于CNN如何和NLP结合,其实是被这篇文章(http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/)指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题,是非常不错的。 主要好处有: 1、CNN能自动抽取出一些高级特征,减少了特征工程的时间 2、使用WordEmbedding技术将词汇表达为向量后,可以很方便的将文本表示为类似图片的2D向量 3、神经网络表达能力强 缺点的话,就是
关于CNN如何和NLP结合,其实是被这篇文章指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题,是非常不错的。
專 欄 ❈本文作者:王勇,目前感兴趣项目商业分析、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
导语:在数字化、智能化的时代,通过机器学习(Machine Learning)能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力,充分挖掘大数据的核心价值,一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍,快速的进行算法实验和生产使用,Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习/深度学习算法交互式开发的开源系统。
从网易云音乐的歌单、亚马逊的商品到抖音的短视频,机器学习主导的推荐系统改变了用户浏览习惯;iphone x 在刘海中祭出3D结构光,人脸识别AI便在移动终端迅速蔓延……
1、项目难以重现,可阅读性和环境要求导致能把另外一个同事写的python项目运行起来不得不靠运气
从上图可以看出,训练神经网络是一个迭代的过程,输入X经过层的变化后,预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值,再通过优化器重新学习更新权重,经过N轮迭代后停止权重更新,也就确定了模型。
导语:读书是一生的功课,技术人通过读书实现自我提升,学习优秀知识沉淀。TEG书知道本期特邀腾讯云数仓数据湖产品负责人堵俊平、腾讯云数据库负责人林晓斌、腾讯TEG云架构平台部数据块中心高级工程师王银虎,腾讯TEG计费平台部账户中心专家工程师潘安群为大家带来大数据方向好书推荐。来看看技术大牛在读什么,收藏优质内容,愿本期书单助您更专业。 堵俊平,腾讯云数仓数据湖产品负责人, T4专家工程师,腾讯开源联盟(TOSA)现任主席,Apache开源基金会Member, Apache Hadoop项目Commi
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