决策树是如何处理不完整数据的？

2023-04-10

决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在训练决策树模型时，我们通常会遇到不完整数据的情况，即数据中存在缺失值。那么，决策树是如何处理不完整数据的呢？本文将对此进行详细的介绍。 一、 ...

如何对XGBoost模型进行参数调优？

2023-04-10

XGBoost是一个高效、灵活和可扩展的机器学习算法，因其在许多数据科学竞赛中的成功表现而备受瞩目。然而，为了使XGBoost模型达到最佳性能，需要进行参数调优。本文将介绍一些常见的XGBoost参数以及如何对它们进行调 ...

Structured Streaming 和 Flink 对比有什么优劣势呢？

2023-04-10

Structured Streaming和Flink都是现代流数据处理框架，它们在分布式计算、实时数据处理、容错性以及操作API等方面都有着相似之处。然而，它们也有一些显著的不同点。在本文中，我们将比较Structured Streaming和Flin ...

请问pycharm运行程序出现Using tensorflow backend是怎么回事？

2023-04-10

当你在PyCharm中运行一个使用TensorFlow的Python程序时，有时会看到一条消息"Using TensorFlow backend"。这是因为在程序中使用了Keras库，而Keras默认使用TensorFlow作为后端引擎。这条消息实际上只是告诉你当前 ...

用xgboost做分类，预测结果输出的为什么不是类别概率？

2023-04-10

XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，在分类问题中通常被用来预测二元或多元分类结果。与传统的决策树相比，XGBoost具有更优秀的准确性和效率。 然而，在使用XGBoost进行分类时，其输出通常不是类别概率， ...

神经网络进行数据预测的原理是什么？

2023-04-10

神经网络是一种基于人工神经元网络的计算模型，被广泛应用于数据预测和其他机器学习任务中。在数据预测方面，神经网络的原理是利用已知数据集来训练模型，然后使用该模型来进行未知数据的预测。 神经网络的基本结构 ...

如何计算决策树的各特征重要程度？

2023-04-07

决策树是一种常用的机器学习算法，它可以对数据进行分类和预测。在决策树中，特征（或属性）重要性是指每个特征对模型准确性的贡献程度。因此，了解如何计算特征重要性是非常有用的，可以帮助我们选择最相关的特征 ...

为什么NLP模型训练1~3个epoch就可以收敛，但是CV模型很多需要训练十几甚至上百个epoch？

2023-04-07

NLP和CV都是机器学习领域中的重要分支，但在训练模型时存在一些差异。NLP模型通常只需1~3个epoch就可以达到收敛，而CV模型则需要更多的epoch才能收敛。这种差异主要是因为两者处理数据的方式不同。 首先，NLP模 ...

LSTM 中为什么要用 tanh 激活函数？tanh 激活函数的作用及优势在哪里？

2023-04-07

LSTM是一种常用的循环神经网络架构，它可以有效地解决传统RNN中长序列训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过使用门控机制来控制信息的流动，其中tanh激活函数扮演了重要角色。 tanh激活函数是一种 ...

深度学习卷积神经网络提取的特征是什么？

2023-04-07

深度学习卷积神经网络(CNN)是一种强大的机器学习算法，已经被广泛应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域。CNN在图像分类和目标检测等任务中表现出色，其中最重要的原因就是其能够从原始像素数据中提取出高 ...

如何进行多变量LSTM时间序列预测未来一周的数据？

2023-04-07

随着时间序列分析的普及，LSTM 成为了深度学习中最常用的工具之一。它以其优异的性能和对数据的自适应特征提取而闻名。然而，在实际应用中，我们通常需要通过多变量来预测未来时间序列数据。本文将介绍如何使用多 ...

请问Hadoop、Spark、Storm、Flink的区别是什么？分别适用什么场景？

2023-04-07

Hadoop、Spark、Storm与Flink是四种流行的大数据处理框架。它们都可以用于处理海量数据和实现分布式计算，但在细节上有所不同。本文将对这四个框架进行比较，并探讨它们适用的不同场景。 Hadoop Hadoop是一 ...

为什么 A40 GPU Pytorch 无法并行训练？

2023-04-07

在过去的几年中，深度学习领域取得了显著的发展。为了更好地利用硬件资源来训练复杂的深度神经网络，大量的工作已经被投入到并行化训练算法和框架的研究中。然而，一些GPU在使用PyTorch等库时可能会遇到无法有效并行 ...

使用pytorch 训练一个二分类器，训练集的准确率不断提高，但是验证集的准确率却波动很大，这是为啥？

2023-04-07

当我们训练机器学习模型时，我们通常会将数据集划分为训练集和验证集。训练集用来训练模型参数，而验证集则用于评估模型的性能和泛化能力。在训练过程中，我们经常会观察到训练集的准确率持续提高，但是验证集的准 ...

pytorch里如何使用logger保存训练参数日志？

2023-04-07

PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了许多工具来帮助用户跟踪和记录他们的训练过程。其中一个非常有用的工具是日志记录器（logger），它可以帮助用户保存训练参数日志，以便随时追踪和分析模型性能。 ...

TensorFlow和spark的ml以及python的scikit-learn 三者的区别是什么？

2023-04-07

TensorFlow, Spark的ML和Python的Scikit-learn是三种不同的机器学习工具，它们各自有其独特的特点和优势。以下是它们之间的主要区别。 TensorFlow TensorFlow是由Google开发的一个基于图形计算的深度学习框架。它 ...

贝叶斯网络分类器和神经网络分类器的区别？

2023-04-07

贝叶斯网络分类器和神经网络分类器都是用于分类任务的常见机器学习算法，但它们在许多方面有所不同。本文将探讨这两种分类器的区别。 一、基本原理 贝叶斯网络分类器（Bayesian Network Classifier）是基于 ...

Taichi 和 PyTorch 有哪些相似和不同？

2023-04-07

Taichi 和 PyTorch 都是流行的机器学习框架，它们在某些方面类似，在其他方面则有所不同。 相似之处： 动态计算图： Taichi 和 PyTorch 都使用动态计算图作为其核心组件。这意味着模型可以根据输入数据而变化，而不 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？

2023-04-07

Pytorch是深度学习领域中广泛使用的一个深度学习框架，它提供了丰富的损失函数用于模型训练。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分类问题的常用损失函数之一。它可以结合权重参数对样本进行加权处理，以应对数据 ...

ONNX转Pytorch有什么好的方法吗？

2023-04-07

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台、开放源代码的深度学习模型交换格式。它可以用于在不同的深度学习框架之间转移模型，其中包括PyTorch。在本文中，我们将探讨如何将ONNX模型转换为PyTorch模型的 ...