在机器学习中,特征缩放是一个重要的预处理步骤。它用于调整数据中特征的范围,以便模型能够更好地收敛和表现。在本篇博客中,我们将深入介绍 Scikit-Learn 中的特征缩放方法,并通过代码示例说明如何进行特征缩放。
在机器学习中,数据预处理是一个至关重要的步骤。而常常使用到的数据预处理方法之一就是特征缩放。特征缩放是将不同特征的取值范围映射到相同的尺度上,以确保不同特征对模型的影响具有相同的权重。 在scikit-learn库的preprocessing模块中,有一个非常常用的函数StandardScaler,它可以实现特征缩放的功能。下面我们就来学习一下如何使用这个函数。
在这篇文章中,我们将讨论什么是特征缩放以及为什么我们在机器学习中需要特征缩放。我们还将讨论数据的标准化,以及使用scikit-learn实现同样的标准化。
说起"炼丹"最耗时的几件事,首先就能想到的就是数据清洗,特征工程,还有调参.特征工程真的是老生常谈了,但是特征工程又是最重要的一环,这一步做不好怎么调参也没用.在特征工程中,做特征缩放是非常重要的,如下图所示:
摘要:虽然大型语言模型(LLM)通常采用微调来解锁其下游应用程序的功能,但我们对不同微调方法的归纳偏差(特别是缩放属性)的理解仍然有限。为了填补这一空白,我们进行了系统的实验,研究不同的缩放因子,包括LLM模型大小,预训练数据大小,新的微调参数大小和微调数据大小,是否以及如何影响微调性能。我们考虑两种类型的微调-全模型调整(FMT)和参数有效的调整(PET,包括即时调整和LoRA),并探讨其缩放行为的数据有限的制度,其中LLM模型的大小大大超过微调的数据大小。基于1B到16 B两组预训练的双语LLM,以及在双语机器翻译和多语种摘要基准测试上的实验,我们发现:1)LLM微调遵循基于幂的乘法联合缩放律,即微调数据大小与彼此缩放因子之间的比例关系; 2)LLM微调从LLM模型缩放中获得的收益大于预训练数据缩放,PET参数缩放通常无效;以及3)最优微调方法是高度任务和微调数据相关的。我们希望我们的研究结果可以帮助理解,选择和发展LLM微调方法。
X轴缩放包括在负载均衡器后面运行的应用程序的多个副本。如果有N个副本,则每个副本处理1 / N的负载。
数据的基本缩放是使其成为标准,以便所有值都在共同范围内。在标准化中,数据的均值和方差分别为零和一。它总是试图使数据呈正态分布。
用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络(如长短期记忆递归神经网络)时进行缩放。
本文将解释数据转换中常见的特征缩放方法:“标准化”和“归一化”的不同之处,并举例说明何时使用,以及如何使用它们。
论文: Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies
Beam 是一个函数即服务平台,允许开发人员快速在云上运行他们的 AI 应用程序。用户主要在我们的平台上运行 AI 和数据工作负载,我们目前在我们的 Python SDK 中暴露了两种自动缩放策略。
卷积神经网络(CNN)通常以固定的资源成本开发,然后进行缩放,以便在获得更多资源时得到更好的精度。
这篇文章是ICCV 2017的一篇模型压缩论文,题目为《 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程,他们大多数的原理都来自于这篇论文,这篇论文的思想值得仔细品读。论文原文地址和Pytorch开源代码地址见附录。
上次我们使用精度评估得到的成绩是 61%,成绩并不理想,再使 recall 和 f1 看下成绩如何?
上次我们使用精度评估得到的成绩是 61%,成绩并不理想,再使 recall 和 f1 看下成绩如何? 首先我们先了解一下 召回率和 f1。 真实结果 预测结果 预测结果 正例 反例 正例 TP 真正例 FN 假反例 反例 FP 假正例 TN 真反例 召回率:TP/(TP+FN) f1:2TP/(2TP+FN+FP) 我们使用scikit-learn的分类
谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet,该网络具备极高的参数效率和速度。
本文会告诉你两种方法,即如何使用Python的Scikit-Learn库进行简单的数据转换。
在使用某些算法时,特征缩放可能会使结果发生很大变化,而在其他算法中影响很小或没有影响。为了理解这一点,让我们看看为什么需要特征缩放、各种缩放方法以及什么时候应该缩放。
您的序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络时进行缩放,例如LSTM递归神经网络。 当网络适合具有一定范围值(例如10s到100s的数量)的非标度数据时,大量的输入可能会降低网络的学习和收敛速度,并
MinMaxScaler是一种常见的数据归一化方法,用于将数据特征缩放到指定的范围内。在数据预处理阶段,MinMaxScaler可以将原始数据转换为具有统一尺度的数据,这对许多机器学习算法是很重要的。 在本篇文章中,我们将介绍MinMaxScaler的基本原理、使用方法和示例代码,并通过一个实际的数据集来演示它的使用。
在上篇文章中(D3.js 力导向图的显示优化),我们说过 D3.js 在自定义图形上相较于其他开源可视化库的优势,以及如何对文档对象模型(DOM)进行灵活操作。既然 D3.js 辣么灵活,那是不是实现很多我们想做的事情呢?在本文中,我们将借助 D3.js 的灵活性这一优势,去新增一些 D3.js 本身并不支持但我们想要的一些常见的功能。
这是卷积神经网络学习路线的的第二十二篇文章,要介绍的是2019年Google Brain的大作EfficientNet,论文全名为EfficientNet:Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks。
所有图形窗口都带有导航工具栏,可用于浏览数据集。 以下是工具栏底部的每个按钮的说明:
选自arXiv 作者:Ben Sorscher等 机器之心编译 编辑:蛋酱 Scale is all you need?No. 在视觉、语言和语音在内的机器学习诸多领域中,神经标度律表明,测试误差通常随着训练数据、模型大小或计算数量而下降。这种成比例提升已经推动深度学习实现了实质性的性能增长。然而,这些仅通过缩放实现的提升在计算和能源方面带来了相当高的成本。 这种成比例的缩放是不可持续的。例如,想要误差从 3% 下降到 2% 需要的数据、计算或能量会指数级增长。此前的一些研究表明,在大型 Transform
今天来分享一下GTL Draw语法的运用,它拥有一些自定义特性,譬如创建线、文本、箭头等,下面是GTL Draw包含的语句块。
数据预处理是机器学习生命周期的非常重要的一个部分。特征工程又是数据预处理的一个重要组成, 最常见的特征工程有以下一些方法:
散点图可以帮助我们推断出不同维度数据之间的相关性, 比如上述例子中,看得出身高和体重是正相关, 身高越高, 体重越重
文 | 严灏 上周,知晓程序向大家分享了「知了地铁」小程序的上手体验。同时,我们也在这篇文章中提过,会与大家讨论有关小程序中手势缩放功能的实现。 关注知晓程序(微信号 zxcx0101),回复「知了地
前面我们提到的HDFS,了解了HDFS的特性和架构。HDFS能够存储TB甚至PB规模的数据是有前提的,首先数据要以大文件为主,其次NameNode的内存要足够大。对HDFS有所了解的同学肯定都知道,NameNode是HDFS的存储着整个集群的元数据信息,比如所有文件和目录信息等等。而且当元数据信息较多时,NameNode的启动会变得很慢,也比较容易触发GC操作。显然当数据到了一定的量级,元数据管理会成为HDFS的一个瓶颈,其实这也是为什么说它适合存储大文件的原因。如果解决了元数据管理的问题,其实HDFS是可以支撑海量小文件的。
A preprocessing step that is almost recommended is to scale columns to the standard normal. The standard normal is probably the most important distribution of all statistics.
搜狗地图发布了新版的移动端地铁图,改版初衷是为了用户交互体验的提升以及性能的改善。原版地铁图被用户吐槽最多的是pinch缩放不流畅、无过渡动画、拖拽边界不合理等等,大体上都是交互体验上的问题。实际上原版的问题不仅仅存在于交互体验上,源代码也是一团糟: 无模块化概念; 存在冗余逻辑和文件; 滥用第三方库&工具; UI的更新仍旧是直接操作DOM; 构建&发布流程不规范。 以上问题其实跟业务以及技术选型无关,可以说是任何一个“历史悠久”的项目都难以避免的问题。针对以上问题的重构方案不是本文要阐述的核心,所以就一笔
今天将分享脑微出血检测的三个步骤级联分割的完整实现过程,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
我们在对接Android平台GB28181设备接入模块的开发者时,遇到这样的场景,除了Android设备(如执法记录仪、智能安全帽等)自带的camera或camera2前后摄像头数据外,还有些场景是需要外部编码前或编码后数据,比如对接OTG类似的外置数据源,如NV12、NV21、YV12、RGB或YUV等格式,这里做个简单的汇总。
框架: UMI/React Hooks echarts版本:4.9.0 react-for-echarts
今天说一个比较重要的内容,无论是在算法建模还是在数据分析都比较常见:数据归一化和标准化。
最近笔者专注于研究可视化搭建平台的解决方案, 分析了很多拖拽组件和页面动态化技术, 也在 H5-Dooring 项目中做了很多技术实现, 包括:
其实,我对于EfficientNet流派的网络是排斥的,暴力搜索的方法看起来跟创新背道而驰,总觉得不太光彩,这对于深度学习的良性发展会产生一定的负面影响,EfficientNet可能是这个算力爆炸时代的必经之路吧,对工业界来说还是有一定的可取之处的。
如果你在为Android开发Web应用或者在为移动设备重新设计一个Web应用,你需要仔细考虑在不同设备上你的页面看起来是怎样的。因为Android设备有不同款型,因此你需要考虑影响你的页面在Android设备上展示的一些因素。
NV21、NV12、YV12、RGB565、YUV分别是不同的颜色编码格式,这些颜色编码格式各有特点,适用于不同的应用场景。选择合适的颜色编码格式取决于具体的需求和环境:
NV21、NV12、YV12、RGB、YUV、RGBA、RGBX8888都是常见的图像颜色编码格式,它们之间的主要区别在于色彩空间和数据排列方式。
画布缩放是图形编辑器的基础功能,作用是放大图形编辑细节,缩小总览全局。我们来看看 Figma 是如何做画布缩放设计的。
LSTM模型的一个常见用途是对长时间序列数据进行学习预测,例如得到了某商品前一年的日销量数据,我们可以用LSTM模型来预测未来一段时间内该商品的销量。但对于不熟悉神经网络或者对没有了解过RNN模型的人来说,想要看懂LSTM模型的原理是非常困难的,但有些时候我们不得不快速上手搭建一个LSTM模型来完成预测任务。下面我将对一个真实的时间序列数据集进行LSTM模型的搭建,不加入很多复杂的功能,快速的完成数据预测功能。
v-for ⇒ wx:for 注意点:wx:for=“{{list}}”默认每一项变量名为item;每一项索引变量名为index。 与key同时用,wx:key="index"
自注意力模块是Transformer的基本构建块,用于捕捉全局信息。受到Transformer在自然语言处理(NLP)任务上的成功启发,研究人员将自注意力模块引入了计算机视觉。他们用自注意力模块替代了卷积神经网络(CNNs)中的卷积层,将这些网络称为视觉Transformer。视觉Transformer在许多计算机视觉任务上与CNNs相媲美,有巨大的潜力用于各种应用。
原文链接:The importance of preprocessing in data science and the machine learning pipeline I: centering, scaling and k-Nearest Neighbours 作者:Hugo Bowne-Anderson 译者:刘翔宇 审校:刘帝伟 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 未经许可,谢绝转载! 数据预处理是一个概括性术语,它包括一系列的操作,数据科学家使用这些方法来将原始数据处理成更方
引言 如今人们出行都离不开手机,都通过手机接触过互联网地图,手机地图凭借着可手势直观操作、地图可快速迭代、信息可实时更新的优势,形成了成熟的地图交互体验。在解析手机地图的体验设计前,让我们先看看地图的发展历程。 一、地图的发展 地图拥有着古老的历史,记录了人类对世界认知的演进过程,经历过泥板、壁画、羊皮、纸张等载体,依据使用和文化需要拥有着丰富多样的美术形式。不同时期、材质、美术形式的地图见证人们认识世界的过程。 随着照相机和飞机的发展,出现了航空摄影测量技术,让地图的测绘精准度达到顶峰。交通、
在前面讨论线性变换的时候,我们没有提到平移。什么是平移?以二维的平面为例,如图2-2-10所示,向量 就是向量 平移的结果,即连接两个图形的对应点的直线平行,则两个图形是平移变换。很显然,这种平移不是线性变换——向量 所在直线并不是平面空间的子空间。尽管如此,我们可以用矩阵加法表示图2-2-10所示的平移变换:
咱们的#单细胞常见图表系列推文,首先会按照单细胞下游分析基本流程整理里面的常见的图表,以及分析的过程
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