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如何計(jì)算決策樹(shù)的各特征重要程度？

2023-04-07

決策樹(shù)是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。在決策樹(shù)中，特征（或?qū)傩裕┲匾允侵该總€(gè)特征對(duì)模型準(zhǔn)確性的貢獻(xiàn)程度。因此，了解如何計(jì)算特征重要性是非常有用的，可以幫助我們選擇最相關(guān)的特征 ...

為什么NLP模型訓(xùn)練1~3個(gè)epoch就可以收斂，但是CV模型很多需要訓(xùn)練十幾甚至上百個(gè)epoch？

2023-04-07

NLP和CV都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的重要分支，但在訓(xùn)練模型時(shí)存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個(gè)epoch就可以達(dá)到收斂，而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因?yàn)閮烧咛幚頂?shù)據(jù)的方式不同。 首先，NLP模 ...

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)？tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢(shì)在哪里？

2023-04-07

LSTM是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN中長(zhǎng)序列訓(xùn)練過(guò)程中產(chǎn)生的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。LSTM通過(guò)使用門控機(jī)制來(lái)控制信息的流動(dòng)，其中tanh激活函數(shù)扮演了重要角色。 tanh激活函數(shù)是一種 ...

如何進(jìn)行多變量LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè)未來(lái)一周的數(shù)據(jù)？

2023-04-07

隨著時(shí)間序列分析的普及，LSTM 成為了深度學(xué)習(xí)中最常用的工具之一。它以其優(yōu)異的性能和對(duì)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)特征提取而聞名。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，我們通常需要通過(guò)多變量來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。本文將介紹如何使用多 ...

使用pytorch 訓(xùn)練一個(gè)二分類器，訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率不斷提高，但是驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率卻波動(dòng)很大，這是為啥？

2023-04-07

當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，我們通常會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用來(lái)訓(xùn)練模型參數(shù)，而驗(yàn)證集則用于評(píng)估模型的性能和泛化能力。在訓(xùn)練過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)觀察到訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率持續(xù)提高，但是驗(yàn)證集的準(zhǔn) ...

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

2023-04-07

Pytorch是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛使用的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，它提供了豐富的損失函數(shù)用于模型訓(xùn)練。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分類問(wèn)題的常用損失函數(shù)之一。它可以結(jié)合權(quán)重參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行加權(quán)處理，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù) ...

ONNX轉(zhuǎn)Pytorch有什么好的方法嗎？

2023-04-07

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種跨平臺(tái)、開(kāi)放源代碼的深度學(xué)習(xí)模型交換格式。它可以用于在不同的深度學(xué)習(xí)框架之間轉(zhuǎn)移模型，其中包括PyTorch。在本文中，我們將探討如何將ONNX模型轉(zhuǎn)換為PyTorch模型的 ...

lstm做時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)間序列長(zhǎng)度應(yīng)該怎么設(shè)置？

2023-04-06

LSTM（Long Short-Term Memory）是一種常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在使用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，要考慮到輸入序列和輸出序列的長(zhǎng)度問(wèn)題。因?yàn)長(zhǎng)STM是一種逐步處理序列數(shù)據(jù)的模型，輸入序列的長(zhǎng)度會(huì)直接影 ...

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，先進(jìn)行BatchNorm還是先運(yùn)行激活函數(shù)？

2023-04-03

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，BatchNorm（批歸一化）和激活函數(shù)是兩個(gè)關(guān)鍵的組成部分，對(duì)于它們的順序，存在不同的觀點(diǎn)和實(shí)踐。本文將從理論和實(shí)踐兩方面探討這個(gè)問(wèn)題，并提出一個(gè)綜合考慮的解決方案。 理論分析 BatchNorm ...

用了更多特征，為什么xgboost效果反而變差了？

2023-04-03

XGBoost是一種流行的算法，常用于解決回歸問(wèn)題和分類問(wèn)題。它通過(guò)集成多個(gè)決策樹(shù)來(lái)提高模型的精度和泛化能力。盡管有時(shí)候添加更多的特征可能會(huì)改善模型的性能，但有時(shí)候它可能會(huì)導(dǎo)致模型的性能反而變差。在本文中 ...

為什么CNN中的注意力機(jī)制都是加在提取特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中？

2023-04-03

在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征的強(qiáng)大工具。然而，在某些情況下，我們需要更加準(zhǔn)確地捕獲輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，以便更好地完成任務(wù)，比如 ...

為什么訓(xùn)練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣？

2023-04-03

LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN），其能夠處理序列數(shù)據(jù)并在某種程度上解決梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。訓(xùn)練好的LSTM模型在使用時(shí)，每次輸出的結(jié)果可能 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)loss值很小，但實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果差很大，有什么原因？

2023-04-03

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的計(jì)算模型，可以完成很多復(fù)雜的任務(wù)，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，最重要的指標(biāo)是損失函數(shù)（loss function），用于衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值之 ...

如何限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值的范圍？

2023-03-31

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它可以對(duì)各種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。在許多應(yīng)用程序中，我們需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值限制在特定范圍內(nèi)，例如0到1之間或-1到1之間。這篇文章將介紹幾種限制 ...

如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)與神經(jīng)元個(gè)數(shù)？

2023-03-31

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)是決定其性能和復(fù)雜度的重要參數(shù)。然而，確定最佳的層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)并非易事。在本文中，我們將介紹一些常用的方法來(lái)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定 ...

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型？

2023-03-31

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)是指利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)值的變化趨勢(shì)。在現(xiàn)代科技時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種非常寶貴的資源。人們通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和處理，可以有效地預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，并做出正確的決策。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的 ...

tensorflow_datasets 如何load本地的數(shù)據(jù)集？

2025-03-26

TensorFlow Datasets（TFDS）是一個(gè)用于下載、管理和預(yù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的庫(kù)。它提供了易于使用的API，允許用戶從現(xiàn)有集合中選擇并下載各種數(shù)據(jù)集。然而，在一些情況下，用戶可能需要使用本地?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練 ...

數(shù)據(jù)分析師要學(xué)習(xí)哪些技能

2023-03-31

數(shù)據(jù)分析師作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的權(quán)威專家，在今天的企業(yè)存在著很重要的作用。為了更有效地應(yīng)對(duì)當(dāng)今數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中出現(xiàn)的各種挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)分析師需要不斷學(xué)習(xí)和提高自己的技能，以便能夠更好地為企業(yè)和社會(huì)提供數(shù)據(jù)分析 ...

數(shù)據(jù)分析師所需技能有哪些

2023-03-30

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師這一角色也變得越來(lái)越重要。作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專業(yè)人士，數(shù)據(jù)分析師需要具備廣泛的知識(shí)和技能，以便能夠有效地分析和挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值。本文將從數(shù)據(jù)分析師所需的技能方面 ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，訓(xùn)練集loss下降，但是驗(yàn)證集loss一直不下降，這怎么解決呢？

2023-03-30

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非常重要的任務(wù)。通常，我們會(huì)將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，用于訓(xùn)練和測(cè)試我們的模型。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們希望看到訓(xùn)練集的損失值（loss）不斷下降，這表明隨著時(shí)間的推移， ...