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數(shù)據(jù)分析的基本流程是什么？

2023-06-28

數(shù)據(jù)分析的基本流程是一個(gè)系統(tǒng)性的過(guò)程，包括收集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、建立模型、評(píng)估結(jié)果和進(jìn)行可視化等步驟。在這篇文章中，我將詳細(xì)介紹每個(gè)步驟以及它們的重要性。 1.數(shù)據(jù)收集：數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)分析的 ...

如何評(píng)估預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性？

2023-06-20

評(píng)估預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中至關(guān)重要的一步。在實(shí)際應(yīng)用中，如果模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較低，它可能會(huì)給業(yè)務(wù)帶來(lái)嚴(yán)重的后果。 以下是幾種常見(jiàn)的方法，可以用來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性： 留出法 ...

如何選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)模型？

2023-06-15

預(yù)測(cè)模型是數(shù)據(jù)科學(xué)中的核心工具之一。它們可以被用來(lái)預(yù)測(cè)任何一種未知數(shù)據(jù)，從而讓我們?cè)跊Q策和規(guī)劃方面獲得更多的信心。但是，選擇正確的預(yù)測(cè)模型并不是一項(xiàng)容易的任務(wù)。在本文中，我們將介紹如何選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)模 ...

用SPSS一元線(xiàn)性回歸后的調(diào)整后r方與r方的差有什么關(guān)系？

2023-05-08

一元線(xiàn)性回歸是一種用于分析兩個(gè)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。它可以幫助我們理解一個(gè)因變量如何隨著一個(gè)自變量的變化而變化。在進(jìn)行一元線(xiàn)性回歸分析后，我們會(huì)得到兩個(gè)重要指標(biāo)：R方和調(diào)整后R方。這篇文章將探討這兩 ...

模型驗(yàn)證方法的RMSE具體在spss里面計(jì)算嗎？

2023-05-08

RMSE是一種廣泛用于評(píng)估回歸模型性能的指標(biāo)，其全稱(chēng)為“均方根誤差”（Root Mean Squared Error）。在SPSS中，計(jì)算RMSE需要進(jìn)行以下幾個(gè)步驟。 首先，需要建立一個(gè)回歸模型。在SPSS中，可以使用線(xiàn)性回歸或多元 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù)，訓(xùn)練目標(biāo)，學(xué)習(xí)速率怎么確定？

2023-04-13

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見(jiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于解決分類(lèi)、回歸和聚類(lèi)等問(wèn)題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個(gè)重要的超參數(shù)，對(duì)模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實(shí)踐兩 ...

為什么nlp模型預(yù)測(cè)單詞，損失函數(shù)一般是交叉熵，而不是mse呢？

2023-04-12

自然語(yǔ)言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語(yǔ)言。在 NLP 中，單詞預(yù)測(cè)是一種常見(jiàn)的任務(wù)，因此開(kāi)發(fā)了許多模型來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。在這些模型中，損失函數(shù)經(jīng)常被用來(lái)衡量模型 ...

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何訓(xùn)練的？

2023-04-11

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以用于各種任務(wù)，例如圖像分類(lèi)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理。但是，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要考慮許多因素，例如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)和優(yōu)化算法。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值在什么數(shù)量級(jí)上合適？

2023-04-10

在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值是一個(gè)非常重要的指標(biāo)，它通常用來(lái)衡量模型的擬合程度和優(yōu)化算法的效果。然而，對(duì)于不同的問(wèn)題和數(shù)據(jù)集，適當(dāng)?shù)膌oss值范圍是不同的。本文將探討在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，loss值在什么數(shù)量級(jí)上是 ...

如何用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做時(shí)間序列預(yù)測(cè)?

2023-04-10

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見(jiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是指根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這在商業(yè)、金融和天氣預(yù)報(bào)等領(lǐng)域非常有用。在本文中，我將介紹如何使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè) ...

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 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中要計(jì)算驗(yàn)證集的損失函數(shù)嗎？

2023-04-07

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，驗(yàn)證集是用于評(píng)估模型性能的重要數(shù)據(jù)集之一。通常情況下，我們會(huì)使用驗(yàn)證集來(lái)監(jiān)控模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，并計(jì)算驗(yàn)證集的損失函數(shù)來(lái)評(píng)估模型的泛化能力。 在深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練一般通 ...

一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有兩個(gè)損失函數(shù)嗎?

2023-04-03

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，通常需要定義一個(gè)損失函數(shù)來(lái)評(píng)估模型的性能，并通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)。但是，有時(shí)候我們可能需要考慮 ...

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(lèi)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 ...

如何理解決策樹(shù)的損失函數(shù)?

2023-03-31

決策樹(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種強(qiáng)大的非線(xiàn)性分類(lèi)和回歸模型。在訓(xùn)練決策樹(shù)模型時(shí)，需要選擇合適的損失函數(shù)來(lái)度量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。本文將詳細(xì)介紹決策樹(shù)的損失函數(shù)以及其解釋。 一、決策樹(shù)模型簡(jiǎn)介 決策樹(shù) ...

對(duì)于一個(gè)準(zhǔn)確率不高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，應(yīng)該從哪些方面去優(yōu)化？

2023-03-31

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于解決許多現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題。然而，即使使用最先進(jìn)的技術(shù)和算法構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也可能存在準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題。在這種情況下，我們需要考慮從哪些方面去優(yōu)化。在本文中，我將分享 ...

xgboost是用二階泰勒展開(kāi)的優(yōu)勢(shì)在哪？

2023-03-31

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種高效而強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)非常出色。其中，使用二階泰勒展開(kāi)是XGBoost的重要優(yōu)勢(shì)之一，下面將詳細(xì)介紹。 首先，我們來(lái)了解一下什么是泰勒 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)？

2023-03-23

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元工作方式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有強(qiáng)大的非線(xiàn)性建模能力和自適應(yīng)性。在回歸預(yù)測(cè)問(wèn)題中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被用來(lái)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合，從而預(yù)測(cè)相關(guān)的輸出值。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè) ...

Pytorch里面多任務(wù)Loss是加起來(lái)還是分別backward？

2023-03-22

在PyTorch中，多任務(wù)學(xué)習(xí)是一種廣泛使用的技術(shù)。它允許我們訓(xùn)練一個(gè)模型，使其同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)不同的輸出。這些輸出可以是不同的分類(lèi)、回歸或者其他形式的任務(wù)。在實(shí)現(xiàn)多任務(wù)學(xué)習(xí)時(shí)，最重要的問(wèn)題之一是如何計(jì)算損失 ...

如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)連續(xù)型變量的回歸預(yù)測(cè)？

2023-03-22

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，已被廣泛應(yīng)用于各種預(yù)測(cè)和分類(lèi)問(wèn)題。其中一個(gè)常見(jiàn)的應(yīng)用是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連續(xù)型變量的回歸預(yù)測(cè)。本文將介紹如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成這個(gè)任務(wù)。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 首先，我們需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù) ...