通过下图所示，可初步了解下正态分布图的分布状况。 图中所示的百分比即数据落入该区间内的概率大小，由图可见，在正负一倍的sigmam 内，该区间的概率是最大的。...如下图所示： Python 实现上下边缘值计算 需求背景 公司网站上某个指标数据需要每天检查下展示给用户看到的数据是否正常，且这个数据每天都会随实际的线下营业情况而不同，所以不能简单判断是否为一固定值...、all_data_list：数据列表，相当于Python中的list (4)、singal_data：all_data_list中的单个元素 下图为 excel 中的大量数据集： 重点代码行解读 Line3...：对 list 中的所有数据进行反转，且由小到大的排序 Line13-17：目的是将 list 中除了为“nan”的数据全部放置于另一个list中 Line20-24：利用numpy函数求出箱型图中的四分之一和四分之三分位的值...Line25-30：利用前面所讲到的公式求出箱型图中上下边缘的值，也是该方法的终极目的 使用方法 调用方在调用该函数时只需按规则传入对应的参数，拿到该方法返回的上下边缘值对页面上返回的数据进行区间判断即可
决策树算法ID3的基本思想： 首先找出最有判别力的属性，把样例分成多个子集，每个子集又选择最有判别力的属性进行划分，一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决策树。...ID3算法： ⒈ 对当前例子集合，计算各属性的信息增益； ⒉ 选择信息增益最大的属性Ak； ⒊ 把在Ak处取值相同的例子归于同一子集，Ak取几个值就得几个子集； ⒋ 对既含正例又含反例的子集...，按照给定的特征划分数据集 [python] view plaincopy def splitDataSet(dataSet, axis, value): retDataSet = []...A1表示是否大苹果。 那么这个样本在分类前的信息熵就是S = -(1/2 * log(1/2) + 1/2 * log(1/2)) = 1。 信息熵为1表示当前处于最混乱，最无序的状态。...是因为数据集中共有5个thin，而分类器把他们都分对了（虽然把一个fat分成了thin！），召回率5/5=1。 分为fat的准确率为1.00。不再赘述。 分为fat的召回率为0.80。
比如，我们数据的某个子集只有来自于某个州的人，或者某个子集中只含有某一特定水平收入的员工，又或者子集中只含有女性或特定年龄的人，这时我们该怎么办？...k 分（k-fold）交叉验证正是我们所需要的。 k 分交叉验证可以看做是执行了多次的简单二分划分验证，然后我们在执行了 k 次不同的简单划分验证之后继续简单地将得分进行平均。...当我们的数据量较小时，或者在不同的划分数据集中，我们的模型性能或者最优参数存在较大的区别时，k 分交叉验证是一种很好的选择。...Python 实现代码：sklearn.model_selection.LeaveOneOut 额外补充 —— 分层法（Stratification） 通常，在使用训练集/测试集划分或者是 k 分交叉验证的时候...如果我们有充足的数据，并且对于不同的划分方式，我们都能获得相近的成绩以及最优参数模型，那么训练集/测试集二分划分是一种不错的选择。
决策树表示给定特征条件下，类的条件概率分布，这个条件概率分布表示在特征空间的划分上，将特征空间根据各个特征值不断进行划分，就将特征空间分为了多个不相交的单元，在每个单元定义了一个类的概率分布，这样，这条由根节点到达叶节点的路径就成了一个条件概率分布...根据输入的测试样本，由路径找到对应单元的各个类的条件概率，并将该输入测试样本分为条件概率最大的一类中，就可以完成对测试样本的分类。 下图a，表示了特种空间的一个划分。大正方形表示特征空间。...与训练数据集不相矛盾的决策树（即能对训练数据进行正确分类的决策树）可能是0个或多个。我们需要找到一个与训练数据矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。...开始：构建根节点，将所有训练数据都放在根节点，选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类。...直观上，如果一个特征具有更好的分类能力，或者说，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集在当前条件下有最好的分类，那么就更应该选择这个特征。比如身高、长相、收入等。
导读 近几天的推文中，分别对深度学习中的三大神经网络——DNN、CNN、RNN进行了系统的介绍，今天本文以股票数据集为例对其进行案例实战和对比。...三大神经网络预测效果对比 本文行文结构如下： 数据集准备 DNN模型构建及训练 CNN模型构建及训练 RNN模型构建及训练 对比与小结 01 数据集准备 本次实战案例选择了某股票数据，时间范围为2005...同时，为了确保数据预处理时不造成信息泄露，在训练MinMaxScalar时，只能用训练集中的记录。所以，这里按照大体上8:2的比例切分，选择后800条记录用于提取测试集，之前的数据用作训练集。...： 显然，除了Vol列字段的数据范围调整为[0, 1]外，其他4个字段的最大值均超过了1，这是因为测试集中的数据范围比训练集中的数据范围要大，但这更符合实际训练的要求。...，只是最后一点预测误差较大，这可能是由于测试集标签真实值超出了1，而这种情况是模型在训练集上所学不到的信息…… 05 对比与小结 最后，我们综合对比一下三大神经网络模型在该股票预测任务上的表现。
但是，我们这里的工作只分析两种极端情况：训练所有层，以及只训练最后一层。 最常见的基本数据集是 ImageNet，它包含 120 万个图像、1000 个类别。这些类别主要被分为两大类：动物和物体。...我们在 ImageNet 上使用了一个预训练的 CNN，并将 Simpsons 数据集的子集 Homer Simpson 作为目标集，用该网络对其进行分类。...正如 Karpathy 的深度学习教程中指出的，以下是在不同场景中对新数据集使用迁移学习的一些指导原则： 小目标集，图像相似：当目标数据集与基础数据集相比较小，且图像相似时，建议采取冻结和训练，只训练最后一层...大目标集，图像相似：建议使用微调。 小目标集，图像不同：建议采取冻结和训练，训练最后一层或最后几层。 大目标集，图像不同：建议使用微调。...最后，在膜翅目昆虫（hymenoptera）数据库中，我们发现，在冻结时，色度数据集有一点小改善。这可能是因为域很靠近，且数据集比较小。
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...可见order用法 subset()在数据集中非常好用，which是针对较小的数据筛选，比较低纬度的数据筛选时候可以用的。 subset=which+数据集操作 which=order+多变量运行。...(iris$setosa)] #按照照setosa的大小，重排Sepal.Length数据列 四、dplyr与data.table data.table可是比dplyr以及python中的...data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。
在大数据时代，数据挖掘与机器学习成为了各行各业的核心技术。Python作为一种高效、简洁且功能强大的编程语言，得到了广泛的应用。...首先，将数据集划分为训练集和测试集，然后构建随机森林分类器并进行训练，最后在测试集上进行预测并计算准确率。 2.2 非监督学习 非监督学习主要用于聚类和降维。...三、Python在深度学习中的应用 3.1 深度学习框架 深度学习是机器学习的一个子领域，主要通过人工神经网络来进行复杂的数据处理任务。...在AI大模型中的应用 4.1 大模型简介 AI大模型如GPT-4o和BERT已经在自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性进展。...首先，将数据集划分为训练集和测试集，然后构建决策树模型并进行训练，最后在测试集上进行预测并计算准确率。 5.3 模型优化 通过调整模型参数和使用交叉验证来优化模型性能。
在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题是，当前数据集上那个特征在划分数据分类时起决定作用，即先用那个特征进行分类效率最高。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们需评估每一个特征。...之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分布在第一个决策点的所有分支上。...如果某个分支下的数据全部属于同一类型，在该分支已完成了分类，无需做进一步分割，否则就要重复 划分数据子集的过程（递归）。直到所有具有相同类型的数据均在一个数据子集内。...但如何寻找划当前分数据集的最好的特征呢？标准是什么？划分数据集的最大原则是：将无序的数据变得更加有序。组织杂乱无章的数据的一种方法是 使用信息论度量信息。...划当前分数据集的最好的特征就是使信息增益（熵的减少量）最大的那个特征。
信息增益：在划分数据集之前之后信息发生的变化 用信息增益来对比用各个特征划分数据集后的效果 信息： 熵： 注意：对于等待率事件： ID3决策树建树过程 遍历当前所有代划分特征，对每个特征划分一次数据集...例如，在对于例子中的第一次划分中，按照特征1和特征2划分的计算信息增益的过程中，按照特征1划分的计算信息增益的过程如下： 子集1的熵： 子集2的熵： 原始数据集的熵： 所以按照特征1划分后的信息增益即为...一般来讲，信息增益越大，说明如果用属性a来划分样本集合D，那么纯度会提升，因为我们分别对样本的所有属性计算增益情况，选择最大的来作为决策树的一个结点，或者可以说那些信息增益大的属性往往离根结点越近，因为我们会优先用能区分度大的也就是信息增益大的属性来进行划分...树的剪枝分为预剪枝和后剪枝。...传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合中选择一个最优属性；而在RF中，对基决策树的每个结点，是从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性进行划分。
，从而能够在更大的数据集上进行训练。...并且随着模型大小和数据集的增长，模型本身的性能也会跟着提升，目前为止还没有一个明显的性能天花板。 Transformer的这两个特性不仅让其在NLP领域大获成功，也提供了将其迁移到其他任务上的潜力。...从上表可以看出，复杂度较低，规模较小的ViT-L在各个数据集上都超过了ResNet，并且其所需的算力也要少十多倍。...并且随着数据集的增大，较大的ViT模型（ViT-H/14）要由于较小的ViT模型（ViT-L）。 此外，作者还在不同大小的JFT数据集的子集上进行了模型训练： ?...二是在数据集非常大的情况下，ViT模型性能大幅超越ResNet, 这说明在数据足够的情况下，注意力机制完全可以代替CNN，而在数据集较小的情况下（10M），卷积则更为有效。
语言支持很多，如 Python、Java、Scala、R 和 SQL。提供了种类丰富的开发算子，如 RDD、DataFrame、Dataset。...RDD 中承载数据的基本单元是数据分片。在分布式计算环境中，一份完整的数据集，会按照某种规则切割成多份数据分片。这些数据分片被均匀地分发给集群内不同的计算节点和执行进程，从而实现分布式并行计算。...RDD 包含 4大属性： 数据分片，partitions 分片切割规则， partitioner RDD 依赖关系， dependencies 转换函数，compute RDD 表示的是分布式数据形态，...运行划分为两个环节： 不同数据形态之间的转换，构建计算流图 （DAG） 通过 Actions 类算子，以回溯的方式去触发执行这个计算流图 题外话，回溯在Java 中也有引入，比如 Stream...每个 Executors 负责处理 RDD 的一个数据分片子集。 分布式计算的核心是任务调度，主要是 Driver 与 Executors 之间的交互。
交叉验证是一种用来评价一个统计分析的结果是否可以推广到一个独立的数据集上的技术。主要用于预测，即，想要估计一个预测模型的实际应用中的准确度。它是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。...一个交叉验证将样本数据集分成两个互补的子集，一个子集用于训练（分类器或模型）称为训练集（training set）；另一个子集用于验证（分类器或模型的）分析的有效性称为测试集（testing set）。...训练的过程是指优化模型的参数，以使得分类器或模型能够尽可能的与训练数据集匹配。我们在同一数据集总体中，取一个独立的测试数据集。 常见类型的交叉验证： 1、重复随机子抽样验证。...将数据集随机的划分为训练集和测试集。对每一个划分，用训练集训练分类器或模型，用测试集评估预测的精确度。进行多次划分，用均值来表示效能。 优点：与k倍交叉验证相比，这种方法的与k无关。...将样本数据集随机划分为K个子集（一般是均分），将一个子集数据作为测试集，其余的K-1组子集作为训练集；将K个子集轮流作为测试集，重复上述过程，这样得到了K个分类器或模型，并利用测试集得到了K个分类器或模型的分类准确率
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、前言 在机器学习建模过程中，通行的做法是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。...具体来说就是，如下图，将数据集D分为10等份，每次按照顺序将一份作为测试集，剩下的九份作为训练集。这样就相当于得到了十份不同的数据集，对这10份不同的数据集运行，然后取平均得到结果就可以了。...（图中红色的部分为每次从样本数据集中抽取出来作为测试集的部分。） 补充： 1. 如果训练数据集相对较小，则增大k值。...增大k值，在每次迭代过程中将会有更多的数据用于模型训练，能够得到最小偏差，同时算法时间延长。且训练块间高度相似，导致评价结果方差较高。 2.如果训练集相对较大，则减小k值。
树的叶子结点表示类别标号，即分类属性的取值，对应一个数据对象的子集；树的内部结点为条件属性，它是一个数据对象子集合的标识符；一个内部结点为每个条件属性值或组合的条件属性值构成一个树枝，连接到树的下一层结点...（2）如果 S_h 中包含多个类别的样本点，则选择一个 “好” 的属性 A ，以属性 A 命名 h 并作为一个内部结点；然后按属性 A 的取值将 S_h 划分为较小的子集，并为每个子集创建...2）主要缺点 （1）只能处理离散属性数据：ID3算法仅处理具有离散属性的数据集。 （2）不能处理有缺失的数据：ID3算法不能处理属性值有缺失的数据。...2、连续型属性的处理 基本思想是把连续值属性的值域分割为离散的区间集合。若 A 是在连续区间取值的连续型属性，则按照以下方法将 A 分为二元属性。...3、空值的处理 （1）从训练集中将有空值的样本删除，使训练集属性都没有空值； （2）以某种方法填充缺失数据，其目的也是使训练集的任何属性都没有空值。
为了评估模型的泛化性能（指模型在未知数据上的预测能力），防止模型落入“过拟合”的陷进。我们人为地将原始数据划分为训练集和测试集，前者用于训练模型，后者用于评估模型的泛化性能。...训练集、验证集和测试集 在监督学习建模中，数据集常被划分为2~3组（验证集有时候不出现）：训练集（train set）、验证集（validation）和测试集（test set）。...简单交叉验证 简单交叉验证直接将数据集划分为训练集和验证集，首先利用训练集在不同的参数组合下训练模型，然后在测试集上评价不同参数组合模型的误差，选择测试误差最小的模型。...2.K折交叉验证 首先将样本数据集随机等分为 ? 个互不相交的数据子集，然后依次将其中一份数据子集作为测试集，剩下 ? 份数据子集作为训练集训练模型，最后以选取测试误差最小的模型作为最终模型。...但当样本数据集较大时，需要训练模型也就越多。 因留一法的特殊性，往往在数据量较小的时候使用。 Reference [1] 机器学习
聚类算法目的是将数据划分为几个互不相交且并集为原集的子集，每个子集可能对应于一个潜在的概念，例如：购买力强的顾客、尚待吸引的顾客。但是这些概念是算法不知道的，需要我们自己进行阐述。...令表示在属性u上取值为a的样本数，表示在第i个样本划分子集上属性u取值为a的样本数，之后定义属性u的两个取值a和b的VDM距离： ?...k-均值算法思想如下： 初始化k个向量 根据样本数据距离最近的向量为依据将和一个向量最近的样本划为一类，如此划分子集 用从属于某一类的样本均值取代该向量 如上进行迭代，直到运行到某一个轮数，或者向量改变小于阈值...，从而形成了以各中心向量为聚类中心的点集。...也就是说，样本本身带有标记信息，已经划好了类别，算法的工作就是为每一组类别的变量找到一个代表向量。
可以得知：在过拟合问题中，训练误差十分小，但测试误差教大；在欠拟合问题中，训练误差和测试误差都比较大。...留出法 将数据集D划分为两个互斥的集合，一个作为训练集S，一个作为测试集T，满足 D=S∪T且S∩T=∅ 常见的划分为：大约2/3-4/5的样本用作训练，剩下的用作测试。...同时，由于划分的随机性，单次的留出法结果往往不够稳定，一般要采用若干次随机划分，重复实验取平均值的做法。 2. 交叉验证法 将数据集D划分为k个大小相同的互斥子集，满足 D=D1∪D2∪......与留出法类似，将数据集D划分为K个子集的过程具有随机性，因此K折交叉验证通常也要重复p次，称为p次k折交叉验证，常见的是10次10折交叉验证，即进行了100次训练/测试。...自助法在数据集较小，难以有效划分训练集/测试集时很有用，但由于自助法产生的数据集（随机抽样）改变了初始数据集的分布，因此引入了估计偏差。在初始数据集足够时，留出法和交叉验证法更加常用。
从基础架构的角度来看，训练过程的复杂性是深度学习模型经常被忽视的一个方面。训练数据集越来越大，越来越复杂。例如，在医疗保健领域，需要使用数百万个高分辨率图像进行训练的模型并不罕见。...结果，训练过程通常要花费很长时间才能完成，并且内存和CPU消耗非常大。 思考深度学习模型的分布式的有效方法是将其划分为数据分布式和模型分布式。数据分布式方法采用大型机器集群，将输入数据拆分到它们之间。...模型分布式尝试将模型移至具有特定硬件的加速器，例如GPU或TPU，以加速模型训练。 概念上看，几乎所有训练数据集都可以按照一定的逻辑进行分布式训练，但是关于模型的说法却不尽相同。...GPipe在不同的加速器之间划分模型，并自动将一小批训练样本拆分为较小的微批。该模型允许GPipe的加速器并行运行，从而最大限度地提高了训练过程的可扩展性。...在顶级模型中，我们可以看到网络的顺序性质如何导致资源利用不足。下图显示了GPipe方法，其中将输入的迷你批处理分为较小的宏批处理，这些宏批处理可由加速器同时处理。
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