层次分析法简称AHP法，其原理是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行...
在 LLMs 的背景下,特征提取可以理解为识别和隔离语言数据中最重要和最相关部分的过程,用于训练模型。 理解特征提取 特征提取通过提取最重要的特征来减少数据的维度。这些特征是数据的属性或属性,在预测或分类任务中贡献最大。对于 LLMs,这些特征可能是模型需要理解和生成类似人类文本的特定词语、短语或其他语言元素。
一个好的特征工程可以帮助机器学习算法更好地发现数据之间的关系,提高模型的性能和效果。 特征工程的重要性在于,它可以帮助我们更好地理解数据、发现数据之间的内在关系、以及更好地利用数据的潜力。通过特征工程,我们可以从原始数据中提取出最为重要和最具有代表性的特征,避免冗余和无关的特征,从而提高模型的准确性和...
KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多...
声学模型:是将声学和发音学的知识进行整合,以特征提取部分生成的特征作为输入,并为可变长特征序列生成声学模型分数。 语音模型:通过从训练语料(通常是文本形式)学习词之间的相互关系,来估计假设词序列的可能性,又叫语言模型分数。 GMM:Gaussian Mixture Model,高斯混合模型,描述基于傅里叶频谱语音特征的统计模型,用于传...
同数学规划方法中一样假设已经通过一定的方法从样本变量中提取出了若干指标作为特征向量回归分析的思想就是将这些指标变量拟合成为一个可以预测申请者违约率的被解释变量自然就是违约率p回归分析中应用最广泛的模型当属线性回归模型它是对大量的数据点中表现出来的数量关系模拟出一条直线,回日分析的目标就是使目标变量...
数据是大模型的基石,没有大量的数据,就无法训练出大模型。数据的质量和数量决定了大模型的性能和效果。大模型通常使用海量的标注或未标注的数据进行预训练,以学习数据的分布特征,并提取出高级的抽象特征表示,有助于解决高维数据的建模和特征提取问题。 什么是预训练呢?预训练是指在一个通用的任务上,使用大量的数据...
ELMO 采用了典型的两阶段过程,第一个阶段是利用语言模型进行预训练;第二个阶段是在做下游任务时,从预训练网络中提取对应单词的网络各层的 Word Embedding 作为新特征补充到下游任务中。 上图展示的是其预训练过程,它的网络结构采用了双层双向 LSTM,目前语言模型训练的任务目标是根据单词Wi的上下文去正确预测单词Wi,...
根据选定的特征,使用各种算法(如分类、回归、聚类、关联规则挖掘等)来构建数据挖掘模型。这些算法能够发现数据中的模式和关系,并对数据进行分类或预测。模型构建是数据挖掘的核心环节,就像建房子的过程,需要选对材料和工具。 在一次市场分析项目中,我们使用了随机森林算法来预测客户的购买行为。通过不断调整参数和优化模...