5.9.6 ReLU[source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 5.10 标准化层 Normalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 5.10.1 BatchNormalization 7.2.14 cosine_proximity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 8 评估标准 Metrics 137 8.1 评价函数的用法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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

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 自然语言理解和作品生成上取得极大性能提升 ✓ 鉴于传统NLP技术的局限问题，基于大语言模型（LLM）有助于充分利 用海量无标注文本预训练，从而文本大模型在较小的数据集和零数据集 场景下可以有较好的理解和生成能力。基于大模型的无标准文本书收集， ChatGPT得以在情感分析、信息钻取、理解阅读等文本场景中优势突 出。 ✓ 随着训练模型数据量的增加，数据种类逐步丰富，模型规模以及参数量 的增加，会进一步促进模型语义理解能力以及抽象学习能力的极大提升，

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 = . 的真实模型中直接采样： ? = 1. ? + . 1. 采样数据 为了能够很好地模拟真实样本的观测误差，这里给模型添加误差自变量?，它采样自均 值为 0，标准差为 0.01 的高斯分布： ? = 1. ? + . + ?, ? ∼ ?( , . 12) 通过随机采样? = 1 次，可以获得?个样本的训练数据集?train，代码如下： torchvision.transforms.ToTensor(), # 标准化 torchvision.transforms.Normalize(

函数f对x的数学期望 • X ⊥ Y : 随机变量X和Y 是独立的 • X ⊥ Y | Z: 随机变量X和Y 在给定随机变量Z的条件下是独立的 • Var(X): 随机变量X的方差 • σX: 随机变量X的标准差 • Cov(X, Y ): 随机变量X和Y 的协方差 • ρ(X, Y ): 随机变量X和Y 的相关性 • H(X): 随机变量X的熵 • DKL(P∥Q): P和Q的KL‐散度 复杂度 道的强度。再比如，对于一组医疗数据，给定一组标准的特征（如年龄、生命体征和诊断），此数据可以用来 尝试预测患者是否会存活。 当每个样本的特征类别数量都是相同的时候，其特征向量是固定长度的，这个长度被称为数据的维数（di‐ mensionality）。固定长度的特征向量是一个方便的属性，它可以用来量化学习大量样本。 然而，并不是所有的数据都可以用“固定长度”的向量表示。以图像数据为例，如果它们全部来自标准显微 镜设备， 镜设备，那么“固定长度”是可取的；但是如果图像数据来自互联网，它们很难具有相同的分辨率或形状。这 时，将图像裁剪成标准尺寸是一种方法，但这种办法很局限，有丢失信息的风险。此外，文本数据更不符合 “固定长度”的要求。比如，对于亚马逊等电子商务网站上的客户评论，有些文本数据很简短（比如“好极 了”），有些则长篇大论。与传统机器学习方法相比，深度学习的一个主要优势是可以处理不同长度的数据。 一般来说，拥

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。

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

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、

时还是可以接受的，只适用于线性模型 ，不适合逻辑回归模型等其他模型。 19 数据归一化/标准化 ?1 ?2 梯度 ?1 ?2 梯度 为什么要标准化/归一化？ 提升模型精度：不同维度之间的 特征在数值上有一定比较性，可 以大大提高分类器的准确性。 加速模型收敛：最优解的寻优过 程明显会变得平缓，更容易正确 的收敛到最优解。 20 数据归一化/标准化 归一化（最大 - 最小规范化） ?∗ = ? − ?min 1]区间 Z-Score标准化 ?∗ = ? − ? ? ?2 = 1 ? ෍ ?=1 ? (? ? −?)2 ? = 1 ? ෍ ?=1 ? ? ? 处理后的数据均值为0，方差为1 数据归一化的目的是使得各特征对 目标变量的影响一致，会将特征数 据进行伸缩变化，所以数据归一化 是会改变特征数据分布的。 数据标准化为了不同特征之间具备 可比性，经过标准化变换之后的特 征数据分布没有发生改变。 征数据分布没有发生改变。 就是当数据特征取值范围或单位差异 较大时，最好是做一下标准化处理。 21 数据归一化/标准化 需要做数据归一化/标准化 线性模型，如基于距离度量的模型包括KNN(K近邻)、K-means聚类、 感知机和SVM。另外，线性回归类的几个模型一般情况下也是需要做数 据归一化/标准化处理的。 不需要做数据归一化/标准化 决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取