问答 2024-03-11 来自:开发者社区

机器学习PAI怎么用Alink的相关方法解析取到metrics里的值?

机器学习PAI怎么用Alink的相关方法解析取到metrics里的值?LSTNetPredictBatchOp类型的变量存的是下面的数据 pred1 {"data":{"ts":["2021-12-04 00:00:00.0"],"metrics":["0.26510030031204224 0.7800503969192505"]},"schema":"ts TIMESTAMP,metrics....

问答 2023-12-24 来自:开发者社区

反馈一个机器学习PAI需求。TagFeature目前的格式解析上,有一种情况,能否通过配置支持?

反馈一个机器学习PAI需求。TagFeature目前的格式解析上,有一种情况,是业务可能会为一个TAG记录多个weight信息。另一种情况是,虽然数据上记录了weight,但是算法在使用的时候,希望忽略这个权重。能否通过配置支持?

问答 2023-11-19 来自:开发者社区

机器学习PAI在代码中使用CHR(30)作为分隔符来解析特征值该修改哪部分代码?

机器学习PAI在代码中使用CHR(30)作为分隔符来解析特征值该修改哪部分代码?

文章 2023-10-31 来自:开发者社区

机器学习 - 混淆矩阵:技术与实战全方位解析

本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念,包括其数学原理、Python实现,以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来演示如何使用混淆矩阵进行模型评估,并提出了多个独特的技术洞见。文章旨在为读者提供全面而深入的理解,从基础到高级应用。一、引言机器学习和数据科学中一个经常被忽视,但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型,但如果没有合适的评估机制,你就无法了解模型的效....

机器学习 - 混淆矩阵:技术与实战全方位解析
文章 2023-10-31 来自:开发者社区

回归算法全解析!一文读懂机器学习中的回归模型

本文全面深入地探讨了机器学习中的回归问题,从基础概念和常用算法,到评估指标、算法选择,以及面对的挑战与解决方案。文章提供了丰富的技术细节和实用指导,旨在帮助读者更有效地理解和应用回归模型。一、引言回归问题的重要性回归问题是机器学习领域中最古老、最基础,同时也是最广泛应用的问题之一。无论是在金融、医疗、零售还是自然科学中,回归模型都扮演着至关重要的角色。简单地说,回归分析旨在建立一个模型,通过这个....

回归算法全解析!一文读懂机器学习中的回归模型
文章 2023-09-20 来自:开发者社区

机器学习术语解析与应用(二)

目标函数(Objective Function)目标函数是机器学习中衡量模型性能的指标。它定义了模型所要优化的目标,通常是通过最小化损失函数或最大化评估指标来实现。不同的任务和模型有不同的目标函数。例如,回归任务通常使用均方误差(Mean Squared Error)作为目标函数,分类任务可以使用交叉熵(Cross Entropy)作为目标函数。GPU加速(GPU Acceleration)GP....

机器学习术语解析与应用(二)
文章 2023-09-20 来自:开发者社区

机器学习术语解析与应用(一)

引言在当今信息时代的浪潮中,机器学习成为了一种引领技术潮流的重要方法。作为人工智能的一支重要分支,机器学习通过让计算机从经验中学习和改进,实现了许多引人瞩目的成就。在机器学习的领域中,有许多常用的术语与概念,下面将为您解析这些术语,并介绍它们在实际应用中的作用。数据集数据集(Dataset):即机器学习模型所用来训练和评估的数据的集合。数据集的质量和规模直接影响机器学习模型的性能。在实际应用中,....

机器学习术语解析与应用(一)
文章 2023-08-03 来自:开发者社区

经典机器学习系列(六)【集成学习】之周志华西瓜书-AdaBoost算法证明解析

文章目录AdaBoost算法证明  本节证明并未从集成学习源头开始,如若对集成学习还不是很清楚的同学,参考文章:经典机器学习系列之【集成学习】AdaBoost算法证明  本文以周志华西瓜书推导过程为例,以“加性模型”(additive model)进行解析:  将基学习器ht(x)线性组合,则基学习器的线性组合表示为如下H ( x )形式:定义整个学习器的损失函数为指数损失函数(exponent....

经典机器学习系列(六)【集成学习】之周志华西瓜书-AdaBoost算法证明解析
问答 2023-06-20 来自:开发者社区

机器学习PAI中linkFrom是放组件解析的数据,我这么理解对吗?

机器学习PAI中linkFrom是放组件解析的数据,link是和kafkaSinkStreamOp作连接发送用的,我这么理解对吗?

文章 2023-06-05 来自:开发者社区

可解释性机器学习:解析和解释模型的预测结果

在机器学习领域,越来越多的应用开始依赖于高性能的预测模型,这些模型可以在各种任务中取得出色的表现。然而,由于深度学习和复杂模型的兴起,模型的黑盒特性成为了一个重要的挑战。尽管这些模型在预测准确性上表现出色,但它们往往缺乏可解释性,使得用户无法理解模型是如何得出预测结果的。 在本文中,我们将讨论可解释...

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