实验介绍 数据采用Criteo Display Ads。这个数据一共 G,有 个integer features, 个categorical features。 Spark 由于数据比较大,且只在一个txt文件,处理前用split l train.txt 对数据进行切分。 连续型数据利用log进行变换,因为从实时训练的角度上来判断,一般的标准化方式,如Z Score和最大最小标准化中用到的值都跟某 ...
2019-01-31 18:24 0 1070 推荐指数:
1. DCN优点 使用Cross Network,在每一层都运用了Feature Crossing,高效学习高阶特征。 网络结构简单且高效 相比DNN,DCN的Logloss值更低,而且参数的数量少了一个数量级。 2. 网络整体结构 主要分为Embedding ...
最近已经训练好了一版基于DeepLearning的文本分类模型,TextCNN原理。在实际的预测中,如果默认模型会优先选择GPU那么每一次实例调用,都会加载GPU信息,这会造成很大的性能降低。 那么,在使用的过程中我们无关乎使用GPU还是CPU,使用CPU反而是很快的,所以在有GPU的服务器部署 ...
import sys,os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from PIL import Image ...
本节涉及点: 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一、从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性,真正使用神经网络时,需要对新的输入数据进行预测, 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值 ...
《服务器系统负载分析及磁盘容量预测》,附带代码的学习、注释: 从该问题的分析思路看(有问题找方案):建立磁盘容量使用的预警系统(避免宕机等)——>(问题背景:总容量大小基本不变,使用量根据负载情况变化)预测出某时刻的使用量——>预测使用量占比是否达到预警系统阈值——> ...
出自:《spark机器学习》 以逻辑回归模型举例介绍完整的分类模型构建过程。 数据集下载:http://www.kaggle.com/c/stumbleupon 该数据集是关于网页中推荐的页面是短暂存在还是可以长时间流行的一个分类问题,目标值-1表示长久,0表示短暂。 首先将数据第一 ...
使用Tensorflow和VGG16预训模型进行预测 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28997549 fast.ai的入门教程中使用了kaggle: dogs vs cats作为例子来让大家入门Computer Vision ...