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2019-07-22 中新经纬

   

大眼睛 刘德华处理文本时,有两种备用方法。最严苛的方法是点积。点积方法采用最简单的形式时,仅会计算查询和文档间共有字词的数量。然后将此特征离散化。另一种方法是交集:如果使用交集方法,当且仅当文档和查询中都包含pony一词时,才会出现一个特征;当且仅当文档和查询中都包含the一词时,才会出现另一个特征。通常,机器学习尝试解决的问题并不是全新的问题。有一个现有的系统,它可用于排名、分类,或解决您正尝试解决的任何问题。这意味着有多种规则和启发式算法。使用机器学习进行调整后,此类启发式算法可为您提供便利。您应该挖掘自己的启发式算法,了解它们所包含的任何信息,原因有以下两点。首先,向机器学习系统的过渡会更平稳。其次,这些规则通常包含大量您不愿意丢弃的关于系统的直觉信息。您可以通过以下四种方法使用现有启发式算法:模型:预测任务的统计表示法。您使用样本训练一个模型,然后使用该模型进行预测。点击率:点击广告中的链接的网页访问者所占的百分比。

斗罗大陆之倾世如萌通过以更加自由的方式收集指标,您可以更加全面地了解您的系统。发现问题了?添加指标对其进行跟踪!对上个版本中发生的一些量变激动不已?添加指标对其进行跟踪!组合方法是指组合两个或更多特征列。在TensorFlow中,特征列指的是同类特征集(例如,{男性,女性}、{美国,加拿大,墨西哥}等等)。组合指的是其中包含特征的新特征列,例如,{男性,女性}{美国,加拿大,墨西哥}。此新特征列将包含特征(男性,加拿大)。如果您使用的是TensorFlow,并让TensorFlow为您创建此组合,则此(男性,加拿大)特征将存在于表示加拿大男性的样本中。请注意,您需要拥有大量数据,才能使用具有三个、四个或更多基准特征列的组合学习模型。相比其他类型的系统,这种问题更常见于机器学习系统。假设关联的特定表格不再更新,那么,机器学习系统会进行相应调整,其行为仍然会相当好,但会逐渐变糟。有时,您会发现有些表格已有几个月未更新,只需刷新一下,就可以获得比相应季度做出的所有其他改进都更有效的效果提升!特征的覆盖率可能会因实现变化而发生改变:例如,某个特征列可能在90%的样本中得到填充,但该比率突然下降到60%。GooglePlay曾有一个过时6个月的表格,但仅刷新了一下该表格,安装率就提升了2%。如果您对数据的统计信息进行跟踪,并不时地手动检查数据,就可以减少此类失败。第12条规则:选择直接优化哪个目标时,不要想太多。

夜火王瑞儿以简单的方式添加常识性特征。最后,不要试图让机器学习系统弄清楚以下问题:术语第9条规则:先检测问题,然后再导出模型。

金庸群侠传x越女剑令牌刷不出来在一般情况下,请实行良好的警报安全机制,例如设计解决警报的步骤以及提供信息中心页面。以简单的方式添加常识性特征。离散化是指提取一个连续特征,并从中创建许多离散特征。以年龄这一连续特征为例。您可以创建一个年龄不满18周岁时其值为1的特征,并创建年龄在18-35周岁之间时其值为1的另一个特征,等等。不要过多考虑这些直方图的边界:基本分位数给您带来的影响最大。有多种方式可以组合和修改特征。借助TensorFlow等机器学习系统,您可以通过转换对数据进行预处理。最标准的两种方法是离散化和组合。

(编辑:董文博)
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