1 2022年12月 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM 3 1.集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM 4 Bagging 结果进行综合产生最终的预测结果： 集成学习 模型n …… 模型1 模型2 预测n …… 预测1 预测2 训练 数据 最终 预测 结果 测试 数据 5 Boosting 训练过程为阶梯状，基模型 按次序一一进行训练（实现 上可以做到并行），基模型 的训练集按照某种策略每次 都进行一定的转化。对所有 基模型预测的结果进行线性 综合产生最终的预测结果。 集成学习 模型n 最终 最终 预测 结果 模型2 预测n …… 预测1 预测2 转化 模型1 模型3 转化 转化 训练 数据 测试 数据 6 集成学习 模型n …… 模型1 模型2 预测n …… 预测1 预测2 训练 数据 第二 层数 据 Stacking 最终 预测 结果 Stacking 将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训

深度学习下的图像视频处理技术 沈小勇 优图X-Lab视觉AI负责人 专家研究员 自我介绍 自我介绍 2006.9 – 2012.7 浙江大学数学系本科硕士 2012.8 – 2016.6 香港中文大学博士 2016.6 – 2017.5 香港中文大学 Research Fellow 2017.5 – 现在 腾讯优图X-Lab 视觉AI负责人，专家研究员 个人主页：http://xiaoyongshen

搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用 舒鹏 目录 CONTENTS 01 搜索广告背景知识 02 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 03 基于多模型融合的CTR预估 04 若干思考 搜索广告背景知识 信息需求 用户查询 查询理解 广告召回 点击率预估 排序计价 结果展示 点击及后续行为 广告库 日志收集 展示日志 点击日志 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 无需分词：基于字符粒度表达的问答系统设计 外套 ResNet-50层 CNN-LSTM Encoder CNN CNN 中长款牛仔外套 Cosine-Loss 广告物料推荐 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 方向 用途 相关技术 图像理解 图片物料推荐 CNN 文本相关性 广告召回、创意生成 Word2Vec、CSR、LSTM CTR预估 广告排序、特征挖掘 DNN、MxNet、TensorFlow 基于多模型融合的CTR预估 点击日志 查询特征 广告特征 匹配特征 线性模型 非线性模型 Data Feature Model 线上Server CTR预估 Rank Online 特征抽取 CTR预估涉及技术 CTR预估 数据 模型 平台 MPI XgBoost Parameter Server 线性(LR) 非线性(GBDT) 深度(DNN) 实时(FTRL) 特征 训练数据

云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 手机安全 企业安全 …… 新时代的奇虎360 SACC2017 万物互联的新时代 交通 智能家居 机器人 AR/VR/MR 智能手机 穿戴设备 SACC2017 万物互联的核心技术 视觉感知 语音感知 语义理解 人工智能 大数据分析 物 环境 SACC2017 图像 视频 检测 识别 分割 跟踪 物 环境 数 据 核 心 云端 移动端 业 务 视觉感知模型 Classification Person, Horse, Barrier, Table, etc Object Detection 检测 识别 分割 跟踪 核 心 SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 小模型 线上速度快 预测准 Frequent remote upgrade CPU-constrained, real-time Cloud processing

达观数据 陈运文 文本智能处理的深度学习技术 达观数据CEO 陈运文 博士 • 中 国 计 算 机 学 会 高 级 会 员 ， A C M 和 I E E E 学 会 会 员 ， 复 旦 大 学 计 算 机 博 士 和 杰 出 毕 业 生 • 原 腾 讯 文 学 高 级 总 监 、 盛 大 文 学 首 席 数 据 官 、 百 度 核 心 技 术 工 程 师 • 三 十 项 国 家 技 术 陈运文 达观数据：全球领先的文本智能处理专家 l 为企业提供文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服 务，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司 专注于文本挖掘的国际领军人工智能企业 l 获得全球三十大最佳AI企业等荣誉，拥有国家级高新技术企业、CMMI3资质认 证、ISO9001质量管理体系认证、双软认证等最全面的企业服务资质。 权威认证的人工智能服务，可充分保障客户业务实践与业务安全 2006~至今 以机器翻译为开端，作 为早期尝试，但不是很 成功 基于统计机器学习技术 及语料库，使用统计模 型，NLP发展产生革新 多数自然语言处理系统 基于规则，人工修订等 方式，包括问答、翻译、 搜索等 深度学习起步、发展及 成熟，同样影响NLP领 域，从传统的机器学习 逐渐过渡到深度学习 NLP技术层次 日常工作中各类常见的文本形式 新闻文章 企业合同/公文 客户评论意见

发布的开源机器学习（深度 学习）框架，Pytorch 最初的来源历史可以追溯到另外两个 机器学习框架，第一个是 torch 框架，第二个是 Chainer，实 现了 Eager 模式与自动微分，Pytoch 集成了这两个框架的优 点， 把 Python 语言作为框架的首选编程语言，所以它的名字 是在 torch 的前面加上 Py 之后的 Pytorch。由于 Pytorch 吸 取了之前一些深度学习框架优点，开发难度大大降低、很容易 框架必然会更加得到开发者的青睐，成为人 工智能 (AI) 开发者必备技能之一。同时 Pytorch 也会在部署跟 推理方面会更加完善与方便，加强支持移动端，嵌入式端等应 用场景，相信掌握 Pytorch 框架的开发技术人才也会得到丰厚 回报。 1.2 环境搭建 Pytorch 的开发环境搭建十分的简洁，它的依赖只有 Python 语 言 SDK， 只 要 有 了 Python 语 言 包 支 持， 无 论 数根据损失函数功能根据梯度进行参数值的调整。为了计算这 些梯度完成参数调整，深度学习框架中都会自带一个叫做自动 微分的内置模块，来自动计算神经网络模型训练时候的各个参 数梯度值并完成参数值更新，这种技术就是深度学习框架中的 自动微分。 1.4 Pytorch 基础操作 前面我们已经安装并验证好了 Pytorch 框架，解释了深度学习 框架中一些常见术语与基本概念。本节重点介绍 Pytorch

TensorFlow on Yarn设计� Ø TensorFlow on Yarn技术细节揭秘� Ø 深度学习平台演进及SparkFlow介绍� 背景 坐标：360-系统部-⼤数据团队� 专业：Yarn、Spark、MR、HDFS …� 挑战：深度学习空前⽕爆，各种深度学习框架层出不穷，业务部门 拥抱新兴技术。平台怎么应对？� 机遇：Maybe 深度学习 + ⼤数据 � � TensorFlow使用现状及痛点 TensorFlow作业history页面：� Event log上传到了HDFS� 查看历史日志� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 实现Yarn Application的标准流程：� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 集成TensorFlow到Yarn面临的特定问题：� • 如何自组织ClusterSpec信息� • 训练数据的划分� • 如何启动Tensorboard服务� 已分配的物理GPU设备号到用户态GPU设备号的映射� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 自动构建ClusterSpec的流程图：� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 训练数据的划分：� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 启动Tensorboard服务：� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 降低已有tensorflow程序迁移成本：� （1）单机模式

在基础科学中扮演着越来越重要的角色——从天体物理学到生物学。 关于本书 这本书代表了我们的尝试——让深度学习可平易近人，教会人们概念、背景和代码。 1 一种结合了代码、数学和HTML的媒介 任何一种计算技术要想发挥其全部影响力，都必须得到充分的理解、充分的文档记录，并得到成熟的、维护 良好的工具的支持。关键思想应该被清楚地提炼出来，尽可能减少需要让新的从业者跟上时代的入门时间。 成熟的库应该自动化 使从业者可以轻松地修改、应用和扩展常见的应用程序，以 满足他们的需求。以动态网页应用为例。尽管许多公司，如亚马逊，在20世纪90年代开发了成功的数据库驱 动网页应用程序。但在过去的10年里，这项技术在帮助创造性企业家方面的潜力已经得到了更大程度的发挥， 部分原因是开发了功能强大、文档完整的框架。 测试深度学习的潜力带来了独特的挑战，因为任何一个应用都会将不同的学科结合在一起。应用深度学习需 在我们开始写这本书的时候，没有资源能够同时满足一些条件：（1）是最新的；（2）涵盖了现代机器学习的 所有领域，技术深度丰富；（3）在一本引人入胜的教科书中，人们可以在实践教程中找到干净的可运行代码， 并从中穿插高质量的阐述。我们发现了大量关于如何使用给定的深度学习框架（例如，如何对TensorFlow中 的矩阵进行基本的数值计算)或实现特定技术的代码示例（例如，LeNet、AlexNet、ResNet的代码片段），这 些

s聚类、 感知机和SVM、神经网络。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 值大小并不敏感，如随机森林、XGBoost、LightGBM等树模型，以及 朴素贝叶斯，以上这些模型一般不需要做数据归一化/标准化处理。 3.正则化、偏差和方差 19 过拟合和欠拟合 择保留哪些特征，或者使用一 些模型选择的算法来帮忙（例如PCA）。 3.正则化 正则化(regularization)的技术，保留所有的特征，但是减少参数的大小（magnitude） ，它可以改善或者减少过拟合问题。 4.集成学习方法 集成学习是把多个模型集成在一起，来降低单一模型的过拟合风险。 21 通过这张图可以看出， 各种不同算法在输入的 数据量达到一定级数后 ，都有相近的高准确度

-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 值大小并不敏感，如随机森林、XGBoost、LightGBM等树模型，以及 朴素贝叶斯，以上这些模型一般不需要做数据归一化/标准化处理。 22 3. 正则化 01 线性回归 择保留哪些特征，或者使用一 些模型选择的算法来帮忙（例如PCA）。 3.正则化 正则化(regularization)的技术，保留所有的特征，但是减少参数的大小（magnitude） ，它可以改善或者减少过拟合问题。 4.集成学习方法 集成学习是把多个模型集成在一起，来降低单一模型的过拟合风险。 25 通过这张图可以看出， 各种不同算法在输入的 数据量达到一定级数后 ，都有相近的高准确度