• 带你读《数据挖掘导论(原书第2版)》之三:分类:...

    一个好的分类模型必须以快速的响应时间提供准确的预测。其次,它作为一个描述性模型(descriptive model)来识别区分不同类别实例的特征。这对于诸如医疗诊断的关键应用特别有用,因为如果无法证明如何做出这样的...
    文章 2019-11-18 802浏览量
  • 机器学习模型效果评估指标

    交叉熵结合了真实分类分布的熵,再加上当预测假定了一个不同的分布后带来的不确定性。所以对数损失函数是基于信息论对“额外噪声”的衡量,这个噪声是由于预测分类和真实分类不一致所产生的。通过最小化交叉熵,我们...
    文章 2020-08-12 708浏览量
  • 想买奶茶,高德如何让我更快喝到?

    以上公式是交叉熵损失函数的负梯度,loss_diff 相当于对sigmod函数的一个平移。差值越大,loss_diff越大,惩罚力度越大,相应的下一轮迭代该特征的分裂收益也就越大。调loss后,重新训练模型,测试集MRR在初版模型的...
    文章 2019-12-29 645浏览量
  • 机器学习在高德搜索建议中的应用优化实践

    以上公式是交叉熵损失函数的负梯度,loss_diff 相当于对sigmod函数的一个平移。差值越大,loss_diff越大,惩罚力度越大,相应的下一轮迭代该特征的分裂收益也就越大。调loss后,重新训练模型,测试集MRR在初版模型的...
    文章 2019-07-09 12828浏览量
  • 想去机器学习初创公司做数据科学家?...

    7.我们也可以用我们对业务的理解来估计各预测变量对响应变量的影响大小。但是,这是一个主观的方法,如果没有找出有用的预测变量可能会导致信息的显著丢失。注意:对于第4和第5点,请务必阅读有关在线学习算法和随机...
    文章 2017-05-27 3234浏览量
  • 深度解读:GAN模型及其在2016年度的进展

    为例进行说明:通常无监督的分类方法会被转化为一个聚类问题,在判别式的聚类方法中通常是以某种距离作为度量准则,从而将数据划分为多个类别,而本文则是采用数据的来作为衡量标准构建来CatGAN (ICLR-2016)。具体...
    文章 2017-08-01 1615浏览量
  • 李国杰、杨学军、黄铠领衔共探智能发展未来,2019 ...

    第二,研究具有「低」特征的未来架构,通过全栈的系统设计应对不确定性挑战,在问题不确定、环境不确定、负载强度不确定的情况下,保障可预期的性能结果;同时,还要重视研究领域专用系统结构(DSA)以及可重塑...
    文章 2019-06-29 2201浏览量
  • 阿里巴巴首次揭秘电商知识图谱AliCoCo!...

    之后我们采用交叉熵损失函数进行训练。模型中使用的预训练的词向量是在前面提到的电商语料上用 word2vec 进行训练的。同时,我们针对部分品类词在语料中出现较为稀疏的问题,用 ALaCarte embedding[5]进行了强化,其...
    文章 2020-04-11 8073浏览量
  • 带你读《C++代码整洁之道:C++17 可持续软件开发模式...

    软件系统中有太多处理各种可能情况的代码、异常和错误处理,交叉相关问题(安全性、事务处理、日志记录……)以及其他所需的辅助功能,但这些通常是无法通过普通用户接口去触发的。非常重要的一点是,如果系统级别的...
    文章 2019-11-01 961浏览量

云产品推荐

视频直播 大数据计算服务 MaxCompute 国内短信套餐包 ECS云服务器安全配置相关的云产品 开发者问答 阿里云建站 新零售智能客服 万网 小程序开发制作 视频内容分析 视频集锦 代理记账服务 阿里云AIoT 阿里云科技驱动中小企业数字化