代码自动补全功能(应用程序预测文本输入中的下一项)已成为消息传递等任务中便捷且广泛使用的工具,也是用于计算机编程所需的集成开发环境(IDE)最重要功能之一。
考虑到在日常中,常常需要对模型指标输出,但涉及多个模型的时候,需要对其有标示输出,故需要将模型变量名转换成字符串。
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法,它可以更准确地估计模型在未知数据上的性能。在本文中,我们将介绍交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法,并使用Python来实现这些方法,并展示如何使用交叉验证来评估模型的性能。
本项目是基于SpringBoot和图像分类算法用来识别蘑菇的微信小程序,根据拍摄上传的蘑菇图片,通过python脚本调用训练好的模型,经过后端处理,最后返回识别结果的类别及其识别准确率。
支持向量机的简单测试,R语言可以通过e1071包实现,无论对于R还是python都算是个基础算法 python通过sklearn模块中的SVM进行
过完年,压岁钱到位,迟来的年终奖到账,钱包鼓起来但新的节日也不断跟上,情人节、元宵节、妇女节……
决策树是一种基于树状结构的机器学习模型,用于分类和回归任务。它通过将数据分为不同的决策路径来进行决策。每个内部节点表示一个属性测试,每个分支代表一个测试结果,而每个叶子节点代表一个类别标签或回归值。
注:本文选自中国水利水电出版社出版的《PyTorch深度学习之目标检测》一书,略有改动。经出版社授权刊登于此。
阅读本文大概需要3分钟 菜鸟独白 上一篇(菜鸟学机器学习启航篇)对机器学习做了初步的介绍,机器学习的算法有很多,小白开始学习的时候,往往会被弄晕。有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手,慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。 1.挑兵器 1).语言 机器学习的文章,我主要以Python3为主,当然有的时候会穿插Python2.因为我一直是Py2/3混用的,而且Py2有点恋恋不舍,毕竟用了好多年了,一般会针对不同的项目用不同的语言. 2).开发工具 Pyt
作者在自学机器学习的过程中,尝试开发了一个基于机器学习的A股选股工具。本文是在赤兔的“数据挖掘”小组分享的此次开发过程和心得体会的整理。 股票价格的可预测性——工具的意义 关于股票价格的可预测性,我想
前言 在上一篇专栏《利用卷积自编码器对图片进行降噪》中,我们利用卷积自编码器对 MNIST 数据进行了实验,这周我们来看一个 Kaggle 上比较经典的一个图像分类的比赛 CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images ),这个比赛现在已经关闭了,但不妨碍我们来去通过它学习一下卷积神经网络做图像识别的代码结构。相信很多学过深度学习的同学都尝试过这个比赛,如果对此比较熟悉的可以跳过本篇,如果没有尝试过的同学可以来学习一下哈。 整个代码已经放在了我的 GitH
针对不同的数据集和问题,深度学习专家需要进行几十至上百次的实验才能找到神经网络架构和超参数之间的平衡。
上一节,我们使用基于蒙特卡洛树搜索的机器人来自我对弈,同时我们把机器人落子方式和落子时的棋盘编码记录下来,本节我们就使用上一节数据来训练神经网络,让网络学会如何在给定棋盘下进行精确落子。
前言 在上一篇专栏中,我们利用卷积自编码器对 MNIST 数据进行了实验,这周我们来看一个 Kaggle 上比较经典的一个图像分类的比赛 CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images, https://www.kaggle.com/c/cifar-10),这个比赛现在已经关闭了,但不妨碍我们来去通过它学习一下卷积神经网络做图像识别的代码结构。相信很多学过深度学习的同学都尝试过这个比赛,如果对此比较熟悉的可以跳过本篇,如果没有尝试过的同学可以来学习一下哈。 整个
「原来以为语料已经匮乏了,大模型训练已经没有语料了,实际上不是的,数据还远远没有跑光」。
他说,许多人跑模型,跑出来一个比别人都高的准确率,于是就觉得任务完成了。他自己做健康信息研究,通过各种特征判定病人是否需要住院治疗。很容易就可以构建一个模型,获得很好的分类效果。
想使用之前写的代码库但忧虑编程语言过时,想重写又嫌麻烦,怎么办?源到源编译器似乎是不错的选择。
1912年,泰坦尼克号在第一次航行中就与冰山相撞沉没,导致了大部分乘客和船员身亡。在这个入门项目中,我们将探索部分泰坦尼克号旅客名单,来确定哪些特征可以最好地预测一个人是否会生还。为了完成这个项目,你将需要实现几个基于条件的预测并回答下面的问题。我们将根据代码的完成度和对问题的解答来对你提交的项目的进行评估。
集成学习是一种机器学习方法,它通过结合多个弱学习器来构建一个强大的模型,从而提高预测的准确性和稳定性。在本文中,我们将介绍两种常见的集成学习算法:Bagging(自举聚合)和Boosting(提升法),并使用Python来实现它们。
作者:李小文,先后从事过数据分析、数据挖掘工作,主要开发语言是Python,现任一家小型互联网公司的算法工程师。
近年来,机器学习变得愈加火热,中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前,在图像识别和视觉分析研究中,卷积神经网络(CNN)技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块,短短几年间, 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow,想通过卷积神经网络快速识别整块验证码(不分割字符)。期间也碰到许多问题,诸如软件安装,Tensorflow版本差异等。一开始学习tensorflow是盲目的,不知如何下手,网上的资料都比较单一,为了回报社会,让大
使用KNN算法进行图像分类实验,最后算法评价的准确率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F1-score)如图所示,其中平均准确率为0.64,平均召回率为0.55,平均F值为0.50,其结果不是非常理想。那么,如果采用CNN卷积神经网络进行分类,通过不断学习细节是否能提高准确度呢?
虽然大型语言模型(LLMs)在常识理解、代码生成等任务中都取得了非常大的进展,不过在数学推理任务上仍然存在很大改进空间,经常会生成无意义、不准确的内容,或是无法处理过于复杂的计算。
本文的目标读者是像我这样没有软件工程师背景的数据科学家和机器学习(ML)从业者,而非经验丰富的软件工程师。
ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差。
2018年1月26/1月12日 📷 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共2929个字,17张图,预计阅读时间:8分钟。 近年来,机器学习变得愈加火热,中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前,在图像识别和视觉分析研究中,卷积神经网络(CNN)技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块,短短几年间, 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow,想通过卷积神经网络快速识别整块验证码(不分割字符)。期间也碰到许多
在开发分类机器学习模型时遇到的挑战之一是类别不平衡。大多数用于分类的机器学习算法都是在假设平衡类的情况下开发的,然而,在现实生活中,拥有适当平衡的数据并不常见。因此,人们提出了各种方案来解决这个问题,以及一些应用这些解决方案的工具或者类库。例如,imbalanced-learn 这个python库,它实现了最相关的算法来解决类不平衡的问题。
每个python模块都包含内置的变量__name__,是python的一个内置类属性,使用if __name__==’__main__’作为程序的入口,执行以下代码最后就能运行出结果:
决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术,数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。
AI是一个理论知识基础要求非常扎实的技术方向。在学习AI的过程中会遇到很多高等数学知识,比如矩阵运算,导数偏导数。 目前对于AI的开发人员要求普遍需要研究生以上,在扎实的理论背景下才能进行比较系统的AI开发。 对于大部分有几年工程经验的移动端开发来说,大学的这些知识已经生疏了,要想学AI这些生疏的知识是比较严重的阻碍。 这个问题其实可以绕过去,对于移动端开发来说,如果只是想达到"能够理解并开发AI"的程度,只需要补充几个基础的知识点就够。 当然如果想要有完整的AI知识体系,除了高等数学,矩阵数学,统计学也需要好好学习一下。
提到分类模型评估相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸]),本文就分类模型评估的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现各种评估函数。完整实现代码请参考本人的p...哦不是...github:https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/imylu/utils/model_selection.py
选自Statsbot 作者:Vadim Smolyakov 机器之心编译 参与:Jane W 集成学习(Ensemble learning)通过组合几种模型来提高机器学习的效果。与单一模型相比,该方法可以提供更好的预测结果。正因为如此,集成方法在许多著名的机器学习比赛(如 Netflix、KDD 2009 和 Kaggle 比赛)中能够取得很好的名次。 集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法,以达到减小方差(bagging)、偏差(boosting)或改进预测(stacking)的效果。 集
前两个小节介绍了集成学习,集成学习的思路就是让多个机器学习算法在同一个问题上分别进行学习并预测,最终根据投票 "少数服从多数" 的原则作出最终预测。根据统计学中的大数定理可知,如果想要通过集成学习得到更可信、更好的结果,就需要上千上万甚至更多的机器学习模型(投票者)。
http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/
传统的UI自动化框架(UIAutomator、Espresso、appium等),或多或少在这些方法做的不够完美。
基于Transformer的预训练模型在许多自然语言处理(NLP)任务中取得了很高的准确度。但是这些预训练模型往往需要很大的计算量和内存。由于移动平台的存储空间以及计算能力的限制,这些模型很难实现在移动端的部署。
在《提高模型性能,你可以尝试这几招…》一文中,我们给出了几种提高模型性能的方法,但这篇文章是在训练数据集不变的前提下提出的优化方案。其实对于深度学习而言,数据量的多寡通常对模型性能的影响更大,所以扩充数据规模一般情况是一个非常有效的方法。
原文:https://medium.com/machine-learning-101/chapter-0-what-is-machine-learning-ad136361c618
pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。它简单易用,支持多领域分词,在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。
文本分类与情感分析是自然语言处理中常见的任务,它们可以帮助我们对文本进行自动分类和情感判断。在本文中,我们将介绍文本分类与情感分析的基本原理和常见的实现方法,并使用Python来实现这些模型。
先以带有正向标签和负向标签的各1500条真实的中文酒店评论语料作为训练集用以训练分类器,剩余带有正向标 签和负向标签的各500条真实的中文酒店评论语料作为测试集测试不同分类算法、不同特征提取方法、不同维度的 准确度。
语音识别与处理是一项重要的人工智能技术,它可以将人类语音转换成文本形式,从而实现语音命令识别、语音转写等功能。在本文中,我们将介绍语音识别与处理的基本原理和常见的实现方法,并使用Python来实现这些模型。
机器学习分类模型的评价指标是在衡量模型在未知数据集上的性能表现,通常基于混淆矩阵和相关的评价指标。
做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API,让计算机视觉在各方面都更进了一步。 API概述 这个API是用COCO(文本中的常见物体)数据集训练出来的。这是
在证券市场中,存在着大量历史交易数据。近年来随着大数据兴起,数据挖掘技术在股市中也得到了广泛的关注,在阅读文献的基础上我们小组对股市中不同情况如行业板块联动、行业指数涨跌预测、个股价格涨跌预测分别采用不同的机器学习算法进行分析。
本文介绍了如何使用TensorFlow实现MLP,并在CIFAR-10数据集上进行了测试。首先,简要介绍了MLP模型的原理和TensorFlow的代码实现。然后,详细描述了如何使用TensorFlow实现MLP,并使用CIFAR-10数据集进行了测试。最后,给出了实验结果,并进行了分析。
假设这样一种情况,你对一个样本不均匀的数据集做了一段时间的处理,在这期间你用其中一部分数据做试验,测试了n种机器学习方法,然后喜闻乐见的发现每次的准确率都高达95%。你觉得这95%的准确率真的是实至名归吗?
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