0 dev-python/ml_dtypes/Manifest → dev-python/ml-dtypes/Manifest File renamed without changes. 2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 dev-python/ml_dtypes/metadata.xml → dev-python/ml-dtypes/metadata.xml @@ -7,6 +7,6 @@ </maintainer> <upstream> <remote-id type="github">jax-ml...
模型性能监测是MLOps管道中的一项基本任务，帮助确保我们的模型跟上业务需求。使用一个名为evidently的Python软件包，我们就能轻松设置模型性能监测机制，它可以整合到任何现有的MLOps管道中。
- name: Build ml_dtypes run: | python -m pip install .[dev] --no-build-isolation - name: Run tests run: | pytest -n auto9 changes: 6 additions & 3 deletions 9 .github/workflows/wheels.yml Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -40,17 +40,20 @@ jobs: ...
我将行和列索引作为参数传递给该函数，该函数返回 DataFrame 的适当子集。df[‘’].dtypes 另一个非常基础和流行的功能。在开始任何分析、可视化或预测建模之前，必须知道变量的数据类型。使用这种技术，您可以获得每一列的数据类型。df.dtypes Pandas vs Vaex Vaex Python 是 Pandas 库的替代品，它使用 Out of Co...
dtypes: float64(11), int64(1) memory usage: 150.0 KB --- fixed_acidity 0 volatile_acidity 0 citric_acid 0 residual_sugar 0 chlorides 0 free_sulfur_dioxide 0 total_sulfur_dioxide 0 density 0 pH 0 sulphates 0 alcohol 0 quality 0 dtype: int64 ...
API 优先策略。Web API 彻底改变了应用程序跨语言交互的方式。通过 Web API 公开 ML 模型，您可以在...
数据归一化 上下采样 回归与分类模型 模型评价等 常用库 import numpy as np import pandas as pd pd.set_option( 'display.precision',6) # 小数精度6位 pd.set_option("display.max_rows",999) # 最多显示行数 pd.reset_option("display.max_rows") # 重置 ...
这种体现了通用计算思想的新范式在更广泛的意义上促成了 AI 的产生。 这种新的范式,更好地称为 ML 范式,是计算机或机器从经验(类似于人类学习)中学习来解决任务的方法,而不是经过明确编程才能做到的。 因此,人工智能是研究的一个涵盖领域,而机器学习和深度学习是其中的特定研究子领域。 AI 是一个通用字段,还包...
寻找最简单的数学函数来预测具有所需精度水平的输出是机器学习领域的核心。例如,与学习一项任务所需的示例数量或算法的时间复杂度相关的问题是 ML 领域已经提供了理论证明的答案的特定领域。这个领域已经成熟到一定程度,给定足够的数据、计算资源和人力资源来设计特征,一大类问题是可以解决的。
X.dtypes X.isnull().values.any() X.isnull().sum() X.head(10) scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s = scaler.transform(X) X_s = pd.DataFrame(X_s, columns=X.columns) #相关性分析 print(X_s.corr(method='pearson')) ...