實驗介紹 數據采用Criteo Display Ads。這個數據一共 G,有 個integer features, 個categorical features。 Spark 由於數據比較大,且只在一個txt文件,處理前用split l train.txt 對數據進行切分。 連續型數據利用log進行變換,因為從實時訓練的角度上來判斷,一般的標准化方式,如Z Score和最大最小標准化中用到的值都跟某 ...
2019-01-31 18:24 0 1070 推薦指數:
1. DCN優點 使用Cross Network,在每一層都運用了Feature Crossing,高效學習高階特征。 網絡結構簡單且高效 相比DNN,DCN的Logloss值更低,而且參數的數量少了一個數量級。 2. 網絡整體結構 主要分為Embedding ...
最近已經訓練好了一版基於DeepLearning的文本分類模型,TextCNN原理。在實際的預測中,如果默認模型會優先選擇GPU那么每一次實例調用,都會加載GPU信息,這會造成很大的性能降低。 那么,在使用的過程中我們無關乎使用GPU還是CPU,使用CPU反而是很快的,所以在有GPU的服務器部署 ...
import sys,os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from PIL import Image ...
本節涉及點: 從命令行參數讀取需要預測的數據 從文件中讀取數據進行預測 從任意字符串中讀取數據進行預測 一、從命令行參數讀取需要預測的數據 訓練神經網絡是讓神經網絡具備可用性,真正使用神經網絡時,需要對新的輸入數據進行預測, 這些輸入數據 不像訓練數據那樣是有目標值 ...
《服務器系統負載分析及磁盤容量預測》,附帶代碼的學習、注釋: 從該問題的分析思路看(有問題找方案):建立磁盤容量使用的預警系統(避免宕機等)——>(問題背景:總容量大小基本不變,使用量根據負載情況變化)預測出某時刻的使用量——>預測使用量占比是否達到預警系統閾值——> ...
出自:《spark機器學習》 以邏輯回歸模型舉例介紹完整的分類模型構建過程。 數據集下載:http://www.kaggle.com/c/stumbleupon 該數據集是關於網頁中推薦的頁面是短暫存在還是可以長時間流行的一個分類問題,目標值-1表示長久,0表示短暫。 首先將數據第一 ...
使用Tensorflow和VGG16預訓模型進行預測 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28997549 fast.ai的入門教程中使用了kaggle: dogs vs cats作為例子來讓大家入門Computer Vision ...