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应用:如何校验用户画像准确性

在用户研究课题中,用户画像是几乎每个公司都会去做,浅层包括统计类:上月购买量,上周活跃天数等;深层包括洞察类:潜在需求偏好,生命周期阶段等;前者校验简单,后者校验需要通过一些特别的方式...本文就洞察类画像校验做一系列梳理。 ? 省略掉预处理设计过程,画像校验步骤主要集中在画像开发,画像上线,画像更新中,并且三个阶段中,每个阶段校验方式完全不同 ?...一、用户画像开发中 当我们所开发用户画像是类似于用户下单需求、用户购车意愿、用户是否有注册意愿这一类存在历史正负样本有监督问题,我们可以利用历史确定数据来校验我们画像准确性。...这样逻辑中,我们将所有异常不合理模型全部剔除,训练过程中就校验了用户画像准确性 ? 二、用户画像上线后 1.ABTest 不得不说,abtest是用户画像校验最为直观有效校验方式。...横轴为用户手机中同类竞品安装量个数,纵轴为对应随机抽样100人中个数 人群1分布为忠诚用户画像最准确,同类app下载量集中在1附近,定义用户极为准确 人群2分布杂乱,人群3分布在下降量异常高数值附近

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保姆级教程,用PyTorch搭一个神经网络

在实践中,可以提供可接受准确性足够好参数,就应该心满意足了。...如果你设备上装有GPU,PyTorch 中可以非常轻松地将所有计算传输到 GPU。 我们首先检查 CUDA 设备是否可用。然后,我们将所有训练和测试数据传输到该设备。最后移动模型和损失函数。...测试集上准确率为 83.4% 听起来挺合理,但可能要让你失望了,这样结果并不是很理想,接下来看看是如何不合理。 但首先我们需要学习如何保存和加载训练好模型。...到这里为止,模型已准备好部署来,但实际情况下,请不要匆忙部署,因为该模型并不是一个最佳状态,只是用来掩饰如何使用PyTorch搭建模型! 写在最后 如果你看到这里,将给你点个赞!...: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#bceloss [5] Adam: https://pytorch.org/docs/stable/optim.html

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PyTorch 中实现可解释神经网络模型

因此,这些模型可以根据学习到概念为其预测提供简单直观解释,从而使人们能够检查其决策背后原因。这还不是全部!它们甚至允许人类与学习到概念进行交互,让我们能够控制最终决定。...❝基于概念模型允许人类检查深度学习预测背后推理,并让我们重新控制最终决策。...❞ 在这篇博文[1]中,我们将深入研究这些技术,并为您提供使用简单 PyTorch 接口实现最先进基于概念模型工具。...通过实践经验,您将学习如何利用这些强大模型来增强可解释性并最终校准人类对您深度学习系统信任。 概念瓶颈模型 在这个介绍中,我们将深入探讨概念瓶颈模型。...这使我们能够更多地了解模型行为,并检查它对于任何相关概念集行为是否符合预期,例如,对于互斥输入概念 [0,1] 或 [1,0],它返回预测y=1。

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深度学习基础知识(六)--- 损失函数

当上式 h(x) 是 sigmoid函数时候,就也称为BCE ---( Binary Cross Entropy) 二元交叉熵 一般用于二分类问题 附上pytorch BCE loss 函数 链接...: https://pytorch.org/docs/0.4.1/nn.html#bceloss 如果我们希望处理多分类问题,那么h(x)换成 softmax函数就ok, softmax函数为: 可参考...pytorch 交叉熵损失函数: https://pytorch.org/docs/0.4.1/nn.html#crossentropyloss 这里说一下,它采用公式是: 这是因为在算损失时候,它相当于直接令..., 也就是说 NLLLoss 要求输入是 对数似然概率,log-probabilities, 也就是应接受 Logsoftmax结果,它本身定义为: 但是由于pytorch中指定它接受已经是经过...BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步 不然的话,使用BCEloss就是要先对数据进行 sigmoid函数操作, 然后将结果再输入BCELoss求损失值, 有点类似于

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Pytorch Debug指南:15条重要建议

不同模式决定是否使用dropout,以及如何处理Batch Normalization。常见错误是在eval后忘记将模型设置回train模式,确定模型在预测阶段为eval模式。...当调用.parameters()时,PyTorch会查找该模块内所有模块,并将它们参数添加到最高级别模块参数中。 但是PyTorch不会检测列表、字典或类似结构中模块参数。...如果在执行反向传播之前没有重置所有参数梯度,梯度将被添加到上一批梯度中。 指标计算逻辑 在怀疑自己或模型之前,请经常检查指标计算逻辑计算两次或更多次。...像准确性这样指标很容易计算,但在代码中添加错误也很容易。例如,检查您是否对批次维度进行了平均,而不是意外对类维度或任何其他维度进行平均。...分类损失函数(例如二元交叉熵)在PyTorch中有两个版本:nn.BCELoss和nn.BCEWithLogitsLoss,建议和推荐做法是使用后者。

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如何检查macOS中硬盘状态

无论我们Mac使用是 SSD固态硬盘或HDD机械硬盘,都必须保持硬盘读写健康程度。毕竟,数据丢失对于来我们来说是一个重大损失,毕竟有些数据不是花钱就能买到。...如果你也非常关注你Mac硬盘健康情况的话,这篇文章应该可以帮助你! 今天我将告诉大家如何检查macOS中硬盘状态。通过这种方式,你可以轻松找出硬盘健康状态以及是否需要更换新硬盘。...Mac 系统在操作系统中安装了一个非常出色诊断工具,该工具称为“磁盘工具”。您在启动硬盘“应用程序文件夹”内“工具文件夹”中,可以找到“磁盘工具”。...在其他程序文件夹中打开磁盘工具 ; 从左侧列表中选择一个硬盘; 按"急救"按钮; 点击"运行"同意以下所有条件,然后开始检查硬盘过程; 完成后,将显示结果,并在检查磁盘窗口中查看详细报告。...如果你硬盘未在"磁盘工具"中显示,则它将无法正常运行或定期停止工作,并且很快就会停止工作。磁盘也可能没有稳定数据连接,如果过一段时间电脑损坏了,这极有可能是当初检测出来问题。

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03-使用PyTorch处理最简单神经网络分类任务(笔记+代码)

torch.sigmoid[7] ) Softmax(PyTorch torch.softmax[8] ) 损失函数(Loss function) 二元交叉熵(PyTorch torch.nn.BCELoss...PyTorch 有两种二元交叉熵实现: `torch.nn.BCELoss()`[23] - 创建一个损失函数,用于测量目标(标签)和输入(特征)之间二元交叉熵。...评估指标可用于提供有关模型进展情况另一个视角。有多种评估指标可用于分类问题,但让我们从准确性accuracy开始。 准确度可以通过将正确预测总数除以预测总数来衡量。...所以基本模型只能有50% 准确率。 用机器学习术语来说,我们模型欠拟合,它没有从数据中学习预测模式。 我们如何改进这一点? 5. 改进模型(从模型角度) 让我们尝试解决模型欠拟合问题。.../torch.nn.BCEWithLogitsLoss.html [19] torch.nn.BCELoss: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BCELoss.html

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PyTorch8:损失函数

损失函数总览 ---- PyTorch Loss Function(损失函数)都在 torch.nn.functional 里,也提供了封装好类在 torch.nn 里。...PyTorch 里一共有 18 个损失函数,常用有 6 个,分别是: 回归损失函数: torch.nn.L1Loss torch.nn.MSELoss 分类损失函数: torch.nn.BCELoss...torch.nn.BCELoss(weight=None, reduction='mean') 这个类实现了二分类交叉熵。 使用这个类时要注意,输入值(不是分类)范围要在 之间,否则会报错。...这几个类参数类似,除了上面提到 reduction,还有一个 weight,就是每一个类别的权重。下面用例子来解释交叉熵和 weight 是如何运作。...-x_class + log_sigma_exp_x 结果为 >>> print("第一个样本 loss 为: ", loss_1) 第一个样本 loss 为:  0.6931473 现在我们再使用 PyTorch

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如何在 Linux 中检查打开端口?

例如,如果您正在运行基于 Apache 或 Ngnix Web 服务器,则使用端口应该是 80 或 443,检查端口将确认这一点,同样,您可以检查 SMTP 或 SSH 或其他一些服务正在使用哪个端口...您还可以检查是否有用于入侵检测开放端口。 在 Linux 中有多种检查端口方法,我将在这个快速提示中分享我最喜欢两种方法。...方法一:使用 lsof 命令查看当前登录 Linux 系统中打开端口 如果您直接或通过 SSH 登录到系统,则可以使用 lsof 命令检查其端口。...为您正在检查端口 Linux 系统 IP 地址。...换句话说,如果您正在管理系统,则 lsof 是更合适选择。 nc 命令具有无需登录即可扫描端口灵活性。 这两个命令都可用于根据您所处场景检查 Linux 中开放端口。

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如何检查参数合法性?

作者 | 李福春carter 出品 | 李福春carter 作为程序员你,代码中最多就是各种方法了,你是如何对参数进行校验呢?...= null ; //更多代码 } 本质上来讲,断言申明条件一定是true , 忽略客户端如何使用对应包。...构造函数代表了一个特殊例子原则:你应该检查即将存储稍后会用到参数合法性。 检查构造函数参数合法性非常重要,它可以防止构造一个违反类不变性对象。...异常情况 在执行方法计算之前,你应该检查方法参数 。这个规则也有异常情况。 一个重要异常情况是:合法性检查代价非常高并且重要, 并且检查是在执行计算过程中执行。...所以:这里有一个小店,在开始时候检查列表中元素应该是可以互相比较,注意:修改合法性检查会丧失原子失败。 偶尔,一个计算执行了一个需要合法性检查,但是当执行检查失败时候,抛出了一个错误异常。

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如何搭建pytorch环境方法步骤

1.conda创建虚拟环境pytorch_gpu conda create -n pytorch_gpu python=3.6 创建虚拟环境还是相对较快,它会自动为本环境安装一些基本库,等待时间无需很长...2.切换到pytorch环境 使用如下命令,切换到我们刚刚创建好pytorch虚拟环境,这样我们避免与其它python环境之间干扰。...4.5 如何查看自己电脑cuda版本 4.5.1 windows如何查看 NVDIA控制面板– 帮助– 系统信息 ? 组件– NVCUDA.DLL 可以查看CUDA版本 ?...4.5.2 linux如何查看 打开终端,输入:nvcc -V nvcc -V 或者如下方式查看: CUDA: cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn: cat /...usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 到此这篇关于如何搭建pytorch环境方法步骤文章就介绍到这了,更多相关pytorch搭建环境内容请搜索

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如何通过空号检测,验证电话号码数据准确性

引言空号检测 API 接口通常与电话号码数据库或相关电话服务提供商进行交互,使用验证算法和查询技术来确定电话号码状态。...通过该接口,开发者可以通过编程方式对电话号码进行验证,帮助验证号码有效性,确保数据准确性和可靠性。...图片空号检测 API 使用教程1.申请免费试用 API注册登录 【APISpace】之后,在 【空号检测 API 详情页】可以看到【免费试用】按钮,点击即可获得相应免费次数。...结语空号检测接口通过结合数据查询和验证算法,为企业和个人提供了一种有效方式来确定电话号码有效性。它在营销、客户服务、身份验证和运营商等方面发挥着重要作用,提高了资源利用效率、用户体验和数据准确性。...随着通信技术发展,空号检测接口将继续发挥更大作用,帮助解决电话号码有效性挑战。有需要小伙伴赶紧用起来吧~

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