它需要快速求解目标函数的最优解。现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色。# FTRL及工程实现## FTRL介绍FTR是FTRL的前身,思想是每次找到让之前所有样本的损失函数之和最小的参...
(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7c0adcdecfa547f1bbf09a137ae31f26~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)于是,我开始跟随着谷歌的基于TensorFlow的机器学习速成课程(中文版) 开始一步步学习TensorFlow框架。## 2.学习TensorFlow跟随着课程的学习,我更加对TensorFlow感兴趣啦!按照该课程所述,我自学了初级代数知识,如变量与系数、线性方程组和函数曲线,使我自己更好的理解基本的机器学习模型。此外,因为我自己...
你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的知识点,一些历史久远的模型就不介绍了,我个人觉得用处不大,我们的目标是像经典模型看齐,如GPT系列,BERT家族等等。🍡🍡🍡本系列准备先... 以第一条为例:这个3表示输入序列长度,表示每条数据又有三个小部分构成,分别为[-0.0657, -0.9015]、[-0.0324, -0.5666]、[-0.2630, 2.4861]。这是什么意思呢,这表示我们的输入会分三次送入RNN网络中,分别是x0、x1、...
**挑战3:数据定制化程度高。**Grafana 平台及插件对于可视化数据的格式有明确的标准和要求,技术团队需要对边缘计算节点的数据格式进行多次处理,并且要能够快速灵活地支持后续监控的扩展性要求。### **4天上线,7X24高可用保障,Grafana 监控 + 边缘函数解决方案**为了快速完成监控能力建设,猿辅导技术团队积极拥抱 Serverless 轻量级计算技术,通过火山引擎边缘函数服务来构建 RTC 平台边缘实例的监控能力,探索运维开发新模...
有趣的在线学习体验。近年来,在线教育模式增长趋势明显,线下教学培训逐渐向线上演进,猿辅导主要面向不同年龄段的学生提供互动网课服务。为了保障在线教学的质量和音视频的稳定传输,猿辅导采用自研 RTC 策略,建立技... 技术团队需要对边缘计算节点的数据格式进行多次处理,并且要能够快速灵活地支持后续监控的扩展性要求。 4天上线,7X24高可用保障,Grafana 监控 + 边缘函数解决方案为了快速完成监控能力建设,猿辅导技术团队积极拥抱 ...
**挑战3:数据定制化程度高。**Grafana 平台及插件对于可视化数据的格式有明确的标准和要求,技术团队需要对边缘计算节点的数据格式进行多次处理,并且要能够快速灵活地支持后续监控的扩展性要求。### **4天上线,7X24高可用保障,Grafana 监控 + 边缘函数解决方案**为了快速完成监控能力建设,猿辅导技术团队积极拥抱 Serverless 轻量级计算技术,通过火山引擎边缘函数服务来构建 RTC 平台边缘实例的监控能力,探索运维开发新模...
(https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/b17ddcc821e542f4b68a91c3b767aacf~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?)回归、分类、聚类是机器学习最常见的三大任务。回归是一种数学模型,利用数据统计原理,对大量统计数据进行数学处理,确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式)。分类就是对数据分进行分类,把它们分到已知的每一个类别。- 聚类就是对未知类别的样本进行划分,将它...
(https://docs.python.org/3/tutorial/index.html),前者比较适合完全零基础的同学,后者更适合具有了一定基础的初学者。之所以推荐官方教程,是因为官网教程和论文都是最权威的一手资料。 为了帮助初学者更快的入门,特意将几大学习重点列举如下,从而方便初学者学习:1. Python基础语法(如基本类型、选择循环等语句等)1. Python编程规范1. Python函数1. Python面向对象1. Python异常处理1. Python文件操作1. Pyt...
三大部分。 进阶系列 包含《智能数据洞察 DataWind 进阶|可视化查询实操》《智能数据洞察 DataWind 进阶|仪表盘实操》《智能数据洞察 DataWind 进阶|函数实操》三大部分。 本课程适合一切想要学习和了解DataWind产品的用户,包含:业务分析师、数据分析师、数据工程师等。 需申请 A/B测试 DataTester 《A/B测试 DataTester-产品课程》 DataTester系列公开课之「产品公开课」主要是围绕产品功能实操展开,同时融入A/B实验的方法...
2.3 分类支持以下模型,详情参见功能页面。 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大小,取概率值较大的对应类别作为该样本最终预测类别。本算子支持二分类和多分类问题,支持连续和类别特征,但类别特征在字符串索引后需要进行 one-hot 算子处理。 Xgboost ...
2.3 分类支持以下模型,详情参见功能页面。 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大小,取概率值较大的对应类别作为该样本最终预测类别。本算子支持二分类和多分类问题,支持连续和类别特征,但类别特征在字符串索引后需要进行 one-hot 算子处理。 Xgboost ...
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135674&x-signature=f%2BjBa2lHghKvomzqeLfvcK... 我们定义了一个函数ner_inference来进行命名实体识别(NER)。该函数接受一段文本作为输入,并返回一个包含所有实体的列表。首先,我们使用tokenizer.encode()方法将输入文本编码为token ID序列,并添加了特殊的token...
# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=i%2Bx7YUhGkTCS4V9IvQ2ALYxoAFM%3D)### 3.激活函数输入神经元 X 通常通过线性计算 Z=WTX+b 得到净输入信号 Z,其中 W 是输入神经元 X 的权值矩阵,b 是对应的偏...