在测试集上评估最佳模型 • 解释模型结果 • 得出结论 • 数据清理和格式化 • 探索性数据分析(EDA) • 特征工程 • 特征选择 • 网络下载 • 网络爬虫 • 数据库读取 • 开放数据 • …… 7 2.数据清洗 01 机器学习项目流程概述 02 数据清洗 03 特征工程 04 数据建模 8 2.数据清洗 什么是数据清洗？ 数据清洗是指 拼写错误 命名习惯 数理统计技术 数据挖掘技术 脏数据 数据清理策略、规则 满足数据质量要求的数据 数据清理原理 10 探索性数据分析(EDA) 探索性数据分析（EDA）是一个开放式流程，我们制作绘图并计算 统计数据，以便探索我们的数据。 •目的是找到异常，模式，趋势或关系。 这些可能是有趣的（例如， 找到两个变量之间的相关性），或者它们可用于建模决策，例如使 用哪些特征。

量较大（可能被认为更好）的商品，然而目前用户的购买习惯往往是遵循推荐算法，但学习算法并不总是考 虑到这一细节，进而更频繁地被推荐。综上所述，关于如何处理审查、激励和反馈循环的许多问题，都是重 要的开放性研究问题。 序列学习 以上大多数问题都具有固定大小的输入和产生固定大小的输出。例如，在预测房价的问题中，我们考虑从一 组固定的特征：房屋面积、卧室数量、浴室数量、步行到市中心的时间；图像分类问题中，输入为固定尺寸 简单分类数据集。首先，我 们将实现一个具有单隐藏层的多层感知机，它包含256个隐藏单元。注意，我们可以将这两个变量都视为超参 数。通常，我们选择2的若干次幂作为层的宽度。因为内存在硬件中的分配和寻址方式，这么做往往可以在计 算上更高效。 我们用几个张量来表示我们的参数。注意，对于每一层我们都要记录一个权重矩阵和一个偏置向量。跟以前 一样，我们要为损失关于这些参数的梯度分配内存。 num_inputs 能会成为问题。 • 在某些情况下，环境可能会记住自动操作并以令人惊讶的方式做出响应。在构建模型时，我们必须考虑 到这种可能性，并继续监控实时系统，并对我们的模型和环境以意想不到的方式纠缠在一起的可能性 持开放态度。 4.9. 环境和分布偏移 179 练习 1. 当我们改变搜索引擎的行为时会发生什么？用户可能会做什么？广告商呢？ 2. 实现一个协变量偏移检测器。提示：构建一个分类器。 3. 实现协变量偏移纠正。

接入平台（业务B） 接入 平台 业务开发 模型开发 特征工程 3 平台效果 总结篇 SUMMARY 微博技术里程碑和业务生态 13 2008年 Hadoop 2009年 微博Feed 2011年 开放平台 2013年 大数据 2015年 机器学习 2016年 机器学习平台 2017年 大规模机器学习 深度学习平台 2018年 在线机器学习 2019年 在线深度学习 1 微博技术里程碑

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并不需要标签，有语料就能训练了 4.BERT Encoder BERT是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处 理任务的记录。在BERT的论文发布不久后，Google的研发 团队还开放了该模型的代码，并提供了一些在大量数据集 上预训练好的算法模型下载方式，这使得所有人都可以通 过它来构建一个涉及NLP的算法模型，节约了大量训练语 言模型所需的时间，精力，知识和资源 51

instructions with human feedback》论文 ◼ InstructGPT与ChatGPT属于相同代际的模型，ChatGPT只是在InstructGPT的基础上增加了Chat属性，且开放了公众测试 ◼ ChatGPT提升了理解人类思维的准确性的原因在于利用了基于人类反馈数据的系统进行模型训练 （注：根据官网介绍，GhatGPT也是基于InstructGPT构建，因而可以从Ins

达之人。 它类似于文字寓意，κέρας (号角) / κραίνω (履行)，以及 ἐλέφας (象牙) / ἐλεφαίρομαι (欺骗)。 Keras 最初是作为 ONEIROS 项目（开放式神经电子智能机器人操作系统）研究工作的一部 分而开发的。 “Oneiroi 超出了我们的理解 - 谁能确定它们讲述了什么故事？并不是所有人都能找 到。那里有两扇门，就是通往短暂的 Oneiroi 。网络优化的损失函数也 包括这些惩罚项。 惩罚是以层为对象进行的。具体的 API 因层而异，但 Dense，Conv1D，Conv2D 和 Conv3D 这些层具有统一的 API。 正则化器开放 3 个关键字参数： • kernel_regularizer: keras.regularizers.Regularizer 的实例 • bias_regularizer: keras.regularizers 模块的函数允许在优化期间对网络参数设置约束（例如非负性）。 约束是以层为对象进行的。具体的 API 因层而异，但 Dense，Conv1D，Conv2D 和 Conv3D 这 些层具有统一的 API。 约束层开放 2 个关键字参数： • kernel_constraint 用于主权重矩阵。 • bias_constraint 用于偏置。 from keras.constraints import max_norm

Pytorch 框架的深度学习破冰之旅。 PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 2 1. Pytorch 介绍与基础知识 1.1 Pytorch 介绍 Pytorch 是开放源代码的机器学习框架，目的是加速从研究 原型到产品开发的过程。其 SDK 主要基于 Python 语言，而 Python 语言作为流行的人工智能开发语言一直很受研究者与 开发者的欢迎。其模型训练支持CPU与GPU、支持分布式训练、

时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误 之处，让本书变得更为完善。 本书虽然免费开放电子版，供个人学习使用，但是未经许可，不能用于任何个人或者企 业的商业用途，违法盗版和销售，必究其法律责任。 龙龙老师 2021 年 10 月 19 日 预览版202112 配 套 资 转译为概率输出 ❑ 信号强度 一般可以将 0~1 理解为某种信号的强度，如像素的颜色强度，1 代表当前通 道颜色最强，0 代表当前通道无颜色；抑或代表门控值(Gate)的强度，1 代表当前门控 全部开放，0 代表门控关闭 Sigmoid 函数连续可导，如图 6.7 所示，可以直接利用梯度下降算法优化网络参数，应用 的非常广泛。 图 6.7 Sigmoid 函数曲线 在 PyTorch