特征工程(Feature Engineering)是指在机器学习中,通过对原始数据进行选择、提取、变换等操作,生成更能够表达数据本质特征的特征集合。在机器学习中,特征是指用于描述数据的属性或者特点。一个好的特征可以帮助机器学习算法更好地发现数据之间的关系,从而提高算法的性能和效果。 特征工程是机器学习中最为重要和耗时的部分...
事件分析是所有分析模型中最基础的一种,它是指对具体的行为事件,进行指标加工的一种分析方法,常见的指标计算规则为行为事件发生的人数、次数、人均次数,以及针对行为事件的属性特征进行特殊运算,如去重、求和、求均值等。以互联网金融行业常见的用户投资为例,通过对“投资成功”的事件分析,可统计每日成交的投资产品订单...
2、特征提取和表示学习：大语言模型可以用于学习文本的表示，这对于NLP任务非常重要。通过训练大语言模型...
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。
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术,它结合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识。作为数据分析领域的一名资深从业者,我深知数据挖掘的重要性和复杂性。今天,我将带您从理论到实践,全面解析数据挖掘的原理和应用。 1. 数据预处理:数据质量的保障 ...
3, 语言模型本身的训练目标是预测下一个词,因为它的特征提取部分会抽象很多语言序列之间的关系,这些关系可能同样对其他语言类任务有效果.因此可以作为预训练模型进行迁移学习. 整个案例的实现可分为以下五个步骤 第一步: 导入必备的工具包 第二步: 导入wikiText-2数据集并作基本处理 ...
CNN 是一种前馈神经网络,通常由卷积层(Convolutional Layer),池化层(Pooling Layer)和全连接层(Fully Connected Layer,对应经典的 NN)组成。卷积层负责提取图像中的局部特征;池化层用来大幅降低参数量级(降维);全连接层类似传统神经网络的部分,用来输出想要的结果。
根据地面特征在遥感影像上的表现能力，其相应的提取技术可分为直接信息提取和隐藏信息提取。直接信息提取是指根据影像的波谱特征以及色调、颜色、纹理、空间布局等提取信息的方法。而隐藏信息则需根据其本身的内在规律和周围要素的关系，才能确定，如土壤肥力的差异性只能根据其地表植被长势好坏、周围环境或参考其他辅助信息...
1. 架构匹配 教师模型与学生模型的匹配:学生模型的架构设计应尽可能与教师模型相匹配,尤其是在关键特征提取部分。例如,如果教师模型是一个深度残差网络(ResNet),学生模型可以设计为具有类似残差块的简化版本。 2. 温度参数调整 温度参数T:知识蒸馏中,通过调整温度参数T可以控制软标签的分布。较高的T值可以使教师模型...