总第100篇 本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。 前言 在说交叉验证以前，我们先想一下我们在搭建模型时的关于数据切分的常规做法[直接利用train_test_split把所有的数据集分成两部分:train_data和test_data，先在train_data上进行训练，然后再在test_data上进行测试评估模型效果的好坏]。 因为我们训练模型时，不是直接把数丢进去就好了，而是需要对模型的不断进行调整(比如参数)，使模型在测试集上的表现足够好，但是即使模型在测试集上效果好，不
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。 本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势
它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。
对于二分类任务，keras现有的评价指标只有binary_accuracy，即二分类准确率，但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标，例如精确率，召回率，F1-score等等，因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
本文结构： 什么是交叉验证法？ 为什么用交叉验证法？ 主要有哪些方法？优缺点？ 各方法应用举例？ ---- 什么是交叉验证法？ 它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。 ---- 为什么用交叉验证法？ 交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。 还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。 ---- 主要有哪些方法？ 1. 留出法 （holdout cross validation）
你需要知道你的算法在看不见的数据上表现如何。
本文结合谷歌官方工具 Lighthouse，分析了最新的前端页面性能评分标准，帮助大家更好地理解各项性能指标，以提升并优化相关的前端项目。
Scikit-Learn是python的核心机器学习包，它拥有支持基本机器学习项目所需的大部分模块。该库为从业者提供了一个统一的API(ApplicationProgramming Interface)，以简化机器学习算法的使用，只需编写几行代码即可完成预测或分类任务。它是python中为数不多的库之一，它遵守了维护算法和接口层简单的承诺。该软件包是用python编写的，它包含了支持向量机的C++库(如LibSVM和LibLinearnforSupportVectorMachine)和广义线性模型实现。包依赖于Pandas(主要用于dataframe进程)、numpy(用于ndarray构造)和cip(用于稀疏矩阵)。
假设有个未知模型具有一个或多个待定的参数，且有一个数据集能够反映该模型的特征属性（训练集）。
简单的理解，我有一组数据，比如每个数据都是n维向量，那么我们可以在n维空间表示这个数据，这些数据都有对应的标签值，也就是我们感兴趣的预测变量。那么当我们接到一个新的数据的时候，我们可以计算这个新数据和我们已知的训练数据之间的距离，找出其中最近的k个数据，对这k个数据对应的标签值取平均值就是我们得出的预测值。简单粗暴，谁离我近，就认为谁能代表我，我就用你们的属性作为我的属性。具体的简单代码实现如下。
定义：性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。加上性能分析调优
从用户角度出发，收集用户的使用反馈，很多吐槽都提到了慢，经调研用户最关注的是速度，所以Web性能主要指网站加载、响应速度。它包括客观的指标和用户在访问应用时所感受到的性能情况。主观的用户性能感知受到用户设备、网速快慢和用户的主观感受影响，导致性能是相对的。
来源：机器之心本文约2900字，建议阅读9分钟本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用
选自 Sebastian Raschka 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、黄小天 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 1 简介：基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心，无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题，我认为其共同点是：做出足够好的预测。用模型拟合训练数据是一回事，但我们如何了解模型的泛化能力？我们
脑机接口（BCI），尤其是能够解码运动意图的脑机接口，由于其作为神经修复系统的潜力，能够改善患有各种运动功能损害病症（如脊髓损伤、肌萎缩侧索硬化症和中风）的患者的生活质量，已经成为积极研究的热门主题。一种成熟的方法是基于感觉运动节律（SMR）的运动想象BCI，它允许用户通过检测和解码与真实和想象的运动相关的SMR模式来控制物理或虚拟世界中仿真的运动。通常在BCI系统中，解码算法的测试、任务及其参数对于优化性能至关重要，然而，当研究广泛的参数集，进行人体实验既昂贵又耗时，而尝试利用以前收集到的数据线下分析却又缺乏系统和用户之间自适应反馈循环，极大限制了其适用性。因此，已有许多研究已经试图通过实时神经活动模拟器解决这一问题。
在上期 KNN 算法介绍 的最后，我们指出：使用最初用来训练模型的数据进行预测的方式来评估模型性能是不合理的。本期将以上期的内容和数据为基础，介绍交叉验证的方法来评估模型性能、如何选择参数 k 来优化模型等内容。
以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标.常见CV的方法如下:
任何科研项目都是系统性的，机器学习项目也不例外，它包含一系列大大小小、或繁或简的要素和组件，如讨论、准备工作、提出问题、模型构建和优化调整等。在这种情况下，开发者很容易漏掉一些重要的东西。
随着时间的推移，用于生成的深度学习模型的使用正变得越来越流行。这些类型的模型被称为生成算法，在研究一个参考群体后被用于在各个领域生成新的和不可见的样本。这些技术最著名的应用是在计算机视觉领域，各种应用程序可以生成以前不存在的图像。
在分类任务中，我们可以用混淆矩阵来判断模型的性能，混淆矩阵记录了A类被分为B类的次数，以下是一个动物识别任务的混淆矩阵，要知道cat被预测成了几次dog，那么就查看混淆矩阵的第1行第2列
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 选自 Sebastian Raschka，来源：机器之心 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。本文回顾了
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发，旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具，这并不需要任何编程技能。然而，尽管这些工具可能非常有用，但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势，以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外，它还允许更大的灵活性，如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处，但许多研究人员发现这样做很有挑战性，而且不知道如何着手。
提起性能测试，可能很多互联网从业人员会感觉比较混淆（不仅仅只是测试人员会弄混淆，很多开发人员、管理人员对性能测试也都是一知半解）。性能测试，它是属于测试领域一个专业细分领域，其涉及到的范围和所需要的技能也是非常广而精，从大的类型来划分，常见的它又被分为：
上期 基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）关于逻辑回归的介绍内容中主要包括了特征工程、特征选择和缺失值的处理等问题，都是小编之前没有系统学过的机器学习任务。本期逻辑回归内容基于上期进行了扩展，主要包括逻辑回归中的交叉验证、odds ratio 和预测等。
最近在使用Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）进行交叉验证时，遇到了一个警告信息："sklearn\cross_validation.py:41: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18"。这个警告信息表明使用到的模块在0.18版本中已被弃用。在本文中，我将分享如何解决这个警告信息的问题。
机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score, Balanced F Score
听云发布《2017中国云计算评测报告》，本次报告从用户视角出发，对各家云服务提供商的综合用户体验、性能与可用性以及服务与易用性这三个方面进行了盘点，凸显出各家云的优势与不足，以持续提升云端用户体验。
传统的性能指标如 load time[1] 或 DOMContentLoaded[2] 专注于容易衡量的技术细节，但是它们很难反应出用户所真正关心的是什么。如果你仅仅是把加载速度优化的更快，你很快就会发现网站的用户体验依然很差。一个站点的总加载时间可以很快，但如果它直到所有内容都准备好了才渲染的话，用户只能盯着空白的屏幕一段时间。如果点击了按钮但没有反应，是因为主线程被 JavaScript 任务占满而阻塞了，此时虽然页面已经“加载”，但用户依然会感到沮丧。
内容来源：2022年11月12日，在全球边缘计算大会·上海站上，我们非常荣幸邀请到了特斯联集团首席科学家杨旸博士来分享，杨旸博士曾任上海科技大学教授、科道书院院长、上海雾计算实验室主任；科技部“第五代移动通信系统（5G）前期研究开发”重大项目总体专家组专家；国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”总体组专家；研究领域包括5G/6G移动通信系统、智能物联网、多层次算力网络，开放无线测试验证平台等。已申请了120多项科技发明专利，发表了300多篇学术论文，出版了六部中英文专著。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。
卓越云计算之旅始于制定与企业的业务目标最相关的指标。选择具有适当规模的适当指标很重要。
【导语】前段时间纯粹为了论文凑字数做的一个工作，本文不对CenterNet原理进行详细解读，如果对CenterNet原理不了解，建议简单读一下原论文然后对照本文代码理解（对原版CenterNet目标检测代码进行了极大程度精简）。
上次我们分别从范围,使用者,拓扑结构,交换技术,传输技术这五大方面深入学习了计算机网络的类型,然后还学习了计算机的前3个性能指标:速率,带宽,吞吐量.
随着微服务架构的流行,系统的复杂性与运维难度大大增加。如何实时监控系统的运行状态,快速定位性能瓶颈,已成为一个不可回避的问题。SkyWalking正是在这样的背景下诞生的一个全新的开源APM(Application Performance Management)系统。本文将详细介绍SkyWalking的技术原理、应用场景、快速入门等,以帮助读者全面了解这个强大的分布式跟踪、应用监控平台。
最近工作之余，对以往的性能测试相关知识做了整理和复盘，发现了很多之前没认真思考过的小细节，整理出来，以供参考。。。
一、简介 在现实的机器学习任务中，我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练，以尽可能高的精度为目标，但这里便出现一个问题，一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体，其分布也不一定就与真实的全体相同，但是有一点很明确，样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大；二是很多算法容易发生过拟合（overfitting），即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况，使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则，这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好，但在训练
性能指标在性能测试中起着非常重要的作用，它们帮助我们评估和了解系统的性能表现。下面用通俗易懂的话来解释性能指标的作用和意义：
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型，从指标得到反馈，不断改进，直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
很多企业致力于追求最佳的应用程序性能，但实现它并非易事。在基于主机的内部部署IT环境中，企业必须提供适当调整的资源以实现性能目标。而采用云计算技术将使这些考虑因素变得更加复杂，因为它限制了用户可以定制基础设施和其他可用功能的程度。
一年又快要过去了，这篇本来是要新年发的文章，还好赶在农历新年前发了。想想今年也写了不少的字，也看到了不少机器学习公号从干货到恰饭的转变，有过一些困惑，甚至到了质疑意义本身。
大家好！今天，我们要继续探索 OpenTelemetry 的神奇世界。OpenTelemetry 不仅可以进行详细的追踪，还能够收集各种性能指标。在本文中，我们将详细介绍 OpenTelemetry 的 Metrics API 和 SDK。
首先比较高兴的是专栏评论数和好评还是很多的，我说过一些共同问题将会集中答疑，第7篇《如何制定性能测试的目标》是提问比较多的一篇，有一些问题集中在如何确定并发数，我在原文中有这么一段话
简单来说，CPK是过程能力指标，PPK是性能指标。要知道Cpk和Ppk的本质区别，先看它的英文意思。
前几个小节通过引入过拟合和欠拟合的概念，让大家理解使用train_test_split方法划分出测试集的意义。
我之前一直在做Udacity的P1项目——波士顿房价预测。这个项目让我收获最大的就是理清了机器学习解决问题的整体流程，搭起一个框架，学会了寻找模型的最优参数以及模型的评估和验证方法。 机器学习项目流
企业安全运营中告警数量过多，引起告警疲劳的问题已是老生常谈。为了解决告警疲劳问题，各种简单或复杂的、智能或非智能的告警筛选方法应运而生，并已经在一个又一个企业SOC落地生根，成为AISecOps体系不可或缺的一部分。
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