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2019-11-11 10:22 0 960 推薦指數:
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作者|LAKSHAY ARORA 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一個超級有用的Python庫,用於在短時間內執行多個機器學習任務 學習如何依賴PyCaret在幾行代碼中構建復雜的機器學習模型 介紹 我建立的第一個機器學習模型 ...
如何通過7個步驟構建機器學習模型 組織構建一個可行的、可靠的、敏捷的機器學習模型來簡化操作和支持其業務計划需要耐心、准備以及毅力。 各種組織都在為各行業中的眾多應用實施人工智能項目。這些應用包括預測分析、模式識別系統、自主系統、會話系統、超個性化活動和目標驅動系統 ...
1. 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 ...
PMML簡介 預測模型標記語言PMML(Predictive Model Markup Language)是一套與平台和環境無關的模型表示語言,是目前表示機器學習模型的實際標准。 作為一個開放的成熟標准,PMML由數據挖掘組織DMG(Data Mining Group)開發和維護,經過十幾年 ...
在此前的文章中,我已經向你介紹了Kubeflow,這是一個為團隊設置的機器學習平台,需要構建機器學習流水線。 在本文中,我們將了解如何采用現有的機器學習詳細並將其變成Kubeflow的機器學習流水線,進而可以部署在Kubernetes上。在進行本次練習的時候,請考慮你該如何將現有的機器學習項目 ...
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 ...