决策树pytorch
社区干货
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
决策树- 逻辑回归- 支持向量机- 提升树- 隐马尔科夫- 条件随机场- 其他模型 作为一名老司机,先介绍初学者最容易犯的误区,仅仅关注于**学习机器学习模型**,而**忽略了对机器学习核心概念... 比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...回归算法:线性回归、 决策树回归、SVN回归、贝叶斯回归...- 无监督学习:训练数据集没有标签,多应用在聚类、降维等有限的场景中,比如说为用户做分组画像,另外通常也会作为数据预处理的一个子步骤中。降维算法、聚类算法...- 半监督学习:有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难度很高,半监督学习与监督学习是很相似的,主要在与多了...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
**Client AI**团队开发的机器学习**决策树** **推理引擎** **ByteDT**,以及**TVM** **引擎**,让AI模型可以在端上进行**快速部署**和**高性能推理**。目前Pitaya SDK支持的端上推理引擎可以覆盖大部分端上AI场景,并提供**完善的工具链**支持,包括:- **高兼容**:支持将业务**主流框架**训练的模型(Caffe、Pytorch(ONNX)、TensorFlow(tflite)、XGBoost、CatBoost、LightGBM、...)转换成**端上支持的模型格式**并进行**压缩量化*...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑... 分布式目录树服务:为平铺的 TOS 文件建立目录树结构;可支撑百万 QPS,专为小文件优化。这里我们用一个实验来证明整体损耗情况。
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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。 **不同的训练框架** 有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来... 为平铺的 TOS 文件建立目录树结构;可支撑百万 QPS,专为小文件优化。这里我们用一个实验来证明整体损耗情况。# 模型训练rf_model.fit(X_train_scaled, y_train)# 预测y_pred = rf_model.predict(X_test_scaled)# 评估模型性能mse = mean_squa...
干货|抖音集团数据治理经验:如何让计算治理自动化?
以下是一些具体的解决策略: ****●** 稳定性优化:**推荐资源配额应基于任务的实际使用量,同时为保障稳定性,将近 7 天的波动和失败指标纳入权重计算,确保推荐参数能适应业务的波动和增长。... 利用基于规则树的启发式规则,针对不同的场景,我们可以设定不同的优化目标和阈值,为优化过程提供指导。 **● 资源使用评估:**通过分析最近 3-7 天的资源使用累积指标,实时规则引擎可以评估整体的...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的 **核心层** 。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任... Iceberg 的树状元数据表达力强,能够很好的支持数据分支表达。通过利用这一点在特征调研\写更新文件时写入到分支上进行调研,就可以直接引用主干上的数据文件,使各分支之间能够保持隔离,不影响主干上的基线模型训练,...
机器学习
Catboost 一种基于对称决策树(oblivious trees)算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架,主要解决的痛点是高效合理地处理类别型特征,CatBoost是由catgorical和boost组成,另外是处理梯度偏差(Gradient bias)以及预测偏移(Prediction shift)的问题,提高算法的准确性和泛化能力。 CatBoost主要有以下五个特性: 1.无需调参即可获得较高的模型质量,采用默认参数就可以获得非常好的结果,减少在调参上面花的时间。 2.支持类...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
基于大数据的决策、商业智能、人工智能、数据可视化等。 - 大数据应用服务 - 如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设... 通过**目录树**来定位文件,是**分布式**的,有很多服务器联合起来实现其功能。* YARN(Yet Another Resource Negotiator ,另一种资源协调者):Hadoop的资源管理器 * Apache Hadoop YARN是一种新的Hadoop资源管理器...
