总第96篇 前言 前面的推文中介绍了几种常用的机器学习算法,每个算法都有各自的优劣势,我们应该选择根据每个算法的优劣势去合理的选择适合我们需求的算法,以此达到效果最优,那么什么样的效果才是最优的,用
在〖三隔栏方法〗一贴里,我们已经解决了第一个问题,即根据止损止盈来给数据打标签。本帖则关注第二个问题,即如果下单,该下多少。
混淆矩阵是一个用于可视化分类模型性能的表格,它将模型的预测结果与实际标签进行比较。对于多分类问题,混淆矩阵的结构可能会略有不同,但基本思想相同。
当使用predict()方法进行预测时,返回值是数值,表示样本属于每一个类别的概率,我们可以使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签。
和这篇文章的作者一样,有时想到一个很棒的点子,辛苦写好代码,终于运行正常了,但是效果就是不咋地,不免懊恼地产生一种“难道我的点子不行?”的想法。真的是点子不行吗?未必,NN不work的原因有很多种,作者在这篇博客中根据自己的实践经验分享了很多宝贵的建议。
The Women in Data Science组织与她们的合作伙伴共同发起了 WiDS Datathon 的活动。这个活动的挑战在于,你需要建立一个预测卫星图像中油棕种植园存在的模型。Planet and Figure Eight慷慨地提供了地球卫星最近拍摄的卫星图像的注释数据集。数据集图像具有3米的空间分辨率,每个图像都基于图像中存在的油棕种植园进行标记(0表示无种植园,1表示有种植园)。任务是训练一个模型,该模型将卫星图像作为输入,并输出包含油棕种植园的图像可能性预测。标号训练和测试数据集由竞赛创建者提供用于模型开发。点此了解更多。
Scikit-learn库,实现了一系列数据挖掘算法,提供通用编程接口、标准化的测试和调参工具,便于用户尝试不同算法对其进行充分测试和查找优参数值。
AI 科技评论按:读论文,看别人的模型的时候仿佛一切都顺利成章,可是等到自己训练模型的时候,麻烦一个接一个…… AI 科技评论找到了一篇国外大神 Slav Ivanov 写的绝招文编译如下,给大家介绍37个好办法! 你的神经网络已经跑了12个小时训练,看上去一切都很完美:梯度运转良好,损失也在降低。但是做预测的时候却一团糟:所有都是0,什么也监测不到。“我哪一步做错了呢?”你迷茫地问你的电脑,而电脑却笑而不语。 如果你的模型输出来的都是辣鸡——例如你想预测所有输出的平均值,或者模型的精度很低——该从哪儿开始
当我们在使用深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)时,经常会遇到各种错误信息。其中一个常见的错误是"invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0"。这个错误表示张量的尺寸不匹配,除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时,尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。
来自北京航空航天大学(Beihang University)、悉尼大学(University of Sydney)和剑桥大学(University of Cambridge)的一项最新研究成果显示,将一张用打印机简单打印出来的涂鸦贴画贴在路牌上就可以让AI自动驾驶系统完全误分类。
ChatGPT的横空出世让人工智能成功地吸引了大量的注意力,变成了整个2023年科技圈的最热话题。笔者从事的客户服务管理的工作,日常的工作中也需要处理一些技术相关问题,以此为契机,阅读了一些机器学习和深度学习的文章和书籍,希望可以更好的认识和理解深度学习和人工智能,实践是学习的最好手段,于是尝试学习并自己搭建一个深度学习的神经网络去实现简单的图像分类识别功能。这个过程相当于程序员在学习一门语言时写下的第一行“\underline{Hello World}” ,虽然过程很简单,却是入门的必经之路。
scikit-learn是Python语言开发的机器学习库,一般简称为sklearn,目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。其完善之处不仅在于实现的算法多,还包括大量详尽的文档和示例。其文档写得通俗易懂,完全可以当成机器学习的教程来学习。
“从一些方面看,机器视觉比人类视觉更好。但是现在研究人员找到了一类能够轻松‘愚弄’机器视觉的‘对抗性图像’。“——来自arXiv的Emerging Technology。 现代科学最了不起的进步之一就是机器视觉的兴起。最近几年,新一代机器学习技术已经改变了计算机“看见”世界的方式。 现在,机器在人脸识别和物品识别方面已经超越了人类,并将改变无数基于视觉的任务,例如驾驶、安全监控等等。机器视觉现在简直是超人。 但是有一个问题出现了。机器视觉研究人员已经注意到,这项新技术有一些让人担心的弱点。实际上,机器视
作为一名新的开发人员,发现和修复 bug 挺难的。您可能会试图随意使用 console.log() 来调试代码使代码正常工作。 不要再这样了。
最新研究发现,只要一张打印出来的贴纸,就能“欺骗”AI系统,让最先进的检测系统也无法看到眼前活生生的人。该研究也可能用于现实的视频监控系统,引起热议。
神经网络 (neural network) 受到人脑的启发,可模仿生物神经元相互传递信号。神经网络就是由神经元组成的系统。如下图所示,神经元有许多树突 (dendrite) 用来输入,有一个轴突 (axon) 用来输出。它具有两个最主要的特性:兴奋性和传导性:
当谈到基于CNN的深度学习例子时,图像分类是最常见的任务之一。CNN(卷积神经网络)在图像处理任务中表现出色,能够自动学习图像的特征表示。以下是一个基于CNN的图像分类示例,并给每一行添加了注释:
来自比利时鲁汶大学 (KU Leuven) 几位研究人员最近的研究发现,借助一张简单打印出来的图案,就可以完美避开 AI 视频监控系统。
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组功能,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
鸢尾花(Iris)数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。它由三种不同品种的鸢尾花的测量数据组成:山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。 在这篇文章中,我们将使用Markdown代码格式详细介绍鸢尾花数据集的基本信息以及如何加载和探索这个数据集。
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不要再使用 console.log! 学会在 Chrome Developer Tools 中使用断点来调试代码。 作为一名新的开发人员,发现和修复 bug 挺难的。 您可能会试图随意使用 console.log() 来调试代码使代码正常工作。 不要再这样了。 这篇文章将讲述正确调试的方法! 您将了解如何使用 Chrome 开发人员工具来设置断点并逐步完成代码。这是更有效的在代码中查找和修复 bug 的方法。 本教程将向您展示如何调试一个具体 bug,您学到的方法将有助于您调试以后遇到的的 JavaS
在计算机科学中,程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序,使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。C++作为一种高性能的编程语言,提供了多种并行计算的工具和技术,可以帮助开发人员充分利用计算资源,提高程序的性能。
今天我们要向Tensorflow高级API的学习门槛迈进一步。别听到高级API就觉得是难度高的意思,其实高级API恰恰是为了降低大家的编码难度而设置的。Tensorflow更高层的API使得配置,训练,评估多种多样的机器学习模型更简单方便了。 本文将使用高层API:tf.contrib.learn 来构建一个分类神经网络,将它放在“鸢尾花数据集”上进行训练,并且估计模型,使得模型能根据特征(萼片和花瓣几何形状)预测出花的种类。 01 加载鸢尾花数据到TensorFlow上 首先介绍一下我们今天要使用的数据
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练,这些模型可以自动识别和分类图像,帮助我们解决各种实际问题。其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步,并展示模型在测试集上的准确率。此外,还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文,您将了解深度学习模型在图像识别中的应用原理和实践方法,为您在相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型,就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点,我经常能看到下面这样的问题:
错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标,既适用于二分类任务,也适用于多分类任务.
通过这次实验,我成功创建了一个用于识别螺旋状的数据集三层神经网络,并对深度学习所需的数学知识有了更深入的理解。
神经网络诸如长短期记忆(LSTM)递归神经网络,可以很轻松地对多变量输入问题进行建模。
选自Medium 作者:Slav Ivanov 机器之心编译 参与:黄小天、Smith 近日,Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章,从四个方面(数据集、数据归一化/增强、实现、训练),对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37 条总结,并穿插了不少出色的个人想法和思考,希望能帮助你跨过神经网络训练中的 37 个大坑。机器之心对该文进行了编译,原文链接请见文末。 神经网络已经持续训
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说,k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类,算法主要特点为:
上一篇我们介绍了Fisher线性判别分析的原理及实现,而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别,本文就对二次判别进行介绍: 二次判别属于距离判别法中的内容,以两总体距离判别法为例,对总体G1,,G2,当他们各自的协方差矩阵Σ1,Σ2不相等时,判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的,这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法,下面分别在R和Python中实现二次判别: R 在R中,常用的二次判别函数qda(formula,data)集成在MASS包中,其中formula形式为
对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6],近年来,这一问题引起了越来越多研究人员的关注,对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界,出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域,并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比,物理攻击降低了攻击难度,进一步损害了深度学习技术的实用性和可靠性。
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib,就衍生出 Scikit-Plot。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍对于分类问题非常重要的决策边界,先对逻辑回归求出决策边界的函数表达式并绘制,但是对于像kNN这种不能求出决策边界表达式的可以通过预测样本特征平面中区间范围内的所有样本点来绘制决策边界。最后通过调整kNN算法的k值,了解模型的复杂与简单对应的决策边界不同。
机器之心分析师网络 作者:Jiying 编辑:H4O 本文结合三篇最新的论文具体讨论计算机视觉领域中的物理攻击及检测方法,包括视觉领域和音频领域。 0、引言 对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6],近年来,这一问题引起了越来越多研究人员的关注,对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界,出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域,并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比,物理攻击降低了攻击难度,进一步损害了
我们需要下载 Docker 才能安装它,在本节中,您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
一.错误 1.有的错误是程序编写有问题造成的,比如本来应该输出整数结果输出了字符串,这种错误我们通常称之为 bug,bug 是必须修复的。
决策树是一种特殊的树形结构,一般由节点和有向边组成。其中,节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。如图所示,决策树从根节点开始延伸,经过不同的判断条件后,到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下,我们从根节点输入数据,经过多次判断后,这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。
用到的知识:HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition;
作者:数据娃掘 来源:http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/68957085 前言 目前,深度学习在计算机科学各领域的应用越来越多,各种新技术层出不穷,比如图像识别、图形定位与检测、语音识别这一系列的技术。这个领域,对于初入技术行业的同学来讲,吸引力十分足够:特别是在整个领域工资居高不下的时候。 说到深度学习,就不能不提一下开源框架tensorflow。不仅是因为这个框架最火、使用率最高,也是因为这个框架是非常适合初学者接触、学习的。 我们会讲到一些深度学习
现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据,我们可以利用情感分析技术对其进行分析,总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析,可以了解用户对商品的满意度,进而改进产品;通过对一个人分布内容的分析,了解他的情绪变化,哪种情绪多,哪种情绪少,进而分析他的性格。怎样知道哪些评论是正面的,哪些评论是负面的呢?正面评价的概率是多少呢?
在我以前的一篇文章(https://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/)中,我讨论了随机森林如何变成一个「白箱子」,这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和,即预测=偏差+特征 1 贡献+ ... +特征 n 贡献。
据说,在命令行窗口打印出‘hello,world’是入门编程语言的第一个程序,那么手写数字识别就是机器学习的hello,world了,学习的东西不经常复习的容易忘记,因此在这里记录一下。
在以前的一篇博文里,我讨论过如何将随机森林算法转化为一个“白盒”,这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和,即 我多次想找相关的代码。然而,绝大多数的随机森林算法库(包括scikit-learn)不暴
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