1. Python环境设置和Flask基础 使用“Anaconda”创建一个虚拟环境。如果你需要在Python中创建你的工作流程,并将依赖项分离出来,或者共享环境设置,“Anaconda”发行版是一个不错的选择。 安装here wget https ...
. 什么是API 当调包侠们训练好一个模型后,下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接,以便这些 AI大脑 们可以顺利的被使用。然而往往要面临不同编程语言的挑战,例如很常见的是调包侠们用Python训练模型,开发同学用Java写业务代码,这时候,Api就作为一种解决方案被使用。 简单地说,API可以看作是顾客与商家之间的联系方式。如果顾客以预先定义的格式提供输入信息,则商家将获得顾客的输入 ...
2018-11-04 21:01 0 1002 推荐指数:
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接Azure机器学习(三)创建Azure机器学习实验,下一步便是真正地将Azure机器学习的预测模型发布为Web服务。要启用Web服务发布任务,首先点击底端导航栏的运行即"Run"按钮运行新的收入预测实验。实验开始运行之后,底端导航栏的发布Web服务即"Publish Web Service ...
机器学习的模型泛化 1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差:模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。 2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对,比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测,算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性 ...
今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分 最下面的代码最有用 一、错误率与精度(accuracy 准确) 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量,既适用于二分类任务,也适用于多分类任务。错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例,精度则是分类正确的样本数占 ...
(原作:MSRA刘铁岩著《分布式机器学习:算法、理论与实践》。这一部分叙述很清晰,适合用于系统整理NN知识) 线性模型 线性模型是最简单的,也是最基本的机器学习模型。其数学形式如下:g(X;W)=WTX。有时,我们还会在WTX的基础上额外加入一个偏置项b,不过只要把X扩展出一维常数 ...
参考博客:https://blog.csdn.net/qq_31342997/article/details/88078213 https://blog.csdn.net/u0129694 ...
二、机器学习模型评估 2.1 模型评估:基本概念 错误率(Error Rate) 预测错误的样本数a占样本总数的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准确率(Accuracy) 准确率=1-错误率准确率=1−错误率 误差 ...
'没有测量,就没有科学'这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中,对模型的评估同样至关重要,只有选择与问题相匹配的评估方法,才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题,迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类 ...