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機(jī)器學(xué)習(xí)

2033內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法知識、開發(fā)工具、解決方案與應(yīng)用場景。

共 2033 條

使用FastAPI和Redis緩存加速機(jī)器學(xué)習(xí)模型服務(wù) 譯文精選

本文將展示如何解決這個問題，因此將構(gòu)建一個基于FastAPI的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，并集成Redis緩存，以便在毫秒級的時(shí)間內(nèi)迅速返回重復(fù)的預(yù)測結(jié)果。

2025-06-16 07:55:29

機(jī)器學(xué)習(xí)FastAPI Redis

性能優(yōu)化！七個策略，讓Spring Boot 處理每秒百萬請求

在實(shí)施任何優(yōu)化前，我首先明確了性能基準(zhǔn)。這一步至關(guān)重要——若不清楚起點(diǎn)，便無法衡量進(jìn)展，也無法定位最關(guān)鍵的改進(jìn)方向。

2025-05-28 05:10:00

策略 Spring 性能

使用FastAPI和Redis Caching加快機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理譯文精選

這篇指南逐步介紹了通過緩存請求并生成快速響應(yīng)以加快模型推理。?

2025-05-14 08:16:46

?Redis 機(jī)器學(xué)習(xí)推薦模型

數(shù)據(jù)越多越好？錯了！關(guān)鍵在于如何“喂”給模型

特征工程的目標(biāo)就是讓機(jī)器能夠更好地“看懂”數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)里隱藏的規(guī)律，最終提升模型的性能。

2025-03-24 06:40:00

特征工程機(jī)器學(xué)習(xí)模型

使用Rust構(gòu)建高性能機(jī)器學(xué)習(xí)模型譯文精選

Rust提供了無與倫比的速度和內(nèi)存安全。使用Linfa庫，開發(fā)人員可以高效地實(shí)施線性回歸和k-means聚類等任務(wù)。

2025-03-04 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)Rust 開發(fā)

機(jī)器學(xué)習(xí)特征篩選：向后淘汰法原理與Python實(shí)現(xiàn)

向后淘汰法（Backward Elimination）是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種重要的特征選擇技術(shù)，其核心思想是通過系統(tǒng)性地移除對模型貢獻(xiàn)較小的特征，以提高模型性能和可解釋性。

2025-03-03 10:28:38

機(jī)器學(xué)習(xí)向后淘汰法 Python

使用共享神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)模型譯文精選

本文通過介紹共享編碼器架構(gòu)，將微調(diào)模型與共享編碼器分離，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模部署。

2025-02-24 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)ML 架構(gòu)

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到生產(chǎn)環(huán)境？譯文精選

本文介紹了如何將模型從開發(fā)環(huán)境部署到生產(chǎn)環(huán)境。

2025-02-17 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)Docker

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇搞懂了！！

特征選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個重要過程，通過選擇與目標(biāo)變量最相關(guān)的特征，剔除冗余或無關(guān)的特征，從而提高模型的性能、減少訓(xùn)練時(shí)間，并降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

2025-01-20 09:21:00

機(jī)器學(xué)習(xí)特征選擇嵌入方法

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的類別不平衡搞懂了！！

今天給大家分享機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個關(guān)鍵概念，類別不平衡。類別不平衡指的是在分類問題中，不同類別的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量相差懸殊的情況。

2025-01-20 09:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)類別不平衡

YOLO 中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)詳解及參數(shù)使用

在本文中，我們將探討可用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)并詳細(xì)了解它們。通過深入了解這些增強(qiáng)選項(xiàng)，您將能夠更好地根據(jù)您的特定需求定制和微調(diào)您的YOLO模型。

2025-01-20 07:00:00

數(shù)據(jù)增強(qiáng)YOLO 機(jī)器學(xué)習(xí)

遺傳算法：原理及 Python 實(shí)現(xiàn)

遺傳算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中優(yōu)化的強(qiáng)大工具，它們從自然進(jìn)化中汲取靈感，高效地探索大型和復(fù)雜的搜索空間。

2025-01-16 07:10:00

遺傳算法機(jī)器學(xué)習(xí)Python

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的交叉驗(yàn)證搞懂了！！

交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種廣泛使用的模型評估方法，用于評估預(yù)測模型在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。

2025-01-15 11:25:35

交叉驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估

使用 Teachable Machine 構(gòu)建圖像識別模型

在本文中，我探索了 Teachable Machine，這是 Google 提供的一款基于網(wǎng)頁的工具，使用戶無需編程技能即可創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

2025-01-11 23:14:52

編程機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)

機(jī)器學(xué)習(xí) | 從0開發(fā)大模型—譯llama3-from-scratch

將query向量分成幾對，每對使用旋轉(zhuǎn)角度移位，現(xiàn)在將一個大小為[17X64X2]的向量，這個是prompt中每個標(biāo)記分成64對的128個長度的query向量， 64對中的每一對都將旋轉(zhuǎn)?m*theta，其中 m 是我們要旋轉(zhuǎn)查詢的?token?位置。

2025-01-10 08:38:10

query 旋轉(zhuǎn)角度 oken

PyTorch Geometric框架下圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性機(jī)制：原理、實(shí)現(xiàn)與評估

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在一個普遍的認(rèn)知誤區(qū)，即可解釋性與準(zhǔn)確性存在對立關(guān)系。這種觀點(diǎn)認(rèn)為可解釋模型在復(fù)雜度上存在固有限制，因此無法達(dá)到最優(yōu)性能水平，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以能夠在各個領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，正是因?yàn)槠涑搅巳祟惪衫斫獾姆懂牎?

2025-01-09 14:06:31

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 Reddit

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的超參數(shù)調(diào)優(yōu)搞懂了！！

超參數(shù)調(diào)優(yōu)（Hyperparameter Tuning）是機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)過程中一個關(guān)鍵步驟，旨在通過調(diào)整模型的超參數(shù)來優(yōu)化模型的性能。

2025-01-07 12:55:28

機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)調(diào)優(yōu)

圖像相似度估計(jì) | 結(jié)合三元組損失的暹羅網(wǎng)絡(luò)

在本文中我們將探索如何構(gòu)建和訓(xùn)練暹羅網(wǎng)絡(luò)以估計(jì)圖像相似度，并通過一個來自GitHub倉庫的實(shí)際示例進(jìn)行說明。

2024-12-31 08:20:00

暹羅網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機(jī)器學(xué)習(xí) | 從0開始大模型之模型LoRA訓(xùn)練

LoRA 的背后的主要思想是模型微調(diào)期間權(quán)重的變化也具有較低的內(nèi)在維度，具體來說，如果W??代表單層的權(quán)重，ΔW??代表模型自適應(yīng)過程中權(quán)重的變化，作者提出ΔW??是一個低秩矩陣，即：rank(ΔW??) << min(n,k) 。

2024-12-26 00:46:25

機(jī)器學(xué)習(xí)LoRA 訓(xùn)練

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇搞懂了！！！

特征選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要步驟，其目的是從高維特征空間中選擇對模型性能最有價(jià)值的特征。通過減少冗余和無關(guān)的特征，特征選擇可以提高模型的訓(xùn)練效率、減少過擬合并提升模型的泛化性能。

2024-12-26 00:34:47

機(jī)器學(xué)習(xí)特征選擇算法

設(shè)置機(jī)器學(xué)習(xí)管道的初學(xué)者指南譯文精選

本文將向你介紹什么是機(jī)器學(xué)習(xí)管道，以及如何根據(jù)開發(fā)者的需求，創(chuàng)建出ML管道。

2024-12-25 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)ML管道人工智能

麻省理工研究人員提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確性

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）有可能通過利用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測洞察來改變醫(yī)療決策。然而，當(dāng)這些模型在不能充分代表所有人口群體的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，就會出現(xiàn)一個嚴(yán)重挑戰(zhàn)。

2024-12-23 13:28:22

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集人工智能

數(shù)據(jù)分布檢驗(yàn)利器：通過Q-Q圖進(jìn)行可視化分布診斷、異常檢測與預(yù)處理優(yōu)化

在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析中，我們經(jīng)常需要驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否符合某種特定的分布（如正態(tài)分布）。這種驗(yàn)證對于選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要。

2024-12-17 14:33:57

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 Q-Q圖

使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行時(shí)間序列缺失數(shù)據(jù)填充：基礎(chǔ)方法與入門案例

在時(shí)間序列分析領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)缺失是一個不可避免的挑戰(zhàn)。無論是由于傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸中斷還是設(shè)備維護(hù)等原因，這些缺失都會對數(shù)據(jù)分析和預(yù)測造成顯著影響。

2024-12-16 13:15:15

機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間序列分析數(shù)據(jù)缺失

在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測性容量規(guī)劃譯文精選

本文將探討如何將長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于預(yù)測PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的資源消耗，這種方法有助于防止瓶頸，并提高效率。

2024-12-10 08:00:00

PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫機(jī)器學(xué)習(xí)

從零開始學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)—分類器詳解

在這個學(xué)習(xí)旅程中，我們不僅深入探討了各類分類器的原理和應(yīng)用，還通過實(shí)踐加深了對模型構(gòu)建過程的理解。通過使用不同的算法，如線性SVC、K-近鄰分類器、支持向量分類器及集成方法如隨機(jī)森林和AdaBoost，我們看到了數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的多樣性。

2024-12-09 09:44:34

機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類器

Python 機(jī)器學(xué)習(xí)：十個入門機(jī)器學(xué)習(xí)的必備庫

本文介紹了 10 個 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)的必備庫，每個庫都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和應(yīng)用場景，通過實(shí)際的代碼示例，我們展示了如何使用這些庫進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、可視化和模型訓(xùn)練。

2024-11-29 12:00:00

Python 機(jī)器學(xué)習(xí)庫

機(jī)器學(xué)習(xí) | 從0開始大模型之模型DPO訓(xùn)練

DPO 訓(xùn)練器對數(shù)據(jù)集的格式有具體的要求，包括三個部分：提示（prompt）：提示的格式為：prompt: 文本；選中（chosen）：選中文本的格式為：chosen: 文本；拒絕（rejected）：拒絕選中文本的格式為：rejected: 文本。

2024-11-26 09:33:44

模型 DPO 訓(xùn)練

貝葉斯統(tǒng)計(jì)中常見先驗(yàn)分布選擇方法總結(jié)

在貝葉斯統(tǒng)計(jì)中,選擇合適的先驗(yàn)分布是一個關(guān)鍵步驟。本文將詳細(xì)介紹三種主要的先驗(yàn)分布選擇方法。

2024-11-11 15:02:16

貝葉斯統(tǒng)計(jì)信息先驗(yàn)

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)搞懂了！！！

Huber Loss 是介于 MSE 和 MAE 之間的一種損失函數(shù)，當(dāng)誤差較小時(shí)，它像 MSE 一樣處理，而當(dāng)誤差較大時(shí)，它像 MAE 一樣處理。

2024-11-05 12:56:06

機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)MSE

深入理解多重共線性:基本原理、影響、檢驗(yàn)與修正策略

在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,構(gòu)建可靠且穩(wěn)健的模型是進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測和獲得有價(jià)值見解的關(guān)鍵。然而當(dāng)模型中的變量開始呈現(xiàn)出高度相關(guān)性時(shí),就會出現(xiàn)一個常見但容易被忽視的問題 —— 多重共線性。

2024-11-04 15:56:21

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)多重共線性

使用 SHAP 使機(jī)器學(xué)習(xí)模型變的可解釋！！

SHAP 是一種解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測結(jié)果的方法，它基于博弈論中的 Shapley 值理論。它通過計(jì)算每個特征對模型輸出的貢獻(xiàn)度，幫助我們理解模型的決策過程。

2024-11-04 14:33:04

機(jī)器學(xué)習(xí)SHAP 黑盒模型

十種數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)泄露模式解析:識別與避免策略

在機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)實(shí)踐中,我們常會遇到這樣一個問題:"模型表現(xiàn)非常出色,準(zhǔn)確率超過90%!但當(dāng)將其提交到隱藏?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行測試時(shí),效果卻大打折扣。問題出在哪里?"這種情況幾乎總是與數(shù)據(jù)泄露有關(guān)。

2024-11-04 14:09:09

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)泄露

機(jī)器學(xué)習(xí) | 從0開發(fā)大模型之模型預(yù)訓(xùn)練

在訓(xùn)練過程中，通常會使用 scaler.scale(loss).backward() 來計(jì)算縮放后的損失的梯度，然后使用 scaler.step(optimizer) 來更新模型參數(shù)，最后使用 scaler.update() 來更新縮放因子，這樣可以確保訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性和效率。

2024-11-04 00:24:56

機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)訓(xùn)練

隨機(jī)性、熵與隨機(jī)數(shù)生成器:解析偽隨機(jī)數(shù)生成器（PRNG）和真隨機(jī)數(shù)生成器（TRNG）

隨機(jī)性是指一系列事件或結(jié)果中不存在任何可預(yù)測模式或順序。真正的隨機(jī)性難以實(shí)現(xiàn),特別是在計(jì)算機(jī)這樣的確定性系統(tǒng)中,因?yàn)樗鼈冏裱囟ǖ闹噶钸\(yùn)行。

2024-11-01 15:51:06

機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)數(shù)生成器隨機(jī)性

探索云原生環(huán)境中的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) 譯文精選

人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與云原生環(huán)境中的集成提供了一些令人興奮的功能，但卻并非沒有挑戰(zhàn)。

2024-10-31 08:00:00

云原生人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的交叉驗(yàn)證搞懂了！！！

交叉驗(yàn)證是機(jī)器學(xué)習(xí)中用于評估模型泛化能力的一種方法，用于衡量模型在訓(xùn)練集之外的新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。

2024-10-30 08:23:07

機(jī)器學(xué)習(xí)交叉驗(yàn)證子集

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程搞懂了！！

特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要步驟之一，其目的是通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、變換或生成新的特征，以增強(qiáng)模型的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測性能。

2024-10-28 15:52:38

機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程數(shù)據(jù)集

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程搞懂了！！！

特征工程直接影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)，因?yàn)槟Ｐ偷男Ч艽蟪潭壬先Q于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征的選擇。下面，我們來分享10個常用的特征工程技術(shù)。

2024-10-28 00:00:10

機(jī)器學(xué)習(xí)模型程度

構(gòu)建高效模型的八個數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟

本文將詳細(xì)介紹八個重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，并通過實(shí)際代碼示例幫助大家更好地理解和應(yīng)用這些方法。

2024-10-24 16:54:59

數(shù)據(jù)預(yù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)

從零開始學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)——線性和多項(xiàng)式回歸

在探討線性回歸和多項(xiàng)式回歸的旅程中，我們不僅學(xué)習(xí)了如何構(gòu)建模型，還理解了背后的數(shù)學(xué)原理和應(yīng)用場景。通過逐步引導(dǎo)，希望大家對數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性有了更深的認(rèn)識。

2024-10-22 10:23:58

機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸

機(jī)器學(xué)習(xí)中空間和時(shí)間自相關(guān)的分析：從理論基礎(chǔ)到實(shí)踐應(yīng)用

空間和時(shí)間自相關(guān)是數(shù)據(jù)分析中的兩個基本概念,它們揭示了現(xiàn)象在空間和時(shí)間維度上的相互依賴關(guān)系。這些概念在各個領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用,從環(huán)境科學(xué)到城市規(guī)劃,從流行病學(xué)到經(jīng)濟(jì)學(xué)。本文將探討這些概念的理論基礎(chǔ),并通過一個實(shí)際的野火風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測案例來展示它們的應(yīng)用。

2024-10-21 17:33:58

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 Python

機(jī)器學(xué)習(xí)中處理不平衡數(shù)據(jù)集的五種方法

不平衡數(shù)據(jù)集是指在分類任務(wù)中，不同類別的樣本數(shù)量差異顯著的數(shù)據(jù)集，通常表現(xiàn)為少數(shù)類樣本遠(yuǎn)少于多數(shù)類樣本。這樣的數(shù)據(jù)集在現(xiàn)實(shí)生活中很常見，比如欺詐檢測、醫(yī)療診斷、故障預(yù)測等場景。

2024-10-18 07:10:43

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集樣本

Python 機(jī)器學(xué)習(xí)中 14 個常用算法實(shí)現(xiàn)

本文將介紹14種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并通過實(shí)際代碼示例來幫助讀者更好地理解和應(yīng)用這些算法。

2024-10-14 16:37:25

機(jī)器學(xué)習(xí)算法 Python

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備指南：十種基礎(chǔ)特征工程方法的實(shí)戰(zhàn)教程

在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，從原始數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息是一個關(guān)鍵步驟。這個過程不僅有助于輔助決策，還能預(yù)測未來趨勢。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，特征工程技術(shù)顯得尤為重要。

2024-10-14 15:00:59

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的評估指標(biāo)搞懂了

今天給大家分享在機(jī)器學(xué)習(xí)中最廣泛使用的十大評估指標(biāo)。評估指標(biāo)是用于衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能，幫助我們判斷模型在解決特定任務(wù)上的效果。

2024-10-14 14:02:17

機(jī)器學(xué)習(xí)評估指標(biāo)人工智能

Python 中快速上手機(jī)器學(xué)習(xí)的七個基礎(chǔ)算法

本文介紹了幾種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)和K近鄰算法，并通過Python代碼示例展示了它們的具體應(yīng)用。

2024-10-12 17:13:53

機(jī)器學(xué)習(xí)算法 Python

使用Docker部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型分步指南譯文精選

你是否厭倦了修復(fù)同樣的部署問題？不妨了解Docker如何使你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型每次都能順暢運(yùn)行。

2024-10-12 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)Docker

盤點(diǎn)目前最常用的四種語言模型壓縮技術(shù)

模型壓縮是在不損害其有效性的情況下最小化機(jī)器學(xué)習(xí)模型大小的行為。由于大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常因?yàn)檫^度參數(shù)化而包含冗余的計(jì)算單元，這種方法對它們是有效的。

2024-10-09 23:27:08

語言模型 LLM 機(jī)器學(xué)習(xí)

終于把機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程搞懂了！

特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中極為關(guān)鍵的一部分，涉及到如何通過預(yù)處理、轉(zhuǎn)換和組合原始數(shù)據(jù)來創(chuàng)建更適合模型訓(xùn)練的特征，以提高模型的表現(xiàn)和預(yù)測能力。特征工程的主要目的是從數(shù)據(jù)中提取出有助于模型更好理解和學(xué)習(xí)規(guī)律的特征。

2024-10-08 15:09:17

機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程 Python

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