模型的保存和加載 訓練一個相對復雜的模型很有可能需要一段時間,如果是在專門的服務器或計算資源上進行訓練那放那里跑就行了。但是如果是在自己的小電腦上跑,就干等着,就可能這段時間電腦都用不了。萬一期間要做個其他實驗,或者單純打個游戲放松下就難受了。 好在TensorFlow提供了訓練期間和訓練后 ...
模型的保存和加載 訓練一個相對復雜的模型很有可能需要一段時間,如果是在專門的服務器或計算資源上進行訓練那放那里跑就行了。但是如果是在自己的小電腦上跑,就干等着,就可能這段時間電腦都用不了。萬一期間要做個其他實驗,或者單純打個游戲放松下就難受了。 好在TensorFlow提供了訓練期間和訓練后 ...
在學習機器學習中,看過挺多案例,看到很多人在處理數據的時候,經常把連續性特征離散化。為此挺好奇,為什么要這么做,什么情況下才要做呢。 一、離散化原因 數據離散化是指將連續的數據進行分段,使其變為一段段離散化的區間。分段的原則有基於等距離、等頻率或優化的方法。數據離散化的原因主要有 ...
我在刷Kaggle時發現一個問題。很多人在處理數據的時候,經常把連續性特征離散化。對此我感到很好奇,所以上網搜了一些總結,主要內容來自知乎連續特征的離散化:在什么情況下將連續的特征離散化之后可以獲得更好的效果? 這個是嚴林的回答 在工業界,很少直接將連續值作為邏輯回歸模型的特征輸入,而是將連續 ...
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 ...
: 划分方法: Discretization 連續數據離散化: Gini ...
概念儲備: (The least square method)和(least square error) 狹義的最小二乘方法,是線性假設下的一種有閉式解的參數 ...
摘要: 兩篇文檔是否相關往往不只決定於字面上的詞語重復,還取決於文字背后的語義關聯。對語義關聯的挖掘,可以讓我們的搜索更加智能化。本文着重介紹了一個語義挖掘的利器:主題模型。主題模型是對文字隱含主題進行建模的方法。它克服了傳統信息檢索中文檔相似度計算方法的缺點,並且能夠在海量 ...