文章 2024-07-10 来自:开发者社区

Python实现贝叶斯岭回归模型(BayesianRidge算法)并使用K折交叉验证进行模型评估项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...

Python实现贝叶斯岭回归模型(BayesianRidge算法)并使用K折交叉验证进行模型评估项目实战
阿里云文档 2024-06-05

在ECS实例上使用EAIS推理PyTorch模型

您可以在ECS实例(非GPU实例)上绑定一个弹性加速计算实例EAIS(EAIS可以为ECS实例提供GPU资源),即可生成一款新规格的GPU实例。相比直接购买GPU实例,使用该方式可以为您灵活提供GPU资源并有效节省成本。如果您初次使用EAIS,可以通过本文内容体验在ECS实例上使用EAIS通过Python脚本推理PyTorch模型并获得性能加速的完整使用流程,帮助您快速上手EAIS。

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

Python贝叶斯MCMC:Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33961 在常规的马尔可夫链模型中,我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 MCMC则是反过来思考——我们将平衡分布固定为后验分布: ...

Python贝叶斯MCMC:Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

数据分享|Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA:采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33449 当面对多个模型时,我们有多种选择(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 模型选择因其简单性而具有吸引力,但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。 print(f"Runing ...

数据分享|Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA:采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据
文章 2024-04-23 来自:开发者社区

数据分享|PYTHON用PYSTAN贝叶斯IRT模型拟合RASCH模型分析学生考试问题数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26769 由于某大学学生人数过多,助教不足,因此有必要对期中考试给每个学生的题目数量施加五道题的限制。所有必须使用的问题必须来自大约 400 个预先批准的问题的测试库。50% 的问题可以在期中使用。这项数据驱动研究的目标是找到应该从考试生成算法中排除的问题,以提供班级中最有意义的学生排名。 数据分析 ...

数据分享|PYTHON用PYSTAN贝叶斯IRT模型拟合RASCH模型分析学生考试问题数据
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

在本文中,我们将在贝叶斯框架中引入回归建模,并使用PyMC3 MCMC库进行推理。   我们将首先回顾经典或频率论者的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。 用PyMC3...

Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型
阿里云文档 2024-02-27

使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型

PAI Python SDK是PAI提供的Python SDK,提供了更易用的HighLevel API,支持用户在PAI完成模型的训练和部署。本文档介绍如何使用PAI Python SDK在PAI完成一个PyTorch模型的训练和部署。

阿里云文档 2023-09-26

如何通过Python脚本来使用EAIS推理PyTorch模型?_弹性加速计算实例(EAIS)

EAIS实例成功绑定至ECS实例后,您需要远程登录该ECS实例,然后使用EAIS实例进行AI推理。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS推理PyTorch模型的具体操作。

阿里云文档 2023-09-26

如何使用Python脚本通过EAIS(内置AIACC-Training 2.0加速库)训练PyTorch模型?_弹性加速计算实例(EAIS)

EAIS实例成功绑定至ECS实例后,您需要远程登录该ECS实例,然后使用EAIS实例进行AI训练。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS实例(内置AIACC-Training 2.0加速库)训练PyTorch模型的具体操作。

阿里云文档 2023-03-24

如何将Tensorflow,Pytorch和Python等模型部署到Seldon中

DataScience集群的KubeFlow服务内置了SeldonCore组件, 可以为模型提供在线服务,基于Kubernetes,您无需关心在线服务的运维工作。您可以根据提供的dsdemo代码,将Tensorflow,Pytorch和Python等模型部署到Seldon中。

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