在機器學習領域中，評估借貸等場景的影響的標準方法就是將一部分數據作為“測試集”，并使用這個測試集來計算相關的性能指標。
2020-02-07 18:29:42
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?機器學習按照模型類型分為監督學習模型、無監督學習模型兩大類。 1. 有監督學習 有監督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數據，學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數映射
2023-09-05 11:45:061161 
在這篇文章中，我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創建一個簡單的機器學習模型。
2024-01-08 09:25:34272 
機器學習模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
本書將機器學習看成一個整體，不管于基于頻率的方法還是貝葉斯方法，不管是回歸模型還是分類模型，都只是一個問題的不同側面。作者能夠開啟上帝視角，將機器學習的林林總總都納入一張巨網之中
2019-03-18 08:30:00
機器學習：偏差、方差，生成模型，判別模型，先驗概率，后驗概率
2020-05-14 15:23:39
各種機器學習的應用場景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
機器學習的未來在工業領域采用機器學習機器學習和大數據工業人工智能生態系統
2020-12-16 07:47:35
機器學習的未來在工業領域采用機器學習機器學習和大數據
2021-01-27 06:02:18
上課時間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機器學習簡介與經典機器學習算法介紹什么是機器學習？機器學習框架與基本組成機器學習的訓練步驟機器學習問題的分類
2022-04-28 18:56:07
不同的設備上運行：計算機的CPU，GPU，甚至是手機！訓練模型為了訓練我們的模型，我們首先需要定義一個指標來評估這個模型是好的。其實，在機器學習，我們通常定義指標來表示一個模型是壞的，這個指標稱為成本
2018-03-30 20:05:33
分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。四、GensimGensim被稱為“人們的主題建模工具”，其焦點是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語言處理，能將NLP和其他機器學習算法更容易組合在一起，還
2018-03-26 16:29:41
用最火的Python語言、通過各種各樣的機器學習算法來解決實際問題！資料中介紹的主要問題如下：- 探索分類分析算法并將其應用于收入等級評估問題- 使用預測建模并將其應用到實際問題中- 了解如何使用無
2019-08-28 15:06:22
編程的思想，實現人機交互或者完全智能型的機器人工作性能指標的評估，通過檢測以及性能指標和實際環境中的工作狀況，判斷其實施到生活中的可行性…這次項目，主要是用來不斷發現智能機器人的不足之處以及其優點，揚長避短，不斷改善，實現可行以及高性能的智能機器人的開發…
2015-11-30 15:56:52
312索引 313版權聲明 316工程師和數據科學家處理大量各種格式（如傳感器、圖像、視頻、遙測、數據庫等）的數據。他們使用機器學習來尋找數據中的模式，并建立基于歷史數據預測未來結果的模型
2017-06-01 15:49:24
機器學習的流程總結出來就是，我們先要設計一個模型，然后定義一個評價指標稱之為損失函數，這樣我們就知道怎么去判斷模型的好壞，接下來就是用一種訓練方法，讓模型參數能朝著能讓損失函數減少的方向運動，當損失函數
2019-09-23 07:00:00
的選擇?！ ∪绾螠p少機器學習的碳足跡 圖靈獎得主、谷歌杰出工程師DavidPatterson教授對現有的機器學習的研究和工作提出了以下幾點建議。首先，從模型開始著手，機器學習研究者需要繼續開發效率
2022-09-14 14:57:17
學習算法評估一個用一種特殊的數據來泛化的預測模型。因此，必須有大量的實例，以供機器學習算法用來理解系統的行為?，F在，當機器學習算法與新類型的數據一起出現時，系統將能夠生成類似的預測。了解機器學習算法
2018-08-27 10:16:55
：用來訓練，構建模型。驗證集：在模型訓練階段測試模型的好壞。測試集：等模型訓練好后，評估模型的好壞。學習方式：監督學習：訓練帶有標簽的數據集。無監督學習：訓練無標簽的數據集。半監...
2021-09-06 08:21:17
另一方面，機器學習是向計算機提供一組輸入和輸出，并要求計算機識別“算法”(或用機器學習的說法稱為模型)的過程，這種算法每次都將這些輸入轉化為輸出。通常，這需要大量的輸入，以確保模型每次都能正確地識別正確
2022-06-21 11:06:37
的領域，它幾乎滲透到我們與之互動的每一個數字事物中，無論是社交媒體、手機、汽車，甚至是家用電器。盡管如此，仍然有許多機器學習想要去的地方，但是它們很難到達。這是因為許多最先進的機器學習模型需要大量的計算
2022-04-12 10:20:35
如果你從西雅圖駕車往東行，要不了多久就會看到風力發電機組。這些巨大的機器遍布在連綿起伏的丘陵和平原上，從刮過其間從不間斷的風中生產電力。其中每一臺風機都會生成海量的數據。這些數據被用于強化機器學習
2021-07-12 06:19:05
的運行速度跟它的低層語言實現的運行速度相比擬的。你沒有必要擔心程序的運行速度。值得知道的Python程序庫Scikit-learn你剛開始學機器學習嗎？如果你需要一個涵蓋了特征工程，模型訓練和模型測試所有
2018-12-11 18:37:19
scoreA95%90%92.4 %當你的團隊在進行開發時，往往會嘗試多種多樣的算法架構、模型參數、特征選擇，或是一些其它的想法。你可以通過使用單值評估指標（如準確率），根據所有的模型在此指標上的表現
2018-12-12 11:33:35
《Machine Learning Yearning》是人工智能和深度學習大佬吳恩達新出的一本書，該書著重介紹如何讓機器學習算法能夠工作，以及如何構建機器學習項目。在本文中，我們從該書精選出了七條
2018-09-20 11:41:34
我正在嘗試通過 cube-ai 擴展將機器學習模型部署到 STM32H743ZIT6。該模型采用 .tflite 格式。當我嘗試分析模型時，結果如下：該工具指出 MCU 總共有 512KB 可用，模型超過了它，但在數據表上我發現有 1024KB。什么原因？
2022-12-30 08:57:53
，詞性的解析，分類，語義解釋，概率分析還有評估。2.scikit-learnPython社區里面機器學習模塊sklearn，內置了很多算法,幾乎實現了所有基本機器學習的算法。Python機器學習庫主要
2018-05-10 15:20:21
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣，進入到越來越小的物聯網設備中。而這些物聯網設備往往體積很小，面臨著許多挑戰，例如功耗、延時以及精度等問題，傳統的機器學習模型無法滿足要求，那么微型機器學習又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
如果你對人工智能和機器學習感興趣，而且正在積極地規劃著自己的程序員職業生涯，那么你肯定面臨著一個問題：你應該學習哪些編程語言，才能真正了解并掌握 AI 和機器學習？可供選擇的語言很多，你需要通過戰略
2021-03-02 06:22:38
我想用labview做一個數據采集上位機，下位機采集來的數據通過串口傳到上位機，之后把數據輸入機器學習模型中進行分類。聽說可以用matlabscript，但是我看在matlab里使用模型時都是用的函數，比如predict()或是sim()，這些函數也可以在matlabscript里調用嗎？
2018-03-21 23:20:24
，學習并探討軟體機器人結構設計、柔性制造、運動控制、裝配和調試等內容，使學員熟練應用控制工程理論、自動化、材料力學、機械原理、機械設計、3D打印等基礎知識，培養和提高學員對軟體機器人目標分析、模型建立、設計制作和實驗測試的能力；
2019-08-12 15:09:17
1、如何在生產中部署基于嵌入的機器學習模型 由于最近大量的研究，機器學習模型的性能在過去幾年里有了顯著的提高。雖然這些改進的模型開辟了新的可能性，但是它們只有在可以部署到生產應用中時才開始提供真正
2022-11-02 15:09:52
風險評估是評價網絡信息系統安全的有效措施之一。該文基于免疫網絡可動態實時診斷的特性，提出一種新的信息安全風險評估模型，給出模型中各項指標的定量計算方法，以評估
2009-04-10 08:44:58
14 需要被保存和評估的ML模型。 在所有的這些例子中，如果有了模型的持久性，那么保存和加載模型的問題將變得更容易解決。在即將到來的2.0版本中，通過基于DataFrame的API，Spark機器學習庫MLlib將實現幾乎完整的ML持久性支持。本文將提前透露有關代碼示例
2017-10-10 14:27:150 監督學習的主要任務就是用模型實現精準的預測。我們希望自己的機器學習模型在新數據（未被標注過的）上取得盡可能高的準確率。換句話說，也就是我們希望用訓練數據訓練得到的模型能適用于待測試的新數據。正是這樣
2017-10-12 15:33:420 針對指標選取的主觀性帶來的評估結果準確率低、實時性較差等問題，提出了基于因子分析法和主成分分析法的網絡安全態勢評估指標優化模型。該模型可以用一組具有較強獨立性的綜合變量來描述原有的指標體系，從而減少網絡安全評估時的計算量。實驗表明，模型在不影響準確率的情況下能夠得出較為實時的評估結果。
2017-11-21 16:22:015 本文以Kaggle的Titanic入門比賽來講解stacking的應用,來討論一下Kaggle機器學習之模型融合。
2018-01-11 19:09:121006 
Score)評估死亡率的精準度，結果證實機器學習模型利用電子病歷(EHR)超音波心電圖資料，確實可準確預測病患的死亡率。
2018-06-29 09:03:001606 由 龍騎士 于 星期二, 2018-09-11 14:21 發表 一、分類模型評估 1、混淆矩陣（confusion matrix） TP(True Positive) —- 將正類預測
2018-09-13 18:04:011025 機器學習的模型訓練完成后，需要經過反覆的探索調校，What-If Tool不需撰寫任何程式碼，就能探索機器學習模型，讓非開發人員眼能參與模型調校工作。
2018-09-14 14:47:282321 對信用卡交易數據建立檢測模型，使用Python庫進行預處理與機器學習建模工作，代碼通俗易懂。包括數據預處理與清洗，模型調參與評估等詳細數據分析與建模流程。
2018-10-04 09:44:002783 對機器學習的定義和應用實例進行了介紹，涵蓋了監督學習。貝葉斯決策理論。參數方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數方法、決策樹。線性判別式、多層感知器，局部模型、隱馬爾可夫模型。分類算法評估和比較，組合多學習器以及增強學習等。
2018-12-14 15:03:5518 傳統網絡運維評估方法存在兩方面的問題：一是在指標選取、權重指定等關鍵步驟過于依賴領域專家經驗，難以得到精確全面的評估結果；二是通信設備用戶數量不斷增加帶來了海量的數據，數據又來自多個廠家以及多種設備，傳統方法處理此類海量異構數據的效率較低。
2018-12-27 17:04:463 Waymo十周年之際，發布了自動駕駛機器學習模型的構建思路，原來很多內部架構是由 AutoML 完成的。
2019-01-19 09:05:413036 機器學習性能評價標準是模型優化的前提，在設計機器學習算法過程中，不同的問題需要用到不同的評價標準，本文對機器學習算法常用指標進行了總結。
2019-02-13 15:09:193945 
應用落地現狀：目前商業化機器學習產品已經落地的行業及應用包括金融行業反欺詐、信用模型評估，跨行業的產品推薦、精準營銷，1-2年內正在落地的應用包括能源（尤其是電力）、軍工、制造行業。
2019-09-20 14:53:371917 訓練集用來訓練模型，驗證集用于模型的選擇，而測試集用于最終對學習方法的評估。
2020-03-15 16:30:001984 本文檔的主要內容詳細介紹的是機器學習教程之線性模型的詳細資料說明。
2020-03-24 08:00:000 本文檔的主要內容詳細介紹的是機器學習的模型評估與選擇詳細資料說明。
2020-03-24 08:00:000 這篇文章提供了可以采取的切實可行的步驟來識別和修復機器學習模型的訓練、泛化和優化問題。
2020-05-04 12:08:002347 由于意外的機器學習模型退化導致了幾個機器學習項目的失敗，我想分享一下我在機器學習模型退化方面的經驗。實際上，有很多關于模型創建和開發階段的宣傳，而不是模型維護。
2020-05-04 12:11:001615 
建立機器學習模型的想法是基于一個建設性的反饋原則。你構建一個模型，從指標中獲得反饋，進行改進，直到達到理想的精度為止。評估指標解釋了模型的性能。評估指標的一個重要方面是它們區分模型結果的能力。
2020-05-04 10:04:002969 
決策樹模型是白盒模型的一種，其預測結果可以由人來解釋。我們把機器學習模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機器學習模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073 
對于初學者來說，這很容易讓人混淆，因為“機器學習算法”經常與“機器學習模型”交替使用。這兩個到底是一樣的東西呢，還是不一樣的東西？作為開發人員，你對排序算法、搜索算法等“算法”的直覺，將有助于你厘清這個困惑。在本文中，我將闡述機器學習“算法”和“模型”之間的區別。
2020-07-31 15:38:083347 準確度 3.2繪制學習曲線得到樣本數與準確率的關系 3.3繪制驗證曲線得到超參和準確率關系 四、網格搜索 4.1兩層for循環暴力檢索 4.2構建字典暴力檢索 五、嵌套交叉驗證 六、相關評價指標
2020-09-25 10:57:241865 
對于機器學習模型來說，我們常常會提到２個概念：模型準確性（accuracy）和模型復雜度（complexity）。
2021-01-05 14:02:282825 
組織構建一個可行的、可靠的、敏捷的機器學習模型來簡化操作和支持其業務計劃需要耐心、準備以及毅力。各種組織都在為各行業中的眾多應用實施人工智能項目。這些應用包括預測分析、模式識別系統、自主系統、會話
2021-01-11 19:25:0014 在機器學習算法中，在模型訓練出來之后，總會去尋找衡量模型性能的指標。評價指標是針對將相同的數據，使用不同的算法模型，或者輸入不同參數的同一種算法模型，而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。在模型評估
2020-11-27 10:37:311808 對模型進行評估時，可以選擇很多種指標，但不同的指標可能得到不同的結果，如何選擇合適的指標，需要取決于任務需求。
2020-12-10 21:38:56433 強化學習（ Reinforcement learning，RL）作為機器學習領域中與監督學習、無監督學習并列的第三種學習范式，通過與環境進行交互來學習，最終將累積收益最大化。常用的強化學習算法分為
2021-04-08 11:41:5811 機器學習 (ML) 模型的性能既取決于學習算法，也取決于用于訓練和評估的數據。算法的作用已經得到充分研究，也是眾多挑戰（如 SQuAD、GLUE、ImageNet 等）的焦點。此外，數據也已經過改進
2021-04-13 14:37:162332 機器學習開始在越來越多的行業中得到應用，但使用機器學習執行任務的軟件一直受限于第三方軟件商更新模型文中基于區塊鏈，將訓練神經網絡消耗的算力和區塊鏈的工作量證明機制相結合，提出并實現了模型鏈。模型
2021-04-14 16:09:2615 近年來，機器學習模型算法在越來越多的工業實踐中落地。在滴滴，大量線上策略由常規算法遷移到機器學習模型算法。如何搭建機器學習模型算法的質量保障體系成為質量團隊急需解決的問題之一。本文整體介紹了機器學習模型算法的質量保障方案，并進一步給出了滴滴質量團隊在機器學習模型效果評測方面的部分探索實踐。
2021-05-05 17:08:002010 
近年來，機器學習在學術研究領域和實際應用領域得到越來越多的關注。但構建機器學習模型不是一件簡單的事情，它需要大量的知識和技能以及豐富的經驗，才能使模型在多種場景下發揮功效。正確的機器學習模型要以數據
2021-05-05 16:39:001238 不同的數據集的十折交叉驗證結果進行模型選擇，提高測試公平性及測試結果的泛化能力。為避免十折交叉驗證過程中出現測試集誤差不足以近似泛化誤差的問題，采用 Fried man檢驗及 Nemeny后續檢驗相結合的方法對4種機器學習算法進行評估
2021-06-03 15:53:585 基于終身機器學習的主題挖掘評分和評論推薦模型
2021-06-27 15:34:3742 機器學習一般涉及數據準備、特征提取、算法選擇、模型評估、以及模型存儲與復用等諸多步驟；而材料數據往往還涉及晶體或分子的結構特征和元素特征等的提取，更是增加了材料數據機器學習的難度。本次直播將重點講述材料數據機器學習的難點、痛點、以及解決方案。
2021-12-17 09:12:411300 本文介紹目前常見的幾種可以提高機器學習模型的可解釋性的技術。
2022-02-26 17:20:191831 
本文介紹目前常見的幾種可以提高機器學習模型的可解釋性的技術，包括它們的相對優點和缺點。
2022-02-16 16:21:313986 
在機器學習領域，數據重要還是模型重要?這是一個很難回答的問題。
2022-03-24 14:16:151820 每個模型都有基線指標。我們可以使用「模式類別」作為分類模型的基線指標。如果你的模型優于基準線，那么恭喜你，這是一個好的開始。如果模型能力還沒有達到基準水平，這說明你的模型還沒有從數據中獲得有價值的見解（insight）。為了提高性能，還有很多事情要做。
2022-04-06 15:55:201124 簡單來說，機器學習就是針對現實問題，使用我們輸入的數據對算法進行訓練，算法在訓練之后就會生成一個模型，這個模型就是對當前問題通過數據捕捉規律的描述。然后我們將模型進一步導入數據，或者引入新的數據
2022-06-29 10:51:084769 機器學習正在突飛猛進地發展，新的神經網絡模型定期出現。這些模型針對特定數據集進行了訓練，并經過了準確性和處理速度的證明。開發人員需要評估 ML 模型，并確保它在部署之前滿足預期的特定閾值和功能
2022-12-06 14:35:10456 
1. 寫在前面 模型“好”與“壞”的評價指標直接由業務目標/任務需求決定。我們需要做的是：根據具體的業務目標/任務需求去選擇相應的評價指標，繼而選出符合業務目標/任務需求的好模型。在此之前，我們需要
2023-01-11 10:10:06534 本文介紹目前常見的幾種可以提高機器學習模型的可解釋性的技術，包括它們的相對優點和缺點。
2023-02-08 14:08:52861 與傳統機器學習相比，深度學習是從數據中學習，而大模型則是通過使用大量的模型來訓練數據。深度學習可以處理任何類型的數據，例如圖片、文本等等；但是這些數據很難用機器完成。大模型可以訓練更多類別、多個級別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時，可能需要一個更全面或復雜的數學和數值計算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 如何評估機器學習模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓練數據饋送給學習算法以學習一個模型。第二，預測測試集的標簽。第三，計算模型對測試集的預測準確率。
2023-04-04 14:15:19549 分類是機器學習最常見的應用之一。 分類技術可預測離散的響應 — 例如，電子郵件是不是垃圾郵件，腫瘤是惡性還是良性的。 分類模型可將輸入數據劃分成不同類別。 典型的應用包括醫學成像、語音識別和信用評估。
2023-05-11 09:53:08672 
本文介紹了支持 ChatGPT 的機器學習模型的概況，文章將從大型語言模型的介紹開始，深入探討用來訓練 GPT-3 的革命性自我注意機制，然后深入研究由人類反饋的強化學習機制這項讓 ChatGPT 與眾不同的新技術。
2023-05-26 11:44:32541 
來源：DeepHubIMBA作者：AbhayParashar機器學習是人工智能的一個分支領域，致力于構建自動學習和自適應的系統，它利用統計模型來可視化、分析和預測數據。一個通用的機器學習模型包括
2022-10-19 11:29:21528 
電子發燒友網站提供《機器學習模型:用于使用邊緣脈沖軟件預測大象的行為.zip》資料免費下載
2023-06-29 14:47:350 實踐中的機器學習：構建 ML 模型
2023-07-05 16:30:36412 監控生產中的機器學習模型指南
2023-07-05 16:30:38249 機器學習是一種方法，利用算法來讓機器可以自我學習和適應，而且不需要明確地編程。在許多應用中，需要機器使用歷史數據訓練模型，然后使用該模型來對新數據進行預測或分類
2023-08-02 17:36:34333 機器學習算法匯總 機器學習算法分類 機器學習算法模型 機器學習是人工智能的分支之一，它通過分析和識別數據模式，學習從中提取規律，并用于未來的決策和預測。在機器學習中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 解一下theta。在機器學習中，theta通常表示模型的參數。在回歸問題中，theta可能表示線性回歸的斜率和截距；在分類問題中，theta可能表示多項式模型的各項系數。這些參數通常是通過訓練數據自動學習得到的，而不是手工設置的。 在機器學習中，優化theta是一
2023-08-17 16:30:081023
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