ML.NET是一个面向.NET开发人员的开源.跨平台的机器学习框架. 使用ML.NET,您可以轻松地为诸如情绪分析.价格预测.销售分析.推荐.图像分类等场景构建自定义机器学习模型. ML.NET从0.8版开始,支持评估特性的重要性,从而了解哪些列对于预测最终值更重要. 排列特征的重要性在于,突出最重要的特征,以便理解哪些特征必须包括,哪些不用包括:从数据集中排除一些特性意味着减少噪音,结果会更好. 因此,通过PFI,我们可以了解在我们的学习pipeline中什么是最重要的列,并使用它们来预测值.…

决策树模型 优点:高效简单.易于理解,可以处理不相关特征. 缺点:容易过拟合,训练集在特征上是完备的 决策树过程:特征选择.划分数据集.构建决策树.决策树剪枝 决策树选择最优的划分特征,将数据集按照最优划分特征的取值划分成不同的子集,然后依次对子集重复上述步骤,指导子集中数据都归属于同一个类别,或者没有特征可以再划分了. 特征选择通常有三种方法: ID3——信息信息 C4.5——信息增益比 CART——基尼指数 一.信息增益 首先信息论中熵表示随机变量不确定性度量,熵越大,不确定性越大. 熵的定…

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4622139?contributionType=1 fork一下,由于内容过多这里就不全部写出来了. 前言 TrustAI是集可信分析和增强于一体的可信AI工具集,助力NLP开发者提升深度学习模型效果和可信度.在后续应用中,希望将TrustAI和智能标注以及模型构螺迭代打造持续学习链路. 解决训练数据存在脏数据的问题 解决训练数据覆盖不足的问题(稀疏数据) 解决训练数据分布偏置的问题…

ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 Microsoft.ML 1.5.0 动态API 最新 控制台应用程序和Web应用程序 图片文件 图像分类 基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类 DNN架构:ResNet.InceptionV3.MobileNet等 问题 图像分类是深度学习学科中的一个常见问题.此示例演示如何通过基于迁移学习方法训练模型来创建您自己的自定义图像分类器,该方法基本上是重新训练预先训练的模型(如Incept…

目录 写在前面 缓解样本不均衡 模型层面解决样本不均衡 Focal Loss pytorch代码实现 数据层面解决样本不均衡 提升模型鲁棒性 对抗训练 对抗训练pytorch代码实现 知识蒸馏 防止模型过拟合 正则化 L1和L2正则化 Dropout 数据增强 Early stopping 交叉验证 Batch Normalization 选择合适的网络结构 多模型融合 参考资料 写在前面 ​ 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但…

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R…

目录 1. 前言 2. BLUP方法 ABLUP GBLUP ssGBLUP RRBLUP 3. 贝叶斯方法 BayesA BayesB BayesC/Cπ/Dπ Bayesian Lasso 4. 机器学习 支持向量机 集成学习 深度学习 5. 其他模型 RKHS GWAS-assisted GS 非加性效应 多变量模型 多组学 6. 小结 参考资料 1. 前言 在介绍GS模型之前,我们有必要先来了解一下混合线性模型(Mixed Linear Model,MLM).混合线性模型是一种方差分量模…

企业背景 作为中国最大.全球第二的炊具研发制造商和中国小家电领先品牌,品质和创新一是苏泊尔矢志追求的企业理念,从火红点无油烟锅的发明到能做柴火饭的球釜IH饭煲的面世,苏泊尔用产品的创新和品质的承诺,不断推动行业进步,改变了中国家庭的厨房生活,在2012年和2013年,苏泊尔连续获得Superbrands“中国消费者最喜爱品牌”大奖:2014年,以14亿元的品牌价值,荣登胡润中国品牌榜. 项目背景 苏泊尔电器事业部已于2012年成功实施了订单管理.费用管理模块,有效的实现了对经销商的订单.销售政策…

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/OWD5UEiVu5JpYArcd2H9ig 作者:liujizhou 导语:在刚刚过去的WWDC上,苹果发布了Core ML这个机器学习框架.现在,开发者可以轻松的使用Core ML把机器学习功能集成到自己的应用里,让应用变得更加智能,给用户更牛逼的体验. 苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言.iOS 8…

ML.NET 0.6版本提供了几项令人兴奋的新增功能: 用于构建和使用机器学习模型的新API 我们主要关注的是发布用于构建和使用模型的新ML.NET API的第一次迭代.这些新的,更灵活的API支持新任务和代码工作流,这是以前的LearningPipelineAPI 无法实现的.我们开始弃用当前的LearningPipelineAPI. 这是一项重大改变,旨在使您的机器学习更轻松,更强大.我们希望通过GitHub的公开讨论来反馈您的反馈,以帮助塑造长期的ML.NET API,以最大限度地提高您的…