housing.plot(kind="scatter",x="longitude",y="latitude",alpha=0.4,s=housing["population"]/100,label="population",figsize=(10,7),c="median_house_value",cmap=plt.get_cmap("jet"),colorbar=True,sharex=False) DataFrame.plot()讲解:pandas.DataFrame.plot其实是集成了matplotlib的多个绘图函数。本例...
这本《Scikit-Learn、Keras 与 TensorFlow 机器学习实用指南(第二版)》的作者是 Aurélien Géron,法国人,毕业于AgroParisTech,曾任 Google Youtube 视频分类项目组负责人,创建过多家公司并担任 CTO,也曾在 AgroParisTech 担任讲师。现在是一名机器学习的顾问。 版本变化 总的来说,第二版相比第一版增加了许多新的...
从零开始的机器学习实用指南(一):机器学习概览 Duduru 一望可相见 一步如重城 阅读全文 赞同 20 3 条评论 分享 收藏 从零开始的机器学习实用指南(八):降维 Duduru 一望可相见 一步如重城 许多机器学习有数以千计甚至百万级别的特征,这不仅会让训练变得很慢,也可能让找到最优解变得...
还要监控输入的质量(例如,故障传感器发送随机值,或者另一个团队的输出变得陈旧)。这对在线学习系统尤为重要。 定期在新数据上重新训练您的模型(尽可能自动化)。 ¹ Jasper Snoek 等人,“机器学习算法的实用贝叶斯优化”,《第 25 届国际神经信息处理系统会议论文集》2(2012):2951–2959。 附录B:自动微分 本附录...
转自Alice熹爱学习 注意这里的学习曲线和书中的学习曲线的区别,此处纵坐标是准确率,绘出的图线一般训练集在上,测试集在下,且曲线越高模型预测越好;书中的图形纵坐标是RMSE,性质与此处相反。
嵌入是通过训练机器学习模型来预测单词与它们的上下文或反之。在下一节中,我们将介绍这些神经语言模型的工作原理,并介绍成功的方法,包括 Word2vec、Doc2vec和 fastText。 神经语言模型如何学习上下文中的用法 词嵌入是通过训练一个浅层神经网络来预测给定上下文的单词而产生的。传统语言模型将上下文定义为目标词之前的单...
机器学习实战指南:如何入手第一个机器学习项目? 目前为止,我们已经对数据有了初步的认识,大体上明白了我们要处理的数据类型。现在,我们将进入更深入的研究。 首先,确保已经划分了测试集并放置一边,我们只会对训练集进行操作。另外,如果训练集很大,可以从中采样一些作为探索集(exploration set),方便进行...
机器学习实用指南——多类分类与误差分析 描述 多类分类 二分类器只能区分两个类,而多类分类器(也被叫做多项式分类器)可以区分多于两个类。 一些算法(比如随机森林分类器或者朴素贝叶斯分类器)可以直接处理多类分类问题。其他一些算法(比如 SVM 分类器或者线性分类器)则是严格的二分类器。然后,有许多策略可以让你...
此清单可以指导您完成机器学习项目。有八个主要步骤: 构建问题并全局看问题。 获取数据。 探索数据以获得见解。 准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。 探索许多不同的模型并列出最佳模型。 微调您的模型并将它们组合成一个出色的解决方案。
本文将帮助你理解GPU内存分配核心概念。 给定一个模型架构、数据类型、输入形状和优化器,你能否计算出前向传播和反向传播所需的GPU内存量?要回答这个问题,我们需要将流程分解为基本组件,并从底层理解内存需求。以下实验(可以在Google Colab上运...