【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
作者 | Casey Whorton 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
较为详细介绍了聚类分析的各种算法和评价指标,本文将简单介绍如何用python里的库实现它们。
《统计学习方法》逻辑斯谛回归模型( Logistic Regression,LR)
“My ridiculous dog is amazing。” [sentiment:positive]
该文介绍了如何使用sklearn库中的各种指标评估模型的性能。包括分类的指标如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线以及回归的指标如均方误差、均方根误差、平均绝对误差和R方值等。同时,还介绍了如何对模型进行调优,包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等方法。
在上篇中,我们简单学习了图论的基本概念,图的表示和存储方式,同构图和异构图的分类,以及几个基础的图论算法。 在接下来的前置教程下篇中,我们将会学习图机器学习。
欢迎小伙伴们回来继续学习,本篇内容是连着上一篇 “机器学习系列:(四)从线性回归到逻辑回归”文章。 多类分类 现实中有很多问题不只是分成两类,许多问题都需要分成多个类,成为多类分类问题(Multi-class classification)。比如听到一首歌的样曲之后,可以将其归入某一种音乐风格。这类风格就有许多种。scikit-learn用one-vs.-all或one-vs.-the-rest方法实现多类分类,就是把多类中的每个类都作为二元分类处理。分类器预测样本不同类型,将具有最大置信水平的类型作为样本
K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种懒惰学习算法和分类算法。此外,KNN是机器学习中最简单的方法。利用KNN进行分类,预测新点的分类。
在做自然语言处理的过程中,现在智能对话比较火,例如智能客服,智能家电,智能音箱等,我们需要获取用户说话的意图,方便做出正确的回答,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示
在机器学习中,经常要度量两个对象的相似度,例如k-最近邻算法,即通过度量数据的相似度而进行分类。在无监督学习中,K-Means算法是一种聚类算法,它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中,也会用到相似度的计算(当然还有其他方面的度量)。
TextMatch is a semantic matching model library for QA & text search … It’s easy to train models and to export representation vectors.
项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,
在交易中的机器学习模型通常针对历史股价和其他定量数据进行训练,以预测未来股价。然而,自然语言处理(NLP)可以帮助我们分析财务报表,如10-k表,以预测股票走势。10-k表是公司提交的年度报告,提供对其财务业绩的全面总结(这些报告是由证券交易委员会授权的)。对投资者来说,梳理这些报告常常是冗长乏味的。通过情绪分析(自然语言处理的一个子领域),投资者可以迅速了解报告的语气是积极的、消极等等。在10-k表中表达的整体情绪可以用来帮助投资者决定他们是否应该投资该公司。
ALS可参考:练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现:商品推荐 + 用户人群放大
本系列是机器学习课程的系列课程,主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
Kmeans算法一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。
本文是一个基于 NebulaGraph 上图算法、图数据库、机器学习、GNN 的推荐系统方法综述,大部分介绍的方法提供了 Playground 供大家学习。
相似性度量是许多数据分析和机器学习任务中的重要工具,使我们能够比较和评估不同数据片段之间的相似性。有许多不同的指标可用,每个指标各有利弊,适用于不同的数据类型和任务。
问答系统中包括三个主要的部分:问题理解,信息检索和答案抽取。而问题理解是问答系统的第一部分也是非常关键的一部分。问题理解有非常广泛的应用,如重复评论识别、相似问题识别等。
K-邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,意思是我们知道样本集中的每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
两个集合A和B交集元素的个数在A、B并集中所占的比例,称为这两个集合的杰卡德系数,用符号 J(A,B) 表示。
主要包括特征提取(Feature Extraction)和特征选择(Feature Selection)
推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析(一)前面这篇介绍了整个SAR算法,算法本身比较容易理解。本篇主要对一下里面有趣的小函数。
Molecular differences in Alzheimer's disease between male and female patients determined by integrative network analysis
在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中,我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验,我做一个总结的笔记。另外,我也想把这篇笔记一直更新下去。 01scikit-learn基础介绍 1.1 估计器 估计器,很多时候可以直接理解成分类器,主要包含两个函数: 1、fit():训练算法,设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 2、predic
在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
所有函数和类的确切API,由docstrings给出。API会为所有功能提供预期类型和允许的功能,以及可用于算法的所有参数。 原文链接 : http://scikit-learn.org/stab
在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。 基本方法 句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法: 编辑距离计算 杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算 下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。 编辑距离计算 编辑距离,英文叫做 Edit Distance,又称 Lev
这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货,包括分词、词频、词频向量、TF-IDF、文本匹配等等。 第一篇中,介绍了文本相似度是干什么的; 第二篇,介绍了如何量化两个文本,如何计算余弦相似度,穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 其中具体如何计算,在这里复习: 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF ---- 度量两个文本的相似度,或者距离,可以有很多方法,余弦夹角只是一种。本文简单列了一下常用的距离。 需要注意的是,本文中列的方法,
今天Tony老师给大家带来的案例是Kaggle上的Twitter的情感分析竞赛。在这个案例中,将使用预训练的模型BERT来完成对整个竞赛的数据分析。
摘要总结:本文研究了基于LSH(Locality-Sensitive Hashing)的相似性度量方法,并将其应用于文本相似度计算。主要思路是将文本表示为向量,并使用LSH函数将向量映射到不同的桶中,然后根据桶内的向量相似度对文本进行排序。实验结果表明,该方法在文本相似度计算任务上取得了较好的效果。
git clone https://github.com/MachineLP/TextMatch cd TextMatch export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:../TextMatch python tests/core_test/text_search_test.py tests/core_test/text_search_test.py import sys from textmatch.core.text_match import TextMatch from textma
2.4. 双聚类 Biclustering 可以使用 sklearn.cluster.bicluster 模块。 Biclustering 算法对数据矩阵的行列同时进行聚类。 同时对行列进行聚类称之为 biclusters。 每一次聚类都会通过原始数据矩阵的一些属性确定一个子矩阵。 例如, 一个矩阵 (10, 10) , 一个 bicluster 聚类,有三列二行,就是一个子矩阵 (3, 2) >>> >>> import numpy as np >>> data = np.arange(100).
用一百行 Python 代码,入门协同过滤推荐。
为了让加深我们印象,这里我们把直接放上关于精确率和召回率的解释,如果大家忘记的话,以后不妨来多看看
在无监督学习中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,其中,应用最广的是聚类算法。
来源:DeepHub IMBA本文约1700字,建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础,包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作的,以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
1.K-近邻算法 1.1 K-近邻算法简介 1.定义: 就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别 2.如何计算你到你的"邻居"的距离 一般时候,都是使用欧氏距离 1.2 k近邻算法api初步使用 1.sklearn 优势: 1.文档多,且规范, 2.包含的算法多 3.实现起来容易 2.sklearn中包含内容 分类、聚类、回归 特征工程
距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作的,以及我们可以从哪些测量中进行选择。
优化语义分割模型常用的损失有Soft Jaccard损失,Soft Dice损失和Soft Tversky损失,但它们都和软标签不兼容,所以无法支持一些重要的训练技术(例如标签平滑,知识蒸馏,半监督学习,多标注员等)。
train_test_split()可以将数据按比例随机分为训练集和测试集;参数如下:
主要有分类(classification)、回归(regression)、排序(ranking)、聚类(clustering)、热门主题模型(topic modeling)、推荐(recommendation)等。
你好,我是zhenguo 对机器学习的评估度量是机器学习核心部分,本文总结分类问题常用的metrics 分类问题评估指标 在这里,将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标 1 Confusion Matrix 这是衡量分类问题性能的最简单方法,其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表,即“实际”和“预测”,此外,这两个维度都有“真阳性(TP)”、“真阴性(TN)”、“假阳性(FP)”和“假阴性(FN)”,如下所示: 与混淆矩阵相关的术语解释如下: -真阳(TP)− 当数据点
在机器学习中,选择合适的模型是至关重要的。本篇博客将深入介绍 Scikit-Learn 中一些高级模型,包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。我们将提供详细的代码示例,帮助你理解和应用这些高级模型。
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