机器学习十大经典算法
社区干货
我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 - 直观上理解,机器学习(Machine Learning,ML)是研究计算机模拟人类的学习活动,获取知识和技能的理论和方法,改善系统性能的学科。因为计算机系统中“经验‘通常以数据的形式存在,所以机器要利用经验,就必须对数据 进行分析。因此其过程可以简述如下:- **建立模型**:设计计算机可以自动“学习”的算法- **训练**:用数据训练算法模型(算法从数据...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
机器学习在训练过程中是否有标签。- 监督学习:训练的数据集全部都有标签,根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签是离散的数值,比如人脸识别、判断是否正确等,判断两款运营策略哪种更有效。分类算法:逻辑回归、...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大的调度能力,才能为各种需求提供较好的服务,使集群利用率维持在较高水平。模型训练的第二个痛点是偏管理上的。比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分...
AI 和机器学习:探索智能科技的未来 | 社区征文
# AI和机器学习的定义人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI技术的目标之一是通过创建具有人类智能特征的系统来解决复杂问题。而机器学习(Machine Learning)是AI的一个分支。它通过分析数据来教会计算机学习而不通过明确编程。通过例如聚类、分类和回归等算法从示例数据中学习模式和规则...
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机器学习十大经典算法-优选内容
机器学习十大经典算法-相关内容
TensorFlow简介
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
基于数据发掘算法,融合了机器学习的特征,基本解决了这些问题。为了读者能更好地理解项目以及还有些刚触及AI领域的伙伴能够了解背景,我就简单解释一些机器学习的基础概念,大致就是使得计算机拥有自我学习能力,可以... 选择机器学习模型,我使用的是支持向量机(SVM),SVM是一种常用的监督学习模型,一般用于分类和回归任务。这里用它及逆行训练并评估。```#创建并训练SVM模型svm_model = SVC()svm_model.fit(X_train, y_train)#在...
基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战
> 排序学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在**电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建模;可以帮助**搜索引擎**对用户的搜索关键词进行分析建模;可以为广告主提供最精准和最有效的**广告投放**方案;在**金融风控**领域,排序学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。#### 本文相关产品-火山引擎云搜...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下:首先, **模型** **/样本** **越来越大**。随着模型参数的... 处理常用的 Spark 引擎中也做了部分 Arrow 化改造。需要注意的是,我们也在在线流式训练中尝试切换 Arrow,但开销还是很大,可能的原因是流式的样本是每条通过的,不适合 Arrow 这种批式的形式从而导致额外的开销。...
机器学习
1.功能概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2.算子介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成... 模型名称 模型简介 逻辑回归 逻辑回归是经典的统计学习分类模型,是在线性回归的映射中加一层非线性函数映射,先把该样本的特征线性求和,然后使用逻辑斯蒂函数将值映射到 0 到 1 之间,表示该样本隶属于各类别的概率...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下: 首先,**模型** **/样本** **越来越大**。随着模型参数的增多... 处理常用的 Spark 引擎中也做了部分 Arrow 化改造。需要注意的是,我们也在在线流式训练中尝试切换 Arrow,但开销还是很大,可能的原因是流式的样本是每条通过的,不适合 Arrow 这种批式的形式从而导致额外的开销。 ...
机器学习
1. 概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2. 功能介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的... 模型名称 模型简介 逻辑回归 逻辑回归是经典的统计学习分类模型,是在线性回归的映射中加一层非线性函数映射,先把该样本的特征线性求和,然后使用逻辑斯蒂函数将值映射到 0 到 1 之间,表示该样本隶属于各类别的概率...
可信联合建模
火山引擎可信隐私计算平台提供基于联邦学习和可信执行环境的可信联合建模能力。联邦学习(Federated Learning,简称FL),也称联邦机器学习,是一种分布式机器学习算法,在不交换原始数据的前提下,帮助多个参与方共享数据价值,实现数据可用但不可见。可信执行环境(Trusted Execution Environment,简称TEE),一种基于硬件的安全机制,将参与计算的代码和数据加载至一个受CPU保护的可信环境中,在机密性和完整性上提供保护。 前提条件...
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
传统的机器学习开发流程基本是以下步骤:数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型,并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈:模型更新周期慢,不能有效反映线上的变化,最快小时级别,一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少,预测的效果差;模型参数多线上predict的时候需要内存大,QPS无法保证。针对这些问题,一般而言有两种解决方式:一种是采用On-line-learning的算法,一种采用一些...
