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了解你的数据吗(筑基篇):核心维度分布和数据口径

本篇不会分享和业务强相关的数据 Sense,但是会引入一些各种业务都会涉及的最基本内容: 数据核心维度分布:核心业务维度分布,主要是指像年龄、地域、性别之类的维度分布。 0x01 数据核心维度分布 核心维度分布主要是指数据中那些比较重要的列的内容分布,比如说用户最基本的年龄、性别和城市信息,这是最常用的数据分布,再引申一点的话会涉及到一些业务内容,比如说各省份的人的订单情况 如果有用户画像表的话还应包括各种画像中的维度分布。 因此,我们来做一个大概的划分的话,那就是三部分内容:1.基础资料;2.业务行为;3.用户画像。这三部分能帮助我们来理解用户是什么样子的? 更好的懂业务,能促进更深入地理解数据。 ? 上图是我画的一个大致的图,具体的内容应该是自己根据业务来详细的划分和填充。这些数据内容,你了解吗?不了解的话,就赶快整理一下吧。 数据的核心维度分布能让你对自己的数据有更全局观地把控,数据口径的问题能让你从更微观地角度来理解数据,以便更好地去处理数据

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数据中心组网大二网络了解

1、二网络仅仅通过MAC寻址即可实现通讯,但仅仅是同一个冲突域内;三网络需要通过IP路由实现跨网段的通讯,可以跨多个冲突域;2、二设备以三设备的区别是看能不能识别三的东西,比如IP地址、路由、 能识别的就为三设备。三设备常用于多网段,隔离广播域。二设备一般为交换机,三设备一般为路由器。 1、二网络仅仅通过MAC寻址即可实现通讯,但仅仅是同一个冲突域内;三网络需要通过IP路由实现跨网段的通讯,可以跨多个冲突域; 2、二设备以三设备的区别是看能不能识别三的东西,比如IP地址、路由 能识别的就为三设备。三设备常用于多网段,隔离广播域。 二设备一般为交换机,三设备一般为路由器。 为了实现业务的灵活变更,虚拟机动态迁移已经成为了一个常态性的业务。 图2-23 传统网络中虚拟机迁移 传统数据中心网络架构中二网络部分为了提高可靠性,采用冗余设备和冗余链路,在虚拟机迁移过程中会不可避免地产生物理环路。

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    重新调整Keras中长短期记忆网络的输入数据

    在本教程中,你将了解如何定义LSTM模型的输入,以及如何重新调整LSTM模型加载的输入数据。 完成本教程后,你将知道: 如何定义一个LSTM输入。 每一个LSTM的输入必须是三维的。 输入的三个维度是: 样本:一个序列就是一个样本。批处理由一个或多个样本组成。 时间步骤:一个时间步骤是样本中观察的一个点。 特性:一个特征是一个时间步骤的观察。 这意味着,输入在拟合模型和预测时期望得到一个三维数据数组,即使数组的特定维度包含一个单一值,例如一个样本或一个特性。 LSTM输入必须是3 D的。 3个输入维度的含义是:样品,时间的步骤和特性。 LSTM输入由第一个隐藏的input_shape参数定义。 LSTMs的输入,以及如何将序列数据重新调整为LSTMs的输入。

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    RNN的高级应用

    ---- 1.Paraphrase detection 目的是判断两句话是否具有相同的意思 用到的模型是标准的RNN 为了解决这个问题,需要思考: 怎样比较两个句子? 所以需要引用一个 pooling ,它可以将输入的 similar matrix 映射成维度一致的矩阵,然后再投入到 RNN 中。 最后的效果: ? ---- 4.Semantic Similarity 目的是识别语义相似性 用到的模型是 Tree LSTMs Tree LSTMs 和普通的 LSTMs 的不同之处在于 Tree LSTMs 是从 tree 的结构中进行LSTMs 的建模。 parent 的 hidden是其 children 的 hidden 的和,每一个 forget unit 是根据具体的某个节点来计算的,计算最终 cell 时要把所有 forget units

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    【DS】利用Keras长短期记忆(LSTM)模型预测股票价格

    ,以便让我们对正在使用的数据集有一个大致的了解LSTMs期望我们的数据具有特定的格式,通常是一个3D数组。 我们首先在60个时间步骤中创建数据,然后使用NumPy将其转换为数组。接下来,我们将数据转换为具有X_train示例、60个时间戳和每个步骤一个特征的3D维度数组。 我们使用以下参数添加LSTM: 50个单元,也就是输出空间的维度 return_sequence =True,它决定是否返回输出序列中的最后一个输出,还是返回完整的序列 input_shape作为训练集的 如果你想更多地了解Keras和深度学习,你可以在这里找到我的文章。

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    在 Netflix 评论中做情感分析的深度学习模型

    生意中的一个很重要的元素是了解客户基本需求。那对于那些公司而言,去确切了解消费者和客户对于新和刚建立的产品或者服务,最近方案和客服的看法也是很重要的。 可以想象,这将会使得LSTMs变得相当复杂。在这一点上,我不会继续深入讲更多关于LSTMs的细节。 2.预处理 在我们用这些评论作为循环神经网络的输入之前,对这些数据做一些预处理是有必要的。 词嵌入实际上是一种用实值向量表示单词的技术,通常具有数十或数百个维度。每个单词被映射到一个特定的向量,向量值由神经网络学习。 与单词的稀疏表示方式不同,词嵌入不需成千上万的维度。 4.获得评论情感 到目前为止,你已经了解了如何预处理数据,以及如何将评论输入LSTM网络中。现在,让我们讨论一下如何获得给定评论的情感。 我们需要在模型最后增加一个分类,使用均指向量y_mean将评论划分为正向情感类和负向情感类。在最终的分类中,需要将均值向量y_mean和权重矩阵W相乘。

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    Sequence to Sequence Learning with Neural Networks论文阅读

    只要有足够的训练数据集,它就能训练出神经网络的参数,从而DNN能产生很好的效果 虽然DNN有着很强的能力,但只能将源序列和目标序列都编译为固定维度的向量。 解决问题的思路就是先用一LSTM读入源序列,逐步获得大量维度固定的表示向量,然后用另一LSTM从向量中提取出目标序列。第二LSTM本质上是一个语言模型。 由于输入和输出之间存在相当大的时间延迟,所以使用LSTM对具有长期时间依赖性的数据进行训练是相当好的选择 第二段作者介绍了其他人的一些工作,这里就不多叙述了 从图中我们可以简要了解LSTM模型的解决思路 作者使用了4的深度LSTMs,每层有1000个单元,1000维的单词嵌入,输入词汇为160000,输出词汇为80000。 我们发现深层LSTMs明显优于浅层LSTMs,浅层LSTMs每增加一,perplexity就减少10%,这可能是因为它们的隐藏状态更大。

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    教你几招搞定 LSTMs 的独门绝技(附代码)

    但是直到你试着用 PyTorch 实现可变大小的 mini-batch RNNs 的时候,瞬间一切又回到了解放前。 不怕,我们还是有希望的。 3.在基于时间维度的反向传播算法中屏蔽(Mask Out)用于填充的符号。 数据格式化 在实际情况中你会做大量的格式化处理,但在这里由于篇幅限制我们不会这样做。为简单起见,让我们用不同长度的序列来制作这组人造数据。 模型的结构如下: 1. 词嵌入(Embedding Layer) 2. LSTM 3. 线性全连接 4. 最后将数据维度转换回来,最终的数据维度为 (batch_size, seq_len, nb_tags) """ Blog post: Taming LSTMs: Variable-sized mini-batches

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    LSTMs

    --使用LSTMs加强RNN模型 由于使用权重矩阵的方式,会对典型RNN可以学习的模式类型存在一些显着的限制。 正如我将在下面描述的,LSTMs比典型的RNN具有更多的控制,这使得LSTMs允许学习更复杂的模式。 让我们开始一个“典型”的RNN。 但是与典型RNN中的权重矩阵不同,该“权重矩阵”向量由网络中的其他地方的计算确定,因此应确定何时处理新数据,而不是在整个评估阶段固定。 特别地,如果“权重矩阵”向量在给定维度中为零,则在该维度中乘法的结果将为零,而不管该维度在另一向量中的值是什么。如果它接近1,输出值正好等于该维中的另一个向量的值。 与标准RNN一样,您可以使用展开来了解训练过程,将整个输入序列一次性提供给网络,并使用反向传播基于所需的输出序列更新权重矩阵。注意,LSTM相当“浅”,没有那么多的神经元

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    DeepSense:用于时间序列移动传感数据处理的深度学习框架

    我们要在宽度为τ的非重叠窗口中处理数据。将时间序列样本中的数据点数除以τ可以得到T窗口的总数。例如,如果我们有5秒的运动传感器数据,将它们划分为持续0.25秒的窗口,那么我们将有20个窗口。 ? 时间序列数据中的发现模式在频率维度上比在时间维度上表现更好,因此下一步是取一个T窗口,通过傅里叶变换得到f频率分量,每一个分量都有一个大小和相位。这为每个窗口提供了一个dx2f矩阵。 ? 首先,我们使用二维卷积滤波器来捕获维度和局部频域之间的交互。然后将输出通过一维卷积过滤器以捕获高级关系。将最后一个滤波器的输出平铺,以产生传感器特征向量。 这里选择使用封闭的循环单元(GRUs)作为RNN,而不是使用LSTMs。GRUs和LSTMs在各种任务中表现出相似的性能,但GRUs的表达更简洁,能够降低移动应用程序网络的复杂性。 DeepSense使用一个两堆叠的GRU结构。当有一个新的时间窗口时,该结构可以以增量的方式运行,从而更快的处理流数据。 输出 复发的输出是一系列T向量 ? ,每个时间窗口都有一个T向量。

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    用R语言实现深度学习情感分析

    作者介绍: 黄升,普兰金融数据分析师,从事数据分析相关工作,擅长R语言,热爱统计和挖掘建模。 前言 到了2018新的一年。 因此,我们需要使用更高效的方法表示文本数据,而这种方法不仅可以保存单词的上下文的信息,而且可以在更低的维度上表示。这是word embeddings 方法发明的初衷。 LSTM原理 长短期记忆网络——通常简称“LSTMs”,是一种特殊的RNN,能够学习长期依赖关系,它可以桥接超过1000步的时间间隔的信息。 ; 合并的线代表连接或者说是拼接; 分叉表示其内容被复制,复制内容将转到不同的位置 LSTMs背后的核心理念 LSTMs的关键是细胞状态(cell state),是一条水平线,贯穿图的顶部。 R上用LSTM做情感分类 IMDB数据集包含有2.5万条电影评论,被标记为积极和消极。

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    利用神经网络进行序列到序列转换的学习

    我们的方法使用多层长短期记忆网络(LSTM)将输入序列映射到一个固定维度的向量,然后使用另一个深层LSTM从向量中解码目标序列。 第二,我们发现deep LSTMs明显优于shallow LSTMs,所以我们选择了一个有4的LSTM。第三,我们发现颠倒输入句子的单词顺序非常有价值。 我们使用了对4layers的深度LSTMs,每层有1000个单元,1000维单词嵌入,输入词汇为160000,输出词汇为80000。因此,深层LSTM使用8000个实数来表示一个句子。 我们发现deep LSTM明显优于shallow LSTMs,shallow LSTMs中每增加一,困惑就减少了近10%,这可能是因为它们的隐藏状态要大得多。 LSTM的每一都是在不同的GPU上执行的,一旦计算完成,就把它的激活传递给下一GPU /。我们的模型有4LSTMs,每一都位于一个单独的GPU上。

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    从动图中理解 RNN,LSTM 和 GRU

    递归神经网络(RNNs)是一类常用的序列数据人工神经网络。 我个人最喜欢的一个是Michael Nguyen发表在《走向数据科学》(Towards Data Science)的这篇文章,因为他不仅给我们提供了对这些模型的直觉,更重要的是这些漂亮的插图,使我们更容易理解 图2:LSTM 示意动画 C - 单元状态 注意,单元状态的维度与隐藏状态的维度相同。 GRU ? 图3:GRU 示意动画 希望这些动画能以某种方式帮助你!以下是静态图像中的概况: ? 参考资料 了解LSTM Networks - colah 的博客。 /illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 本文编辑:王立鱼 英文原文: https:/

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    斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

    现在,我们正在为你准备成为 DL+NLP 研究人员/实践者 课程不会总是有所有的细节 这取决于你在网上搜索/阅读来了解更多 这是一个活跃的研究领域,有时候没有明确的答案 Staff 很乐意与你讨论,但你需要自己思考 权重 绿色显示输入 粉色显示输出 1.4 文本的一维卷积 [文本的一维卷积] 用于文本应用的 1 维卷积 1.5 带填充的文本的一维卷积 [带填充的文本的一维卷积] 输入长度为 L 的词序列 假设单词维度为 1x1 卷积添加了额外的神经网络,附加的参数很少 与全连接 (FC) 不同——全连接(FC)添加了大量的参数 3.8 CNN 应用:机器翻译 [CNN 应用:机器翻译] 最早成功的神经机器翻译之一 每个卷积后面是 BatchNorm 和一个 ReLU 卷积大小为 3 pad 以保持 (或在局部池化时减半) 维数 4.4 实验结果 [实验结果] 使用大文本分类数据集 比 NLP 中经常使用的小数据集大得多 ,如Yoon Kim(2014) 的论文 补充讲解 以上数据均为错误率,所以越低越好 深度网络会取得更好的结果,残差取得很好的结果,但是深度再深时并未取得效果提升 实验表明使用 MaxPooling

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    用R语言实现深度学习情感分析

    因此,我们需要使用更高效的方法表示文本数据,而这种方法不仅可以保存单词的上下文的信息,而且可以在更低的维度上表示。这是word embeddings 方法发明的初衷。 LSTM原理 长短期记忆网络——通常简称“LSTMs”,是一种特殊的RNN,能够学习长期依赖关系,它可以桥接超过1000步的时间间隔的信息。 ; 合并的线代表连接或者说是拼接; 分叉表示其内容被复制,复制内容将转到不同的位置 LSTMs背后的核心理念 LSTMs的关键是细胞状态(cell state),是一条水平线,贯穿图的顶部。 R上用LSTM做情感分类 IMDB数据集包含有2.5万条电影评论,被标记为积极和消极。 特别感谢作者:黄升 普兰金融数据分析师,从事数据分析相关工作,擅长R语言,热爱统计和挖掘建模。

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    深度学习与自然语言处理 主要概念一览CS224d-Day 1:

    ;(3)有限的训练数据。 在前馈网络中,各神经元从输入开始,接收前一级输入,并输入到下一级,直至输出。整个网络中无反馈,可用一个有向无环图表示。 GRUs and LSTMs -- for machine translation ? LSTMs: 长短期内存网络(Long Short Term Memory networks)是一种特殊的RNN类型,可以学习长期依赖关系。 LSTMs 刻意的设计去避免长期依赖问题。 ---- 有了一个总体的了解,看的热血沸腾的,下一次开始各个击破! [cs224d] Day 1. 深度学习与自然语言处理 主要概念一览 Day 2.

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    深度、卷积、和递归三种模型中,哪个将是人类行为识别方面的佼佼者?

    输入到CNN的输入数据,如DNN中一样,对应移动数据的帧 。然而,并非连接不同的输入维度,矩阵结构被保留(FtRsxRd)。 我们实现了两个有特色的LSTM递归网络:(i)深度前馈LSTMs,它包含多种递归单元,并及时联系“前馈”(见图1(a));(ii)双向LSTMs,它包含了两个平行的递归,在一个连接了它们在时间步长t 前馈LSTMs达到第二种应用情况,代表了实时的应用,其中提出的每一个移动数据采样都是针对于他们记录序列中的网络,称之为LSTM-S。最后场景中,对于同样的样本到样本预测问题,应用了双向LSTMs。 我们使用的子集,没有丢失任何的数据包——包括加速的记录,如抬手臂,放回,和脚部完整的IMU数据。最终数据是79维度的。 加速度计,陀螺仪,磁力计,温度,心率数据都是由位于手,胸部和脚踝的惯性测量单位记录的(总共超过了10个小时)。最终的数据是52维度的。

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    如何一夜暴富?深度学习教你预测比特币价格

    与传统金融工具相比,加密货币由于缺乏指标数据,预测变得非常困难。 本文以当下最火的比特币为例,来探讨如何用深度学习预测加密数字货币的价格,并了解它们未来的发展趋势。 加入dropout是为了避免过拟合问题。 损失函数的定义为均方误差(MSE),而优化器选用最先进的Adam自适应优化。 唯一需要担心的是每层之间的输入数据和输出数据维度。 计算某个卷积输出数据维度的公式是: 输出时间步长=(输入时间步长 - 核窗口大小)/步幅+ 1 在下面代码的末尾,我添加了两个回调函数CSVLogger和ModelCheckpoint。 ,步长,输入和输出的数据维度大小之间的关系等。 结论 从本文,你已经了解到: 如何收集时序的比特币数据。 如何准备数据进行训练和预测。 如何使用深度学习技术预测比特币的价格。 如何可视化预测的结果。 如何在模型上应用正则化技术。

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