2、分配模型 在执行无监督实验（例如聚类，异常检测或自然语言处理）时，您通常会对模型生成的标签感兴趣，例如 数据点所属的群集标识是“群集”实验中的标签。...3、校准模型 在进行分类实验时，您通常不仅希望预测类别标签，而且还希望获得预测的可能性。这种可能性使您充满信心。某些模型可能会使您对类概率的估计不佳。...方法可以是对应于Platt方法的“ Sigmoid”，也可以是非参数方法的“等渗”。不建议将等渗校准用于校准样品太少（上不同概率阈值的函数。然后显示一条垂直线，代表该特定分类器的概率阈值的最佳值。...然后，可以将使用optimize_threshold优化的概率阈值用于predict_model函数，以使用自定义概率阈值生成标签。通常，所有分类器都经过训练可以预测50％的阳性分类。
弱学习者被定义为仅与真实分类略相关的分类器（它可以比随机猜测更好地标记示例）。 相反，学习能力强的分类器是与真实分类任意相关的分类器。...2、混合模型 混合模型是一种集合方法，它使用估算器之间的共识来生成最终预测。融合的思想是结合不同的机器学习算法，并在分类的情况下使用多数投票或平均预测概率来预测最终结果。...在分类的情况下，方法参数可用于定义“软”或“硬”，其中软使用预测的概率进行投票，而硬使用预测的标签。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。...3、堆叠模型 堆叠模型是使用元学习的整合方法。堆叠背后的想法是建立一个元模型，该模型使用多个基本估计量的预测来生成最终预测。在PyCaret中堆叠模型就像编写stack_models一样简单。...在分类的情况下，方法参数可用于定义“软”或“硬”，其中软使用预测的概率进行投票，而硬使用预测的标签。该函数返回一个表，该表具有经过共同验证的指标的k倍交叉验证得分以及训练有素的模型对象。
分组与聚类不匹配的问题，是没错，但不好解释的问题。 期待：tumor normal 各成一簇 实际上，不一定。...成一簇：说明画热图的基因在两个分组间有明显的表达模式 不成一簇：说明画热图的基因在两个分组间表达模式不是特别明显 换一组基因或者增删基因 可能改变聚类的结果。...分组和聚类是两件独立的事情，聚类是以样本为单位，而不是以分组为单位。每个样本属于那个分组的信息是已知的。...希望各成一簇，两个选择： 1.增删、换基因 2.取消聚类- cluster_cols = F a.前提：矩阵列的顺序是先tumor后normal，或者先normal后tumor i.不聚类时，热图列的顺序与矩阵列的顺序完全匹配...# 如何调整表达矩阵列的顺序？
1.查看 CUDA 版本两条指令nvidia-sminvcc -V注意两条指令获得的 CUDA 版本可能并不一致，这里以 nvcc -V 显示的版本为准，具体原因暂不在本文解释。...2.对照表格确定相应版本3.常见问题按照表格中对应的版本进行了安装，但是仍然出现了以下报错：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available...for execution on the device按照网络上常见的解释就是 torch 和 torchvision 版本不匹配，然而明明已经按照表格对应的版本进行了安装。...解决方法：通过 whl 安装在 下载页面 ，按照表格对应的版本，分别下载 torch 和 torch vision 的 .whl 文件到本地。通过 pip install命令安装问题解决
此功能采用训练有素的模型对象和数据集进行预测。 它将自动应用实验过程中创建的整个转换管道。...对于分类，将基于50％的概率创建预测标签，但是如果您选择使用通过optimize_threshold获得的不同阈值，则可以在predict_model中传递概率_threshold参数。...此功能还可用于生成保留/测试集的预测。...但是，一旦使用predict_model在保留集上生成了预测，并且选择了部署特定模型，就希望在包括保留在内的整个数据集上对模型进行最后一次训练。...可以使用save_model功能在本地使用经过训练的模型，该功能将转换管道和经过训练的模型保存为最终用户应用程序可以作为二进制pickle文件使用。 或者，可以使用PyCaret将模型部署在云上。
PyCaret 是由 Moez Ali 创建并于2020年4月发布的 python 开源低代码机器学习库。它只需要使用很少的代码就可以创建整个机器学习管道。...从本质上讲，PyCaret 是 Python 的包装器，它围绕着多个机器学习库和框架，例如scikit-learn，XGBoost，LightGBM，spaCy，Hyperopt，Ray等。...安装 pip install pycaret 为了让大家更好的了解 PyCaret ，我将以电信客户客户流失数据集为例子进行讲解，数据集文末可以下载，字段含义如下： 导入数据 import numpy...Predict_model 函数用于对测试集进行预测。...除了在测试集上的评估指标外，还返回包含两个新列的数据帧：predict_model 标签：预测 成绩：预测概率 默认情况下，在测试集上进行预测，当然我们也可以用自己指定的数据来预测。
EasyDSS视频平台作为一套网页视频流媒体平台，观看视频推流直播不需要安装插件，网页直接即可播放，且近期我们已经更新了系统的内核，在性能上也会有进一步的提升。...近期在对EasyDSS进行日常维护时发现，用户管理切换第二页后刷新，数据显示第二页，但还存在底部分页显示第一页的问题，如下： 这种问题基本就是前端编译中出现的问题，经过排查后，我们把问题锁定在了页面的赋值上...但添加后分页显示还是有问题： 打印分页激活页是对应数据页数，于是我们直接在标签内设置当前页数为路由page值。...实现效果如下，问题解决： 针对EasyDSS的精细优化，我们还在探索当中，但EasyDSS本身来说已经是一个非常完整的视频流媒体服务了，其现存的基本功能已经可以直接投入使用，比如在线教育、在线医疗等。
成功执行 setup() 后，会输出一个表格，其中的大多数信息与执行 setup() 时构建的预处理流程相关。...在这个实验中，不需要进行标签编码，因为目标变量本身就是数字。•Original Data ：显示数据集的原始形状。...下面，我们将使用存储于 tune_rf 变量中的最终模型，基于（30% 的样本）测试集进行预测并评估指标，以查看它们是否与交叉验证的结果存在显著差异。...最终确定部署模型 这是建模的最后一步，完善最终模型，finalize_model() 函数将模型拟合到完整的数据集上，包括测试集中的样本。...和 Score 两列，其中 Label 是预测值，Score 是预测的概率。
实际上，这将是我们在本教程中使用的默认方式。它直接来自PyCaret数据集，是我们管道的第一个方法 ?...训练数据集 训练数据集：用于训练模型的数据样本。 我们用来训练模型的数据集 模型看这些数据并学习。 测试数据集 测试数据集：在调整模型超参数时，用于提供与训练数据集匹配的数据样本。...compare_models()上打印的分数匹配。...请转到上一个结果的最后一列，你将看到一个名为Score的新特征 ? Label是预测，score是预测的概率。请注意，预测结果与原始数据集连接，而所有转换都在后台自动执行。...因此，我不推荐初学者使用。 这可能会使学习过程有点肤浅。 结论 本教程涵盖了整个ML过程，从数据摄取、预处理、模型训练、超参数拟合、预测和存储模型以备以后使用。
例如，你可以轻松添加多线程以加快模型速度，或者使用不完整的数据集进行 out-of-core 学习，或用不完整的数据和标签进行半监督学习。...以下我们将简要介绍 pomegranate 的特性、安装方法与该系统的研究论文。...它源于 YAHMM，可实现快速、高效和极度灵活的概率模型，如概率分布、贝叶斯网络、混合隐马尔可夫模型等。概率建模最基础的级别是简单的概率分布。...如果单个隐马尔可夫模型可以捕捉口音（如某个人的说话习惯），那么混合隐马尔可夫模型可以将其调整以适应特定情况。比如，一个人可能在工作时使用更为正式的语言，在与朋友交流时使用稍微随意的语言。...pomegranate 用 Cython 构建以加速计算，同时内置多线程并行处理方法，pomegranate 可匹配甚至优于其他类似算法的实现。
特别提醒： PyCaret可以直接与pandas数据框（dataframe）一起使用。 2....9.预测模型 到目前为止，我们看到的结果仅基于训练数据集的k倍交叉验证（默认为70％）。为了查看模型在test / hold-out上的预测和性能，使用了predict_model函数。...predict_model函数还用于预测未知的数据集。现在，我们将使用与训练时相同的数据集作为新的未知数据集的代理（proxy ）。...10.部署模型 利用训练后的模型在未知数据集上生成预测的一种方法是：在训练过模型的同一notebooks / IDE中使用predict_model函数。但是，对未知数据集进行预测是一个迭代过程。...根据用例，进行预测的频率可以是从实时预测到批量预测。PyCaret的deploy_model函数允许notebook环境在云端部署整个管道，包括经过训练的模型。
PyCaret 包含一系列函数，用户通过它们完成机器学习实验。PyCaret 库的函数可分为以下五个大类，涵盖初始化、模型训练、集成、分析与部署： ?...模型预测 到目前为止，所看到的结果仅基于训练数据集上 k 折交叉验证（默认 70%）。...所以为了得到模型在测试或者 hold-out 数据集上的预测结果和性能，用户可以使用 predict_model 函数。...不仅如此，借助于 deploy_model 函数，predict_model 函数还可以直接基于托管在 AWS S3 上的模型进行预测。...但是，在未见过的数据集上执行预测是一个迭代的过程。其中，基于用例的不同，预测可以分为实时预测和批量预测。
每年有超过200万的大学申请被提交，每个申请都有一定的机遇与风险。...因此，我决定尝试去预测大学的录取情况。 虽然有成千上万的统计方法来分析GPA和SAT/ACT成绩和申请结果之间的趋势，但我选择了一个最近流行的预测方法:机器学习。...在Tensorflow中实现了一个架构之后，我在卡内基梅隆大学收集的数据集上训练了我的网络。 Chancey是基于GPA和SAT2400数据的大学招生录取率的预测器。...令人惊讶的是，在大约15万次迭代之后(在GeForce 1060 GPU上花费了1分钟)，大多数大学在这个带有50个样本数据的模型上轻松达到80%的准确率。...缩减损失超过15万步长(褪色的蓝线是交叉验证，没有过度拟合和更多训练的空间) 预测 为了便于使用，我使用Bootstrap 3设计了一个简单的GUI。
去年年底我们在EasyDSS上增加了水印功能，用户可以自由定义水印的格式及位置，不管是网页端的视频还是手机端的视频，都支持添加水印，如果大家对水印功能的开发感兴趣，可以参考我们之前的EasyDSS新增生成水印模块记录...在对手机端视频的水印生成测试过程中，我们发现在点播服务中添加水印，添加后生成的视频水印最终位置与我们最开始定义的位置不同。...定义位置如下： image.png 视频输出时显示的位置如下： image.png 经过分析和测试，我们猜测应该是水印框太大导致的问题，在设置尺寸方法中又除以二，数据提交后视频尺寸返回原来的尺寸，水印图所在的...视频图片尺寸通过父组件中的oriention.mh/wh设置，所以直接在父组件赋值的地方判断手机端的视频设置，不需要在设置视频尺寸方法中进行二次缩小。...parseInt(str[1]) % 640 : 0; } 修改后再次进行测试，定义位置如下： image.png 视频输出后水印显示位置与定义位置同步： image.png
sktime还提供与相关库的接口，例如scikit-learn、statsmodels、tsfresh、PyOD和[fbprophet]等等。”...Pyflux选择了更多的概率方法来解决时间序列问题。这种方法对于需要更完整的不确定性的预测这样的任务特别有利。 用户可以建立一个概率模型，其中通过联合概率将数据和潜在变量视为随机变量。...PyCaret本质上是scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spacacy、Optuna、Hyperopt、Ray等几个机器学习库和框架的Python包装。...虽然PyCaret不是一个专门的时间序列预测库，但它有一个专门用于时间序列预测的新模块。...它仍然处于预发布状态，但是安装时需要使用以下代码进行安装才能使用新的模块 pip install --pre pycaret PyCaret时间序列模块与现有的API一致，并且可以使用完整的功能，例如
某项目现场EasyGBS告警查询页面的告警记录显示的告警时间和实际的录像和快照时间不匹配的情况，具体如下： 首先需要排除显示和数据传输问题，通过排查数据库发现记录的告警时间与实际时间确实存在偏差，因此排除显示数据与数据库一致...其次排除告警产生时的时间戳本身存在问题，经过日志记录的排查。发现下端上传的告警事件与录像时间一致。因此判断问题为后端问题。...此处的问题和时区有问题，通过gorm连接Mysql数据库时，需要设置时区。因为中国时区与UTC时间存在8小时的偏差，如果不设置时区则设置到Mysql的时间会存在8小时的偏差。...拓展： 配置告警信息前要先确认前端设备是否能够进行画面捕捉，如果支持，则可以按照该文的步骤来进行配置：EasyGBS如何上传设备告警信息至平台上。如果大家有兴趣，也可以直接部署测试。
数据质量管理——CleanLab GitHub: https://github.com/cleanlab/cleanlab 功能: 自动检测和清理数据集中的问题 特点: 特别适合机器学习数据集的标签和数据质量检查...issues = cl.find_label_issues() # 高级用法 # 获取置信度矩阵 confident_joint = cl.confident_joint # 获取噪声标签的概率 label_quality_scores...低代码机器学习——PyCaret GitHub: https://github.com/pycaret/pycaret 官网：https://www.pycaret.org/ 功能: 低代码机器学习库...compare_models() # 创建模型 model = create_model('rf') # 随机森林 # 调优模型 tuned_model = tune_model(model) # 预测...建立统一的代码规范和工作流程 项目部署: Streamlit用于快速部署原型 PyTorch-Lightning用于模型生产部署 PyCaret用于快速实验和模型选择 注意性能优化和扩展性考虑 最佳实践
，如我们之前所说，完整的机器学习开发流程如下： 图片 在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解到下述内容： 使用 PyCaret 构建端到端机器学习管道 ML 模型部署 & FastAPI 开发实时预测...图片 数据 我们在本篇内容中，使用钻石的克拉重量、切工、颜色和其他特征等属性来预测钻石的价格。 数据集可从 此处下载。...（重量、切工、颜色、净度等）与目标变量/标签Price的关系。...注意上面的 transform_target = True，PyCaret会对Price字段使用 box-cox 变换，这个变换与对数转换是类似的，也能对有偏分布进行校正。...参考资料 点击 这里 获取本文 [13] 钻石价格预测的ML全流程！从模型构建调优道部署应用！
本文记录一个 UWP 或 WinUI3 的开发过程中的问题，当开发者调用 AddHandler 时，所需的 Handler 参数类型为 RoutedEventHandler 类型，然而实际上正确类型是需要与所监听事件匹配才能符合预期工作...，否则将抛出缺乏信息的参数异常 开始之前先惯例吐槽一下，我从 2015 开始开发 UWP 应用，然而到 2024 的时候，依然没有看到开发体验上的优化。...且在 WinUI3 的技术底层设计上就存在无解问题，那就是许多错误只依靠 COM 的 HR 错误号信息，开发者难以了解真正意义上的调错信息和具体的错误原因。...不支持此接口 的描述信息，合起来就是：遇到参数错误了，因为底层不支持参数传进来的此接口 但是就是不告诉大家，具体错误的是哪个参数，且错在哪里了。...一个推荐的优化方法就是将 handler 存放在字段里面，手动防止被回收 本文代码放在 github 和 gitee 上，可以使用如下命令行拉取代码 先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹
机器学习库的「炼丹炉」 PyCaret说白了，有点像一个机器学习库的炼丹炉。...因为，当使用setup()进行初始化时，PyCaret将自动执行机器学习必需的数据预处理步骤，包括缺失值插入、分类变量编码、标签编码、数据集拆分等。...最后，PyCaret还能为新数据提供迭代预测结果，下面的效果，同样只需要几行代码就能完成。 ? 那么，这次PyCaret增强，进行了什么改进呢？...（项目见传送门） PyCaret 2.0增强版 这是PyCaret 2.0的6大特色，有些在1.0就有了，有些功能如实验日志，看起来是更新后新加入的功能。 ? 实验日志，对于模型的调整不可或缺。...PyCaret 2.0加入了实验日志的功能，自动帮你跟踪模型实验过程中的各项指标，以及生成视觉效果等。 不仅如此，在2.0中，模型生成到预测的所有工作流程，现在可以被设计了。
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