1. Python環境設置和Flask基礎 使用“Anaconda”創建一個虛擬環境。如果你需要在Python中創建你的工作流程,並將依賴項分離出來,或者共享環境設置,“Anaconda”發行版是一個不錯的選擇。 安裝here wget https ...
. 什么是API 當調包俠們訓練好一個模型后,下一步要做的就是與業務開發組同學們進行代碼對接,以便這些 AI大腦 們可以順利的被使用。然而往往要面臨不同編程語言的挑戰,例如很常見的是調包俠們用Python訓練模型,開發同學用Java寫業務代碼,這時候,Api就作為一種解決方案被使用。 簡單地說,API可以看作是顧客與商家之間的聯系方式。如果顧客以預先定義的格式提供輸入信息,則商家將獲得顧客的輸入 ...
2018-11-04 21:01 0 1002 推薦指數:
1. Python環境設置和Flask基礎 使用“Anaconda”創建一個虛擬環境。如果你需要在Python中創建你的工作流程,並將依賴項分離出來,或者共享環境設置,“Anaconda”發行版是一個不錯的選擇。 安裝here wget https ...
接Azure機器學習(三)創建Azure機器學習實驗,下一步便是真正地將Azure機器學習的預測模型發布為Web服務。要啟用Web服務發布任務,首先點擊底端導航欄的運行即"Run"按鈕運行新的收入預測實驗。實驗開始運行之后,底端導航欄的發布Web服務即"Publish Web Service ...
機器學習的模型泛化 1、機器學習的模型誤差主要含有三個方面的誤差:模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對,比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測,算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...
今天給大家帶來一篇如何評價模型的好壞以及模型的得分 最下面的代碼最有用 一、錯誤率與精度(accuracy 准確) 錯誤率和精度是分類任務中最常用的兩種性能度量,既適用於二分類任務,也適用於多分類任務。錯誤率是分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例,精度則是分類正確的樣本數占 ...
(原作:MSRA劉鐵岩著《分布式機器學習:算法、理論與實踐》。這一部分敘述很清晰,適合用於系統整理NN知識) 線性模型 線性模型是最簡單的,也是最基本的機器學習模型。其數學形式如下:g(X;W)=WTX。有時,我們還會在WTX的基礎上額外加入一個偏置項b,不過只要把X擴展出一維常數 ...
參考博客:https://blog.csdn.net/qq_31342997/article/details/88078213 https://blog.csdn.net/u0129694 ...
二、機器學習模型評估 2.1 模型評估:基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...
'沒有測量,就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中,對模型的評估同樣至關重要,只有選擇與問題相匹配的評估方法,才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題,迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...