像Cryptopunks[4]和Bored Ape Yacht Club[5]这样的知名 NFT 项目已经创造了数亿美元的收入,并使其所有者成为百万富翁。
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。
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的,我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好,以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没有的新实例的泛化能力较差。
选自Springboard 作者:Jose Portilla 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 本教程的代码和数据来自于 Springboard 的博客教程。本文的作者为 Jose Portilla,他是网络教育平台 Udemy 一门数据科学类课程的讲师。 GitHub 链接:https://github.com/Rogerh91/Springboard-Blog-Tutorials/blob/master/Neural%20Networks%20/JMPortilla_SpringBoard_Bl
原标题:PyTorch Callable Neural Networks - Deep earning In Python
在学习神经网络之前,我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。
AdaBoost(Adaptive Boosting,自适应增强)是一种极为强大的集成学习算法,于1997年由Yoav Freund和Robert Schapire正式提出。它通过将多个简单模型(也称为弱学习器)组合成一个复杂模型(强学习器)来工作。AdaBoost在一系列应用场景中都表现出了显著的性能优势,从文本分类、图像识别到生物信息学等领域都有广泛的应用。
KNN(K-Nearest Neighbor)是一个分类算法,属于有监督学习。 KNN思想的核心在于:近朱者赤,近墨者黑,根据新样本的k个最近邻居来判定其类别。
0 回顾 在最近的推送中,先后总结了最小二乘法的原理,两个求解方法:直接法和梯度下降,最后利用这两种思路进行了python实战;之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性,因为它是无偏估计,这也带来了它非常惧怕多重共线性问题,在面对这些数据时,它往往得到的权重参数方差大,是一个不稳定的回归算法。 工程应用中,你拿到的数据集可能有上百个特征维度,实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性,所以OLS实际上没有太多的实际应用价值,它必须要想到一种办法解决多重共线性,进而过滤掉那些权重参数等
一直以来,深度神经网络的可解释性都被大家诟病,训练一个神经网络被调侃为“炼丹”。所得的模型也像一个“黑盒”一样,给它一个输入,然后得到结果,却不知道模型是如何得出结论的,究竟学习到了什么知识。如果能将其训练或者推理过程可视化,那么可以对其更加深入的理解,目前深度神经网络可视化可以分为:
在上一篇推送中总结了用数学方法直接求解最小二乘项的权重参数,然而有时参数是无法直接求解的,此时我们就得借助梯度下降法,不断迭代直到收敛得到最终的权重参数。首先介绍什么是梯度下降,然后如何用它求解特征的权重参数,欢迎您的阅读学习。 1 梯度下降 梯度是函数在某点处的一个方向,并且沿着该方向变化最快,变化率最大。 沿着梯度这个方向,使得值变大的方向是梯度上升的方向,沿着使值变小的方向便是下降的方向。 综上,梯度下降的方向就是在该点处使值变小最快的方向。 2 梯度下降求参数 2.1 求梯度 在上个推送中我们得出了
專 欄 ❈楼宇,Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程,后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer,现暂时弃坑。兴趣不定,从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎:https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub:https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》(1) 用 Pyth
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因,self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵,会有什么问题? Self-Attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中,sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度,也包括这个词本身。 对于 sel
本篇是一个基础机器学习入门篇文章,帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包,例如sklearn、TensorFlow等等,来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。 本文将从零开始,仅仅利用基础的numpy库,使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR,因为LR就是一个单层的神经网络),解决一个点击率预估的问题。
选文|Aileen 翻译|王昱森 校对|寒小阳 大数据文摘编辑作品 转载具体要求见文末 导语 我经常被问到诸如如何从深度学习模型中得到更好的效果的问题,类似的问题还有: 我如何提升准确度 如果我的神经网络模型性能不佳,我能够做什么? 对于这些问题,我经常这样回答,“我并不知道确切的答案,但是我有很多思路”,接着我会列出了我所能想到的所有或许能够给性能带来提升的思路。 为避免一次次罗列出这样一个简单的列表,我决定把所有想法详细写在这篇博客里。 这些思路应该是通用的,不仅能在深度学习领域帮助你,还能
之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下)。今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点。
束开亮,携程大市场部BI团队,负责数据分析与挖掘。同济应用数学硕士,金融数学方向,法国统计学工程师,主修风险管理与金融工程。
视频分类问题在视频标签、监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用,但它同时也是计算机视觉领域面临的一项重要挑战之一。
作者|Syed Danish 选文|姚佳灵 翻译|吴怡雯 姚佳灵 校对|黄念 简介 本文主要关注在Python中进行数据预处理的技术。学习算法的出众表现与特定的数据类型有密切关系。而对于没有经过缩放或非标准化的特征,学习算法则会给出鲁莽的预测。像XGBoost这样的算法明确要求虚拟编码数据,而决策树算法在有些情况下好像完全不关心这些! 简而言之,预处理是指在你将数据“喂给”算法之前进行的一系列转换操作。在Python中,scikit-learn库在sklearn.preprocessing下有预装的功
minGPT项目中实现了多种GPT模型(包括GPT2的多个版本),其中结构最简单的是nanoGPT。
因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ,基于 data/coco128.yaml 文件,创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml
数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。在当今数字化时代,数据不断产生和积累,数据挖掘成为了获取有价值洞察力的重要手段之一。Python作为一种功能强大的编程语言,在数据挖掘领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的高级技术点,帮助您更深入地了解数据挖掘的过程和方法。
使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。
图像风格迁移(Style Transfer)是一种计算机视觉技术,旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上,从而生成一幅新图像,该新图像结合了两幅原始图像的特点,目的是达到一种风格化叠加的效果,本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。
本篇是一个基础机器学习入门篇文章,帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包,例如sklearn、TensorFlow等等,来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。
本文介绍了如何利用深度学习实现图像分类和物体检测。首先介绍了深度学习的基本原理,然后详细讲解了如何构建一个图像分类的深度学习模型,包括选择合适的模型、训练模型、使用测试数据集进行模型性能评估等。同时,还介绍了一种基于深度学习的目标检测模型,以及如何使用深度学习模型进行目标检测。
来源:Charlotte数据挖掘、深度学习爱好者本文约11000字,建议阅读15+分钟本文详细对比了各种超参数对CNN模型性能的影响。 针对CNN优化的总结 Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet 使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。 用类似1*1的网络结构预训练RGB数据,能得到更好的效果。 使用线性学习率衰退策略。 使用平均和最大池化层的和。 使用大约 128(0.005) 到 2
图像选自于《https://www.cnblogs.com/azureology/p/14103685.html》
用python中的字典存储特征是一种常用的做法,其优点是容易理解。但是sklearn的输入特征必须是numpy或scipy数组。可以用DictVectorizer从字典中加载特征转换成numpy数组,并且对分类特征会采用独热编码(one-hot)。
在越来越多的领域中机器学习模型已开始需要更高的标准, 例如模型预测中公司需要对模型产生的任何虚假预测负责。有了这种转变,可以说模型的可解释性已经比预测能力具有更高的优先级。 诸如准确率和R2分数之类的指标已经排在了后面,而能够解释模型预测变得越来越重要。 我们研究了几种方法来解释的模型,并更好地了解它们的工作方式。 在这里,我们将研究SHAP值,这是一种解释来自机器学习模型的预测的有效方法。
克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果? 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法: 我该如何提高模型的准确率呢? ……或者反过来问: 如果我
这是一篇帮助你了解和理解机器学习、神经网络、深度学习相关概念的文章,如果你对智能领域感兴趣并且想要未来投身AI方向的话,希望你可以耐下心来理解这些概念,以及我后期会向你讲解的各类有趣的算法,因为学习机器学习最重要的就是能够理解它繁多、复杂的概念与算法,当你理解了一定的基础概念之后,我会带你使用Python实现这些算法,并搭建一个你自己的神经网络,刚开始的时候我不会带你使用sklearn库、TensorFlow框架等(因为这对深入了解这些最基础最重要的算法是无益的,也许机器学习的入门会有一些费时费力,但是你只要坚持下来了,你会发现智能围棋、图像识别、语音识别、无人驾驶等前沿的领域在向你招手)
随着推荐算法逐渐的发展,大佬们的研究方向主要切分成了两部分:一个是对特征的调整,大家想尽办法挖掘特征中的隐含信息,寻找新的特征而且不断进行组合交叉,例如:FM、FFM系列的模型;另一个是对模型的结构调整,另一群人又想尽办法的寻找用户交易行为的特性,添加或优化各种模型结构,以便快速发现数据信息,例如:AFM、NFM以及我们今天要了解的DIN模型。
这是一个我常被问到的问题:「我该怎么提升准确度?」或者「如果我的神经网络表现很糟糕我该怎么办?」……
导读:在人工智能领域,模型的可解释性一直是研究者和工程师们关注的焦点。随着机器学习模型在各个领域的广泛应用,如何理解模型的决策过程成为了一个重要课题。SHAP(SHapley Additive exPlanations)算法作为一种新兴的模型解释技术,为我们提供了一种全新的视角来理解复杂的机器学习模型。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 上一篇(机器学习(9)之ID3算法详解及python实现)我们讲到ID3算法有四个主要的不足,一是不能处理连续特征,第二个就是用信息增益作为标准容易偏向于取值较多的特征,最后两个是缺失值处理的问和过拟合问题。昆兰在C4.5算法中改进了上述4个问题。 针对于问题1 对于第一个问题,不能处理连续特征, C4.5的思路是将连续的特征离散化。比如 m 个样本的连续特征 A 有 m个,从小
本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先,分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析,得到了多个独立成分;其次,利用谱聚类方法将商店销量划分成了若干类,并将每个类的特征进行了提取;最后,利用 SVR模型对所有的商店销量进行预测。实验结果表明,利用 FastICA、 CS和 SVR模型能够准确预测商店销量。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 视频Embedding采用稠密向量能够很好的表达出视频的语义,在推荐场景下对视频去重、相似召回、排序和多样性打散等场景都有重要的作用。 本任务从视频推荐角度出发,提供真实业务的百万量级标签数据(脱敏),以及万量级视频相似度数据(人工标注),用于训练embedding模型,最终根据embedding计算视频之间的余弦相似度,采用Spearman’s rank correlation与人工标注相似度计算相关性,并最终排
https://l1nwatch.gitbook.io/interview_exercise/stackoverflow-about-python/python-zhong-guan-jian-zi-yield-you-shi-mo-zuo-yong
您可以使用这20个提示,技巧和技术来解决过度拟合问题并获得更好的通用性
传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下,其为神经网络。实际上,您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是,线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 任务 给定微博ID和微博内容,设计算法对微博内容进行情绪识别,判断微博内容是积极的、消极的还是中性的。 全部 代码 ,方案详情 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 情绪识别 即可获取。 A榜第二,B榜第一方案 1.数据处理 我们把数据编码转换为utf-8,把所有英文标点符号转换为中文标点符号,繁体转换为简体。把数据划分为5折。 使用训练集、测试集和90万条语料训练GloVe词向量,在分词阶段把
ChatGPT的横空出世让人工智能成功地吸引了大量的注意力,变成了整个2023年科技圈的最热话题。笔者从事的客户服务管理的工作,日常的工作中也需要处理一些技术相关问题,以此为契机,阅读了一些机器学习和深度学习的文章和书籍,希望可以更好的认识和理解深度学习和人工智能,实践是学习的最好手段,于是尝试学习并自己搭建一个深度学习的神经网络去实现简单的图像分类识别功能。这个过程相当于程序员在学习一门语言时写下的第一行“\underline{Hello World}” ,虽然过程很简单,却是入门的必经之路。
本文介绍了如何使用 MapReduce 实现基于 PEGASOS 算法的 SVM,通过在 Hadoop 集群上使用 MRJob 来实现分布式训练,并利用 Cascading 和 Oozie 进行作业管理。
从Elasticsearch 8.13版本开始,我们原生集成了Learning To Rank (LTR)功能。LTR利用训练过的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常,该模型作为第二阶段的重新排序器,以改进由第一阶段简单检索算法返回的搜索结果的相关性。
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