对于音乐流媒体业务来说，确定可能流失的用户（即有可能从付费降级到取消服务的用户）是关键。
对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。
最近我们被客户要求撰写关于SVM，KNN和朴素贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。其中一些指标是精度，召回率，ROC曲线和F1得分。
在最后一部分中，我们将讨论一个演示应用程序，该应用程序使用PySpark.ML根据Cloudera的运营数据库（由Apache HBase驱动）和Apache HDFS中存储的训练数据来建立分类模型。然后，对该模型进行评分并通过简单的Web应用程序提供服务。有关更多上下文，此演示基于此博客文章如何将ML模型部署到生产中讨论的概念。
在第一篇中，我们讨论了回归中使用的一些重要指标、它们的优缺点以及用例。这一部分将集中讨论分类中常用的度量，以及在具体的背景中应该选择哪种。
关键词 随机森林分类器 5折交叉验证 ROC曲线 AUC 可视化 import matplotlib.pylab as plt from scipy import interp from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import matplotlib.pa
过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。
Abhishek Thakur：数据科学家每天都要处理数据载入问题。有一些研究者称，自己有60%--70%的时间都花在了数据清洗、处理（筛选）和转换上，从而让机器学习模型能使用这些数据。本文关注的是第二部分，也就是数据在机器学习模型的应用上，其中包括预处理的步骤。 本文讨论的几个pipelines是我所参加的上百个计算机比赛后的总结。需要强调的是，文章的相关讨论虽然是概括性的，却也是十分有用的，同时，文中所讨论的也涉及一些既有的、被专业人士采用的复杂方法。 声明：我们使用Python。 数据
大数据文摘作品 作者：Abhishek Thakur 编译：Cathy，黄文畅，姜范波，寒小阳 前言 本文由Searchmetrics公司高级数据科学家Abhishek Thakur提供。 一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格式转化，以便于在之后应用机器学习模型。这篇文章的重点便在后者—— 应用机器学习模型（包括预处理的阶段）。此文讨论到的内容来源于我参加的过的数百次的机器学习竞赛。请大家注意这里讨论的方法是大体上适用的，当然还有很多被
【新智元导读】本文是数据科学家Abhishek Thakur发表的Kaggle热门文章。作者总结了自己参加100多场机器学习竞赛的经验，主要从模型框架方面阐述了机器学习过程中可能会遇到的难题，并给出了自己的解决方案，他还列出了自己平时研究所使用的数据库、算法、机器学习框架等等，具有一定的参考价值。作者称：“文章几乎涵盖了机器学习所面临的所有问题。”他说得怎么样？欢迎留言评论，发表你的看法。 本文在Linkedin上贴出后，被迅速转到Kaggle和Hacker News，并引起火热讨论。在Hacker New
特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数 据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。
提问：9+1=？ 相信看到这个问题的人脑海里都会很自然地得出一个答案：9+1=10 而这其中运用到的运算就是十进制 那么问题来了：什么是十进制？ 1.十进制 个位数9加1变成了十，就会向十位数进一位变成10 每一位置上的数运算都是逢十进一位就是十进制 在十进制中，只有数字0~9两个数，逢十进一 故：9+1=10 这也是我们人类现实生活中所采用的进制 明白了十进制也就能理解二进制 2.二进制 计算机所使用的是二进制 因为二进制运算更快（数字只有0和1更简单） 每一位置上的数运算时都是逢二进一位的就是二进制 在
导读：C语言程序中经常涉及一些数学计算，所以要熟悉其基本的数据类型。数据类型学习起来比较枯燥，不过结合之前的内存概念，以及本节的字节概念，相信数据类型也就不难理解了。本章从二进制的基本概念开始，然后介绍机器语言通用的计算单位字节，最后再介绍C语言中基本的数据类型及其基本概念。
有多种性能指标来描述机器学习模型的质量。但是，问题是，对于哪个问题正确的方法是什么？在这里，我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标。请注意，此处介绍的性能指标不应用于特征选择，因为它们没有考虑模型的复杂性。
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型，从指标得到反馈，不断改进，直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来 解决多类图像分类问题。
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
其具体操作方式为：将R进制数的每一位数值用Rk形式表示，即幂的底数是R，指数是k，k与该位和小数点之间的距离有关。当该位位于小数点左边，k值是该位和小数点之间数码的个数，而当该位位于小数点右边，k值是负值，其绝对值是该位和小数点之间数码的个数加1。
尽管大模型非常强大， 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言， 也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。
之前说要自己维护一个spark deep learning的分支，加快SDL的进度，这次终于提供了一些组件和实践，可以很大简化数据的预处理。
在数据科学领域，可用的资源非常的多：从Datacamp到Udacity再到KDnuggets，在网上有很多可以在线学习数据科学的地方。但是，如果你是一个喜欢在实践中学习的人，那么Kaggle可能是让你通过实践数据科学项目提高自己的最佳地点。
本文实例讲述了Python实现的十进制小数与二进制小数相互转换功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
网络故障、路由器无法连接、交换机通信等等，如果对网络ip地址有一定的了解，对处理一些基本的故障完全可以的。
有一个整数，想知道它的二进制表示中有多个1，你会怎么做？本文将带大家深入学习下二进制以及它的各种运算，一步步的研究出这个问题的解决方案，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
混淆矩阵定义为（类x类）大小的矩阵，因此对于二进制分类，它是2x2，对于3类问题，它是3x3，依此类推。为简单起见，让我们考虑二元分类并了解矩阵的组成部分。
不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大，例如2000的人群中，某疾病的发生只有100 (5%)人，那么疾病发生与不发生为 1：19。这种情况下的数据称为不平衡数据。在真实世界中，不管是二分类或三分类，不平衡数据的现象普遍存在，尤其是罕见病领域。
我们定义了一些测试数据，方便验证函数的有效性；同时对于大多数初学者来说，明白函数的输入是什么，输出是什么，才能更好的理解特征函数和使用特征：
相信很多人，在工作中会需要使用到计算器。一般的做法是，打开并使用系统自带的计算器。
可视化对于Transformer的模型调试、验证等过程都非常重要，FAIR的研究者开源了一种Transformer可视化新方法，能针对不同类呈现不同且准确的效果。
腾讯安全科恩实验室《Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection》论文入选人工智能领域顶级学术会议AAAI-20。研究核心是利用AI算法解决大规模二进制程序函数相似性分析的问题，本文将深入对该论文进行解读，点击链接获取完整论文。
将字符转换成二进制编码的过程叫做编码 将二进制码转换成字符的过程叫做解码 编码和解码都要遵守的规则是字符集
在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。
这位ID为“史蒂夫的骨灰”的Up主，是从去年10月开始这个项目，由于在上高二，只有周末和放假才有时间推进。
地址，每台服务器都配置了一个或多个IP。今天电脑学习微信公众号小编就带大家详细了解下IP地址都是什么？
小伙伴们看到上面的机房了吗？成千上万台服务器他们都少不了一个小小的IP地址，每台服务器都配置了一个或多个IP。今天电脑学习微信公众号小编就带大家详细了解下IP地址都是什么？
评分卡开发描述了如何将数据转化为评分卡模型，假设数据准备和初始变量选择过程（过滤）已完成，并且已过滤的训练数据集可用于模型构建过程。 开发过程包含四个主要部分：变量转换，使用逻辑回归的模型训练，模型验证和缩放。
IP地址（Internet Protocol Address）是指互联网协议地址，又译为网际协议地址。IP地址是一种统一的地址格式，它为互联网上的每一个网络和每一台主机分配一个逻辑地址，以此来屏蔽物理地址的差异。
该数据（查看文末了解数据获取方式）与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅。 y - 客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'）
①A类：占有1个字节（8位），定义最高位为 0 来标识此类地址，余下7位为真正的网络地址，支持
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。
首先，位运算到底用来做什么，用处多不，好像到现在我也没有怎么用位运算呢？ 很多初学者我相信会有这样的疑问。那么本篇就将介绍位运算的强大用途及无限魅力。
在工作中，谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决，但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的？话不多说，我们开始。
本系列将带来FPGA的系统性学习，从最基本的数字电路基础开始，最详细操作步骤，最直白的言语描述，手把手的“傻瓜式”讲解，让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
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