我的训练数据真的是随机的吗？错误率波动很大。 - 腾讯云开发者社区

对于那些认为随机森林是一种黑箱算法的人来说，这篇文章可以提供不同的观点。我将介绍4种解释方法，这些方法可以帮助我们从随机森林模型中得到一些直观的解释。我还将简要讨论所有这些解释方法背后的伪码。...把思想分解成简单的步骤: 1）.训练随机森林模型(假设具有正确的超参数) 2）.找到模型的预测得分(称为基准分数) 3）.发现更多的预测分数p，p是特征的数量，每次随机打乱第i的列特征 4）.比较所有的...如果随机打乱一些第i列，会影响分数，这意味着我们的模型没有这个特征就很糟糕。 5）.删除不影响基准测试分数的特征，并通过减少特征子集重新训练模型。 ? 计算特征置信度的电子表格示例。...所以它必须是最重要的特征。以上结果来源于Kaggle竞赛的数据。...与X和Y的散点图不同，因为散点图不能隔离X对Y的直接关系，并且可能受X和Y所依赖的其他变量间接关系的影响。制作PDP图的步骤如下: 1.训练随机森林模型(比方说F1…F4是我们的特征和Y是目标变量。

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运维真的是我要坚持走的路吗？

数据结构等课程。现在发现这些学科还是很重要的。工作了一个月还处于打酱油阶段，开发更新也从不找我，领导也几天看不到人，根本不太管我。真心痛苦，一个人摸索，自学。...如果领导不找你，你可以把每天学到的和今天做了什么，通过邮件发给领导，领导也是人，平白无辜的去找你，除了安排工作，问问你能适应吗，还能做啥，总不能天天拉着你唠嗑吧，既然暂时没有你能做的，那不找你，不给你压力...稳定就是能够让你在公司快速立足，而且能够长期立足的事情。我这里给你几个建议，让你快速在公司立足： 1.理清自己的岗位职责有时候你所有的痛苦都来自于你不知道自己的岗位职责是什么？...根据自己的岗位职责和目前的业务所需要的技术栈，进行针对性学习。比如说你们公司目前在搞数据库架构，那你现阶段需要学习的就是mysql架构相关的内容，而不是nginx负载均衡的内容。...数据结构，这些对你现在的工作目前没有任何的帮助，当你在干几年，研究的越来越深入了，在去补数据结构，操作系统也来的及，你现在要做的是先胜任工作岗位。

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数据库的AI到底是真的吗？

关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0530邢家树”，即可下载直播分享PPT。大家好，我是邢家树，今天和大家分享的主题是CDBTune，腾讯云数据库的AI技术实践。...也就是说我前期必须要有足够多的训练数据，必须有足够好的样本，然后才能学习到这个过程，才能找到更好的配置。第三种方法是基于一个神经网络的方法，也就是深度学习。...这个模型的特点，第一个是解决了状态空间大的问题，这个其实也比较好理解，假设我数据库，描述我这个数据库状态有63个指标，那就有63种维度。...通过随机探索策略 Ɛ-greedy，降低陷入局部最优的可能性。具体的算法这里不展开，如果有兴趣的话可以大家交流。...其次是自我学习，探索各种可能的调参动作，它不需要大量的高质量的样本，自己产生样本。然后是利用探索开发的特点，降低对训练数据的依赖，减少陷入局部最优的可能性。

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我是不会运行你的代码吗？不，我是不会导入自己的数据!

如何准备数据、拿到正确格式的数据并导入后续的代码进行分析，是学习和应用过程中的第一个拦路虎。为什么教程会习惯使用内置数据？...简单省事、便携可重复；这是内置数据的优势之一；内置数据模式清晰，通常可以获得较好的结果；这是内置数据的优势之二；别人用这个，我也用这个，这是一个偷懒的做法。每个人常识不同。...我不太赞成教程里面用使用内置数据，原因是：对不会读入数据的人不友好；不利于探索这篇教程用于实际数据时可能会遇到的问题。示例数据无脑运行，自己的数据无显著差异。...不同因素的顺序竟然对结果有很大影响就是因为示例数据有显著差异，而自己的数据无差异。所以才从原理上其理解计算过程，并探寻解决方案。...这里涉及到另外一个经常会被问起的问题：我这一步操作需要提供原始数据，还是标准化之后的数据？绝大多数情况下，我们需要提供的都是标准化之后的在不同样品之间可比的数据。

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数据，真的是 AI 大模型市场化的「壁垒」吗？

当市场回归冷静，人们终于有时间开始思考：数据真的是大模型的壁垒吗？...但源于互联网的数据虽然多、质量却良莠不齐，从获得海量数据到高质量数据，数据的清洗仍面临着很大挑战。...现阶段，数据泄露、数据买卖的事件频频发生，灰色地带衍生的产业链成为直指数据壁垒的矛，“一个关键性问题就在于，你怎么证明别人盗用了你的数据？我又要怎么防止别人盗用我的数据？”...将 GPT 家族视为一个不断迭代的大模型版本，必然存在一大部分数据共享，再引入新的数据和机制训练，模型的训练效率和生成内容质量受技术、数据等方面影响发生改变，而无论是哪个方面，数据存在安全隐患是毋庸置疑的...而着眼于当下，用于训练 ChatGPT、GPT-4 等模型的数据，均源于人类发展过程中所积累下来的书籍、文章、图片、网站信息、代码等，是在没有 AI 帮助生成的情况下创造的，伴随着生成式内容和数据越来越多

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我的职业是前端工程师【七】：你真的懂前后端分离吗？

那么，要么是刚毕业不久的，要么是从老版的公司里出来的员工，要么是刚从时光机里出来的。前后端分离 ? 我刚开始接触前后端分离的时候，正值它开始慢慢扩散的时候，也还没有意识到它带来的好处。...觉得它甚是麻烦，当我改一个接口的时候，我需要同时修改两部分的代码，以及对应的测试。反而，还不如直接修改原有的模板来得简单。可是当我去使用这个，由前后端分离做成的单页面应用时，我开始觉得这些是值得。...整个过程里，我们只是不断地从后台去获取数据，不需要重复地请求页面——因为这些页面的模板已经存在本地了，我们所缺少的只是实时的数据。后来，当我从架构去考虑这件事时，我才发现这种花费是值得的。...概念我们已经清楚了，但是还有一个问题：我们真的需要前后端分离吗？真的需要前后端分离吗？ ?...前后端分离的核心：后台提供数据，前端负责显示 ? 我曾经有过使用 PHP 和 Java 开发后台代码的经历，仍然也主要是集中在前端领域。在这样的传统架构里，编写前端页面可不是一件容易的事。

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Quora问答：数据科学真的是一份有前途的工作吗？

以下是论智的编译。根据招聘网站Glassdoor的数据，2016年，数据科学是薪酬最高的职位。当然，这一现状的产生与基本的供求关系是分不开的。...这样当你真的购买了它时，当天就能送达。 Facebook。坐拥海量用户的个人数据，Facebook正疯狂的吸收广告费。...供应技术变革催生了数据科学，如果放在20多年前，依靠原始的编程语言、计算能力低且速度慢的计算机，是不可能产生数据科学家这一职业的。...一般是通过看书、研究论文、观看在线课程。结论对于数据科学家的需求仍然会继续增长，我预计将来这一领域会向当年的CS那样——在很长一段时间里，需求增长的速度会大于供应增长的速度。...所以无论从公司的角度还是从员工的角度来看，当下数据科学是一个有前景的领域。

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我是一名工程师, 我真的够牛逼, 能要求人性化的管理吗?!

2017.5.7, 深圳, Ken Fang 企业的文化是人性化的管理, 是尊重工程师；工程师可自由的上下班, 自身决定产品的质量, 甚至可决定版本的需求可做, 可不做⋯ 这样的企业文化, 前提是：工程师要真正的够牛逼...可是管理上最困难的一点就是, 很难, 甚至是没办法（尤其是当企业变成了上万人的企业后）, 去正确的判断ㄧ个产品上的问题: 1. 到底是工程师不够牛逼所造成的? 2....还是问题的本身, 本就是很难去避免的。...而我们往往都认为是工程师不够牛逼⋯ 所以, 我们就会为我们认为不够牛逼的工程师, 找来更多的人, 去盯着不够牛逼的工程师⋯也就因为如此, 工程师就越来越不牛逼, 工程师就越来越不值钱。...假如, 我们只是简单的换个思路, 也许就会好很多： 1. 产品的问题应该由更有效的工具与技术来改善；而不是期望再靠更多的人, 甚至是流程来解决。 2.

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SplitMask:大规模数据集是自我监督预训练的必要条件吗?

自监督预训练需要大规模数据集吗?这是2021年发布的一篇论文，它在自监督预训练场景中使用小数据集，如Stanford Cars, Sketch或COCO，它们比ImageNet小几个数量级。...并提出了一种类似于BEiT的去噪自编码器的变体SplitMask，它对预训练数据的类型和大小具有更强的鲁棒性。...Match:使用两个表示xa和xb，分别对应于观测patch的子集A和B来估计InfoNCE loss (CPCv1): 添加这种对比损失的动机是鼓励模型产生全局一致的特征，这些特征在不同选择的观察子集之间是一致的...使用autoencoder loss、BEiT和SplitMask(如MIM)进行预训练对数据集大小的减小具有鲁棒性。而DINO则与监督预训练一样，当使用较小的数据集进行训练时，模型的性能会下降。...通过更简单的选择替换DALL-E标记器不会导致准确性的任何显着降低。 2、COCO 使用COCO图像对DINO进行类似的预训练则得到了相对较弱的性能，仅优于随机初始化。

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解读 | “数据为王”是真的吗？谷歌轻抚着100倍的数据量点了点头

2011 年时，用于训练 101 层 ResNet 模型的依然是只有 100 万张图片的 ImageNet。因此，研究人员一直有个想法，如果能将训练数据扩容 10 倍，准确率能翻番吗？...那么扩容 100 倍或 300 倍又能得到什么样的成果呢？我们能突破现有的准确率平台期吗？数据的增多是否能带来更多突破？ ?...他们的目标是探寻如下问题： 1. 如果给现有算法源源不断的加标签图片，它们的视觉再现能力会继续提高吗？ 2. 在类似分类、目标检测和图像分割等视觉任务中，数据和性能间关系的本质是什么？ 3....性能会随着训练数据数量级实现线性增长。也许整个实验最惊人的发现就是视觉任务中的性能和用于表征学习的训练数据规模间的关系了。...需要注意的是，在实验中用到的训练制度、学习安排和参数设置都是基于此前对 ConvNets 训练的理解，当时的数据集还是只有 100 万张图片的 ImageNet。

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直播动不动就几个亿销售额，数据是真的吗？是否有造假的可能？

任何新生的事物在到来之前总会引起争议这也是铁的事实，网络直播最早传播是在色情网站使用的比较多，随着移动互联网的快速发展手机用户大量增多，特别是粉丝经济的快速发展，特别是在电商领域发展速度非常的快速，发展历程已经从传统的电商过度到了社交电商...，所以明星大咖做直播是有极大的主推作用的，但是粉丝比较少的账号是很难获得关注的，直播电商需要的门槛还是非常高。...很多人怀疑直播的销售额是不是假的，单纯从这点上讲造假的意义不是很大，目前还属于直播电商稀薄区域，竞争还不是特别的惨烈，只要是优质的明星或者大咖一般带货的效果都不会太差，从各种网络信息通道了解到现在很多以前专门做自媒体的企业已经开始转型做直播电商了...而且直播电商在选择商品也值得讲究，首先是日用品或者消耗品在直播电商中卖的更加火热，如果是价位非常高的产品在销量必然不占优势，不容易制造声势，而且价位便宜的产品即使买到了质量差的产品，从心里上讲也不至于非常的沮丧...，回答是节目参加多了大家对你的期待感就会严重下降，也会影响观众对一个演员的评价，作为明星还是要爱惜自己的羽毛，像直播电商这种快钱还是不要去赚。

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机器学习-2：MachineLN之模型评估

（5）根据评估结果怎么判定模型训练完成？看到这里你的答案是什么？那么下面是我的答案，欢迎批评指正。（1）为什么要评估模型？...，譬如我们看到loss一直波动比较大，我们很自然的会想到是你的学习率太大了吧，后来loss开始波动很大，回来慢慢的平稳下降，这可能是数据分布的影响，可能是你样本的预处理方式；个人喜欢看loss，而准确率有时候在很长时间里波动不会很大...评价的方法有：错误率(error rate)= a个样本分类错误/m个样本精度(accuracy)= 1 -错误率误差(error)：学习器实际预测输出与样本的真是输出之间的差异（差异的标准可以定义为相似度或者距离...使随机使神经元失活，相当于把一个复杂的模型拆分开，测试后时候凑到一起，集成学习的思想，又刹不住闸了。。。）。（3）还要观察训练样本和测试样本的分布是否一致。（4）交叉验证。...我在迁移学习过程中一般都是从更新最后一层参数开始，根据自己的数据量来判断要更新最后几层的参数，更新多了会过拟合，少了会欠拟合，当然你还可以设置正则化等等。

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如何使用 Google 的 AutoAugment 改进图像分类器

数据增强(Data Augmentation) 数据增强意味着在训练机器学习模型时，对输入数据随机的应用各种变换。这种人为地扩大训练数据，可以生成更多可能的输入数据。...现状选择使用哪些数据增强的通用做法，是首先提出适合对应数据集的不同假设，然后进行试验。你可以从随机剪切、随机调整大小或者水平翻转开始，因为它们几乎总是有效的，并且还可以尝试诸如小尺度的旋转等。...由于重复训练带来的验证集性能的随机波动，很难确定这些增加的旋转是否提高了模型性能，因为您可以从两次不同的训练中获得随机的改进，而这些改进并不是因为使用了数据增强。...这是通过数据增强而不是权值的迁移学习得到的结果。这些结果是从零开始训练Inception v4，而不是从ImageNet微调权重时得到的。 ? FGVC测试集上Top-1错误率(%)。...一些实现细节还不明确，但我正在与作者联系，一旦我知道更多细节，我将会在这个repo里及时更新。将ImageNet策略的随机子策略通过PIL应用搭配图像上，可以如下: ?

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“假一赔十”的4k 120Hz电视能买吗？研究完我服了，水是真的深

所以，你一定也听说了前不久《Apex英雄》真的上线PS5的大消息： Emm……看到这个推送后，我当场就愣了。这是什么？最高只支持4k 60Hz？？...但没想到的是，我在辨别4k 120Hz电视时，却差点一头“栽”进电视厂商的套路中。...，一半时间显示上一行数据，一半时间显示下一行数据，例如第二行显示的是1+3行的数据：这样的技术成本比DLG更高，效果也比DLG更好一些，目前部分厂商宣传的“倍频刷新技术”就是采用了HSR技术，但依旧没有正常...4k 120Hz电视，真的“白买了”吗？话又说回来，最后我也思考了一下，4k 120Hz电视究竟算不算白买。真要算的话倒也没有。...所以，你也和我一样入手了4k 120Hz的电视吗？目前体验如何？

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吴恩达《ML Yearning》| 关于学习曲线的分析&与人类级别的表现对比

当训练只有10个随机样例的数据集的时候，你可能会很不幸的选到特别“坏”的训练集，比如一个有着很多模糊/贴错标签样例的训练集。或者，你可能会很幸运选到特别“好”的训练集。...在一个小训练集的条件下，意味着验证集和训练集错误可能会随机波动。...· 如果你的训练集偏向于一类，或者有很多类，那么相比从100个样例中随机选出10个作为训练集，选择一个“平衡的”子集是更好的做法。...除非已经尝试绘制学习曲线，并且是由于曲线的噪点太大而无法看出潜在的趋势，否则我不会理会这些技巧。如果你的训练集很大（比如超过10,000个样例）并且你的分类倾向性不是很强，那么你可能不需要这些技巧。...假设你的数据库有很多有噪的语音片段，导致人类都会有10%的识别错误。假设你的系统已经达到了8%的错误概率。你还能继续使用第33章中提到的三个技巧使得你的系统快速提升吗？

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最大的预矿集中式纹波数据库真的是比特币竞争对手吗？

验证节点的数据库被称为Ripple与区块链巨人竞争在过去几个月中，协议的标志价值呈指数级增长，本周波纹（XRP）正在取得一些进展。...这些XRP中有380亿目前正在流通，而数据库的创始人和公司则拿走了剩余的XRP。怀疑论者认为，波纹市场最可怕的一个方面是，Ripple Labs控制了超过600亿XRP，超过目前流通量的一半。...McCaleb的当时更名的Ripplepay公司纹波，有助于促进公共数据库中，直到晚2013年McCaleb的然后离开了公司，今年开始了自己的创业称为恒星网络基本上是XRP的代码库的一个分支，但不同的分配过程...2014年XRP市场大幅下滑，因传言杰德·麦卡勒布（Jed McCaleb）计划出售其90亿XRP的股份。如果McCaleb真的实施了涟漪拍卖，那么至今还没有得到证实。...具有全局冻结功能的分布式账本最大的预矿集中式数据库真是比特币竞争对手吗？McCaleb基金的“冻结”揭示了一个与Ripple公共数据库有关的有趣特征。

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一个线上问题让我发现了Calendar类中的秘密-周一真的是每周的第一天吗？

因此，开发完成后，我简单地自测下就提测了。问题就出在清明节假收假上班后的第一天，那是一个下着小雨的周日。...这种天气配合周天以及三天假期的快乐后遗症让我慢悠悠地到了公司，把没做完的需求盘点下做完然后就可以早点下班了。...就在这时，组长找上了我，告诉我节前的这个需求有问题：今天明明才周日，但是未完成的业务已经查询出来了，应该到了周一才能找出来才对。本来我是十分自信的，毕竟这么简单的需求，我还不能把它拿捏了吗？...果然,debug发现问题：今天是2024-04-07，本周的周一应该是2024-04-01，但是通过debug发现1-3处的currentWeekMonday构建的日期却是2024-04-08，它本该生成的本周一却变成了下周一...获取本周的周一 Date monday = DateUtil.beginOfWeek(date);四、小结也算是一次比较有意思的排错，但是也提醒我们日常开发中无论是使用JDK自带的类库还是开源的工具类

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3D点云识别安全吗? 学界提出健壮性分析数据集：ModelNet40-C

3D点云识别安全吗? 学界提出健壮性分析数据集ModelNet40-C 点云失真为3D深度学习带来新的挑战!...例如，作者发现基于Transformer的点云识别架构在提高模型对于失真的健壮性有很大的优势；不同类型的数据增强策略对各种类型的失真有不同的优势；测试时自适应方法对一些很严重的失真有很好的健壮性，等等。...3.2 不同数据增强方法对比表2. 在标准训练下不同模型在ModelNet40-C上的错误率。...PointCutMix-R对于噪音失真的健壮性很好因为它随机采样两个不同类别的点云并直接合成，所以生成的点云是两个已有点云降采样的“重叠”，以至于每个降采样的点云对于另一半来说都相当于噪音失真。...这样的合成相当于两个独立的局部缺失的点云，所以其对密度失真的健壮性较好。 3.3 不同自适应方法对比表3. 在标准训练下不同模型在ModelNet40-C上的错误率。

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Logistic 回归算法及Python实现

改进的随机梯度上升算法改进： alpha在每次迭代的时候都会调整，这会缓解上一张图中的数据高频波动。...另一方面，通过随机选取样本来更新回归系数，可以减少周期性的波动。...= 4/(1.0+i+j)+0.0001 # 随机生成序列号，从而减少随机性的波动 randIndex = int(np.random.uniform(...实战- 从疝气病症预测病马的死亡率 5.1. 步骤收集数据处理数据分析数据训练算法测试算法 5.2. 准备数据该实例使用Logistic回归来预测患有疝病的马的存活问题。...这里的数据来自2010年1月11日的UCI机器学习数据库，其中包含368个样本和28个特征。这里的数据集是有30%的数据缺失的 UCI数据下载也可以在我的Github进行下载 5.2.1.

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学界｜北京大学王立威教授：机器学习理论的回顾与展望（一）

我给大家提一个问题，一千万个数据就真的是大数据吗？我个人认为是小的数据，而且是非常非常小的。为什么呢？...也就是我们真正要去实际应用的时候，那些数据也是随机抽取出来的，并且应该和训练数据从同样的分布中抽取出来的，这种假设是有一定的必然性的。...我只要训练，找到一个训练的模型，他在训练上有一个很小的错误，根据“大数定律”是不是期望错误率就很低呢，而“期望错误率”正好是我们未来应用到场景上的错误率。这里有什么问题吗？...挑选这个过程是极其核心的。由于你是可选的模型范围很大，所以这个时候你挑选出来的模型的训练错误率不一定和期望接近，有可能差异非常大。...在训练数据中做的好，但对于测试数据差别很大了。其实这种现象也是机器学习最根本的现象，而且我觉得并不是因为深度学习时代来临了，过度拟合就不存在了。即使你用很大的数据集它依然是存在的。

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【学术】你真的知道什么是随机森林吗？本文是关于随机森林的直观解读

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数据库的AI到底是真的吗？

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