神经网络的训练中要计算验证集的损失函数吗？

2023-04-07

在神经网络训练过程中，验证集是用于评估模型性能的重要数据集之一。通常情况下，我们会使用验证集来监控模型的训练和调优，并计算验证集的损失函数来评估模型的泛化能力。 在深度学习中，神经网络模型的训练一般通 ...

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

2023-04-07

Pytorch是深度学习领域中广泛使用的一个深度学习框架，它提供了丰富的损失函数用于模型训练。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分类问题的常用损失函数之一。它可以结合权重参数对样本进行加权处理，以应对数据集 ...

nlp序列标注任务如何处理类别极度不平衡问题？

2023-04-07

自然语言处理（NLP）中的序列标注任务涉及将一系列文本标记为特定类别。 在这种情况下，如果数据集中存在类别不平衡，则可能会影响模型的性能。 对于一个极度不平衡的数据集，即使使用优秀的机器学习算法，也可能会 ...

xgboost模型训练时需要对类型特征进行one-hot编码吗？

2023-04-03

XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于数据挖掘和预测建模。在XGBoost模型中，包括许多特征工程技术，例如对类型特征进行编码。在本文中，我们将探讨是否需要对类型特征进行独热编码，并介绍如何使用XGBoost ...

在神经网络中，先进行BatchNorm还是先运行激活函数？

2023-04-03

在神经网络中，BatchNorm（批归一化）和激活函数是两个关键的组成部分，对于它们的顺序，存在不同的观点和实践。本文将从理论和实践两方面探讨这个问题，并提出一个综合考虑的解决方案。 理论分析 BatchNorm旨在通过 ...

为什么CNN中的注意力机制都是加在提取特征的神经网络中？

2023-04-03

在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种可以自动从原始数据中学习特征的强大工具。然而，在某些情况下，我们需要更加准确地捕获输入数据中的关键信息，以便更好地完成任务，比如分 ...

图像识别实现 cnn lstm（Crnn）,详见描述?

2023-04-03

卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是两种广泛应用于图像识别和自然语言处理领域的深度学习模型。一种结合了这两种模型的网络称为卷积循环神经网络（CRNN）。本文将介绍CRNN的基本原理和实现过程。 一、CR ...

神经网络权重矩阵初始化的意义？

2023-04-03

神经网络权重矩阵初始化是一个关键的步骤，它影响着网络的学习速度和效果。在这篇文章中，我将解释权重矩阵初始化的意义以及不同的初始化方法。 神经网络是一种由许多神经元构成的模型，每个神经元都有与之相连的权 ...

如何通过sklearn实现多标签分类？

2023-03-31

多标签分类是指一个数据点可能属于多个类别。例如，在图像分类中，一张图片可以同时包含多种物体，如猫、鱼、玩具等。在这篇文章中，我们将介绍如何使用scikit-learn（简称sklearn）来实现多标签分类。 首先，我们需 ...

为什么神经网络会存在灾难性遗忘(catastrophic forgetting)这个问题？

2023-03-29

神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它具有自适应性和学习能力，可以通过学习来提高其对特定任务或数据的准确性和泛化能力。但是，在神经网络中存在一个严重的问题，那就是灾难性遗忘。 灾难性遗忘是指神经 ...

图神经网络如何在自然语言处理中应用？

2023-03-29

图神经网络是一种新兴的深度学习模型，其可以有效地捕捉非线性关系和复杂数据结构。近年来，图神经网络在自然语言处理领域中得到了广泛应用，特别是在文本分类、命名实体识别、情感分析等任务中取得了很好的效果。 ...

xgboost中的min_child_weight是什么意思?

2023-03-28

在介绍XGBoost中的min_child_weight之前，先简要介绍一下XGBoost。 XGBoost是一种广泛使用的机器学习算法，被用于各种数据科学任务，例如分类、回归等。它是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种决策树集成 ...

LSTM里Embedding Layer的作用是什么？

2023-03-22

LSTM是一种经典的循环神经网络，已经广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像生成等领域。在LSTM中，Embedding Layer（嵌入层）是非常重要的一部分，它可以将输入序列中的每个离散变量映射成一个连续向量，从而便于 ...

大数据工程师的必备技能有哪些

2022-11-07

1、大数据平台 目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。 目前很多企业都把数据采集下来了，对于传统的业务数据 ...

阅读论文如何帮助你成为一名更有效的数据科学家

2022-03-14

作者尤金·颜，亚马逊应用科学家 “与其手动检查我们的数据，为什么不试试领英的做法呢？它帮助他们实现了95%的准确率和80%的召回率。“ 然后我的队友分享了如何使用k-最近邻来识别不一致的标签（在职位 ...

麦肯锡教给我的5堂课能让你成为更好的数据科学家

2022-02-28

数据科学是近年来最热门的领域之一，吸引了大量人才加入顶级公司数据科学团队的竞争。有很多文章教你DS面试的toprep如何“从其他面试者中脱颖而出”，但旅程肯定不会止步于被录用。得到一份工作只是第一步； ...

风控策略的自动化生成-利用决策树分分钟生成上千条策略

2022-02-21

作者：小伍哥 来源：小伍哥聊风控 本文重点：风控策略挖掘、策略推荐，策略发现，风控策略自动化，决策树 下面开始正文： 风控策略同学在挖掘有效的风控规则的时候，经常需要基于业务经验，将那几 ...

什么是数据标注？通过一个案例了解下

2022-01-28

CDA数据分析师 出品 大家好，我是曹鑫老师，今天要给大家分享的是数据标注类岗位。 理解数据标注之前先来理解一下机器学习，简单来讲，机器学习就是让计算机也可以‘听音识曲’、认识‘花鸟鱼虫’。而数 ...

如何做到释放数据价值？看完本文你就懂了（CDA成长陪伴计划）

2021-12-28

CDA数据分析师 出品 编辑：Mika 首先看一下今天的交流内容，共分成4个部分。 第一部分是关于数据分析项目的基础架构。本身我也是接触商业智能BI比较多的，有比较多的项目经验。这里为大家讲一下，在 ...

Pandas/Sklearn进行机器学习之特征筛选，有效提升模型性能

2021-11-22

作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 今天小编来说说如何通过pandas以及sklearn这两个模块来对数据集进行特征筛选，毕竟有时候我们拿到手的数据集是非常庞大的，有着非常多的特征，减少这些特征 ...