在进行机器学习任务时，你需要学会使用代码快速检查模型的内存占用量。原因很简单，硬件资源是有限的，单个机器学习模块不应该占用系统的所有内存，这一点在边缘计算场景中尤其重要。...复现说明 如果你使用相同的代码复现实验，结果可能会因硬件、磁盘 / CPU / GPU / 内存类型的不同而大相径庭。...一些关键建议 最好在代码中编写专注于单个任务的小型函数； 保留一些自由变量，例如特征数和数据点，借助最少的更改来运行相同的代码，在数据 / 模型缩放时检查内存配置文件； 如果要将一种 ML 算法与另一种...在本文中，仅讨论了内存分析的一小部分，目光放在了规范机器学习建模代码上。...我们需要使其更好地部署在服务和机器中，让平台或工程团队能够方便运用。分析内存也可以让我们找到更高效的、面向特定数据或算法的优化方式。 希望你能在使用这些工具和技术进行机器学习部署时能够获得成功。
在构建和部署机器学习模型时，最佳好的方法是使它们尽可能的成为端到端的工作，这意味着尝试将大多数与模型相关的数据转换分组到一个对象中。...在交叉验证中，安全pipeline有助于避免将测试数据中的统计信息泄漏到训练好的模型中 下面Scikit-learn pipelines流程图 ?...，首先从定义转换对象开始，然后将这些对象拟合（FIT）到训练数据中（从数据中学习），然后应用这些转换 （TRANSFORM）功能训练数据 接下来，我们在转换后的数据上训练模型，现在我们将所有这些转换再一次应用于测试集...这样可以防止数据泄漏并将相同的转换应用于这两组数据。 ? 得到结果如下 ?...得到结果如下 ? 我们得到了相同的准确率。这里没有多次进行拟合和变换，我们使用转换器和最终估计器对整个pipeline进行了一次拟合，并且我们应用了计算分数的方法（score） 以获得模型的准确率。
在此过程中，您将学习如何： 在macOS上安装流行的Python机器学习包。 创建预测机器学习模型。 将这些模型集成到您自己的iOS应用程序中。 入门 下载入门项目，然后构建并运行它。 ?...在生产中，这正是您想要的，但对于像这样的开发和教程，获得一致的结果非常重要，这样您就可以知道出现问题时的位置。 在此处详细了解该train_test_split功能。...您用于训练线性回归的三个步骤与绝大多数scikit-learn模型需要使用的步骤完全相同。 接下来，您将使用相同的三种方法来创建和训练支持向量机（SVM）模型。SVM是最流行的机器学习工具之一。...机器学习中最难的部分之一是为该模型找到合适的模型和正确的参数，以获得最佳结果。 如果您想了解有关SVM的更多信息，请查看scikit-learn.org上的文档。...请务必查看scikit-learn文档，特别是选择正确估算器的流程图。scikit-learn中的所有估算器都遵循相同的API，因此您可以尝试许多不同的机器学习算法来找到最适合您的用例的算法。
为了更容易理解，我在第一行中对权重及其对应的特征进行了着色 ? 在我们把权重乘以特征之后，我们把它们加起来。这也被称为点积。 ? 最后的结果是0。我将把这个临时结果称为“f”。...对于迭代的其余部分，它保持在0。 当误差趋于0时，我们知道模型收敛了。这告诉我们，我们的模型已经正确地“学习”了适当的权重。 在下一节中，我们将使用对较大数据集的计算权重来进行预测。...在单独的数据集上训练模型和另一个数据上测试模型是很好的实践。这有助于避免过度拟合。 做这个有不同的方法，但为了简单起见，我将使用一个训练集和一个测试集。 我扰乱一下我们的数据。...scikit-learn模型中的权重与我们的相同。这意味着我们的模型工作正常，这是个好消息。 在我们结束之前，有几个小问题需要复习一下。...这些看起来都是次要的细节，但如果我们不设置这些，我们就无法复制与我们的模型相同的结果。 这一点很重要。在使用模型之前，阅读文档并理解所有不同设置的作用是非常重要的。
在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意：采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，随机森林对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中可能有重复的样本。...但它与随机森林有两个主要的区别： （1）随机森林应用的是Bagging模型，而极端随机树是使用所有的训练样本得到每棵决策树，也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本。...提升算法也是一种提高任意给定学习算法准确度的方法，它是一种集成算法，主要通过对样本集的操作获得样本子集，然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。...每得到一个样本集就用该基分类算法在该样本集上产生一个基分类器，这样在给定训练轮数n后，就可产生n个基分类器，然后提升算法将这n个基分类器进行加权融合，产生最后的结果分类器。...投票算法是通过创建两个或多个算法模型，利用投票算法将这些算法包装起来，计算各个子模型的平均预测状况。在实际的应用中，可以对每个子模型的预测结果增加权重，以提高算法的准确度。
如今的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，利用工具库：Pandas、Numpy 和 Scikit-Learn。这些操作对于在 GPU 上实现也不是很复杂。...你可以通过 Conda 将其直接安装到你的机器上，或者简单地使用 Docker 容器。在安装时，您根据实际情况设置您的系统规格，如 CUDA 版本和您想要安装的库。...例如，我有 CUDA 11.3，想要安装所有的库，所以我的 install 命令是： 这一行命令完成运行，就可以开始用 GPU 加速数据科学啦！...DBSCAN 的 cuML 版本的函数格式与 Scikit-Learn 的函数格式完全相同：相同的参数、相同的样式、相同的函数。...由于我们使用的是相同的算法，因此结果图也与 CPU 版本完全相同。 使用 Rapids GPU 获得超高速 我们从 Rapids 获得的加速量取决于我们正在处理的数据量。
为了更易于理解，我给第一行中的权重及其对应特征涂上了颜色。 ? 在我们将特征和权重相乘之后，对乘积求和。一般将其称为点积。 ? 最终结果是 0，此时用「f」表示这个暂时的结果。 3....在与测试集不同的数据集上训练模型是很好的做法，这有助于避免过拟合。还有不同的方法，但是简单起见，我要用一个训练集和一个测试集。首先打乱数据。...模型中的权重和我们模型的权重完全相同。...还需要将学习率 eta0 设置为 0.1，和我们的模型相同。最后一点是截距。因为我们已经设置了值为 1 的虚拟特征列，因此模型可以自动拟合截距，所以不必在 scikit-learn 感知器中打开它。...这些看似都是小细节，但是如果不设置它们的话，我们的模型就无法重复得到相同的结果。这是重点。在使用模型之前，阅读文档并了解不同的设置有什么作用非常重要。
然后使用，然后将结果转换为DataFrame并使用以下head()方法打印前5行： 每列包含与特定团队和年份相关的数据。...守备队试图通过以下几种方式获得击球手或基地跑垒员来阻止跑步，并且R当玩家在基地前进并返回本垒时，跑步（）得分。...打印出每年的平均胜利（W）。您可以使用此mean()方法。 在浏览数据时为目标列创建分档非常有用，但您需要确保在训练模型时不包括从目标列生成的任何功能。...正如你在上面的散点图中看到的那样，从1900年之前的季节很少，那时的游戏就大不相同了。因此，从数据集中消除这些行是有意义的。 处理连续数据和创建线性模型时，整数值（例如一年）可能会导致问题。...这样做是因为如果您决定在测试模型的相同数据上训练模型，您的模型可以轻松地过度拟合数据：模型将更多地记住数据而不是从中学习，这导致过于复杂的模型你的数据。
我们认为使用大型模型架构和相同数据在XLNet 和BERT之间进行公平的比较研究具有重要的科学价值。 编译 | Skura 编辑 | Pita 数据科学家需要算力。...今天的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，库中有 pandas、Numpy 和 scikit-learn。这些操作也不太复杂，无法在 GPU 上实现。...%%time y_db = db.fit_predict(X) 这 10 万个点的运行时间是 8.31 秒，如下图所示： 使用 Scikit-Learn 在 CPU 上运行 DBSCAN 的结果 GPU...由于我们使用的是相同的算法，因此结果图也与 CPU 版本完全相同。...使用 cuML 在 GPU 上运行 DBSCAN 的结果 使用 Rapids GPU 获得超高速 我们从 Rapids 获得的加速量取决于我们正在处理的数据量。
/data/adult.csv") X = X.rename(columns={"income": "Decision"}) chefboost的一个奇怪的地方是对目标变量的处理方法——它必须存储在与特性相同的...然而，这样做并没有实际提高训练速度，至少在我的机器上没有。 另外，与scikit-learn的另一个区别是，chefboost主要使用函数而不是类。...对模型进行训练后创建了一个新文件——> rules.py。正如引言中提到的，它以嵌套if- lift -else语句的形式包含决策树的整个结构。 下面您可以看到部分脚本，整个脚本有20.5k行。...研究结果表明，年龄是预测一个人年收入是否超过5万美元的最重要特征。 最后，我想比较一下chefboost和scikit-learn的速度。...你可以在我的GitHub上找到本文使用的代码。此外，欢迎任何建设性的反馈。你可以在推特上或者评论里联系我。
有了代价函数就可以评价取当前参数时模型性能的好坏。 在选择一个恰当的代价函数后，整个模型的训练过程就是求代价函数最小值的过程。...这是因为求一个矩阵的逆运算量非常大，例如求一个n⋅n的矩阵的逆，其计算复杂度为O(n3)。因此，在样本量非常大时利用梯度下降来训练模型所消耗的时间远远小于直接使用正规方程计算结果所消耗的时间。...当然，在样本量非常小的情况下，利用该方法还是非常方便的。 0x03 利用梯度下降训练模型 梯度下降几乎可以说是机器学习算法中，训练模型和调参最重要的方法了。梯度就是所有偏导数构成的向量。...]]) 这个结果，与我们生成数据时设定的斜率和截距非常接近。...2的结果相同，这验证了我们前面方法的正确性，也说明使用sk-learn直接就得到了参数的最优解。
df.corr()[['meantempm']].sort_values('meantempm') 在选择包括在这个线性回归模型中的特征时，我想在包含具有中等或较低相关系数的变量时略微宽容一些...： 好的，我认识到，对summary（）的调用只是把大量的信息打印在屏幕上。...R平方 - 一个衡量标准，我们的模型可以解释结果的整体变化的多少 ADJ。 R平方 - 与R平方相同，但是，对于多元线性回归，根据包含的变量数来解释过度拟合水平，该值会受到惩罚。...为了获得关于模型有效性的解释性理解，我使用了回归模型的score（）函数来确定该模型能够解释在结果变量（平均温度）中观察到的约90％的方差。...总结 在本文中，我演示了基于上一篇文章收集的数据如何使用线性回归机器学习算法来预测未来的平均天气温度。
2、简单且高效的数据挖掘、数据分析的工具。 3、对所有人开放，且在很多场景易于复用。 4、BSD证书下开源。...8、参数调优(Parameter Tuning)：去调整监督学习模型的参数以获得最大效果。...监督学习的代表。 2、常用算法对比 3、文章测试了179种分类模型在UCI所有的121个数据上的性能，发现Random Forests 和 SVM 性能最好。...2、当先最先进的预测几乎都使用了算法集成。它比使用单个模型预测出来的结果要精确的多。 但是如何找出可结合的弱模型、以及结合的方式又称为了繁重的维护工作。...2、常用算法对比： 该图中颜色是聚类的结果，而非标记， 各算法的分类结果都可以根据输入参数调优，只是为了展示聚类的适用范围适合有特征的数据类型，对于最下一行的几乎均匀的数据几乎没有任何意义。
当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习...1.基本用例：训练和测试分类器 对于第一个示例，我们将在数据集上训练和测试一个分类器。 我们将使用此示例来回忆scikit-learn的API。...在机器学习中，我们应该通过在不同的数据集上进行训练和测试来评估我们的模型。train_test_split是一个用于将数据拆分为两个独立数据集的效用函数。...scoring=None, verbose=0) 在拟合网格搜索对象时，它会在训练集上找到最佳的参数组合（使用交叉验证）。 我们可以通过访问属性cv_results_来得到网格搜索的结果。...6.异构数据：当您使用数字以外的数据时 到目前为止，我们使用scikit-learn来训练使用数值数据的模型。
当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习...在机器学习中，我们应该通过在不同的数据集上进行训练和测试来评估我们的模型。train_test_split是一个用于将数据拆分为两个独立数据集的效用函数。...该标量应该以下列方式应用：学习（即，fit方法）训练集上的统计数据并标准化（即，transform方法）训练集和测试集。 最后，我们将训练和测试这个模型并得到归一化后的数据集。...scoring=None, verbose=0) 在拟合网格搜索对象时，它会在训练集上找到最佳的参数组合（使用交叉验证）。 我们可以通过访问属性cv_results_来得到网格搜索的结果。...6.异构数据：当您使用数字以外的数据时 到目前为止，我们使用scikit-learn来训练使用数值数据的模型。
今天的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，库中有 pandas、Numpy 和 scikit-learn。这些操作也不太复杂，无法在 GPU 上实现。...CPU 上的 DBSCAN 使用 Scikit-Learn 在 CPU 上运行 DBSCAN 很容易。我们将导入我们的算法并设置一些参数。...使用 Scikit-Learn 在 CPU 上运行 DBSCAN 的结果 GPU 上带 Rapids 的 DBSCAN 现在，让我们用 Rapids 进行加速！...由于我们使用的是相同的算法，因此结果图也与 CPU 版本完全相同。 ?...使用 cuML 在 GPU 上运行 DBSCAN 的结果 使用 Rapids GPU 获得超高速 我们从 Rapids 获得的加速量取决于我们正在处理的数据量。
因此，在资源预算耗尽时，往往能够得到不错的优化结果。即找到局部最优的优化目标函数中的参数。...使用具有三个重复的重复分层 10 倍交叉验证的测试工具，朴素模型可以达到约 53% 的准确度。性能最佳的模型可以在相同的测试工具上实现大约 88% 的准确度。这提供了该数据集的预期性能界限。...最后评估在测试数据集上模型的性能。...使用具有三个重复的重复分层 10 折交叉验证的测试工具，朴素模型可以实现约 66 的平均绝对误差 (MAE)。性能最佳的模型可以在相同的测试工具上实现约 28 的 MAE ....此外，根据scikit-learn和numpy的安装，模型构建过程最多可以使用所有内核。
在使用Numpy时，可以直接使用import来导入。...Numpy在导入的时候可以重命名 一般都是重命名成np Numpy的使用 Numpy生成数组 ndarray 一个ndarray是Python中NumPy库中的一个数据结构，用于存储和操作具有相同数据类型的多维数组...，当axis的值设置为1时，获得各行的最大/最小值 mean(axis = 0) / median( axis = 0) 默认获得列方向各列的平均/中位数，当axis的值设置为1时，获得各行的平均值/中位数...调用DataFrame对象的info方法，可以获得其信息概述，包括行索引，列索引，非空数据个数和数据类型信息。...以下是Scikit-Learn模块的一些重要特点和功能： 一致的API：Scikit-Learn中的所有算法都有统一的API，包括fit()方法用于训练模型，predict()方法用于预测数据。
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