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2019-06-21 中新经纬

   

新白娘子传奇2019景松结局点击率:点击广告中的链接的网页访问者所占的百分比。在导出模型之前,请进行健全性检查。具体而言,确保模型在处理预留数据方面表现合理。或者说,如果您一直认为数据存在问题,请不要导出模型。很多经常部署模型的团队在导出模型之前,会先检查ROC曲线下面积(简称AUC)。尚未导出的模型存在问题时,需要发送电子邮件提醒;但面向用户的模型出现问题时,可能需要通过一个页面进行宣布。因此,最好先等待检查完毕并确保万无一失后再导出模型,以免对用户造成影响。第8条规则:了解您的系统对新鲜程度的要求。第一部分可帮助您了解构建机器学习系统的时机是否已经成熟。

太原洗头房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。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。这一点可能存在争议,但可以避免许多问题。首先,我们来介绍一下什么是学习的特征。学习的特征是由外部系统(例如非监督式集群系统)或学习器本身(例如通过因子模型或深度学习)生成的特征。这两种方式生成的特征都非常有用,但会导致很多问题,因此不应在第一个模型中使用。您会关注很多有关系统的指标或测量结果,但通常只能为您的机器学习算法指定一个目标,即您的算法尝试优化的数值。在这里,我介绍一下目标和指标有何区别:指标是指您的系统报告的任意数字,可能重要,也可能不重要。另请参阅第2条规则。

IOS竖版射击游戏第14条规则:从可解释的模型着手可更轻松地进行调试。这一点可能存在争议,但可以避免许多问题。首先,我们来介绍一下什么是学习的特征。学习的特征是由外部系统(例如非监督式集群系统)或学习器本身(例如通过因子模型或深度学习)生成的特征。这两种方式生成的特征都非常有用,但会导致很多问题,因此不应在第一个模型中使用。实例:要对其进行预测的事物。例如,实例可以是一个网页,您希望将其分类为与猫相关或与猫无关。指标:您关心的一个数值。也许(但不一定)可以直接得到优化。

电影评论网第3条规则:选择机器学习技术而非复杂的启发式算法。如果系统很大,且有很多特征列,则需要知道每个特征列的创建者或维护者。如果您发现了解某个特征列的人要离职,请确保有人知道相关信息。尽管很多特征列都有说明性名称,但针对特征的含义、来源以及预计提供帮助的方式提供更详细的说明,是一种不错的做法。第14条规则:从可解释的模型着手可更轻松地进行调试。确保管道始终稳固可靠。

(编辑:董文博)
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