文章目录 数据增强的原理 常用的数据增强技术 图像数据增强 文本数据增强 音频数据增强 数据增强的代码示例 拓展应用与挑战 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~数据增强：提高机器学习性能的有效技巧...在这种情况下，数据增强技术应运而生，它通过对已有数据进行变换和扩充，以提高模型的泛化能力和性能。本文将介绍数据增强的原理、常用技术以及代码示例，帮助读者理解如何有效地利用数据增强提高机器学习性能。...数据增强的原理 数据增强的核心思想是通过对原始数据进行一系列随机变换，生成新的样本，从而增加训练数据的多样性。这可以帮助模型更好地理解数据的不同方面，提高模型的泛化能力。...然而，数据增强也面临一些挑战，例如如何选择合适的增强方式、如何平衡增强后的数据分布等问题。 结论 数据增强作为提高机器学习性能的有效技巧，在各个领域都有广泛的应用。...随着技术的不断发展，数据增强将在未来继续发挥重要作用，助力机器学习模型取得更好的性能。 结尾
【编者按】在机器学习中，更多的数据总是比更好的算法好吗?...对于Quora上的这个问题，Netflix公司工程总监Xavier Amatriain认为，很多时候增加更多的样本到训练集并不会提高模型的性能，而如果没有合理的方法，数据就会成为噪音。...他通过Netflix的实践经验推导出最终的结论：我们需要的是好的方法，来帮助我们理解如何解释数据，模型，以及两者的局限性，这都是为了得到最好的输出。 在机器学习中，更多的数据总是比更好的算法好吗?...正如我们刚刚看到的，在许多情况下，增加更多的样本到我们的训练集并不会提高模型的性能。 多特征救援 如果你一直跟着我的节奏，到目前为止，你已经完成了理解高方差和高偏差问题的功课。...机器学习与模式识别、大数据的机遇与挑战、人工智能与认知科学、智能机器人四个主题专家云集。人工智能产品库将同步上线，预约咨询：QQ：1192936057。欢迎关注。
前言 链表（Linked list）比数组稍微复杂一点，在我们生活中用到最常见的应该是缓存，它是一种提高数据读取性能的技术，常见的如cpu缓存，浏览器缓存，数据库缓存等。...今天我们就来学习一下链表 正文 一、链表的定义？ 1.一种线性表（数据排成像一条线一样的结构。...2）当此“连接”为第一个“连接”时，指向空值或者空列表 当此“连接”为最后一个“连接”时，指向空值或者空列表） 3）性能特点： 和单链表相比，存储相同的数据，需要消耗更多的存储空间。...4.双向循环链表（双向，循环链表的结合） 首节点的前驱指针指向尾节点，尾节点的后继指针指向首节点。 5.块状链表 块状链表本身是一个链表，但是链表储存的并不是一般的数据，而是由这些数据组成的顺序表。...块状链表另一个特点是相对于普通链表来说节省内存，因为不用保存指向每一个数据节点的指针。
机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测 本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 逻决策树的介绍和应用...决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。...同时决策树在一些明确需要可解释性或者提取分类规则的场景中被广泛应用，而其他机器学习模型在这一点很难做到。例如在医疗辅助系统中，为了方便专业人员发现错误，常常将决策树算法用于辅助病症检测。...，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。...对于机器学习这块规划为：基础入门机器学习算法--->简单项目实战--->数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习，快速实战。
机器学习系列入门系列[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测 1.1 LightGBM原理简介 LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目...，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。...Step5：利用 LightGBM 进行训练与预测 ## 为了正确评估模型性能，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。...对于机器学习这块规划为：基础入门机器学习算法—>简单项目实战—>数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习，快速实战。...对于机器学习这块规划为：基础入门机器学习算法—>简单项目实战—>数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习，快速实战。
1.机器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测 1.1 XGBoost的介绍与应用 XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。...毫不夸张的讲，XGBoost提供的可扩展性，可移植性与准确性推动了机器学习计算限制的上限，该系统在单台机器上运行速度比当时流行解决方案快十倍以上，甚至在分布式系统中可以处理十亿级的数据。...，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。...总结 XGBoost的主要优点： 简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。 高效可扩展。在处理大规模数据集时速度快效果好，对内存等硬件资源要求不高。...总结 XGBoost的主要优点： 简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。 高效可扩展。在处理大规模数据集时速度快效果好，对内存等硬件资源要求不高。
机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测 本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 逻决策树的介绍和应用...决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。...同时决策树在一些明确需要可解释性或者提取分类规则的场景中被广泛应用，而其他机器学习模型在这一点很难做到。例如在医疗辅助系统中，为了方便专业人员发现错误，常常将决策树算法用于辅助病症检测。...，将数据划分为训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上验证模型性能。...对于机器学习这块规划为：基础入门机器学习算法—>简单项目实战—>数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习，快速实战。
文本／评价／问答／自然语言数据集 (20万)英文笑话数据集【TaivoPungas】 https://github.com/taivop/joke-dataset 机器学习保险行业问答开放数据集...://www.cs.jhu.edu/~mdredze/datasets/sentiment/ 语义网机器学习系统评价/基准数据集集合 http://dws.informatik.uni-mannheim.de.../en/research/a-collection-of-benchmark-datasets-for-ml 其它数据集 数据科学/机器学习数据集汇总 https://elitedatascience.com...：包含470万评论和15.6万商家 http://t.cn/RNG6JYi JMIR数据集专刊《JMIR Data》 http://t.cn/RCIhmvS 用于评价监督机器学习算法的基准数据集.../近5亿用户操作) http://t.cn/R9j8AUM 机器学习论文/数据集/工具集锦(日文) http://t.cn/RKV7x2A 机器学习公司的十大数据搜集策略 http:
让我们来探究一下 请注意，本指南的结构基于一个早前的指南，它可能会对您提高深度学习的性能很有帮助，它的标题是： 如何提高深度学习性能。...概述 此备忘单旨在为您提供解决机器学习问题的方法。 我们所需要的就是找到一个好点子来取得突破 找到了那个点，然后迂回再找其他的。 我把列表分成了四个子主题： 通过数据提高性能 通过算法提高性能。...虽不总是，但通常情况下是这样。 1.通过数据提高性能 您可以通过改变您的训练数据和问题定义取得显著进展，甚至可能大获成功。 策略：从新颖的角度看待你的数据，以便最大化发现学习算法中潜在问题的骨架。...数据战术 获取更多数据。你能得到更多或质量更优的数据吗？像深度学习这样的现代非线性机器学习技术都是数据越多性能越好的。 创造更多数据。如果无法取得更多的数据，你可以生成新的数据吗？...下一步：您可以使用预测性建模的算法来评估每个值。 2.通过算法提高性能 所有的机器学习都和算法相关。
导读 目前机器学习是最抢手的技能之一。如果你是一名数据科学家，那就需要对机器学习很擅长，而不只是三脚猫的功夫。...作为 DataFest 2017 的一部分，Analytics Vidhya 组织了不同的技能测试，从而数据科学家可以就这些关键技能进行自我评估。测试包括机器学习、深度学习、时序问题以及概率。...假如你在「Analytics Vidhya」工作，并且想开发一个能预测文章评论次数的机器学习算法。你的分析的特征是基于如作者姓名、作者在 Analytics Vidhya 写过的总文章数量等等。...下表是机器学习算法 M1 的训练错误率 TE 和验证错误率 VE，基于 TE 和 VE 你想要选择一个超参数（H）。 ? 基于上表，你会选择哪个 H 值？...无法分辨 答案（E）：对于选项 A、B、C 来说，如果你增加参数的值，性能并不一定会提升。例如，如果我们有一个非常高的树深值，结果树可能会过拟合数据，并且也不会泛化。
选自 Analytics Vidhya 作者：ANKIT GUPTA 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 目前机器学习是最抢手的技能之一。...如果你是一名数据科学家，那就需要对机器学习很擅长，而不只是三脚猫的功夫。...作为 DataFest 2017 的一部分，Analytics Vidhya 组织了不同的技能测试，从而数据科学家可以就这些关键技能进行自我评估。测试包括机器学习、深度学习、时序问题以及概率。...假如你在「Analytics Vidhya」工作，并且想开发一个能预测文章评论次数的机器学习算法。你的分析的特征是基于如作者姓名、作者在 Analytics Vidhya 写过的总文章数量等等。...下表是机器学习算法 M1 的训练错误率 TE 和验证错误率 VE，基于 TE 和 VE 你想要选择一个超参数（H）。 ? 基于上表，你会选择哪个 H 值？
Scikit-learn简介Scikit-learn是一个基于NumPy、SciPy和Matplotlib的机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了从数据预处理到模型评估的整个机器学习流程。...持续学习与实践机器学习是一个不断发展的领域，持续学习是提高技能的关键。Scikit-learn提供了丰富的文档和示例，帮助用户更深入地了解每个算法的原理和应用。...持续改进与反馈循环最后，机器学习是一个不断改进的过程。通过收集用户反馈、监控模型性能和持续学习新的技术，可以建立一个反馈循环，不断改进和优化机器学习系统，确保其在不同环境和数据分布下都能表现良好。...未来的发展可能涉及更多算法的添加、性能优化和生态系统的扩展。...模型训练： 展示了如何使用训练数据对模型进行训练，使其能够理解和学习数据的模式。模型评估： 通过测试集评估模型性能，使用准确度等指标来度量模型的泛化能力。
特征的选择和提取对于机器学习模型的性能至关重要，好的特征可以帮助模型更好地学习数据的模式和规律。 1.3. 模型 模型是机器学习算法通过学习数据得到的结果，它可以用来做出预测、分类、聚类等任务。...在实际应用中，通常需要进行算法调优和模型集成，以提高模型的性能和泛化能力。 以上是常见的机器学习算法及其优缺点的介绍，希望能够帮助你更好地理解和选择合适的算法来解决问题。 4....掌握数据预处理技术 在应用机器学习算法之前，通常需要对数据进行预处理。数据预处理包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据转换等步骤。掌握数据预处理技术可以提高模型的性能和准确性。...在应用机器学习算法之前，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据预处理包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据转换等步骤，它们的目标是准备好高质量、适用于模型的数据，从而提高模型的性能和准确性。 4.1....参加在线课程、阅读相关书籍和论文、参与开源项目以及解决实际问题都是提高机器学习技能的有效途径。不断地实践和尝试，才能够真正掌握机器学习的核心概念和技术。
机器之心报道 机器之心编辑部 模型预测和预期使用之间存在错位，不利于 CV 模型的部署，来自谷歌等机构的研究者用强化学习技术的奖励函数，从而改善了计算机视觉任务。...ChatGPT 的火爆有目共睹，而对于支撑其成功背后的技术，监督式的指令微调以及基于人类反馈的强化学习至关重要。这些技术也在逐渐扩展到其他 AI 领域，包括计算机视觉（CV）。...其实许多关于强化学习任务的研究都会提及 Williams 的 REINFORCE 算法，可见这个算法的重要性。可以说 REINFORCE 算法是策略梯度乃至强化学习的典型代表。...尽管本文主要采用评估指标形式的奖励，但这些初步结果显示了该方法用来优化计算机视觉模型也不失为一种有效途径，这些模型具有更复杂和更难指定的奖励，例如人的反馈或整体系统性能。...推特网友对这篇文章给了一个比较全面的总结，即本文实现的功能是使用 RL 调整预训练视觉模型。研究的动因是受到 LLM 强化学习成功的启发；其效果是在目标检测、全景分割等方面性能大幅提升。
机器学习算法在实际应用过程中，经常遇到标注数据、训练资源有限，部分任务无显性负样本等问题。如何在这些受限条件下确保机器学习算法的效果，是一项实用价值凸显，挑战性极强的工作。...在社交推荐中的数据可以表示为用户-用户社交关系图和用户-item的行为交互图;学习用户和物品的潜在关系是关键。然而，基于GNN算法构建社交推荐系统还面临挑战。...建议研究方向： 通过机器学习的方法，利用已有的材料模拟或者实验数据（网上开源数据或者运用传统模拟软件进行模拟，合作团队可以提供协助），探索新的材料性质与性能的预测方法，或提升材料模拟效率的有效途径； 通过机器学习的方法...1.7 基于机器学习方法的代码智能辅助技术研究 以深度学习为代表的机器学习理论在软件研发领域已有诸多成功实践，如自动代码补全和智能提示可以提高软件研发效率，软件缺陷检测和自动修复可以提高软件质量，克隆检测和和代码水印可以用来保障代码的合法高效复用...本课题将研究在给定数据集和模型的情况下，如何科学评估batchsize的合理范围，以及评估后，如何在单卡到多卡的扩展过程中，有效保持线性收敛。
ChatGPT 的火爆有目共睹，而对于支撑其成功背后的技术，监督式的指令微调以及基于人类反馈的强化学习至关重要。这些技术也在逐渐扩展到其他 AI 领域，包括计算机视觉。...其实许多关于强化学习任务的研究都会提及 Williams 的 REINFORCE 算法，可见这个算法的重要性。可以说 REINFORCE 算法是策略梯度乃至强化学习的典型代表。...尽管本文主要采用评估指标形式的奖励，但这些初步结果显示了该方法用来优化计算机视觉模型也不失为一种有效途径，这些模型具有更复杂和更难指定的奖励，例如人的反馈或整体系统性能 推特网友对这篇文章给了一个比较全面的总结...研究的动因是受到 LLM 强化学习成功的启发；其效果是在目标检测、全景分割等方面性能大幅提升。...并表示，这项研究可能是实现视觉 RLHF （Reinforcement Learning from Human Feedback）的有效途径。
前言 队列是一种非常实用的数据结构，类似于生活中发排队，可应用于生活，开发中各个方面，比如共享打印机（先请求先打印），消息队列。你想知道他们是怎么工作的么。...那就来一起学习一下队列吧 正文 一、队列的定义？ 1.一种先进先出的线性表 2.只允许入栈 push()和出栈 pop() 在后端（称为rear）进行插入操作，在前端（称为front）进行删除操作。...1.java中JDK提供了Queue接口 使得LinkedList实现了该接口，所以使用队列的时候，一般采用LinkedList。因为LinkedList是双向链表，可以很方便的实现队列的所有功能。...不仅如此，基于阻塞队列，我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数，来提高数据处理效率，比如配置几个消费者，来应对一个生产者。...比如高性能队列 Disruptor、Linux 环形缓存，都用到了循环并发队列；Java concurrent 并发包利用 ArrayBlockingQueue 来实现公平锁等。
如果您还有更多的想法来扩充这个列表，请告诉我，我和所有的读者会受益！您的想法可能帮助别人获得突破。 我把这个列表分成了四个主题： 用数据提高性能 用算法提高性能。 通过调整算法提高性能。...如果是我的话，我会尽可能地获得数据。 相关资源： 算法数据集 2）创造更多的数据 深度学习算法通常数据越多效果越好。 我们在最后一节提到了这一点。...相关资源： 如何定义你的机器学习问题 2.通过算法提高性能 机器学习是关于算法的。 所有的理论和数学都描述了从数据中学习决策过程的不同方法（如果我们限制自己进行预测建模）。...使用表现最好的算法，通过进一步的调整或数据准备来提高性能。 将结果与你选择的深层学习方法排序，它们如何比较？ 也许你可以放弃深度学习模型，并使用更简单，更快速，甚至是容易理解的训练方法。...相关资源： 评估Keras深度学习模型的性能 在Python中使用重采样评估机器学习算法的性能 3.通过算法调整提高性能 这是肉的地方。 您可以经常在抽查时中快速发现一两个性能良好的算法。
随着数据量的不断增长，传统的机器学习模型往往难以应对。而AI大模型学习通过构建庞大的神经网络和复杂的算法结构，能够充分利用大数据中的信息，挖掘出更深层次的特征和规律。...AI大模型的训练与优化：提升模型性能的关键步骤 训练和优化大规模机器学习模型是一个充满挑战和机遇的过程。...同时，根据模型的特性和需求，灵活调整计算资源的配置，可以进一步提高训练效率。 参数的精细调优是提升模型性能的关键。 在大模型训练中，参数的选择和调整直接影响到模型的性能表现。...同时，利用分布式存储和通信机制，可以有效地管理和共享训练数据，提升训练效率。 综上所述，训练和优化大规模机器学习模型是一个复杂且关键的过程。...未来的研究将更加注重模型的优化和拓展，以适应更加复杂和多变的任务需求。例如，通过引入更多的领域知识、利用更先进的算法和技术、以及构建更加庞大的数据集，可以进一步提升AI大模型的性能和应用效果。
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