文章 2024-07-13 来自:开发者社区

在机器学习和数据科学中,数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化(或称为特征缩放)是预处理的一种常见技术,它可以帮助我们改进模型的性能。`sklearn.preprocessing`模块提供了多种数据规范化的方法,其中`StandardScaler`和`MinMaxScaler`是最常用的两种。

1. 引言 在机器学习和数据科学中,数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化(或称为特征缩放)是预处理的一种常见技术,它可以帮助我们改进模型的性能。sklearn.preprocessing模块提供了多种数据规范化的方法,其中StandardScaler和MinMaxScaler是最常用的两种。 StandardScaler...

文章 2024-07-09 来自:开发者社区

8B尺寸达到GPT-4级性能!北大等提出医疗专家模型训练方法

近年来,大语言模型(LLMs)在各个领域的应用越来越广泛,但随着模型的不断发展和应用场景的不断变化,对模型的持续预训练(continual pre-training)的需求也日益增加。持续预训练是指对已经预训练好的LLMs进行进一步的训练,以适应新领域或新任务的需求。然而,...

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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场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

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开发者课程背景图
文章 2024-06-27 来自:开发者社区

机器学习方法之决策树算法

1.概述1.1.定义决策树算法是一种常用的机器学习方法,可以应用于分类和回归任务。通过递归地将数据集划分为更小的子集,从而形成一棵树状的结构模型。每个内部节点代表一个特征的判断,每个分支代表这个特征的某个取值或范围,每个叶节点则表示预测结果。1.2.起源决策树算法最早由计算机科学家和统计学家在20世纪60年代提出。最著名的是Ross Qui...

文章 2024-06-19 来自:开发者社区

【机器学习】RLHF:在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈

一、引言 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的校准已成为一个备受关注的热点。基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,简称RLHF)作为一种有效的校准方法,已逐渐在GPT-4、ChatGPT等先进模型中展现出其独特优势。然而,随着离线对齐算法的迅速崛起,RLHF所面临的挑战也日益严峻。本文将从RLHF的基本概念入手,...

【机器学习】RLHF:在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈
文章 2024-06-18 来自:开发者社区

解决冷启动问题的机器学习方法和一个简化的代码示例

在智能推荐系统中,冷启动问题是一个常见的挑战,它指的是当新用户或新物品加入系统时,由于缺乏历史数据,系统难以进行有效的推荐。以下是几种解决冷启动问题的机器学习方法和一个简化的代码示例。   1. 基于内容的推荐   对于新用户,可以通过分析他们的个人资料、注册时填写的信息或首次交互的行为来构建用户画像。对于新物品,可以依赖其属性、标签或描述来生...

文章 2024-06-18 来自:开发者社区

机器学习方法之强化学习

强化学习(Reinforcement Learning, RL)的简要概述 强化学习是一种机器学习方法,旨在通过与环境的交互来学习如何做出决策,以最大化累积的奖励。以下是对强化学习的详细介绍,包括其基本概念、关键组件和主要应用领域。 基本概念 1. 代理(Agent) 代理是指执行动作并与环境进行交互的主体。在强化学习中,代理的目标是根据当前状态选择最优的动作,从...

文章 2024-06-17 来自:开发者社区

无监督学习是机器学习的一种重要方法

无监督学习是机器学习的一种重要方法,它不依赖于标记的训练数据,而是通过对数据的自动建模来发现数据的内在结构和模式。无监督学习在数据分析中有着广泛的应用,包括聚类、降维、异常检测等方面。   ### 无监督学习方法   1. **聚类(Clustering):** 聚类是无监督学习的一个重要应用,旨在将数据集划分为具有相似特征的多个组或簇。常用的...

文章 2024-06-17 来自:开发者社区

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的机器学习方法。

在强化学习中,智能体通过尝试不同的行动并观察环境的反馈来学习如何在给定的环境中获得最大的累积奖励。下面我们将介绍强化学习的基本原理,并使用 Python 中的 TensorFlow 和 OpenAI Gym 库来实现一个简单的强化学习示例。   ### 强化学习原理   强化学习的核心是智能体、环境和奖励信号。智能体根据当前环境的状态选择行动,...

文章 2024-06-14 来自:开发者社区

机器学习方法分类

监督学习算法(Supervised Learning Algorithm):训练含有很多特征的数据集,不过数据集中的每个样本都有一个标签(Label)或目标(Target)。无监督学习算法(Unsupervised Learning Algorithm)&#...

文章 2024-06-13 来自:开发者社区

联邦学习是保障数据隐私的分布式机器学习方法

一、引言 在数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而,随着数据量的不断增长和隐私保护意识的提高,如何在保护数据隐私的同时实现高效的机器学习已成为业界关注的焦点。近年来,联邦学习作为一种新兴的机器学习技术,因其能够在保护数据隐私的前提下进行分布式训练,而受到越来越多企业和研究机构的青睐。本文将详细介绍联邦学...

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