• python人工智能机器学习工具书籍:scikit-learn ...

    本书包括对机器学习中常见问题和不常见问题的演练和解决方案,以及如何利用scikit-learn有效地执行各种机器学习任务。第二版首先介绍评估数据统计属性的方法,并为机器学习建模生成合成数据。当您逐步完成这些章节时...
    文章 2019-02-20 1640浏览量
  • 七招教你处理非平衡数据——避免得到一个“假”模型

    值得注意的是,使用过采样方法解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。这是因为过采样会观察到罕见的样本,并根据分布函数应用自举生成新的随机数据,如果在过采样之后应用交叉验证,那么我们所做的就是将我们的...
    文章 2017-06-04 9170浏览量
  • 七招教你处理非平衡数据——避免得到一个“假”模型

    值得注意的是,使用过采样方法解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。这是因为过采样会观察到罕见的样本,并根据分布函数应用自举生成新的随机数据,如果在过采样之后应用交叉验证,那么我们所做的就是将我们的...
    文章 2017-07-12 1525浏览量
  • 数据挖掘比赛通用框架

    在明确了问题的分类后,我们将对数据集划分成训练集(Training Data)和验证集(Validation Data)(补充:很多时候还要划分出测试集(Test Data),先用训练集验证集的交叉验证来寻找模型的最优超参数,模型调优完毕后,...
    文章 2017-05-02 1797浏览量
  • https://yq.aliyun.com/articles/85369

    像保留部分数据做验证法、自助法以及交叉验证法等技术被用来在静态数据分析中避免过拟合。被广泛应用的保留部分数据做验证法将整个数据集划分成两个独立集合。但是从业人员(包括我自己)经常在应用经典的保持法的...
    文章 2017-06-05 4481浏览量
  • 《数据结构与算法:Python语言描述》一1.2 问题求解...

    另外还可以看到,这不是一个一目了然的问题,需要深入分析,才能找到较好的统一解决方法。1.2.1问题分析和严格化 图形的表达方式一目了然,特别有助于人们把握问题的全局。但是,如图1.2这样的图形并不适合表达问题...
    文章 2017-05-02 2682浏览量
  • 机器学习算法一览

    这幅图上,我们发现随着样本量的增加,训练集上的得分有一定程度的下降,交叉验证集上的得分有一定程度的上升,但总体说来,两者之间有很大的差距,训练集上的准确度远高于交叉验证集。这其实意味着我们的模型处于过...
    文章 2017-05-02 1245浏览量
  • 8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率

    如果想解决这个问题,我们必须使用交叉验证技术(cross validation)。交叉验证是数据建模领域最重要的概念之一。它是指,保留一部分数据样本不用来训练模型,而是在完成模型前用来验证。这种方法有助于得出更有概括...
    文章 2016-02-10 577浏览量
  • 8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率

    如果想解决这个问题,我们必须使用交叉验证技术(cross validation)。交叉验证是数据建模领域最重要的概念之一。它是指,保留一部分数据样本不用来训练模型,而是在完成模型前用来验证。这种方法有助于得出更有概括...
    文章 2017-10-11 915浏览量
  • 《推荐系统:技术、评估高效算法》一2.2 数据预...

    交叉验证方法同样也很常见。尽管在一般的案例中标准随机抽样是可接受的,但是在其他场景中我们需要用不同的方法定向调整抽样出来的测试集。例如,我们可能决定只抽样最近的评分数据,因为这些是现实情况下我们需要...
    文章 2017-05-02 1603浏览量
  • NLP领域中更有效的迁移学习方法

    需要极少或不需要超参数调整正则化参数和嵌入类型的交叉验证对其是有所帮助的,并且这种操作足够便宜而且不会引入问题。在训练数据可用性较低时起作用(100个示例)在预训练的单词嵌入层之上应用逻辑回归块仅需要...
    文章 2018-10-02 2911浏览量
  • Kaggle大神带你上榜单Top2%:点击预测大赛纪实(上)

    我们通过尝试不同的特征工程,改进算法和超参数调整这样的方法,提高用交叉验证方法得到的准确率,从而使我们在竞赛排行榜上的排名逐渐提高(这其实也就是增加了用测试集得到的结果的准确率)。大部分的Kaggle竞赛...
    文章 2017-12-19 6731浏览量
  • 神经网络训练细节与注意点

    对了,其实我们也可以用交叉验证来选择最合适的mu值,一般我们会从[0.5,0.9,0.95,0.99]里面选出最合适的。Nesterov Momentum Nesterov动量与普通动量有些许不同,最近变得比较流行。在理论上对于凸函数它能得到更好...
    文章 2018-06-11 1615浏览量
  • 带你入门Python数据挖掘与机器学习(附代码、实例)

    通过使用datasets的load_iris()方法就可以将数据加载出来,随后同样获取特征和类别,然后进行训练数据和测试数据的分离(一般做交叉验证),具体是使用train_test_split()方法进行分离,该方法第三个参数代表测试...
    文章 2018-04-08 11500浏览量
  • 思博伦 王岩:思博伦致力于从SDN/NFV测试方面推动其近...

    那这些,我们把它作为传统测试仪表的一个解决方法。因为在这种测试里边,它需要依托于硬件来产生对应的流量,新的软件的功能模拟这些SDN所需要的协议。北向接口这方面就变得复杂一些。那,我们知道北向接口基本上...
    文章 2017-09-02 926浏览量
  • 解决机器学习问题有通法!看这一篇就够了!

    对于多标签或多类别的分类问题,我们通常选择分类交叉熵或多类对数损失;对于回归问题,则会选择均方差。我不会再深入的讲解不同的评估指标,因为根据问题的不同会有很多不同的种类。库 开始尝试机器学习库可以从...
    文章 2017-09-19 3901浏览量
  • Python数据挖掘与机器学习技术入门实战

    通过使用datasets的load_iris()方法就可以将数据加载出来,随后同样获取特征和类别,然后进行训练数据和测试数据的分离(一般做交叉验证),具体是使用train_test_split()方法进行分离,该方法第三个参数代表测试...
    文章 2018-03-26 6796浏览量
  • IBM公司公布三层单元PCM-MLC,向3DX堆栈方案发起挑战

    IBM公司在解决这些问题中获得的成果可以总结为三大关键性创新方案:一组位移免疫型单元状态指标、一组位移容错编码以及一套检测方案。过去,IBM公司曾经发布过该团队的技术开发进展,其利用一系列技术手段对PCM面临...
    文章 2017-07-03 1289浏览量
  • 机器学习项目失败的9个原因,你中招了吗?

    验证或交叉验证通常用于评估不具有复杂性的多个模型的准确性,以找到最合适的模型。此外,一个有效地模型也可以通过多种算法进行训练—例如,可以使用正规方程(Linear least squares)或使用梯度下降(Gradient ...
    文章 2018-08-08 2053浏览量
  • 排查指南|关于 mPaaS-iOS 小程序打不开问题解决方案

    7XXX 类错误均与 RPC 请求的签名验证过程有关,常见错误代码原因如下: 错误码 说明 示例 7000 没有设置公钥 移动 APP 中无线保镖中无 appId 对应的密钥或者网关无法获取 appId 对应的签名密钥。7001 验签的参数...
    文章 2020-12-14 11327浏览量
  • IBM公司公布三层单元PCM-MLC,向3DX堆栈方案发起挑战

    IBM公司在解决这些问题中获得的成果可以总结为三大关键性创新方案:一组位移免疫型单元状态指标、一组位移容错编码以及一套检测方案。过去,IBM公司曾经发布过该团队的技术开发进展,其利用一系列技术手段对PCM面临...
    文章 2017-09-04 1131浏览量
  • 针对复杂问题的知识图谱问答KBQA最新进展调研

    尽管该方法验证了额外的句法信息引入有利于提升模型的鲁棒性,但是没有解决对于大量训练语料的依赖问题。3.1.4 Transition-Based 方法    北大[22]提出了State Transition-based 方法,通过定义4种原子操作(图6所...
    文章 2020-10-14 2859浏览量
  • 《代码之殇》(原书第2版)——第2章 过程改进,没有...

    让我来简要地讨论一下常见问题及如何处理。如果你要创建 “完工”首先要做的是,检查更新过的设计及代码,这只是节省些时间。所以让我们来谈谈自动测试——单元测试、组件测试、压力测试、验收测试、系统测试及错误...
    文章 2017-08-02 1122浏览量
  • 纯干货:大数据挖掘方法及案例介绍(以后不会再被忽悠...

    数据挖掘是一门跨多个领域的交叉学科,通常与人工智能、模式识别计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。...
    文章 2016-05-05 5635浏览量
  • 软件测试基本流程与方案(以电商大促为例)

    常见问题及解决方案会场构成的内容大部分都依赖于后台配置,在会场运营和活动过程中整体变更风险和内容风险逐步从代码变更向配置变更转移。由于部分资金相关的配置的不可逆性,配置的准确性和效率是大促期间的一个...
    文章 2021-09-30 47浏览量
  • AAAI 2020 阿里精选论文抢先看

    大量的实验验证GRADIS在解决MVPML问题上的有效性。Boundary Enhanced Neural Span Classification for Nested Named Entity Recognition 命名实体识别是自然语言处理中的重要任务,嵌套命名实体识别任务旨在识别存在...
    文章 2020-02-17 1810浏览量
  • 计算机视觉领域最全汇总(第2部分)

    一个人脸验证/识别系统通常包括三大步:检测图像中的人脸,特征点定位、对人脸进行验证/识别。人脸验证/识别的难题在于需要进行小样本学习。通常情况下,数据集中每人只有对应的一张图像,这称为一次性学习(one-...
    文章 2018-08-29 2279浏览量
  • 决策树算法原理(下)

    上面我们讲到,可以计算出每个子树是否剪枝的阈值α,如果我们把所有的节点是否剪枝的值α都计算出来,然后分别针对不同的α所对应的剪枝后的最优子树做交叉验证。这样就可以选择一个最好的α,有了这个α,我们就...
    文章 2019-08-04 563浏览量
  • 机器学习和统计学的“爱恨情仇”可以结束了

    或者,可以采用诸如引导或交叉验证方法以原则方式重用数据。具有良好性能特征的模型可以预测哪些客户是有价值的,哪些交易是欺诈性的,哪些客户是良好的贷款风险,患者是否患有癌症等等。这一切都假定未来将与过去...
    文章 2017-09-01 8765浏览量
  • 使用Ray将可扩展的自动化机器学习(AutoML)用于时序...

    时序预测要预测数值,本质上是回归问题,但时序预测相比普通的回归问题有一些特殊性,除了模型本身需要考虑序列和趋势的特征之外,而且train数据时间戳需要按照顺序划分,在交叉验证时注意使用时序验证方法。...
    文章 2020-07-30 603浏览量
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