神经网络可以完成几项任务，从预测连续值(如每月支出)到分类离散类(如猫和狗)。每个不同的任务需要不同类型的损失，因为输出格式不同。对于非常特殊的任务，如何定义损失取决于我们自己。...例如，如果我们训练一个网络来对猫和狗进行分类，我们可以给狗分配正类，狗数据集中的输出值为1，同样地，猫将被分配负类，猫的输出值为0。 我们用于二元分类的损失函数称为二元交叉熵（BCE）。...该函数有效地惩罚了用于二值分类任务的神经网络。让我们看看这个函数的外观。 ? 二元交叉熵损失图 如您所见，有两个单独的函数，每个函数对应一个Y值。...现在我们的输出是正确的格式，让我们来看看如何为此配置损失函数。好的方面是，损失函数在本质上与二元分类是相同的。...现在让我们来看一个特殊的分类案例，叫做多标签分类。 多标签分类 多标签分类是在模型需要预测多个类作为输出时完成的。例如，假设你正在训练一个神经网络来预测一些食物图片中的成分。
在训练数据集中总共提供了40,779张图像，并且在测试集中提供了40,669张图像,需进行预测。 问题是多标签图像分类任务的示例，其中必须为每个标签预测一个或多个类标签。...这与多类分类不同，其中每个图像从许多类中分配一个。 为训练数据集中的每个图像提供了多个类标签，其中附带的文件将图像文件名映射到字符串类标签。...这是一个简单的字典，其中图像的文件名为键，标签列为值。...# get tags tags = file_mapping(filename[:-4]) 我们需要对图像的标签进行独热编码。这意味着我们将需要一个17元素的向量，每个标签都有一个值。...下面的one_hot_encode（）函数实现了这一点，给定了一个图像标签列表以及标签到整数作为参数的映射，它将返回一个17元素的NumPy数组，该数组描述了一张照片的标签的独热编码。
2、如何为给定的问题选择合适的评估指标? 为给定的问题选择适当的评估是模型开发过程的一个关键方面。在选择指标时，考虑问题的性质和分析的目标是很重要的。...例如，如果目标是最小化假阴性，召回率将是一个比精度更重要的指标。 数据集特征:类是平衡的还是不平衡的?数据集是大还是小? 数据质量:数据的质量如何，数据集中存在多少噪声?...基于这些因素，可以选择一个评估指标，如accuracy、F1-score、AUC-ROC、Precision-Recall、均方误差等。但是一般都会使用多个评估指标来获得对模型性能的完整理解。...较小的值表示更好的聚类解决方案。 Adjusted Rand 指数:它测量真实类标签和预测聚类标签之间的相似性，并根据概率进行调整。较高的值表示更好的聚类解决方案。...使用集成方法:通过组合多个模型的结果，可以使用bagging、boosting和stacking等技术来提高模型在不平衡数据集上的性能。
1-gram标注器是一元标注器另一个名称：即用于标注一个词符的上下文的只是词符本身。2-gram标注器也称为二元标注器，3-gram标注器也称为三元标注器。...5.组合标注器 尝试使用二元标注器标注标识符。 如果二元标注器无法找到一个标记，尝试一元标注器。 如果一元标注器也无法找到一个标记，使用默认标注器。 大多数NLTK标注器允许指定一个回退标注器。...创建一个分类器的第一步是决定输入的什么样的特征是相关的，以及如何为那些特征编码。 特征提取函数 def gender_features(word): ......特征名称是区分大小写的字符串，通常提供一个简短的人可读的特征描述，例如本例中的'last_letter'。特征值是简单类型的值，如布尔、数字和字符串。...这里是挑战赛3开发数据集中的文本/假设对的两个例子。标签True表示蕴含成立，False表示蕴含不成立。
作者：Jason Brownlee 翻译：候博学 前言 机器学习是一个从训练集中学习出算法的研究领域。 分类是一项需要使用机器学习算法的任务，该算法学习如何为数据集分配类别标签。...分类预测建模将类别标签分配给输入样本； 二分类是指预测两个类别之一（非此即彼），而多分类则涉及预测两个以上类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别； 在不平衡分类中，样本在各个类别之间的分布不相等...二元分类数据集的散点图 多类别分类模型 多类别分类[5]是指具有两个以上类别标签的分类任务。...多类分类数据集的散点图 多标签分类模型 多标签分类[7]是指具有两个或多个分类标签的分类任务，其中每个样本可以预测一个或多个分类标签。...具体来说，以下几点： 分类预测建模涉及到将类别标签分配给输入样本（测试集）； 二分类是指预测两个类别之一，而多分类则涉及预测两个以上的类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别
作者：Jason Brownlee 翻译：候博学 前言 机器学习是一个从训练集中学习出算法的研究领域。 分类是一项需要使用机器学习算法的任务，该算法学习如何为数据集分配类别标签。...分类预测建模将类别标签分配给输入样本； 二分类是指预测两个类别之一（非此即彼），而多分类则涉及预测两个以上类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别； 在不平衡分类中，样本在各个类别之间的分布不相等...另一个示例是“ 未检测到癌症 ”是涉及医学检查任务的正常状态，而“ 检测到癌症 ”是异常状态。 正常状态的类分配为类别标签0，状态异常的类分配为类别标签1。...多类分类数据集的散点图 多标签分类模型 多标签分类[7]是指具有两个或多个分类标签的分类任务，其中每个样本可以预测一个或多个分类标签。...具体来说，以下几点： 分类预测建模涉及到将类别标签分配给输入样本（测试集）； 二分类是指预测两个类别之一，而多分类则涉及预测两个以上的类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别； 不平衡分类指的是样本在各个类别之间分布不相等时的分类任务
2.反向传播算法—BP神经网络 反向传播算法简称即BP神经网络，是监督算法（数据给出标签）。...此算法可以使网络权值收敛到一个解，但并不能保证所求为误差超平面的，由此可能是一个局部最小解。 3. 正向传播受到deepmind的青睐 何为正向传播呢？...即通过上一层的i,j,k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算，最终结果再加上一个偏置项（图中为了简单省略了），最后在通过一个非线性函数（即激活函数），如sigmoid函数，最后得到的结果就是本层结点w...注: 以上所有图横轴是时间转为的时间戳，纵轴是交易量数据。 双向神经网络的训练过程很有趣，首先要找到某些特定的神经元再进行权值处理，我们称这些神经元为获胜神经元。...这样当集群压力大的时候，可以动态负载分配资源。这是这个成果最大的意义，将能够因此构建出完全不一样的神经网络模型，训练方式发生完全的改变。
何为进程? 进程是程序的一次执行过程，是系统运行程序的基本单位，因此进程是动态的。系统运行一个程序即是一个进程从创建，运行到消亡的过程。 ...在 Java 中，当我们启动 main 函数时其实就是启动了一个 JVM 的进程，而 main 函数所在的线程就是这个进程中的一个线程，也称主线程。 何为线程? ...线程与进程相似，但线程是一个比进程更小的执行单位。一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。...一个进程中可以有多个线程，多个线程共享进程的堆和方法区 (JDK1.8 之后的元空间)**资源，但是每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈和 **本地方法栈。 ...进程作为资源分配的基本单位，线程作为资源调度的基本单位。 程序计数器为什么是私有的?
进程通常由程序、数据和进程控制块（PCB）组成。比如双击打开一个桌面应用软件就是开启了一个进程。 传统的进程有两个基本属性：可拥有资源的独立单位；可独立调度和分配的基本单位。...对于这句话我的理解是：进程可以获取操作系统分配的资源，如内存等；进程可以参与操作系统的调度，参与CPU的竞争，得到分配的时间片，获得处理机（CPU）运行。...何为线程？ 线程是进程中的一个实体，是被系统独立分配和调度的基本单位。也有说，线程是CPU可执行调度的最小单位。也就是说，进程本身并不能获取CPU时间，只有它的线程才可以。...我对这句话的理解是：线程参与操作系统的调度，参与CPU的竞争，得到分配的时间片，获得处理机（CPU）运行。而进程负责获取操作系统分配的资源，如内存。...在一个应用程序（进程）中同时执行多个小的部分，这就是多线程。这小小的部分虽然共享一样的数据，但是却做着不同的任务。 二.何为并发？C++中如何解决并发问题？C++中多线程的语言实现？
首先，二元逻辑回归要求因变量是二元的，而序数逻辑回归要求因变量为序数。 其次，逻辑回归要求观察结果彼此独立。换言之，观察结果不应来自重复测量或匹配数据。...其次，由于 GMM 使用概率，因此每个数据点可以属于多个簇。因此，如果一个数据点位于两个重叠集群的中间，我们可以简单地定义它的类，方法是说它属于类 1 的 X 百分比和属于类 2 的 Y 百分比。...在本文中将讨论两种最广泛使用的技术： 标签编码 One-Hot 编码 标签编码 标签编码是一种用于处理分类变量的流行编码技术。在这种技术中，每个标签都根据字母顺序分配一个唯一的整数。...二元分类： 交叉熵：交叉熵将计算一个分数，该分数总结了预测类 1 的实际概率分布和预测概率分布之间的平均差异，完美的交叉熵值为 0。...Hinge Loss鼓励示例具有正确的符号，当实际和预测的类值之间的符号存在差异时分配更多错误。Hinge Loss的性能报告是混合的，有时在二元分类问题上比交叉熵有更好的性能。
，只有一个自变量的即为一元线性回归,其自变量与因变量之间的关系可以用一条直线近似表示 ◆ 同理,对于多变量的回归称为多元线性回归,其可以用一个平面或超平面来表示 2.2 使用线性回归的前提条件 ◆ 自变量与因变量之间具有线性趋势....png] ◆ 上式分别为一元线性回归与写成矩阵形式的线性回归模型 4 最小二乘法 4.1 何为最小二乘法 ◆ 又称最小平方法,通过最小化残差平方和来找到最佳的函数匹配 ◆ 即最小二乘法以残差的平方和作为损失函数...，xn未知的响应值拟合找到一个函数最小化 [opic1a8dwd.png] 相对于x1≤x2≤...≤xn的完全顺序，其中wi是正的权重。由此产生的函数称为保序回归。...训练输入是一个DataFrame，它包含三列 ： 标签，功能和权重。 此外，IsotonicRegression算法有一个称为等渗默认为true的可选参数。...如果有多个具有相同特征的预测，则返回其中一个。
headAppender结构体是头块数据的追加器，用于将样本值和元数据添加到头块中。 chunkOpts结构体用于设置块的参数，如大小、刷新间隔等。...接下来，文件中定义了一系列的数据结构和函数： blockBaseQuerier: 封装了基本的查询器的方法，如遍历时间块和获取标签值等。...blockBaseSeriesSet: 封装了基本的时间序列集合操作，如获取标签名、标签值等。...Chunk: 是一个时间序列数据块的结构体，包含了时间戳和对应值的切片，以及一些元数据，如块的偏移量、编码方式等。...push：将一个写入任务添加到队列中。该函数会根据队列的当前状态，执行相应的操作，如分配新的写入任务段、扩展缓冲区等。 pop：从队列中取出一个写入任务。
上式分别为一元线性回归与写成矩阵形式的线性回归模型 4 最小二乘法 4.1 何为最小二乘法 ◆ 又称最小平方法,通过最小化残差平方和来找到最佳的函数匹配 ◆ 即最小二乘法以残差的平方和作为损失函数,用于衡量模型的好坏...◆ 利用最小二乘法可以实现对曲线的拟合 4.2 最小二乘法原理 ◆ 以一元线性回归为例,演示推倒过程 4.3 最小二乘法例子 5 随机梯度下降 5.1 何为随机梯度下降 ◆ 随机梯度下降(SGD...标准保序回归是一个问题，给定一组有限的实数Y = y1，y2，…，yn表示观察到的响应，X = x1，x2，…，xn未知的响应值拟合找到一个函数最小化 相对于x1≤x2≤…≤xn的完全顺序，其中...训练输入是一个DataFrame，它包含三列 ： 标签，功能和权重。 此外，IsotonicRegression算法有一个称为等渗默认为true的可选参数。...如果有多个具有相同特征的预测，则返回其中一个。
此外，研究者发现使用动态标签分配技术时，具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题：「如何为不同分支的输出分配动态目标？」...针对这个问题，研究者提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。...OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。...这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。...YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。
文中提出了一个使用胶囊网络（称为scCapsNet）的可解释的深度学习体系结构。胶囊结构（代表一组特定对象属性的神经元向量）捕捉层次关系。...最近，scRNA-seq数据的快速积累使得可以为每个单个细胞分配一个标记，该标记可以记录细胞的类型同一性，发育阶段，空间位置或该细胞的另一个生物学特征。...虽然，现有的基于基因表达的有监督或无监督学习方法上实现了一个稳健的、定量的细胞类别定义。但是，它们都需要进行特征选择以揭示分类器如何为某个细胞分类类别标签。...这些网络通常具有从生物数据和图像数据中提取见解的能力。但是，传统的深度学习网络架构在决策过程中仍然缺乏透明度。胶囊结构定义为代表特定对象的一组属性的神经元向量。...并在多个scRNA-seq数据集，如小鼠视网膜双极细胞（mRBC）数据和人外周血单核细胞（hPBMC）数据，评估了scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。
神经网络的复杂度，我们可以使用层数，神经元数目，或者连接权重数目作为度量。相对的，数据本身的复杂度，我们用带标签的数据的比例和不带标签的数据的比例来衡量。 深度=规模？...，那么泛化误差小于任意指定值 ? 的一个合理的要求便是（参考文献1）： 训练数据的数目 > ? ，这说明复杂的模型需要更多的训练以获得优秀的泛化能力！...奥卡姆剃刀疑惑：理论上，带一层隐藏层的核基神经网络可以将任意数据拟合好（理解为级数展开，每个项就是一个隐藏神经元），那么提高复杂度的作用是啥？...有了控制变量，我们可以通过调整这些值，将损失函数拖到感兴趣的区域，从而回避相的影响，这个拖动过程由一个日本人今年的研究表明（文献9），就是无标签的预训练！...如下图，预训练越多，有标签的调优能越早找到最小值区域！（ ? 表示泛化能力的对数，越小泛化能力越强。 ? 表示无标签样本的数目， ?
IBM Watson Visual Recognition：能够理解图像的内容——图像的视觉概念标签、寻找人脸、给出近似年龄和性别、寻找一个集合中相似的图像。...Yactraq Speech2Topics：是一个能够通过语音识别 & 自然语言处理将 audio visual 内容转换成主题元数据（topic metadata）的云服务。...IBM Watson Retrieve and Rank：开发者可以将自己的数据加载到该服务中，并用已知的相关结果对机器学习模型（Rank）进行训练。服务输出包括一个相关文档和元数据列表。...Imagga：提供了能为你的图像自动分配标签的 API，让你的图像可被查找。其基于一个图像识别的平台及服务。...该 API 允许开发者使用原始算法进行工作，并可以将多个不同的领域（包括数据的不同层次）放到一起协同，并且还能利用其它平台的功能。 19.
(3). multiple：允许输入框中出现多个输入（用逗号分隔），如邮箱输入域 可实现输入多个值，中间用逗号分割 (4). form：用于把输入域放置到...B. metadata：仅预加载视频的元数据(尺寸、时长、第一帧内容)，没有视频缓冲 C. none：不预加载任何数据 以下为JS对象属性,不能用于标签 ①. currentTime：当前播放的时长...B. metadata：仅预加载视频的元数据(尺寸、时长、第一帧内容)，没有视频缓冲 C. none：不预加载任何数据 以下为JS对象属性,不能用于标签 ①. currentTime：当前播放的时长...进程是操作系统分配内存的基本单位； ②. 线程是CPU执行代码的基本单位； ③. 线程必须处于某个进程内部； ④. 一个进程内必须至少有一个线程；也可以有多个； ⑤....在同一个会话中的所有页面间共享数据，如登录用户名 // 保存一个数据 sessionStorage[key] = value // 保存一个数据 sessionStorage.setItem
lPool：多个SG从逻辑上构成一个连续的存储数据BLOCK的块设备，供上层的Distributed File System分配使用。Pool和Seg Group是一对多的关系。...，标签值是具体部署的物理信息，如北京->北京一区->rack_01->host_01。...一个SN负责处理一个SSD设备上的数据读写。 2.DCM开始创建Pool，SCM接收到创建操作后，保存该Pool的元数据信息到Etcd上，然后把该Pool加入到内部调度队列。...如分配一个Segment给某个Pool的SG过程： 1.保存Segment的元数据信息到KV系统中。 2.接收到Store的心跳信息。 3.下发分配Segment信息。...4.接收到分配Segment信息，进行本地操作，操作完成后直接通过grpc汇报分配结果给元数据。
异质图中不同的元路径可以提取不同的语义信息，如何为特定任务选择最有意义的元路径并融合语义信息是一个有趣的研究方向。语义级注意力的目的是了解每个元路径的重要性，并为它们分配适当的权重。...给定一个元路径，每个节点有许多基于元路径的邻居，如何区分这些邻居的细微差别是必须的。对于每个节点，节点级注意力的目的是了解基于元路径的邻居的重要性，并为其分配不同的注意力值。...如图1(a)所示： 两个电影可以通过多个元路径连接，如电影-演员-电影(Movie-Actor-Movie, MAM)和电影-导演-电影(Movie-Director-Movie, MDM)。...实验 3.1 数据集 3.2 节点分类 实验结果如下所示： 由上表可知： HAN的性能最好。 对于传统的异质图嵌入方法来讲，ESim可以利用多个元路径，其性能优于metapath2vec。...这说明通过对节点和元路径分配不同的重要性，HAN可以学习到更有意义的节点嵌入。 4.
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