将60000张图片划分为42000张训练集和18000张图片将这些数据图片进行预处理贴上标签，然后用机器学习算法对训练数据进行训练，从而得到一个模型，之后用测试集对模型进行评估。 ...
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2020-04-13 16:38:50
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在spark ml pipeline的特征提取和转换阶段，有一种transformer可以将机器学习训练数据中常见的字符串列（例如表示各种分类）转换为数值索引列，以便于计算机处理。它就是StringIndexer。它支持的索引范围为[0, numLabels)（不支持的会编码为numLabels）， ...
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2020-04-04 09:34:33
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1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 5 import struct 6 i=0 7 #读取训练数据 8 file_list=['train-images.idx3-ubyte','train-labels.idx1-ubyte ...
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2020-04-03 16:41:24
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机器学习 编程环境 Anaconda3 导入库 定义 机器学习是人工智能的分支，设计一个系统，使其通过训练数据进行学习，并且不断优化性能，能够预测相关结果。 内涵 应用 1. 数据清洗、特征选择 2. 算法模型、特征选择 3. 结果预测 不能解决 1. 大数据储存/并行计算 2. 机器人 机器学习的 ...
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2020-04-02 18:24:07
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背景 维数灾难是机器学习中常见的现象，具体是指随着特征维数的不断增加，需要处理的数据相对于特征形成的空间而言比较稀疏，由有限训练数据拟合的模型可以很好的适用于训练数据，但是对于未知的测试数据，很大几率距离模型空间较远，训练的模型不能处理这些未知数据点，从而形成“过拟合”的现象。 方案 既然维数灾难严 ...
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2020-03-28 23:13:58
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XLM 预训练模型的使用 本文使用的是 "Transformer" 库的预训练模型, 主要是对 xlm 部分的翻译. xlm 模型是在 BERT 模型的基础上使用多种语言或者跨语言语料库训练得到的预训练模型, 根据训练数据与训练方法的不同, 有三张预训练模型, 分别是 a causal langua ...
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2020-03-26 20:01:44
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在机器学习中，我们在使用模型训练数据时，时常会遇到一个问题，那就是数据不平衡，而且可能是极其不平衡。比如电商中的购买与否，金融欺诈等这种二分类中，往往数 据不仅稀疏且还极不平衡，可能其中某一类数据过多。很多模型对于处理这种不平衡数据来説是非常敏感的，往往造成效果不好。 那么在进行模型训练前，我们会做 ...
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2020-03-21 23:41:38
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参考url: 1、什么是模型验证 模型验证（model validation），即在选择模型和超参数之后，通过对训练数据进行学习，对比模型对已知数据的预测值与实际值的差异。 1、错误的模型验证方法 2、模型验证正确方法：留出集 先从训练模型的数据中留出一部分，然后用这部分留出来的数据来检验模型性能。 ...
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2020-03-18 23:44:17
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该 "赛题" 使用公开数据的问卷调查结果，选取其中多组变量 包括个体变量（性别、年龄、地域、职业、健康、婚姻与政治面貌等等） 家庭变量（父母、配偶、子女、家庭资本等等） 社会态度（公平、信用、公共服务等等） 来预测其对幸福感的评价 前期处理 将提供的训练数据的幸福度标签独立出来,并将除了幸福度标签的 ...
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2020-03-18 23:35:21
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问题描述 编写一个程序，输入两个整数，分别存放在变量x和y当中，然后使用自己定义的函数swap来交换这两个变量的值。 输入格式：输入只有一行，包括两个整数。 输出格式：输出只有一行，也是两个整数，即交换以后的结果。 要求：主函数负责数据的输入与输出，但不能直接交换这两个变量的值，必须通过调用单独定义 ...
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2020-03-16 23:16:24
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