好的从业者都像侦探一样，探寻如何更好地理解他们所构建的模型。 在可解释机器学习领域，不能仅仅满足于简单地训练模型获得预测。为了工作能更有意义并或得更好的结果，我们应该深入探寻和研究我们的模型。...What-If Tool 是一个交互式可视化工具用于研究机器学习模型（WIT）。他通过辅助检查、评估和对比学习模型来帮助我们理解分类或回归问题。...优点 这个工具的目的是提供一种简单、直观、强有力的可视化接口去与训练机器学习模型和数据交互。下面是WIT的主要优点： ? 我们怎么使用WIT？...Facets Dive 是被PAIR团队开发的一个FACETS工具，用于帮助理解和探索数据的多特征。如果你不熟悉的话可以参考我之前写的文章 使用谷歌的FACETS 来可视化机器学习数据集。...毕竟，模型从提供的数据中学习，如果数据源是倾斜的，那么结果就是如此。机器学习已经在很多应用和领域得到了证明。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 机器学习 来自动优化这些资源，并随着工作负载的变化实现有效地扩展。...机器学习优化方法 基于机器学习的优化方法通常有两种，它们提供值的方式不同：一种是基于实验的优化，在非生产环境中进行，使用各种场景模拟可能的生产场景；另一种是基于观测的优化，在生产或非生产环境中进行，通过观测系统的实际行为来进行...在这种情况下，理想状态是最大化速度，资源使用率则不那么重要。 如果应用程序仅供计算使用，则应最小化错误率。我们会希望优化执行效率。 如果应用程序是用来处理数据的，则速度可能就是次要的。应优化成本。...机器学习引擎使用每一轮测试的结果构建一个表示多维参数空间的模型。在这个空间中，它可以检查参数之间的关系。在每次迭代中，ML 引擎可以确定趋近指标优化目标的配置。...步骤 2：机器学习分析 配置完成后，机器学习引擎将开始分析从 Prometheus、Datadog 或其他观测工具收集到的观测数据，了解实际的资源使用情况和应用程序性能趋势。
本文作者 Abhishek Soni 则用行动告诉我们，开发机器学习模型，JavaScript 也可以。 ? JavaScript？我不是应该使用 Python 吗？...那么，让我们看看 Javascript 在机器学习上能够做什么吧。 ? 根据人工智能先驱 Arthur Samuel 的说法，机器学习为计算机提供了无需明确编程的学习能力。...中有一些可供使用的预制库，其中包含一些机器学习算法，如线性回归、SVM、朴素贝叶斯等等，以下是其中的一部分。...brain.js（神经网络） Synaptic（神经网络） Natural（自然语言处理） ConvNetJS（卷积神经网络） mljs（一组具有多种功能的子库） 首先，我们将使用 mljs 回归库来进行一些线性回归操作...训练模型开始预测 数据已经打包完毕，是时候训练我们的模型了。
本文介绍了如何使用软件库 Lore 快速而高效地构建机器学习模型，并从数据预处理到模型部署等七个步骤介绍构建的经验。...为了解决这些问题，我们标准化了 Lore 中的机器学习方法，并使用 Lore 开发新的机器学习模型。此外，我们 Instacart 也在产品中运行着十几个 Lore 模型。...数据处理流程避免了信息在训练集和测试集间泄露的风险，且一条流程允许许多不同的估计器进行试验。如果您在实验过程中超出了可用 RAM，那么您可以使用基于磁盘处理流程。 转换标准化的高级特征工程。...15 分钟开启机器学习 您只需基础的 python 知识即可开始。如果您的模型没有开始进行学习，那您可以用省出来的时间继续探索机器学习的复杂性。 1. 创建一个新的 app（3 分钟） 2....这使 Lore 的应用程序共享起来更加高效，也让我们离复现这个机器学习项目更近一步。 在安装 Lore 之后，我们可以在阅读本文后创建一个新的深度学习项目的 app。
很多场合下我们都需要将训练完的模型存下以便于以后复用。 这篇文章主要介绍持久化存储机器学习模型的两种方式：pickle和joblib，以及如何DIY自己的模型存储模块。 ?...Before 对于下面这个例子，我们用逻辑回归算法训练了模型，那么如何在以后的场景中，重复应用这个训练完的模型呢？...random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False) """ 下面我们介绍python中三种常用的方法，来做模型的持久化存储..., pickled_score = pickle.load(open("tuple_model.pkl", 'rb')) cPickle是用 C 编码的pickle模块，性能更好，推荐在大多数的场景中使用该模块...Joblib Module joblib是sklearn中自带的一个工具，用于模型的持久化存储，做了很多的优化。在多数场景下，joblib的性能要优于pickle，尤其是当数据量较大的情况更加明显。
How to handle Imbalanced Classification Problems in machine learning? 如下文章比较好的回...
因为这样基本不用学习什么知识，就能将准确率控制在90%左右。 用图表示就为： 真实值 ? 预测值 ? 像这种问题，傻子都会，还要机器干什么呢？...所以，我们要找到真的学习并预测梨和苹果，且不受数据不均衡影响的分类器。 解决办法 1.想办法获取更多的数据 获取更多的数据，从数据来源查找更多的数据，来弥补数据的短缺。...详谈P(查准率)，R(查全率)，F1值 3.重组数据 这个方法就简单粗暴了。比如原始数据为： ? 方式一 将少的蓝色数据复制多份，使得数量和多的数据相当即可。 蓝色数据复制多份 ?...注：这样做的缺点一般使得数据预测的不那么准确，因为数据丢失。 个人认为，建议优先选择方式一。 4.换机器学习算法 神经网络，对于数据不均衡问题真的是束手无策。...可以换其他的机器学习方法，比如决策树之类，不受该问题影响。 5.修改算法 这个就腻害了，直接将算法改了，来改变数据不均衡带来的影响。 比如你使用的是sigmoid算法： ?
本教程所用算法均需在自行推演的公式基础上使用NumPy等底层库自行实现，避免使用高层API进行数据处理。 ? ? ? ?...集成环境安装（Python 3.6、wave、NumPy、Matplotlib） 库安装（OpenCV、PyAudio、librosa） 集成开发环境安装（VS code或PyCharm） 二、NumPy的使用以及机器学习中的数据...机器学习中的数据类型以及NumPy的使用 表格类型数据 图形、波形类型数据 文本类型数据 数据可视化与Matplotlib和OpenCV库的使用 实践练习：生成或录制声音并进行可视化 ?...三、机器学习中的数据处理 基础数据可视化方法 可视化库的选择 表格数据特征以及可视化 图形数据特征以及处理方法 波形数据特征以及处理方法 实践练习：图像滤波算法实战（浮雕滤波、平均模糊、低通滤波、纵向边缘...四、机器学习模型的构建与优化 一个简单的线性回归问题 多维建模以及优化问题 自编算法的难点 实践：获取近期股票数据进行预测 ? 篇幅有限，仅展示部分...
对于更精确地建立机器学习模型来说，数据预处理（清洗，格式化，缩放，正规化）和多种图表的数据可视化是两个非常重要的步骤。...当数据集增加时，用excel电子表格或者文档来理解内在联系变更加困难。毫无疑问地说，用上下滚动的方式分析数据变得很无趣。让我们一起理解可视化和它对机器学习模型的重要性。...在数据可视化中，我们使用不同的图形和曲线来可视化复杂数据，以便于发现数据模式。 这种可视化如何帮助机器学习建模，甚至在我们开始建模之前？...数据可视化是一种以通用方式传达概念的快速，简便的方法，因为你可以通过稍作调整来尝试不同的方案。 数据可视化还有助于识别需要注意的区域，例如异常值，这些区域可能会影响我们的机器学习模型。...使用这种图的优点就是不用读很多的点来理解数据。 总结 通过这篇，我们探索了数据如何让进行预处理，并且探索了数据可视化是如何影响复杂的机器学习模型建立环节。
在这篇文章中，我将向你展示如何在本地设置MLflow以及使用PostgreSQL注册模型和管理端到端机器学习生命周期的数据库备份存储。...而下面简要概述了其他组件的目标： MLflow跟踪：记录和查询实验：代码、数据、配置和结果 MLflow模型：在不同的服务环境中记录和部署机器学习模型 模型注册表：在中央存储库中存储、注释、发现和管理模型...在后端存储区中说明： ❝为了使用模型注册表功能，必须使用支持的数据库来运行服务器 ❞ 我们可以在本地文件中记录所有的度量和模型，但是如果我们想利用MLflow的模型注册表组件，我们需要建立一个数据库。...在本文中，我们将学习如何： 设置本地postgreSQL数据库作为MLflow的后端存储 创建MLflow实验并跟踪参数、度量和其他 注册模型，允许阶段转换和模型版本控制 ---- 安装程序 我将使用WSL...我们建立的本地数据库将包含与我们注册的模型相关的数据。我们可以通过使用psql--dbname mlflow_db连接到数据库来查看其内容。然后，我们可以使用\dt查看MLflow正在创建的表： ?
---- Scikit-Learn是一个非常简单的机器学习库，然而，有时候模型训练的时间会过长。对此，有没有改进的策略？下面列举几种，供参考。...超参数调优 在机器学习中，超参数是在训练开始之前设置的，不能通过训练进行更改。而其他普通参数，则不需要提前设定，是通过数据集，在模型训练过程中得到的，或者说，模型训练的过程就是得到普通参数的过程。...下面的表格中列举了常见机器学习模型中超参数和普通参数[2]。...由于超参数不能训练，选择合适的超参数，就是成为机器学习中的研究重点，它影响着模型的性能。...可扩展性强：Tune-sklearn基于Ray Tune——一种用于分布式超参数优化的库——来高效透明地实现在多核上，甚至在多台机器上进行并行计算，交叉验证。
，所以自己整理了下机器学习的部分，有遗漏或者不对的地方也请多多指教~ 线性回归 首先我们会定一个函数假定y和x的关系，如y=wx+b。...所以扩展到所有样本的话就把各样本的概率连乘起来，这里就像极大似然求解那样，连乘后再作对数处理，而一作对数处理，连乘就变成log相加求和了。对这个新得到的函数用梯度下降就能够不断更新参数delta了。...每一次的计算是为了减少上一次的残差(residual)，而为了消除残差，我们可以在 残差减少的梯度(Gradient)方向 上建立一个新的模型。...所以说，在Gradient Boost中，每个新的模型的遍历是为了使得之前模型的残差往梯度方向减少。与传统Boost对正确、错误的样本进行加权有着很大的区别。...从公式上，就是下一个函数等于上一个函数+拟合了残差的函数（实际上这个残差函数会乘以一个乘数，是让目标函数最小化，这个乘数怎么来不作展开）。
点击“小詹学Python”，选择“星标”公众号 重磅干货，第一时间送达 选自 | TowardsDataScience 参与 | 贾伟、路 本文转载自机器之心，禁二次转载 准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用...一个可能的原因是：你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。 假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。...用贝叶斯公式来表示，即： ? 在这里我们可以清楚地看到先验概率的影响，以及它如何导致一个类比另一个类更容易发生的情况。...总结 这篇文章的核心思想是： 当我们使用机器学习算法时，必须谨慎选择模型的评估指标：我们必须使用那些能够帮助更好了解模型在实现目标方面的表现的指标； 在处理不平衡数据集时，如果类与给定变量不能很好地分离...准确把握目标将有助于克服不平衡数据集问题，并确保获得最佳结果。准确地定义目标是万事之首，是创建机器学习模型所需选择的起点。
一个可能的原因是：你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。 假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。...用贝叶斯公式来表示，即： ? 在这里我们可以清楚地看到先验概率的影响，以及它如何导致一个类比另一个类更容易发生的情况。...对于一些其他模型（例如贝叶斯分类器），我们可以使用重采样方法来偏置类的比例，以便在类比例内输入成本误差信息。...总结 这篇文章的核心思想是： 当我们使用机器学习算法时，必须谨慎选择模型的评估指标：我们必须使用那些能够帮助更好了解模型在实现目标方面的表现的指标； 在处理不平衡数据集时，如果类与给定变量不能很好地分离...准确把握目标将有助于克服不平衡数据集问题，并确保获得最佳结果。准确地定义目标是万事之首，是创建机器学习模型所需选择的起点。 ?
本文讨论了评估模型性能时的数据泄漏问题以及避免数据泄漏的方法。 ? 在模型评估过程中，当训练集的数据进入验证/测试集时，就会发生数据泄漏。这将导致模型对验证/测试集的性能评估存在偏差。...让我们用一个使用Scikit-Learn的“波士顿房价”数据集的例子来理解它。数据集没有缺失值，因此随机引入100个缺失值，以便更好地演示数据泄漏。...在上面的代码中，‘X_train’是训练集(k-fold交叉验证)，‘X_test’用于对看不见的数据进行模型评估。...这种信息泄漏可能导致模型在验证部分上的性能估计有偏差。下面的代码展示了一种通过使用管道来避免它的方法。...对于看不见的数据，验证RMSE(带有数据泄漏)接近RMSE只是偶然的。 因此，使用管道进行k-fold交叉验证可以防止数据泄漏，并更好地评估模型在不可见数据上的性能。
因此想用机器学习来完成这项工作 理念 从普通图像中检测聊天屏幕截图的任务可以表述为经典的二进制图像分类问题！可以使用卷积神经网络（CNN）来完成这项工作。...在接下来的部分中，将介绍构建模型的所有细节。 数据采集 在机器学习中，一切都始于数据。在此分类问题中，有两个类：'聊天'和'不聊天'。第一个表示聊天屏幕截图，另一个表示普通图像。...馈送数据 由于数据是以上述特定方式组织的，因此现在可以使用ImageDataGenerator类和Keras的flow_from_directory方法来扩充数据并将其输入模型。...这里需要一个优化器，因为学习无非就是通过更新模型的权重和偏差来优化成本函数。在这种情况下，选择了Adam优化器。成本函数是binary_crossentropy（因为这是二进制分类）。...保存模型后，便可以根据需要多次使用它。为了能够使用此模型预测新图像，必须将图像重塑为64 * 64 * 3并标准化像素。该脚本完成了这项工作。
在本教程中，您将了解如何使用Python中的统计显着性测试来研究和解释机器学习实验结果。 完成本教程后，您将知道： 如何应用正态性测试来确认您的数据是否正常分布。...使用30或100个结果的群体来获得适当的好估计（例如，低标准误差）更为现实。 不要担心，如果你的结果不是高斯; 我们将看看这些方法如何分解非高斯数据以及使用替代方法。...在维基百科的Kolmogorov-Smirnov测试 https://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test 概要 在本教程中，您了解了如何使用统计显着性测试来解释机器学习结果...您可以使用这些测试来帮助您自信地选择一个机器学习算法而不是另一个机器学习算法或一组配置参数。 你了解到： 如何使用常态测试来检查您的实验结果是否为高斯。...如何使用统计检验来检查平均结果之间的差异对于具有相同和不同方差的高斯数据是否显着。 如何使用统计测试来检查平均结果之间的差异是否对非高斯数据有意义。
本文作者：IMWeb zzbozheng 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 我们用nodejs实现一些功能时，往往需要对用户输入的数据进行验证。...然而，验证是一件麻烦的事情，很有可能你需要验证数据类型，长度，特定规则等等，在前端做表单验证时，我们常用的做法是使用正则，正则表达式也许可以一步到位，但是他只会给你true or false，如果想要知道数据不符合哪些条件时...Joi 是 hapijs 自带的数据校验模块，他已经高度封装常用的校验功能，本文就是介绍如何优雅地使用 joi 对数据进行校验。相信你会喜欢上他。...也可以使用正则： Joi.object({ password: Joi.string().regex(/^[a-zA-Z0-9]{3,30}$/) }); 在 hapijs 中使用Joi hapijs...hour=2&minute=300 //error 最后 小伙伴们赶紧动手来尝试一下。
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