一、结构差异 LightGBM在过滤数据样例寻找分隔点采用的是基于梯度的单边采样技术（GOSS）。而 XGBoost 则是通过预分类算法和直方图算法来确定最优分割。...为什么说GOSS方法更高效？ 虽然样本权重是很好的表征样本重要性的指标，但在梯度提升算法中，由于没有天然的样本权重指标，因此我们需要换一种思路来表征样本的重要性。...而GOSS就是基于梯度的单边采样技术，它保留了所有大梯度样例，并在小梯度样例上采取随机抽样。...二、分类变量处理 我们知道，XGBoost算法在进行模型训练时要先对分类变量进行数值化预处理，通常是用 LabelEncoding 或 OneHotEncoding方法。...因此，我们可以简单总结得到LightGBM、CatBoost与XGBoost对比差异： LightBoost与XGBoost 1、拥有更高的训练效率和精度； 2、防止过拟合。
比如我想要找紫藤的图片，就百度：紫藤 可以多加载几页，一起下载下来 ? 我下载了 1000 张紫藤，1000 张玫瑰，分别放在 0 和 1 文件夹中 ?...整理加工图片 下载完成之后需要人工筛选一下，里面会夹杂一些乱七八糟的图片，以及主体不是目标的图片，筛选两三遍，最后可能也就找几百张，像前面别人做好的数据集那样一下 60000 张可麻烦了，可以用一些方法让他们翻倍...\0') picture_enhance('D:\\anquan\\deeplearn\\my_flower\\1') 经过这个函数，一张图片会再保存出来 17 张，上面这个步骤处理完成之后每种花就会得到...'] label = dataset['train_label'] 首先我们要分出一些来作为训练数据跟测试数据，现在我们有 18000*2，可以每种分出15000 作为训练数据，剩下的 3000 作为测试数据...数据归一化、一位有效编码 train_image_normalize = train_image.astype(float) / 255 train_label_onehotencoding = np_utils.to_categorical
修改mnist数据集从本地导入 找一下 mnist.py，在我这里就这俩，第二个就是 ? 找东西用的软件叫：listary 把原来的 path 改为本地下载的路径 ?...它是一种全连接的模型，上一层任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接 可以看一下 3Blue1Brown 的介绍 数据预处理 现在的数据没法加载到模型中，因为输入层传入的数据只能是一维的那种数组数据，...然后标准化，去除量纲，让数据落在 0-1 之间，直接除以 255，变成都是零点几的数： train_image_normalize = train_image_matric / 255 test_image_normalize...) test_label_onehotencoding = np_utils.to_categorical(test_label) 建立模型 做完上面那些数据的处理就可以开始建立模型了 from keras.models..., validation_split=0.2, epochs=10, batch_size=200, verbose=2) #train_image_normalize 训练的数据 #train_label_onehotencoding
项目作者这样描述创建 igel 的动机：「有时候我需要一个用来快速创建机器学习原型的工具，不管是进行概念验证还是创建快速 draft 模型。我发现自己经常为写样板代码或思考如何开始而犯愁。...于是我决定创建 igel。」 igel 基于 scikit-learn 构建，支持 sklearn 的所有机器学习功能，如回归、分类和聚类。...； 既能写入配置文件，又能提供灵活性和数据控制； 支持交叉验证； 支持 yaml 和 json 格式； 支持不同的 sklearn 度量，进行回归、分类和聚类； 支持多输出 / 多目标回归和分类； 在并行模型构建时支持多处理...如前所示，igel 支持回归、分类和聚类模型，包括我们熟悉的线性回归、贝叶斯回归、支持向量机、Adaboost、梯度提升等。 ? igel 支持的回归、分类和聚类模型。...也就是说，你可以使用 fit、evaluate、predict、experiment 等命令而无需指定任何额外的参数，比如： igel fit 如果你只是编写这些内容并点击「enter」，系统将提示你提供额外的强制参数
我在处理的时候，采取了两种套路： 改变Memorization为attention网络，强化feature直接的联系，让B中的电脑与蔡徐坤进行绑定，而不是让篮球电脑蔡徐坤进行混合绑定，让Memorization...[1],[4]]按照外积的形式去处理了，并得到了一个[bacth_size,dim,field_nums[0] * field_nums[-1]]的形式。...CIN为什么要搞这么复杂，比deepfm好在哪？ 看代码就知道，刚才CIN的过程可以进行N次， ?...虽然作者在论文刚开始的时候就吐槽了DCN的低端，认为DCN其实就是init层的N次交叉，但是我认为DCN的残差项保证了特征的1～l+1特征都有，而CIN中去除了残差项，虽然更快了，但是相当于丢弃了1～l...我司实际项目的效果下XDeepFM在离线数据集上目前也只有0.1%的提升，但是代码量及code review的压力却大了很多。
我们想要通过学习来得到分类曲线，其中分类曲线能够有效区分男生和女生，现在来分析下上面的三种分类结果。 欠拟合：图1分类明显欠缺，有些男生被分为女生，有些女生被分为男生。...因此我们只需要关注系数是非零值的特征，从而达到特征选择和解决过拟合的问题。那么为什么L1正则化可以产生稀疏模型呢？ ? ? ?...5.DNN之增强数据集正则化 增强模型泛化能力最好的方法，是有更多更好的训练数据，但实际情况之中，对于某些数据，我们很难能够得到。那么，我们不如去构造一些数据，来让模型得到更强的泛化能力。...但对于深度神经网络来说，比如图像识别领域，对于原始数据集的图像，我们可以偏倚或者旋转图像之后，得到新的数据集。...-陶轻松 你看到的这篇文章来自于公众号「谓之小一」，欢迎关注我阅读更多文章。
这同样适用于文本数据、音乐或图像的生成。 虽然我认为标准对于衡量机器学习算法的表现是有用的，但是当我们将它们用于不太好测量的东西时，我们必须更加小心。...这就是为什么我在之前的模型中添加了一个VAE组件来迫使它通过VAE训练过程生成所有数字。但是，这不是迫使网络生成多样化图像的唯一方法。...我发现这个过程简化了生成模型的训练，同时给判别分类网络分配了更多的工作。判别网络在辨别真假之外，还需承担学习分类数字的额外任务。...开始的时候，权重被初始化为接近于零的数字，而优化器将惩罚来自正则化的大权重。我认为这是一个明智的训练分类或回归类型问题网络的方法。...如果初始权重接近于零，我发现它们只会增大到足以解决手头的任务，但不会变得更大。我决定使用比通常所用的值大得多的值来初始化每个子块内的Relu层的权重，这样这些块将分别产生更有趣的子图像。
Round 1：分类模型，按照数据集Fashion MNIST把图像分类（60000行数据，784个特征）； Round 2：回归模型，预测纽约出租车的票价（60000行数据，7个特征）； Round...= 决策树的深度。 Round 1 ~ 3 ? ? ? （二）可解释性 一个模型的预测得分仅反映了它的一方面，我们还想知道模型为什么要做出这个预测的。...或 OneHotEncoding）。...； （4）通过使用垂直拆分（leaf-wise split）而不是水平拆分（level-wise split）来获得极高的准确性，这会导致非常快速的聚合现象，并在非常复杂的树结构中能捕获训练数据的底层模式...而更高的值会得到更高的准确度，但这也可能会造成过度拟合； max_depth：表示树的最大深度，这个参数有助于防止过度拟合； min_data_in_leaf：表示每个叶子中的最小数据量。
1）独热编码 独热编码主要是针对定类变量的，也就是不同变量值之间是没有顺序大小关系的，我们一般可以使用 scikit_learn 里面的 OneHotEncoding来实现的，但我们这里还是使用自定义的方法来加深理解...数值变量扩展 这一小节我们使用一个新的数据集（人体胸部加速度数据集），我们先导入数据： # 人体胸部加速度数据集,标签activity的数值为1-7 ''' 1-在电脑前工作 2-站立、走路和上下楼梯...，这样子既浪费资源又效果不佳，因此我们需要做一下 特征筛选 ，而特征筛选的方法大致可以分为两大类：基于统计的特征筛选 和 基于模型的特征筛选。...“（零假设）为真还是假。...一般P值是介于0-1之间，简而言之，p值越小，拒绝零假设的概率就越大，也就是这个特征与target关系更大。
但是，我们如何决定将直线放置在哪里，即如何确定直线的斜率呢？这一问题的答案同样是神经网络学习的核心，接下来我们将讨论这个问题。 简单分类器的训练 为什么我们要训练我们的分类器？...这是因为我们希望分类器能够学会正确地将虫子识别为毛虫或瓢虫。我们在预测器的例子中看到，模型是根据真实世界实例/真值表对比训练数据得到的误差提供反馈。对于分类器，我们也会遵循同样的原则。...对我们来说下一个明显的步骤是增加梯度，而不是随机选择梯度。设计一种更新斜率/参数A的方法这样我们的模型就可以从错误中训练数据。...如果y等于1，这意味着分类器线将通过瓢虫坐在(x，y)=(3.0，1.0)处的点。我们不想那样。我们希望这条线超过那一点。为什么?...回到示例，插入公式中的值，我们得到： image.png 这意味着我们需要将A=0.25改为0.1167，而A的新的改进值是(A+δA)，为0.25+0.1167=0.3667。
作为一个算法工程师，我们接的业务需求不会比数据分析挖掘工程师少，作为一个爱偷懒的人，总机械重复的完成一样的预处理工作，我是不能忍的，所以在最近几天，我正在完善一些常规的、通用的预处理的code，方便我们以后在每次分析之前直接...如果大家有什么想实现但是懒得去弄的预处理的步骤也可以私信我，我相对而言闲暇还是有的（毕竟工资少工作也不多，摊手：《），我开发完成后直接贴出来，大家以后一起用就行了 我们需要预加载这些包，而且接下来所有的操作均在...feature的one hot encoding过程，常见操作，不多说 # onehotencoding def ohe(data, limit_value=10): feature_cnt =...，这边我写的是smote，理论部分建议参考：Python：SMOTE算法,其实简单的欠抽样和过抽样就可以解决，建议参考这边文章：Python:数据抽样平衡方法重写。...，我感觉也没有啥好说的，都是数据分析挖掘的一些基本操作，我只是为了以后能够复用模版化了，下面贴一个全量我做预处理的过程，没啥差异，整合了一下： from __future__ import division
我们做的事情非常简单：我们使用一些病理学数据作为正类数据，使用ImageNet数据作为负类数据，来训练一个分类器。这种分类器的精确度非常高（实际上很容易将病理图像与网络上的随机图像区分开来）。...最有趣的三个测试是零样本分类、线性探针和检索，但我主要关注前两个。为了简洁起见，我将忽略实验配置，但这些都可以在手稿中找到。...PLIP作为零样本分类器 下面的GIF图演示了如何使用像PLIP这样的模型进行零样本分类。我们使用点积作为向量空间中相似度的度量（值越高，越相似）。...在图表中，你可以看到PLIP与CLIP在我们用于零样本分类的数据集中性能的快速比较。使用PLIP替代CLIP在性能上有显著提升。 PLIP与CLIP性能（加权宏F1）在两个零样本分类数据集上的对比。...假设你有一些注释的数据，你想训练一个新的病理分类器。你可以使用PLIP提取图像嵌入，然后在这些嵌入之上训练逻辑回归（或你喜欢的任何类型的回归器）。这是执行分类任务的一种简单有效的方法。 为什么这样做？
前言如果我们想分析一小段没有额外信息或上下文的文本，并能够获取我们希望为自己的数据定义的最合理的标签，那该怎么办呢？...我试图与我的猫谈判数据隐私，但他只是忽略了我，然后为了小睡而入侵了我的键盘。参议院的听证会是关于试验中的一种药物是否只能用于这个患者。他的血液有一种目前没有药物的特定状况。...引言引入文本分类的重要性和挑战，特别是在缺乏上下文信息的情况下。2. 选题背景介绍当前信息爆炸的时代，大量文本数据的处理需求。解释为什么选择探讨文本分类中的零样本分类问题。...结果对比与讨论对比两种方法在同样数据集上的结果，分析其性能表现。探讨在不同情境下，哪种方法更适用以及为什么。4. 选题意义与应用探讨文本分类在现实应用中的价值，如社交媒体分析、内容过滤等领域。...通过这篇文章，读者可以深入了解文本分类中的零样本分类问题以及两种不同方法的实现。
在目标检测中，尽管收集边界框信息所需的额外人类标注成本提高了，但也出现了训练集规模逐渐扩展的相似趋势。...几年前提出的动作分类数据集包含几千个样本（HMDB51 有 6849 部视频，UCF101 有 13000 部视频，Hollywood2 有 3669 部视频），而最近的基准将数据集规模提高了两个量级（...为什么动作定位数据集的规模会比目标检测数据集小得多？为什么动作定位数据集的规模仍然比动作分类数据集小一个量级？在本文中，作者提出了两个猜想。首先，在视频上构建时间标注是很费时的。...作者表明通过在公认的动作分类基准数据集（UCF101、HMDB51 和 Kinetics）上微调这些预训练模型，得到的结果显著优于从零开始训练。...我们的方法通过自动识别硬剪辑（即包含一致的动作，但不同的动作分类器会得到不同的预测结果）可以显著地减少人类标注数。
比如，我有过去三年月支出、月收入和每月旅行次数的数据。现在我需要回答以下问题： 我下一年月支出是多少？ 哪个因素（月收入或每月旅行次数）在决定月支出方面更重要？...分类 分类是一种数据挖掘技术，为数据分配类别以帮助进行更准确的预测和分析。分类是一种高效分析大型数据集的方法。...分段实际上是一种表示函数的方式，而不是函数自身的特征，但通过额外的限定条件，它可以用于描述函数的本质。例如，一个分段多项式函数是一个在每一个子定义上为多项式的函数，其中每一个多项式都可能是不同的。...以下的方法是几种不同的树，它们可以组合起来输出单个一致的预测。 bagging能减少预测的方差，即通过从原始数据中生成额外的数据（通过组合和重复生成和原始数据大小相同的多段数据）用于训练。...而支持向量机是保留最大的间隔的分离超平面，因此本质上，它是一个约束最优化问题，其中支持向量机的间隔在约束下被最大化，从而完美地对数据进行分类（硬间隔分类器）。
方差膨胀系数只单纯了考虑feature本身的特征，而互信息在考虑feature的同时也考虑了label之间的关系，H(X,Y) = H(X) - H(X/Y)，这个信息量的公式很好的解释了这一点。...整体的流程我这边也画出来了，希望能够给大家一个比较清晰的认识： 可以看到，样本cases在经过了最初的空值筛选及第一轮高重要性feature后的空值筛选后，就保持不变了，而特征feature的筛选过程则贯穿了整个交叉特征生成流...最简单的表示就是把你的基本信息和item信息先onehotencoding，再首尾相接成一个超长的vector，这就是一个稀疏的Spare Features。...当然，我私下问了我之前在该公司任职的同学，他们还有一种思路就是划分数据集到M个子集，每个子集上面生成一个xgboost，然后每个子集取xgboost的叶子节点，相当于把左侧的Dense features...复制了M份Dense features放在了右边的Spare Features，最后会得到一个M+1个Dense features。
比如，我有过去三年月支出、月收入和每月旅行次数的数据。现在我需要回答以下问题： 我下一年月支出是多少？ 哪个因素（月收入或每月旅行次数）在决定月支出方面更重要？...分类 分类是一种数据挖掘技术，为数据分配类别以帮助进行更准确的预测和分析。分类是一种高效分析大型数据集的方法。...分段实际上是一种表示函数的方式，而不是函数自身的特征，但通过额外的限定条件，它可以用于描述函数的本质。例如，一个分段多项式函数是一个在每一个子定义上为多项式的函数，其中每一个多项式都可能是不同的。...以下的方法是几种不同的树，它们可以组合起来输出单个一致的预测。 bagging 能减少预测的方差，即通过从原始数据中生成额外的数据（通过组合和重复生成和原始数据大小相同的多段数据）用于训练。...而支持向量机是保留最大的间隔的分离超平面，因此本质上，它是一个约束最优化问题，其中支持向量机的间隔在约束下被最大化，从而完美地对数据进行分类（硬间隔分类器）。
AutoPrompt整体流程方案 为什么选择 提示学习 预训练模型学习知识和模式的能力已得到了充分的验证，提示学习（Prompt Learning）的主要思想是在不显著改变预训练模型结构的前提下，通过给输入提供...具体来讲，在“预训练-微调”范式中，预训练模型仅用于文本编码，实现下游分类任务需要额外训练一个分类器。而PET这类提示学习方法，从预训练模型的输出就可以直接映射得到预测标签，无需训练额外参数。...这里主要借鉴了当前零样本学习的主流做法[4]，通过多任务预训练提升下游任务上的零样本和小样本学习能力。...例如，针对语言推理任务（OCNLI），可以给两段文本增加提示词得到：“ ‘慢慢来啊,有人在帮我找了。’ 和 ‘我安慰别人别着急’之间的逻辑关系是MASK”。...我们基于不同提示词及数据增强策略训练得到多组模型，然后使用准确率较高的模型对无标注数据进行预测，投票选择置信度较高的值作为“伪标签”，进一步扩展训练数据，实现模型的迭代优化。
一、为什么要研究“多任务学习”？ 多任务学习（Multi-Task Learning，MTL）是机器学习的一个子领域，其利用任务之间的共性和差异同时解决多个学习任务。...1 一般来说，多任务模型具有以下优势： 无需对底层模型进行任何改动，使用一个模型即可完成各种任务； 多任务模型具备极强的泛化能力，面对新任务无需额外标注大量数据； 大幅降低每次面对新任务时模型的额外研发成本...二、孟子多任务模型优势 我们收集并整理了 72 个开源数据集（不包括子集），目前在挑选出的 27 个任务上，构造了 301 个 Prompt，共计样本量约 359w，任务类型包含了情感分类、新闻分类、摘要等任务...下图展示了孟子多任务模型在零样本学习权威榜单 ZeroCLUE 上与其他模型的对比： 图片 图片 2.2 实际场景验证 孟子多任务模型基于用户私有数据及各个领域（包括金融、医疗）的任务训练，已经在大量实际场景中得到验证...、评论对象抽取、新闻分类等任务上的效果，孟子多任务模型的总体效果较优。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
