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AB实验人群定向HTE模型5 - Meta Learner

Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同,属于间接估计模型的一种。 主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner,思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系。 X-Learner X-Learner是针对上述提到的问题对T-Learner和S-Learner进行了融合。 这里和S-Learner的思路近似是imputation的做法。 简而言之,实验影响较大时X-Learner表现最好,实验影响微小时S-Learner和X-Learner表现差不多。 ? ? ?

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数学建模暑期集训24:机器学习与Classification Learner工具箱实操

增加模型的参数 2.从数据中挖掘更多的特征来增加输入的变量 3.选择更加复杂的模型 4.使用一些集成算法(如装袋法(Bagging),提升法(Boosting)) Classification Learner 工具箱实操 Classification Learner工具箱简介 Classification Learner是matlab自带的一个工具箱,里面内置了多种机器学习模型可供调用,无需编程,一键搞定。 在matlab中选择导入数据 144组训练集作为d1: 6组测试集作为d2: 工具箱设置 选择Classification Learner工具箱: 新建会话

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    数学建模学习笔记(二十六)matlab Classification Learner工具箱的使用

    matlab中有个神奇的工具箱Classification Learner 利用鸢尾花分类这个经典问题尝试使用: 首先载入数据 load('fisheriris') fisheriris是matlab

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    因果推断笔记——因果图建模之Uber开源的CausalML(十二)

    + XGB回归 3.2.3 『ATE』Base Learner 基础模型 3.2.4 『ATE』含/不含倾向得分的X-Learner + 基础模型 3.2.5 『ATE』R Learner + 含/不含倾向得分 algorithms S-learner [4] T-learner [4] X-learner [4] R-learner [5] Doubly Robust (DR) learner [6] + XGB回归 # Ready-to-use T-Learner using XGB learner_t = XGBTRegressor() ate_t = learner_t.estimate_ate learner_t = BaseTRegressor(learner=LinearRegression()) ate_t = learner_t.estimate_ate(X=X, treatment # Calling the Base Learner class and feeding in XGB learner_x = BaseXRegressor(learner=XGBRegressor(

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    mlr3_训练和测试

    mlr3_训练和测试 概述 之前的章节中,我们已经建立了task和learner,接下来利用这两个R6对象,建立模型,并使用新的数据集对模型进行评估 建立task和learner 这里使用简单的tsk和 是learner中用来存储训练好的模型 # 可以看到目前是没有模型训练好的 learner$model ## NULL 接下来使用任务来训练learner # 这里使用row_ids选择训练数据 learner $predict_type = "prob" # 重新训练 learner$train(task, row_ids = train_set) # 重新预测 prediction = learner$predict = lrn("classif.rpart", predict_type = "prob") learner$train(task) prediction = learner$predict(task) 对于回归任务 library("mlr3viz") library("mlr3learners") task = tsk("mtcars") learner = lrn("regr.lm") learner

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    深入机器学习系列之集成学习

    Base learner并行训练,互相之间没有交流, Base learner训练数据使用bootstrap aggregating方式获得。 Base learner串行训练,下一个learner如何训练与前面learner的表现相关,每一个base learner都是对上一个base learner地提升。 组合方法: 分类模型,对base learner的输出执行投票操作 回归模型,对base learner的输出执行取平均操作 也可以训练另一个模型处理所有base learner的输出 base learner 差异化: 极端情况下,完全相同base learner的组合无法产生性能提升; Bootstrap为各base learner选择相对不同的训练数据是为了提升各base learner之间的差异; 模型误差由偏差 时串行训练所得,并且下一个base learner以上一个base learner的表现作为生成模型的依据。

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    Fastai-学习器训练

    事实上,fastai.vision.learner最核心的两个方法就是cnn_learner和unet_learner,它们都会返回一个fastai.vision.Learner对象,该对象包含训练(fit ds = data.ImageDataBunch.from_folder("101_ObjectCategories/", valid_pct=0.2, size=128) learner_ = learner.cnn_learner ds = data.ImageDataBunch.from_folder("101_ObjectCategories/", valid_pct=0.2, size=128) learner_ = learner.cnn_learner 例如对验证集计算默认指标使用learner_.validate(learner_.data.valid_dl)就可以了。 这些类含有from_learner()方法用于从学习器创建解释器,也可以通过learn.interpret()来获得解释器,这种方法获得的解释器依据learner类型进行创建。

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    Paxos算法

    上面主要讲述了如何选定提案,那么Learner如何获取选定的提案呢? 主要有以下几种方案: 方案一 Acceptor一批准提案就将该提案发送给Learner,这种虽然能够让Learner尽快的获取提案,但是这种方法需要让Learner和其他的Acceptor进行通信以确保该提案是被大部分 Acceptor批准的提案,通信的次数至少是Learner数量和Acceptor数量的乘积 方案二 Acceptor批准提案后向一个主Learner发送该提案,然后由该主Learner通知其他的Learner ,这种方案的优点是减少了与Acceptor的通信次数,但同时也引入了主Learner的单点故障问题 方案三 为了解决主Learner的单点故障问题,这里讲主Learner替换为一个Learner的子集。 Acceptor将批准的提案发送给Learner的子集,然后由这个子集发送给其他的Learner。子集中的Learner越多,系统越可靠,但通信也会越复杂。

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    ZooKeeper数据存储与数据同步机制

    数据同步过程就是Leader服务器将那些没有在Learner服务器上提交过的事务请求同步给Learner服务器。 数据同步初始化 Learner向Leader注册的最后阶段,Learner向Leader发送ACKEPOCH,包含Learner的currentEpoch和lastZxid。 Leader发送完差异事务数据后,立即向Learner发送NEWLEADER指令 NEWLEADER指令通知Learner,已经将committedLog中的Proposal都同步给Learner。 向所有已经完成数据同步的Learner发送UPTODATE指令 当收到过半Learner的ACK消息后,通知Learner集群中已经有过半机器完成了数据同步,已经具备对外服务的能力。 只能进行全量同步(SNAP同步),将本机上的全量内存数据都发送给Learner。 Leader服务器向Learner发送SNAP指令。通知Learner即将进行全量数据同步。

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    mlr3基础(二)

    learner 'classif.rpart' on task 'pima' (iter 2/10) out INFO [21:44:37.379] [mlr3] Applying learner 此外,我们使用tsks()、lrns()和rsmps()来检索Task、Learner和Resampling的列表,其方式与tsk()、lrn()和rsmp()相同。 learner 'classif.rpart' on task 'spam' (iter 2/3) out INFO [21:44:50.177] [mlr3] Applying learner auc_train' (per level of learner_id) # - rank of col '-auc_test' (per level of learner_id) ranks = tab ' (per level of learner_id) ranks = ranks[, .

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    【分布式】Zookeeper服务端启动

    Leader解析Learner信息,计算新的epoch。 Leader接收到Learner服务器基本信息后,会解析出该Learner的SID和ZXID,然后根据ZXID解析出对应的epoch_of_learner,并和当前Leader服务器的epoch_of_leader 进行比较,如果该Learner的epoch_of_learner更大,则更新Leader的epoch_of_leader = epoch_of_learner + 1。 计算出新的epoch后,Leader会将该信息以一个LEADERINFO消息的形式发送给Learner,并等待Learner的响应。     8. Learner发送ACK消息。 Leader收到Learner的ACKEPOCH后,即可进行数据同步。     10. 启动Leader和Learner服务器。

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    mlr3_学习器构建

    见到四十三次日落,需要一天 见到那年的夏天,需要一年 看到彗星划过夜空,需要一甲子 ,却需要到时间尽头 mlr3::Learner类的对象为r中许多流行的机器学习算法提供了统一的接口。 略,暂定更新与后续 预置的learner library("mlr3learners") mlr_learners ## <DictionaryLearner> with 29 stored values = mlr_learners$get("classif.rpart") print(learner) ## <LearnerClassifRpart:classif.rpart> ## * Model $param_set$values = list(cp = 0.01, xval = 0) learner # 上述的操作会覆盖之前所有的设置 # 如果只是想改变一部分的值,可以使用下面的方法 learner $param_set$values = mlr3misc::insert_named( learner$param_set$values, list(cp = 0.02, minsplit =

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    谷歌推出分布式强化学习框架SEED,性能“完爆”IMPALA,可扩展数千台机器,还很便宜

    Actor 会更新推理模型的参数,在收集到足够多的观察数据后,actor会将观察和动作的结果发送给learnerlearner根据这些反馈结果进行优化。 ? Learner 框架的细节 当智能体在每一个环境步骤中将观察结果传送至 Learner时,基于具有异步服务器流RPC 的gRPC框架的高效网络库会将延迟维持在较低的频率。 Learner能够扩展到数千个核上(例如在Cloud TPU上可以扩展到2048个),与此同时Actor 的数量也可以扩展到数千台机器上,从而能够充分利用Learner,训练速度达到每秒数百万帧。 然而,由于Actor和 Learner在SEED RL智能体中是异步执行的,Actor的策略稍后于Learner的策略,也就是说它们会变成异策略(off-policy)。 3、涉及模型的所有内容都留在Learner本地,只有观测结果和动作会在Learner 和Actor之间进行传输,这可以将带宽需求降低多达99%。

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    Laravel关系模型指定条件查询方法

    定义关联关系: Class模型: public function learners() { return $this- belongsToMany('App\Models\Customer', 'learner_relation ', 'class_id', 'learner_id'); } Customer模型: public function learnerclasses() { return $this- belongsToMany ('App\Models\MyClass', 'learner_relation', 'learner_id', 'class_id'); } 2、查询代码: $data = MyClass::with ([ 'learners' = function ($query) { $query- select() - where('learner_relation.status', 1) - orderBy('learner_relation.create_time', 'desc'); }, ]) - find($id); 然后得到的结果就是我们想要的正常的学生

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    Tree - XGBoost with parameter description

    , in order to reduce the impact of single base learner. and tree base learner. Linear base learner When a linear base learner is used to optimize the loss function at each iteration It prevents base learner from being too complicated. In other words accuracy is not the top concern for each base learner.

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    通过集群成员变更来看 etcd 的分布式一致性

    只有当 learner 的 log 数据与 leader 保持一致后,learner 才能被提升为 follower 节点。 ? Learner 被提升为 follower 之前会一直被当成备用节点,且 leader 节点不能被转换为 learner 节点。 learner 节点也不会接受客户端的读写操作,这就意味着 learner 不需要向 leader 发送 Read Index 请求。 Learner 节点自身不能改变自己的状态,etcd 提供了 learner 状态检测和安全性检测,集群管理员必须自己决定要不要改变 learner 的状态。 v3.5 中的新特性 新加入的节点默认就是 Learner 角色 当 learner 的 log 数据与 leader 保持一致后,集群会自动将 learner 转换为 follower。

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    强化学习框架 IMPALA 介绍

    We have developed a new distributed agent IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architecture) that Since the learner in IMPALA has access to full trajectories of experience we use a GPU to perform updates The learner then continuously updates its policy π on batches of trajectories, each collected from many This simple architecture enables the learner(s) to be accelerated using GPUs and actors to be easily However, because the policy used to generate a trajectory can lag behind the policy on the learner by

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    linux基础命令介绍五:文本过滤 grep

    :x:1000:1000::/home/learner:/bin/bash 注意以上两个例子中PATTERN被双引号引用起来以防止被shell解析。 输出文件/etc/passwd中字符0连续出现3次及以上的行(注意转义字符'\'): [root@centos7 temp]# grep "0\{3,\}" /etc/passwd learner:x: /passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash lp:x:4:7:lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin learner:x:1000:1000: :/home/learner:/bin/bash 选项-i使grep在匹配模式时忽略大小写: [root@centos7 temp]# grep -i abcd file ABCD function " /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash learner:x:1000:1000::/home/learner:/bin/bash 使用扩展正则表达式意味着不需要转义就能表示字符的特殊含义

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    KDD 2018 | 众包标注质量不稳定?让机器给标注工上个课吧!

    图 7:交互式教学 如图 8 所示,JEDI 的每一轮教学(这里假设是第 t 轮)包括以下三个步骤: Teacher 估计 learner 的学习进度,根据 learner 之前的标注反馈得到上一次的学习概念 ,然后 teacher 向 learner 推荐一个新的样本进行教学。 Teacher 向 learner 展示教学样本(隐藏样本真实标签),要求 learner 提供他自己对当前样本的标注标签。 Teacher 展示样本真实标签,learner 辨识样本真实标签,并结合样本本身进行概念学习。 ? 图 8:JEDI 的交互式教学示意图 学生(learner)模型: - 每一个 learner 的学习过程都假设遵循梯度下降的规律: ?

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