机器学习性能度量

training error(训练误差):学习器在训练集上的误差。generalization error(泛华误差):在新样本上的误差。在机器学习中由很多机器学习算法，那么如何选择这些算法和模型，如何评估这些算法和模型,评估模型的算法和准确率的方式很多，我们依次来介绍一下几

《机器学习：算法视角（原书第2版）》 —1.7　本书的学习路线

这样就自然地过渡到进化学习，包括遗传算法（第10章）、强化学习（第11章）和基于树的学习器（第12章），这些都是基于搜索的方法。第13章介绍了将多个学习器（通常是树）的预测组合起来的方法。第14章考虑了无监督学习的重要课题，重点是自组织特征图；许多无监督学习算法也在第6章中介绍。

一文搞懂网络通信的基石✅IO模型与零拷贝

为了解决这个问题，我提出一种“IO模型”：让小菜先去干别的活，等其他部门的接口好了再通知小菜回来完成这个开发任务 步入正题，常见的IO模型分为五种：同步阻塞IO模型、同步非阻塞IO模型、多路复用IO模型、信号驱动IO模型、异步IO模型 处理流程 为了更好的理解IO模型，先举个体现总体流程的下载文件案例：

深度学习核心技术精讲100篇（四十二）-Seq2seq框架下的文本生成

前言 文本生成，旨在利用NLP技术，根据给定信息产生特定目标的文本序列，应用场景众多，并可以通过调整语料让相似的模型框架适应不同应用场景。本文重点围绕Encoder-Decoder结构，列举一些以文本摘要生成或QA系统文本生成为实验场景的技术进展。 Seq2seq框架

基于MindSpore框架Yolov3-darknet模型的篮球动作检测体验

们了解了Yolov3模型的原理、架构等基本知识，为日后的深入学习奠定了基础。本次体验同样基于ModelArts+OBS，基本的操作步骤不复赘述，可以参考之前的文章。作业也同样分为体验作业和进阶作业。体验作业：输入篮球比赛图片，在ModelArts环境上完成模型推理流程。根据本课提

不为人知的稠密特征加入CTR预估模型的方法

[1] 应用到稠密特征处理上的方法，如图4所示，可以看到这个模型的输入是一个稠密特征q，输出是一个特征向量v，也就是实现了1维到多维的特征空间转换，那么具体看一下是怎样实现的。 图4. Key-Value Memory模型结构 [1]向量v的计算是通过对每个embedding vector

手把手教你炼大模型.第2讲——大规模语言模型并行训练系统和算法

基于ModelArts的模型训练

根据训练准备工作复杂度的不同，ModelArts的训练方式分为下面三种：ModelArts的模型训练的三种方式示意图(1)使用预置算法训练。ModelArts已经预置了丰富的预置算法,开发者可以直接订阅并启动训练。这也是最快的训练方式。(2)使用自定义算法训练。如果 ModelArts预置算法不能满足开发者的需求

卷积神经网络模型之——LeNet网络结构与代码实现

为10（表示有10种类别）。 self.fc3 = nn.Linear(84, 10) 使用pytorch搭建LeNet 搭建一个网络模型，最少需要分两步进行 1. 创建一个类并继承nn.Module import torch.nn as nn # pytorch:通道排序：[N

【转载】吴恩达来信2022-08-05：强化学习的发展

Andrew亲爱的朋友们，在准备学习机器学习专业课程的第三课时（其中包括强化学习的内容），我认真思考了为何强化学习算法在使用上仍是非常苛刻的。它们对超参数的选择非常敏感，有超参数调优经验的人可能会获得10倍或100倍的性能提升。十年前，使用有监督深度学习算法同样苛刻，但随着建立有监督模型的系统方法的

【机器学习基础】特征工程常用操作

样就使得不同特征之间具有可比性。当通过梯度下降法进行模型求解时，可以降低迭代次数，更快的收敛到最小值。树模型并不需要归一化。 1.2 统计值 可以计算出特征的均值，最大值，最小值等，利用这些信息构造出新的特征。比如，要想判断某人是否购买某一部手机，可以计算出他以往购买的手机的

分享——Science 好文：机器人学习瓶颈如何突破——建立归纳偏置方法1（2）

方法1：在“元”层面运用机器学习技术 这种方法指的是，在系统设计阶段，离线使用机器学习技术来发现能提高智能体在线学习效率的结构、算法和先验知识。 元学习的基本概念至少从上世纪80年代在机器学习和统计学中出现，基本思路是：在系统设计阶段，元学习过程便能访问系统在线学习时可能面临的许多潜在任务或环境的样本。

最全面、系统的 PyTorch 学习指南

PyTorch 进行研究和实践。 2. 强化模型库和预训练模型：PyTorch 将继续完善其内置的模型库，涵盖更丰富的模型类型，同时，与 Hugging Face 等知名公司合作，引入更多高质量的预训练模型，为用户提供更多选择。 3. 融合图神经网络和深度学习：PyTorch 将继续探索图神

机器学习--数据清理、数据变换、特征工程

合机器学习）】 对数据进行提升。 标号？数据质量？模型？ 1、对模型之后会展开2、提升标号：没有标号可以去标；标号里面有很多错误的话，要对它进行清理；【数据标注：半监督学习；有钱可以众包；看看数据长什么样子，找其他的规则，从数据中提起有弱噪音的标号，也是可以用来训练模型的】3

学习笔记|logistic回归

二项logistic回归模型 二项logistic回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y|X)表示，形式为参数化的logistic分布。这里，随机变量X取值为实数，随机变量Y取值为1或0，通过监督学习的方法来估计模型参数。 定义（logistic回归模型） 二项lo

训练千亿参数模型的法宝，昇腾CANN异构计算架构来了

文理解能力”、“全球最大中文语言（NLP）预训练模型”各类标签。 标签不是白帖的，在AI领域，大智慧就意味着大模型，他背后的“千亿参数”、“TB 级内存模型”绝对是他成功的法宝！ 模型大，意味着数据也大，你想到如何训练出这样大的模型了么？ 盘古的训练以「昇腾AI处理器」为基座，同时借助了「CANN

华为云ModelArts的应用价值—ModelArts 一键训练和部署口罩识别AI模型

用于开发工作。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。

【PyTorch基础教程10】构建模型基础（学不会来打我啊）

文章目录 学习心得一、神经网络的构造二、神经网络中常见的层2.1 不含模型参数的层2.2 含模型参数的层（1）代码栗子1（2）代码栗子2 2.3 二维卷积层stride 2.4 池化层 三、LeNet模型栗子三点提醒： 四、AlexNet模型栗子Reference