from fbprophet.diagnostics import performance_metrics from fbprophet.plot import plot_cross_validation_metric...在这里，我们进行交叉验证，以评估365天的预测表现，从训练数据第730天开始为第一个截止点，然后每180天进行一次预测。...2010-02-20 8.264680 7.798614 8.733420 7.745003 2010-02-15 在R语言中，参数units必须是as.difftime类型，即周或比这个时间更短的...在Python中，initial，period和horizon应当采用Pandas Timedelta格式的字符串，接受天或比这个时间更短的单位。...下图的点表示df_cv为每个预测的绝对百分比误差。蓝线显示MAPE，其中平均值取自点的滚动窗口。
每个 epoch 的时间大致相同；测量结果真实平均值用 95％的置信区间表示，这是通过非参数统计的 bootstrapping 方法得到的。双向 LSTM 的计算速度： ?...哇，CNTK 比 TensorFlow 快很多！...fasttext 是一种较新的算法，可以计算词向量嵌入（word vector Embedding）的平均值（不论顺序），但是即使在使用 CPU 时也能得到令人难以置信的速度和效果，如同 Facebook...在这种情况下，TensorFlow 在准确率和速度方面都表现更好（同时也打破 99％的准确率）。...我的网络避免了过早收敛，对于 TensorFlow，只需损失很小的训练速度；不幸的是，CNTK 的速度比简单模型慢了许多，但在高级模型中仍然比 TensorFlow 快得多。
10月份的北京，仿佛酷热的夏季戛然而止，然后变成了春夏秋冬随机播放的模式，与往年不同的是今年很多人都在说“今年比去年冷多了”。...为了搞清楚这个问题，我想到了我之前写的天气数据爬虫，当时我是为了学习fbprophet，然后就写了用fbprophet预测北京未来一个月的气温一文，恰好收集到的近10年北京天气数据还能用，那我们就来通过历史数据来对比下今年是不是更冷...plt.plot(curData['dd'], curData['maxT'], color='gray') # 计算11-19年10月的均值...这里很明显今年确实比以往更冷，甚至有几天创下了近10年的最低温度记录，而且大多数日子温度都低于过去9年的平均值，看来冷冬的传闻是真的。 9月数据 同样，我们来看看9月北京的数据。 ?...结语 最后斗胆预测下未来一个月的最高和最低温度走势，详见fbprophet_temp_predict.ipynb ? 冷冬不是空穴来风，各位旁友们今年还是要做好保暖和防护措施啊！
拥有多个评估指标使得算法之间的比较更加困难，假设你的算法表现如下： 分类器 精度 召回率 A 95% 90% B 98% 85% 如上所示，这两个分类器的性能差不多，这就导致我们无法轻松的选择最好的那个...在开发期间，你的团队会尝试大量关于算法架构，参数调整，特征选择等方面的想法。使用单一数字评估指标（如精度）使得你可以根据其在该指标上的表现快速对所有模型进行排序，从而绝对哪一个最好。...如果你真的即关心精度也关心召回率，我推荐你使用一个标准方法来把他们组合成一个单一的数字。例如你可以使用它们的平均值。...或者你可以计算F1值（F1 score），这是一种基于平均值改善的方法，比简单的取平均值的效果要好。...取平均值或加权平均值是合并多个指标的常见方法之一。 [3]猫咪分类器的精度是指在开发集（或测试集）中检测出所有猫咪图片中有多少比例是真正的含有猫咪。
一、集成学习方法的思想 前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。...对于多个模型，如何组合这些模型，主要有以下几种不同的方法： 在验证数据集上上找到表现最好的模型作为最终的预测模型； 对多个模型的预测结果进行投票或者取平均值； 对多个模型的预测结果做加权平均。...一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，学习正确率仅比随机猜测略好，那么就称这个概念是弱可学习的。...2、在验证集上找表现最好的模型 这样的方法的思想与决策树的思想类似，在不同的条件下选择满足条件的算法。...3、多个模型投票或者取平均值 对于数据集训练多个模型，对于分类问题，可以采用投票的方法，选择票数最多的类别作为最终的类别，而对于回归问题，可以采用取均值的方法，取得的均值作为最终的结果。
对于多个模型，如何组合这些模型，主要有以下几种不同的方法： 在验证数据集上上找到表现最好的模型作为最终的预测模型； 对多个模型的预测结果进行投票或者取平均值； 对多个模型的预测结果做加权平均。...一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，学习正确率仅比随机猜测略好，那么就称这个概念是弱可学习的。...2、在验证集上找表现最好的模型 这样的方法的思想与决策树的思想类似，在不同的条件下选择满足条件的算法。...3、多个模型投票或者取平均值 对于数据集训练多个模型，对于分类问题，可以采用投票的方法，选择票数最多的类别作为最终的类别，而对于回归问题，可以采用取均值的方法，取得的均值作为最终的结果。...4、对多个模型的预测结果做加权平均 在上述的Bagging方法中，其特点在于随机化抽样，通过反复的抽样训练新的模型，最终在这些模型的基础上取平均。
的预测结果。如果取平均值的话也可以那么会得到0.7，高于阈值0.5，因此是等价的。...其次，就是整合稳定性的问题。采用平均法的另一个风险在于可能被极值所影响。正态分布的取值是 ? ，在少数情况下平均值会受到少数极值的影响。...简单来说，就是加一层逻辑回归或者SVM，把子模型的输出结果当做训练数据，来自动赋予不同子模型不同的权重。 一般来看，这种方法只要使用得当，效果应该比简单取平均值、或者根据准确度计算权重的效果会更好。...一个分类器不一定在每个局部上表现都好，而我们赋予的全局权重会无差别的认为：”一个子模型在全局的表现上一致“，这是不现实的。...这种做法的最大优点是考虑到了不同分类器在不同局部的表现能力可能有差异，不该默认分类器的全局表现一样。
最初的动机 2021 年 11 月 左右，Strve 第一个版本发布，社区的反馈大部分是支持，也有少部分小伙伴提出了质疑，这都正常。你只要在社区发布一些作品，就必须接受其他人对你的作品的评价。...后来看社区反馈，才到网上查看了有关的资料。虽然写法像，但并不是它的复制品。就比如 Strve 内部使用的是虚拟 DOM，这时的虚拟 DOM 还只是一个初版，只能说是简单的比对。...基于 tagged template 的 HTML 模板引擎，利用 ES6 的模板字符串来进行模板的书写，利用浏览器的原生的能力进行模板渲染。...声明式渲染：我们可以声明式地描述最终输出的 HTML 和 JavaScript 状态之间的关系，开发者可以更加专注于业务逻辑的开发，不需要过多地关心 DOM 操作的细节。...跑分方面，Strve 在 js-framework-benchmark 中的表现比 React 要好得多。
训练子集和综合，这两步都可以由最简单的方法去完成，比如在训练每个子集时，得到10个数值，那最后就可以取平均值作为最终结果。 ?...1.随机抽取一个子集，每次随机抽5个点，一共抽5次，并且每次的数据集不重复 2.要训练3阶多项式 3.最后取平均值 ?...比较不同方法得到的结果： 红色：是用平均值算出的 Ensemble 的三阶结果 蓝色：是用四阶回归出来的 结果是：蓝色在 Training 集上表现比红色好，而红色在 Testing 集上比蓝色好...，分布可以是 uniform，得到 D1 递推式解释： 下一步的分布是以上一步为基础，根据当前的 hypothesis 表现的有多好，来变大或者变小， yi 和 ht 都是返回 ＋1 或者 －1，...里，中间的3个负的，因为划分错了，它们变得更突出，中间的3个正的，分对了，所以权重减小，但是仍然比最开始的要突出，比如最左边的2个正的，一直都被划分正确，那他们会消失 ?
【年度系列】金融领域中白箱AI 08、【年度系列】如何训练机器学会“低买高卖” 09、【年度系列】深度Q空间神经网络交易解析 10、【年度系列】深度解析均值回归交易（一） 12、【年度系列】深度解析均值回归交易...（二） 13、【年度系列】深度解析均值回归交易（三） 14、【年度系列】深度解析均值回归交易（四） 15、【机器学习】Seq2seq与Attention模型一 16、【机器学习】Seq2seq与Attention...fbprophet简介 Fbprophet是Facebook发布的一个开源软件，旨在为大规模预测提供一些有用的指导。 默认情况下，它会将时间序列划分为趋势和季节性，可能包含年度，周度和每日。...Return_Dates函数可以将所有买入和卖出日期作为输出返回，输入： forecast：fbprophet预测对象 stock_data：带有时间索引的Pandas数据 cycle：周期长度 cycle_name...强大的fbprophet软件包可以让你对股票市场的分析更加深入和轻松。 代码下载 在后台输入 年度系列六
端到端的多视图3D点云匹配算法。...第一步经常由于点云的重叠度低、对称和场景重复的问题，造成难以准确对齐。因此，第二步，全局优化的目的是在多个扫描之间建立循环一致性，并帮助解决模糊匹配问题。...本文提出的算法，是目前已知的第一个解决以上两个难点的端到端的学习算法。在公认的基准数据集上进行实验评估表明，本文的端到端的算法在训练和计算量方面比目前最新的方法具有明显优势。...此外，本文进行详细的分析和消融研究（消融研究：是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验），以验证本文算法的新组成部分的有效性。...比当前最好的匹配算法的静态旋转误差提高了25%的精度，同时本文的算法比设置60次循环的RANSAC算法快13倍，在新的场景中获得了更好地表现。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ?
Qt君最近感觉qDebug相对于printf打印感觉有些慢，但又没有证据，于是闲着就写下qDebug，std::cout，printf的性能表现咯。注：测试数据仅供参考。...分别各测试10次后取平均值，详细数据在文末。...0x02 数据分析 性能表现：printf > std::cout > qDebug； qDebug()相对于std::cout和printf差距过大(6~10倍)； std::cout与printf...数据基本一致； std::cout与printf的debug与release差距不大，甚至有debug比release快的现象(可能受实验环境影响)。...0x03 结论 qDebug比std::cout和printf慢，高频调用有可能影响系统时延； 性能均衡推荐选用std::cout； 追求性能选用printf。
子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英伟达最新发布的基于新架构的A100加速计算卡，其官网宣传： 自动混合精度和FP16，可以为A100带来2倍的性能提升； 而且，在不更改代码的情况下...那么，A100与V100相比，究竟如何？最近Lambda网站真的把它俩的训练速度对比了一番。 硬件参数对比 ? ?...在英伟达的公开信息中，列出了A100与V100的参数对比： ? 在BERT深度学习训练中，二者的速度对比： ? 在其他训练模型下，A100是否能有同样出色的表现？ 测试结果如何？...卷积神经网络训练速度 测试者将一块V100的32位的训练速度归一化，对比了不同数量GPU的训练速度。 将结果在SSD、ResNet-50和Mask RCNN上取平均值。...将结果在Transformer-XL base、Transformer-XL large、Tacotron 2和ERT-base SQuAD上取平均值。（原始数据可通过文末链接查看） 得到结果： ?
AI 科技评论按：不久前，微软发布了用于学习通用语言嵌入的多任务深度神经网络模型——MT-DNN，它集成了 MTL 和 BERT 语言模型预训练二者的优势，在 10 项 NLU 任务上的表现都超过了 BERT...MT-DNN 集成了 MTL 和 BERT 语言模型预训练二者的优势，在 10 项 NLU 任务上的表现都超过了 BERT，并在通用语言理解评估（GLUE）、斯坦福自然语言推理（SNLI）以及 SciTail...然后，基于变换器的编码器捕获每个单词的上下文信息，并在 l_2 层中生成共享的上下文嵌入向量。最后，额外的特定任务层针对每个任务生成特定任务表示，随后是分类、相似性评分或相关性排序所必需的操作。...SNLI 和 SciTail 两个任务上的结果如下表和下图所示：在仅有 0.1％的域内数据（SNLI 中的样本量为 549 个；SciTail 中的样本量为 23 个）的情况下，MT-DNN 的准确率达到...+ 80％，而 BERT 的准确度大约为 50％，这证明了通过 MT-DNN 学习的语言嵌入比通过 BERT 学习的语言嵌入通用性更强。
KNN模型是一个简单的模型，可以用于回归和分类任务。大部分的机器学习算法都是用它的名字来描述的KNN也是一样，使用一个空间来表示邻居的度量，度量空间根据集合成员的特征定义它们之间的距离。...与分类任务不同，在回归任务中，特征向量与实值标量而不是标签相关联，KNN是通过对响应变量均值或加权均值来进行预测。 惰性学习和非参数模型 惰性学习是 KNN 的标志。...通过创建散点图，可以使用matplotlib可视化数据: 从图中可以看到，男性往往比女性更高更重，这一点由x标记所示。我们的经验也与这个观察结果一致。要根据一个人的身高和体重来预测他/她的性别。...这里作为回归任务的两个性能度量是:平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE): MAE的计算方法是将预测误差的绝对值取平均值。...均方误差可以通过对预测误差的平方取平均值来计算，公式如下: MSE比MAE对异常值的影响更大;一般情况下普通线性回归使MSE的平方根最小化 通过数据的标准化，我们的模型表现更好。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。...请注意，我们在summary_plot函数中重新排序X，以便我们不保存我们对原始X数据帧的更改。 上面，是带交叉验证的SHAP，包括所有数据点，所以比之前的点密集。...我们首先需要对每个样本的交叉验证重复进行SHAP值的平均值计算，以便绘制一个值（如果您愿意，您也可以使用中位数或其他统计数据）。取平均值很方便，但可能会隐藏数据内部的可变性，这也是我们需要了解的。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。...我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。 现在，我们只需像绘制通常的值一样绘制平均值。
时间间隔计数器的功能说明 本文主要通过概念性的阐述，对时间间隔计数器的功能做了简单的说明，同时对市场上目前广泛应用的SYN5636型高精度通用计数器的功能做了介绍，帮助客户在对时间间隔计数器进行选择时进行参考...时间间隔的连续测量用于周期信号的多次测量，然后通过取平均值以达到较高的测量精度；单次测量就是以随机的一次测量为结果，是最基本的测量。 对时间间隔的精确测量是实现高精度时间同步，对比和校频的基本要求。...目前市场在售的SYN5636型高精度通用计数器是一款按照《JJG 349-2014通用计数器检定规程》研发生产的高性价比的时频测试仪器，具有频率、周期、频率比、输入电压最大值/最小值/峰峰值、时间间隔、...脉宽、上升时间/下降时间、占空比、相位等测量功能和强大的数学运算、统计（平均值、标准偏差、最大值、最小值、峰峰值、计数、阿伦方差）功能。...对于其他功能的测试，则表现出了更高的功能性要求，动态范围广，使用方便。 时间间隔计数器主要应用于航空航天、导弹、武器等领域的时间测量和晶振，电子元器件等科研、计量领域的时间、频率测量等。
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