译者 | VK 来源 | Towards Data Science 【磐创AI导读】：本文介绍了新的手写数字数据集Kannada-MNIST，并与经典的MINI进行了比较。...此外，我正在分发一个用同一种语言(主要是该语言的非本地用户)编写的10k个手写数字的额外数据集Dig-MNIST，可以用作额外的测试集。 资源列表: GitHub?...与MNIST比较: 1:平均像素强度分布 2:形态属性 3:PCA分析 4:UMAP可视化 一些分类基准点: 我使用标准的MNIST-cnn体系结构来获得一些基本的准确度基准(参见下图) (a) Kannada-MNIST...至于Dig-MNIST数据集,我们看到一些志愿者违反了网格的边界，因此一些图像要么只有部分字形或者笔划，要么从外观上可以说是它们可能属于两个不同类别中的任何一个。...通过训练Kannada-MNIST数据集并在Dig-MNIST数据集上进行测试而无需借助图像预处理来实现MNIST级的准确度。
由于数据安排是CERN实验中必要的一个组件，我们正在寻找不一样的方法来改进这个任务，并开发了一个原型试验项目-评估Apache Spark作为CERN的大数据分析基础设施。...这一项目的目的是从CMS的数据中得出合适的预测，改进资源利用，并对框架和指标有深层的理解。 ◆ ◆ ◆ 理解流行的CMD数据集 此原型项目的第一个阶段是预测新的和流行的CMS数据集。...本图由瓦伦丁·库兹涅佐夫提供，经许可使用 ◆ ◆ ◆ 使用Apache Spark来预测新的和流行的CMS数据集 机器学习算法能够运行预测模型并推测随着时间改变的流行的数据集。...我将Apache Spark评估为一个将不同的从CMS数据服务收集信息的预测模型流式组合起来的工具。当与更早的通过动态数据安排方法获得的结果比较时，Spark提供的准确度是相近的。...每一周的数据都会被添加到已有的数据之中，并建立一个新的模型，从而得到更好的数据分析结果。这些模型稍后会被整合进来，并通过真阳性，真阴性，假阳性或假阴性的值进行评估。
coffee解决不了的需求，需求是某些接口返回的信息，涉及到敏感数据的必须进行脱敏操作，我思考一反，表示某问题，马上安排。...思路 1.要做成可配置多策略的脱敏操作，要不然一个个接口进行脱敏操作，重复的工作量太多，很显然违背了“多写一行算我输”的程序员规范，思来想去，定义数据脱敏注解和数据脱敏逻辑的接口， 在返回类上，对需要进行脱敏的属性加上...2.接下来我只需要拦截控制器返回的数据，找到带有脱敏注解的属性操作即可，一开始打算用@ControllerAdvice去实现，但发现需要自己去反射类获取注解，当返回对象比较复杂，需要递归去反射，性能一下子就会降低...如何使用 Docker 高效搭建本地开发环境（详细教程） 1 亿巨资开发的防疫 APP，两年多只找到 2 例确诊 ·································· 你好，我是程序猿...如果你看好一个事情，一定是坚持了才能看到希望，而不是看到希望才去坚持。相信我，只要坚持下来，你一定比现在更好！如果你还没什么方向，可以先关注我，这里会经常分享一些前沿资讯，帮你积累弯道超车的资本。
原先已经写过一个PDO的数据库操作类，这次只是在原先基础上进行修改。 <?...* 20110630 * 整体修改方法，合并部分参数 * 规范代码，一个方法里只有1个return语句 */ /* 参数说明 int $debug 是否开启调试，开启则输出...需要查询的数据库字段，允许为空，默认为查找全部 string $sqlwhere 查询条件，允许为空 string $orderby 排序，允许为空，默认为id倒序 */ function...string $table 数据库表 string $fields 需要插入数据库的字段 string $values 需要插入数据库的信息，必须与$fields一一对应...> 另外一段代码是基于我这个数据库操作类的事务实例： /* 注意，数据库操作表类型必须为InnoDB，其他类型不支持事务 PDO事务机制 $pdo->beginTransaction(
那么，神经 Scaling law 对训练用的 token 序列数据集的哪些性质敏感呢？换句话说，如果我们想要准确预测如何以最佳方式为训练过程分配计算量，我们该观测数据的哪些属性？...为了基于以上参数创建 PCFG，对于每个端点，都随机选取其生成数量（RHS 选项）、这些生成的每个长度，通过从端点和非端点随机采样来实例化生成规则，并为其分配一个概率（根据非端点的总 RHS 选项而进行了归一化...然后，收集所有为全部非端点生成的生成规则，并使用基于 NLTK 构建的 PCFG 软件包实例化一个语法。 再使用该语法（在给定约束下随机创建的）来概率式地采样句子，以构建 token 序列数据集。...具体来说，针对数据集中 1000 个 token 构成的每个 token 序列，使用 gzip 并计算压缩后数据与原始数据的大小（字节数）之比。...现在就可以将 (1) 式重新参数化为可压缩率 H 的函数： 但是，由于这里的实验规模相当小，并且主要集中于 PCFG 数据集，因此 Pandey 又对该函数进行了扩展 —— 调整 Chinchilla
朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，该定理根据可能与事件相关的条件的先验知识来描述事件的概率。这方面的一个例子是，一个人的健康问题可能与他的年龄有关。...贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...在下面的示例中，我对 ([2,1,1,0]) 进行了预测，得出的预测为 1，这与数据集中的数据相对应。 提高该模型准确性的一种方法是增加数据。
传统的行人再识别限定了研究范围是短时范围的再识别（short-term re-id），即假设数据集中的行人的衣服不会发生变化。...近年来，可换衣的行人再识别研究引起了学者的兴趣，其关注长时间范围内的再识别（long-term re-id），即允许数据集中的行人更换衣服。...然而，可换衣行人再识别作为一个相对新兴的研究子社区，虽已经有了一些数据集，但仍急缺一个大规模的且公开的数据集。...论文称，整个数据采集过程跨越了两年时间。 复杂监控环境所带来的多样性 该数据集采集于一个真实的大型监控系统，不含有合成数据。该监控系统分布在一个面积约14公顷的开放街区。...与其他数据集的统计比较： 不同算法在该数据集上使用单模态测试结果： 不同算法在该数据集上使用多模态测试结果： 可见，主流算法在该数据集上的精度还是很低的。
我们有时候需要将表单内的某列数据分到新的工作表里。...5029b2@qq.com 5029 Yan Yuki M Grade 3 Bilingual BG3 H 5029@example.com 妈妈 5029b3@qq.com 解析 首先我们先按年级将表格分为新的文件...pip3 install openpyxl import pandas as pd excel_file_path = 'training_status.xlsx' # Windows文件路径记得要多一个斜杠...关闭VBA窗口，在Excel表Tab中的Developer中点击Macros。 在弹出Macro窗口选择Splitdatabycol并点击Run即可。...然后代码运行之后，会弹出第一个窗口，选择全部表头（标题）{A1:D1} 第二个弹出框选择，除去标题的全部列。
[List数据集]，返回普通列表类型，否则代表有尾布局footer 下面我们也来模拟一个头部尾部布局~ 写一个方法来添加头部尾部视图 ?...这部分也可以直接用原生ItemTouchHelper，复写onMove实现item交换，onSwiped实现Item删除 我们开始写交换逻辑： 首先剔除header视图的位置获得在datas数据集中的位置...下面我们实现删除逻辑： 首先剔除header视图的位置获得在datas数据集中的位置realpos 删除数据集中的realpos位置数据 NotifyItemRemoved ?...，如果可以展开，得到子数据集放入主数据集中，然后notifyItemRangeInserted就能实现数据的多级展开 ?...扩展与折叠也是属于自定义数据类型中的一种，但是要求传入的数据集类型T中还有T类型的子集合，用来得到子集，这样可以保持与Adapter 的数据类型一直，用于展开删除其实就是对Adapter中的数据集datas
特别是在数据集较小的情况下，结果可能会因数据如何拆分而大为不同。这就是为什么经常建议重复100次交叉验证以对结果有信心的原因。 为了解决这些缺点，我决定编写一些代码来实现它。...现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...即，如果数据被分割得不同，结果会如何改变。 幸运的是，我们可以在下面编写代码来解决这个问题。 2.3. 重复交叉验证 使用交叉验证可以大大提高工作的鲁棒性，尤其是在数据集较小的情况下。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...它涉及在我们正常的交叉验证方案（这里称为“外循环”）中取出每个训练折叠，并使用训练数据中的另一个交叉验证（称为“内循环”）来优化超参数。
MSBuild 中写在 中的每一项是一个 Item，Item 除了可以使用 Include/Update/Remove 来增删之外，还可以定义其他的元数据（Metadata）...使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。...---- 定义 Item 的元数据 就像下面这样，当引用一个 NuGet 包时，可以额外使用 Version 来指定应该使用哪个特定版本的 NuGet 包。...为了简单说明 % 的用法，我将已收集到的所有的元数据和它的本体一起输出到一个文件中。这样，后续的编译过程可以直接使用这个文件来获得所有的项和你希望关心它的所有元数据。...： 定义一个文件路径，这个路径即将用来存放所有 Content 项和它的元数据； 定义一个工具路径，我们即将运行这个路径下的命令行程序来执行自定义的编译； 收集所有的 Content 项，然后把所有项中的
5.开发细节 5.1工程结构讲解 本书共一个系统架构，二个产品模块（离线和实现），四个项目包：Stormanalyse,Loggenerator, ClickStreamETL，SparkClickStream...接下来分别来介绍对应的项目模块： 5.1.1离线项目代码目录结构 离线大数据日志处理由两部分组成，第一部分是Hadoop MR组成的ClickStreamETL项目，第二个是有Spark内存计算组成的SparkClickStream...Spark版本的日志处理分析 开发代码UML项目结构图 代码文件组成结构 5.1.2实时计算代码目录结构 实时计算代码由两部分组成，第一部分是loggenerator，负责仿造实时数据，进行数据解析...，stormanalyse，是storm框架中代码开发实例，负责对数据进行处理的代码。...Stormanalyse Storm版本的实时数据处理 Stormanalyse项目结果图 StormanalyseUML类图 Loggenerator 实时计算项目数据源模拟 Loggenerator
如果刚刚完成你的第一个机器学习课程，不确定如何开始使用新学的知识。那你应该从简单的Iris数据集开始，或者是练习下Titanic的数据（这可能是最先应该做的事）。...第一步选择一个比赛 找到一个有兴趣的比赛 在你开始一个新的比赛的时候，这是要考虑的最重要的事。你需要给自己大约两个月的时间来解决一个问题，并真正熟悉数据的来龙去脉。这需要花费大量的时间。...尝试去理解分数排名最高的kernels的每一行代码。 问问自己是否有浅显的方法能够提高他们的结果。比如说，你是否可以创建新的特征来提升模型的分数？是否可以稍微调整他们使用的学习率来获得更好的性能？...对抗验证包含下面的步骤： 将训练和测试数据集结合起来组成一个大的数据集 将所有的训练行中目标特征都设置为0 在所有的测试行中目标特征都填充1（等下你就会知道这在做什么） 从数据中创建分层折叠(可以直接使用...我喜欢用一个跑在Docker容器上的MongoDB实例，在每次执行我的评估脚本之后，将模型和参数和验证分数发给这个实例。
例如，一个垃圾邮件过滤的数据集，它里面将包含垃圾邮件以及“火腿”（=不是垃圾邮件）消息。在有监督的学习问题中，我们已经知道了训练集中的邮件要么是垃圾邮件，要么是火腿。...对于那些未知的实例，我们已经假定我们的分类方法不是完美的，会有一定比例的样本可能被错误分类。 与此相反，无监督学习任务处理未标记的实例，并且这些类必须从非结构化数据集中推断出来。...） 可视化 当我们需要处理一个新的数据集时，采用简单的可视化技术来解释数据分析是非常有用的，因为人的眼睛在发现模式方面是非常强大的。...叶子闭塞就成为一个问题了，这种情况可能会导致数据丢失：如果数据集中的数据丢失，而算法没有忽略丢失数据的选项，那么很多机器学习算法将无法使用这些数据集正常工作。...交叉验证有许多种，最常见的一种很可能是k折交叉验证了。 在k-折交叉验证中，原始训练数据集被分成k个不同的子集（即所谓的“折叠”），其中，1个折叠被保留作为测试集，而另外的K-1个折叠被用于训练模型。
将数据拆分为训练集和验证集 2. 将训练集分成K个折叠，例如10个 3. 在第 9 次训练基础模型（比如 SVM）并在第 10 次进行预测 4. 重复直到你对每一次折叠都有一个预测 5....使用元模型对测试集进行最终预测 对于回归问题，传递给元模型的值是数字。对于分类问题，它们是概率或类标签。 02混合(Blending) 混合类似于堆叠，但使用训练集中的一个保持集来进行预测。...但是，混合使用较少的数据并可能导致过度拟合。交叉验证在堆叠上比混合更可靠。与在混合中使用小的保留数据集相比，它计算了更多的折叠。...弱学习器以顺序方式应用于数据集。第一步是构建初始模型并将其拟合到训练集中。然后拟合试图修复第一个模型产生的错误的第二个模型。...7、使用新模型对整个数据集运行预测 8、用每个模型创建多个模型，旨在纠正前一个模型产生的错误 9、通过对所有模型的均值进行加权得到最终模型 4集成学习常用库 集成学习常用库广义可以分为有两类：Bagging
例如，一个垃圾邮件过滤的数据集，它里面将包含垃圾邮件以及“火腿”（=不是垃圾邮件）消息。在有监督的学习问题中，我们已经知道了训练集中的邮件要么是垃圾邮件，要么是火腿。...---- 与此相反，无监督学习任务处理未标记的实例，并且这些类必须从非结构化数据集中推断出来。通常情况下，无监督学习采用聚类技术，使用基于一定的相似性（或距离）的度量方式来将无标记的样本进行分组。...） 可视化 当我们需要处理一个新的数据集时，采用简单的可视化技术来解释数据分析是非常有用的，因为人的眼睛在发现模式方面是非常强大的。...叶子闭塞就成为一个问题了，这种情况可能会导致数据丢失：如果数据集中的数据丢失，而算法没有忽略丢失数据的选项，那么很多机器学习算法将无法使用这些数据集正常工作。...交叉验证有许多种，最常见的一种很可能是k折交叉验证了。 在k-折交叉验证中，原始训练数据集被分成k个不同的子集（即所谓的“折叠”），其中，1个折叠被保留作为测试集，而另外的K-1个折叠被用于训练模型。
蛋白质折叠识别对于蛋白质结构预测和药物设计都至关重要。目前已经提出一些方法来从蛋白质序列提取有识别度的特征来进行折叠识别，但是如何集成这些特征以提高预测准确性，仍是一个具有挑战性的问题。...AWMG模型，首先为每一个视角自动学习一个权重，并使用拉普拉斯矩阵获取每个序列的最邻近序列关系，接着，利用不同视角中的共有信息来构建潜在的子空间，来预测蛋白质折叠。...AWMG与其他分类算法在两个数据集上的实验结果 不同折叠类型的蛋白质序列具有特殊的属性，本文利用最相邻序列来构建每个视角的拉普拉斯矩阵，因此矩阵可以获得获得不同折叠的局部邻居信息。...数据集YK上，AWMG和EMfold与现有其他方法在三折交叉验证上的实验结果 四、总结 本文提出了两个新的方法：AWMG和EMfold，来预测蛋白质折叠类型。...与传统的多视图学习方法不同，AMWG利用拉普拉斯矩阵获得不同折叠的局部最近信息，并通过应用边缘化约束来扩大不同折叠之间的边界。作为一种集成方法，EMfold的性能优于AWMG。
它使用数据集的子集，对其进行训练，然后使用未用于训练的数据集的互补子集来评估模型的性能。它可以保证模型正确地从数据中捕获模式，而不考虑来自数据的干扰。...对于数据集中的每n次折叠，在数据集的N-1次折叠上构建模型。然后，对模型进行检验，检验n次折叠的有效性 在预测中记录每次迭代的错误。...最好的安排总是使数据在每个折叠中包含每个类的几乎一半实例。 时间序列的交叉认证 将时间序列数据随机分割为折叠数是行不通的，因为这种类型的数据是依赖于时间的。对这类数据的交叉验证应该跨时间进行。...折叠的创建方式如下: Train 1— [2014] Test 1— [2015] Train2–[2014,2015] Test2 — [2016]….so on 我们逐步地选择一个新的列车和测试集...我们选择一个列车集，它具有最小的观测量来拟合模型。逐步地，我们在每个折叠中改变我们的列车和测试集。 总结 在本文中，我们讨论了过拟合、欠拟合、模型稳定性和各种交叉验证技术，以避免过拟合和欠拟合。
这是因为通过考虑数据点中的每个偏差（包括噪声）来建立关系，即模型过于敏感并且捕获仅在当前数据集中存在的随机模式。这是“过度拟合”的一个例子。...让我们了解一下，如何通过以下步骤完成此操作： 从训练集中删除因变量 train.drop(['target'], axis = 1, inplace = True) 创建一个新的因变量，该变量对于训练集中的每一行是...时间序列交叉验证的折叠以正向连接方式创建 假设我们有一个时间序列，用于在n 年内消费者对产品的年度需求 。验证被创建为： ?...我们从一个训练集开始，该训练集具有最小拟合模型所需的观测值。逐步地，我们每次折叠都会更改训练和测试集。在大多数情况下，第一步预测可能并不十分重要。在这种情况下，可以将预测原点移动来使用多步误差。...标准偏差值低表明我们的模型在不同的训练数据子集下变化不大。 我们应该集中精力在偏差和方差之间取得平衡。可以通过减小方差并在一定程度上控制偏差来实现。这将获得更好的预测模型。
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