张士玉小黑屋

文章目录西瓜书机器学习第二章模型评估和选择一种训练集一种算法模型的评估方法性能度量值一种训练集多种算法P-R曲线ROC曲线多种训练集一种算法代价敏感错误率和代价曲线测试集上的性能在多大程度上可以保证真实的性能比较检验一个测试集一种算法假设检验多个测试集一种算法西瓜书机器学习第二章数据、某种学习算法、模型、预测科学推理的手段：归纳（特殊到一般）、演绎（一般到特殊）

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章开启了新的内容——Bert，首先介绍Keras-bert库安装及基础用法，这将为后续文本分类、命名实体识别提供帮助。这篇文章将通过keras-bert库构建Bert模型，并实现文本分类工作。基础性文章，希望对您有所帮助！这篇文章主要参考“山阴少年”大佬的博客，并结合自己的经验，对其代码进行了详细的复现和理解。希望对您有所

论文地址点这里一.介绍联邦学习强调确保本地隐私情况下，对多个客户端进行训练，客户端之间不交换数据而交换参数来进行通信。目的是聚合成一个全局的模型，使得这个模型再各个客户端上读能取得较好的成果。联邦学习中FedAvg方法最为广泛，但由于本地数据分片之间的固有多样性和数据再客户端的高度非iid(独立同分布)，FedAvg对超参数非常敏感，不能从良好的手链保证中获益。因此在设备异质性存在的情况下，全局模型不能很好的概括

Java俄罗斯方块，老程序员花了一个周末，连接中学年代！热门专栏推荐【1】Java小游戏（俄罗斯方块、飞机大战、植物大战僵尸等）【2】JavaWeb项目实战（图书管理、在线考试、宿舍管理等）【3】JavaScript精彩实例（飞机大战、贪吃蛇、验证码等）【4】Java小白入门200例【5】从零学Java、趣学Java【6】Idea从零到精通系列目录1

R语言使用lm构建线性回归模型、并将目标变量对数化实战：模型训练集和测试集的残差总结信息（residiualsummary）、模型训练（测试）集自由度计算、模型训练（测试）集残差标准误计算（ResidualStandardError）目录

 首先放论文原文链接https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdfAbstractThedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattentionmec

作者| 王哲责编| Carol头图|CSDN付费下载自视觉中国趋势预测在很多应用场景中都会起到至关重要的作用，比如淘宝商家会考虑库存量应该保持在多少才能够满足客户需求，商场希望得知假期会迎来多大的客流量以安排系列活动，机场想要预测五一黄金周会有多大的客运量来做相应的应急部署等。在智能运维领域，趋势预测同样具有一定的理论意义和实际应用价值。趋势预测在运维场景中的应用背景在实时监控系统中会采集到大量的数据，有些数据具有周期性等时间特征，也称之为时间序列。如果能挖掘出时间序列中所蕴含的信息，实现辅助人工决策&#x

金磊梦晨发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI“调教”一只机器狗学会新技能需要多长时间？仅需5分钟。一个往左走的手势，它就乖乖地向左挪了挪；一个“趴下”手势，机器狗狗就立马蹲了下去：而且“狗狗”的视界也可以同步地展示出来。这就是刚刚在WaveSummit+2021峰会现场中，百度飞桨秀出的AI新技能——自动高效的模型部署能力。而这，只是这场年度深度学习开发者盛宴中的一隅。但站在当下的时间节点，从现场种种的“技巧展示”中，无不在透露着人工智能技术发展的一种新信号——

深度学习基础–SOFTMAX回归（单层神经网络）最近在阅读一本书籍–Dive-into-DL-Pytorch（动手学深度学习），链接：https://github.com/newmonkey/Dive-into-DL-PyTorch，自身觉得受益匪浅，在此记录下自己的学习历程。本篇主要记录关于SOFTMAX回归的知识。softmax回归和线性回归一样都属于单层神经网络；线性回归主要适用于

这节课，我们介绍三种保存模型的方法，另外介绍两个很有用的工具，一个是游乐场，一个是tensorboard，这里只是浅浅带过，以后会深入讨论昨天没更新，属实是累了，下一篇卷积神经网络，冲冲冲一、只保留权重和偏执importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdat