阿里云文档 2024-06-17

ACCL库安装方法

ACCL(Alibaba Collective Communication Library)是阿里云自研的,基于NCCL(Nvidia Collective Communication Library)开发的集合通信库。它结合阿里云自身网络特点以及丰富的大模型任务通信调优经验,可为客户任务提供更高的通信性能,并且具备一定的故障诊断和自愈能力。本文为您介绍ACCL的主要特性和安装方法。

阿里云文档 2024-05-08

在不同类型的设备中安装Blade的方法

Blade的安装包包括了Wheel包和SDK。在CPU和CUDA环境,您需要安装Wheel包进行模型优化,安装SDK部署模型推理。而在端侧设备中,您只需要安装Wheel包进行模型优化即可,Blade完成优化后直接输出MNN模型,您可以使用MNN部署模型推理。本文详细介绍如何在不同类型的设备中分别安装Blade。

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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开发者课程背景图
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

【Python机器学习专栏】Python中的特征选择方法

在构建机器学习模型时,特征选择是一个至关重要的步骤。一个好的特征集合可以显著提高模型的性能,而不合适的特征可能会导致模型性能下降甚至产生误导。特征选择就是从原始数据集中挑选出对预测目标最有帮助的特征,以减少数据的维度,简化模型,并防止过拟合。本文将介绍在Python中进行特征选择的几种常用方法,并展示如何实现它们...

阿里云文档 2024-04-30

PAI文本生成方法

阿里云PAI提供智能文创解决方案,帮助您快速搭建囊括模型离线训练、离线预测和在线部署的端到端全链路构建流程。旨在从冗长、重复的文本序列中抽取、精炼或总结出要点信息,实现各类文本生成任务,包括文本摘要生成、新闻标题生成、文案生成、问题生成、作文生成和古诗生成等。

文章 2024-03-05 来自:开发者社区

实现机器学习算法时,特征选择是非常重要的一步,你有哪些推荐的方法?

特征选择确实是机器学习中非常关键的一步,它可以帮助减少特征维度、提高模型的性能和泛化能力。以下是一些常见的特征选择方法: 过滤法:根据某些统计指标或阈值来筛选特征。例如,使用相关系数、信息增益、方差等来评估特征的重要性。包裹法:将特征选择作为模型训练的一部分,根据模型在不同特征子集上的性能来选择特征。嵌入法&#x...

阿里云文档 2024-02-19

高斯混合模型训练组件的配置方法

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)表示在总体分布中包含K个高斯子分布的概率模型。您可以使用高斯混合模型训练组件实现模型分类。本文为您介绍高斯混合模型训练组件的配置方法。

阿里云文档 2024-01-30

WorkQueue的调用格式、参数及其提供的方法

在大规模分布式异步训练中,您可以使用WorkQueue进行弹性数据切分,以缓解长尾效应,从而降低模型训练所需的时间。本文介绍WorkQueue的调用格式、参数及其提供的方法。同时,以文件数据源和MaxCompute表数据源为例,介绍实现数据切分的经典示例。

文章 2022-05-28 来自:开发者社区

一文介绍机器学习中的三种特征选择方法

机器学习中的特征需要选择,人生又何尝不是如此?特征选择是指从众多可用的特征中选择一个子集的过程,其目的和预期效果一般有如下三方面考虑:改善模型效果,主要是通过过滤无效特征或者噪声特征来实现;加速模型训练,更为精简的特征空间自然可以实现模型训练速度的提升增强特征可解释性,这方面的作用一般...

一文介绍机器学习中的三种特征选择方法
问答 2021-12-08 来自:开发者社区

机器学习中,有哪些特征选择的工程方法?

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