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机器学习模型推广新上映(2024年11月抢先看)

内容来源：站长SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

机器学习模型推广

线性回归：简单与复杂的完美结合 𐟓ˆ 线性回归，这个听起来有点老派的机器学习算法，其实非常实用。它是一种有监督的学习方法，主要用于确定一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。简单来说，就是通过一堆数据来预测某个值。什么是预测值和预测变量？你需要预测的值，叫做目标变量（target），用 y 来表示，通常是连续的数值。而那些影响目标变量的因素，叫做预测变量（predictors），用 X1 到 Xn 来表示，它们可以是连续的，也可以是离散的。模型（model）就是我们要求解的东西，它描述了这些变量之间的关系。线性回归的优点和缺点速度快：建模过程快，不需要复杂的计算。即使数据量很大，运行速度依然很快。解释性强：可以给出每个指标的理解和解释。线性关系：不能很好地处理单体数据，所以需要先判断变量之间是否是线性关系。为什么今天还在用线性回归？尽管深度学习现在很火，但线性回归依然有其独特的价值。通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。更重要的是，线性模型的易解释性在物理、经济学等其他领域也发挥了重要作用。总结线性回归虽然看起来很简单，但它的应用非常广泛。无论是在机器学习领域，还是在其他学科中，它都是一个非常实用的工具。希望这篇文章能让你对线性回归有一个更清晰的认识。𐟓š

谷歌开始在全球范围内推出Android设备防盗新功能谷歌已开始在全球范围内推广其防盗检测锁（Theft Detection Lock）、离线设备锁（Offline Device Lock）以及远程锁（Remote Lock）等功能。这些功能最初在巴西进行测试，旨在提升Android设备的安全性，保护用户数据免受盗窃威胁。防盗检测锁利用机器学习模型来识别手机被抢夺的情况，无论窃贼是步行、骑车还是驾车逃离，该功能都能自动锁定手机，防止应用程序和数据被访问。谷歌在今年五月首次宣布了防盗保护功能。离线设备锁则是在设备长时间断开互联网连接时自动锁屏，从而阻止窃贼在设备离线状态下获取数据。远程锁功能允许用户通过手机号码远程锁定手机，这对于那些无法使用Google账户密码登录“查找我的设备”的情况尤其有用。目前，这些功能的推广已经开始，部分用户已经可以使用防盗检测锁和离线设备锁，而另一些用户则可以使用远程锁。谷歌确认，这些功能的最终版本将在今年内向更多用户开放。这些新增的安全功能无疑为Android的安全防护体系增添了新的保障，让用户在设备被盗时能更加安心。

【公司】AI算力调度政策鼓励+下游需求催生百亿市场，这家公司可从算力IDC建设费用中收取调度费、实现“抽成”收入，同时融合英伟达资源大幅提升算力效率关注$慧辰股份 sh688500$ 一、数据分析业务稳健增长，AI赋能全面升级随着多维海量的数据资源的产生，数据分析需求已经从大型企业，渗透至广泛中小企业。公司提供数据分析报告、SaaS/API化的分析模型、企业私域数据运营服务、行业数字化产品和解决方案等多种数据应用形式，帮助客户发现深层业务问题并提供策略建议。数据分析算法模型不仅需要机器学习、深度学习、行业大模型训练调优，行业数据积累的规模也影响模型精度。公司凭借数据分析算法+数据积累+行业Know-how，构筑数据分析竞争壁垒。目前，基于数据分析行业标准化、智能化趋势，公司积极布局AI产品，自研的多个AI算法模型已经通过国家网信办备案。同时将AIGC与业务结合，开发了AI虚拟人、AIGC商业分析产品，推出AIGCAgent应用平台-慧AI，将AIGC应用融合扩展到数据智能化场景，预计下半年开始进行多个行业的渠道推广。二、算力调度政策鼓励+市场需求催生百亿市场算力需求持续增长，国家持续规划推进智能计算基础设施建设、合理梯次布局。算力调度与电力调度类似，可以跨服务商、跨架构、跨地域，以实现算力供给和需求的动态平衡。算力调度运营商能够对接算力供需，同时提供算力容器化、运营等服务，在悲观、中性和乐观假设下抽成比例分别为2%、6%、8%，对应2024年我国智能计算算力调度市场规模分别为25.77/77.32/103.09亿元；2025年我国智能计算算力调度市场规模分别为37.37/112.11/149.48亿元。@财联股海老金「微博股票」「今日看盘」「新浪财经」「微博财经」「股市分析」「股票」「财经」「微博看市」

机器学习模型评估与选择指南 𐟓Š 在机器学习项目中，模型的评估与选择是至关重要的一环。当我们训练出多个模型或者使用不同算法得到不同模型时，如何评估和选择最佳模型呢？让我们一起来探讨这个问题。模型评估 𐟓ˆ 模型评估的主要目的是衡量模型的性能和泛化能力。以下是几种常用的评估方法：训练误差与精度 𐟓 训练误差是指模型在训练集上的预测误差，而精度是正确预测的样本数占训练集总样本数的比例。通过评估训练误差和精度，我们可以了解模型在已知数据上的表现。测试误差与精度 𐟓 测试误差是指模型在测试集上的预测误差，而精度是正确预测的测试集样本数占测试集总样本数的比例。测试误差和精度可以帮助我们了解模型在未知数据上的表现，从而评估模型的泛化能力。交叉验证 𐟔„ 交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法。它将数据集划分为多个子集，每次使用其中一个子集作为测试集，其他子集作为训练集，循环进行训练和测试。交叉验证可以帮助我们更准确地评估模型的泛化性能。留出法 𐟓‘ 留出法是将数据集划分为训练集和测试集，然后使用训练集评估模型的性能。留出法可以避免过拟合，因为它要求模型在未曾见过的数据上进行预测。模型对比实验 𐟔犠在进行模型评估时，我们可以同时使用多个模型进行对比实验。通过对比实验，我们可以了解不同模型在同一问题上的表现，从而选择具有较好性能的模型。模型选择 𐟎模型选择是指从多个候选模型中选择一个具有最佳性能和泛化能力的模型。以下是一些建议用于模型选择的准则：泛化能力 𐟌 模型在未知数据上的表现是评估其泛化能力的关键。通过测试误差、交叉验证结果等方法，我们可以了解模型在不同数据集上的泛化性能。模型复杂度 𐟧 过于复杂的模型容易过拟合，而简单的模型可能无法捕捉到数据的复杂性。在模型选择时，我们需要权衡模型的复杂度与泛化性能。训练时间与速度 ⏱️ 在实际应用中，模型训练时间与速度是重要的考虑因素。较快的训练速度可以节省时间和资源，但可能牺牲一定的性能。易于理解和解释 𐟓 某些模型可能具有较好的性能，但难以理解和解释。在实际应用中，易于理解和解释的模型有助于提高团队成员之间的沟通和协作。稳定性与可扩展性 𐟓ˆ 我们需要考虑模型在不同数据量和场景下的稳定性与可扩展性。具有良好稳定性和可扩展性的模型更容易适应未来的需求变化。通过以上方法，我们可以全面评估模型的性能和泛化能力，从而选择出最适合实际问题的模型。

《读博笔记》机器学习在商业中的运用最近几年，机器学习在商业领域的应用引起了广泛关注。我读了很多相关文献，发现很多文章只是用机器学习来替代传统的OLS回归进行预测，比如预测违约率或股票收益率。这些文章通常只是简单地比较不同模型的预测准确性，缺乏经济直觉，也就是不能解释为什么某个模型表现更好，为什么某个参数应该这样选择。在这些文章中，机器学习的应用几乎成了一个黑箱。然而，实证研究中，模型背后的故事才是最重要的。今天记录的这篇文章是Fuster et al. (2022)发表在《Journal of Finance》上的研究。作者不仅将机器学习作为一种预测工具，还将其视为一种更先进的统计技术，来研究这种技术在分布效应上的应用。这篇文章中提到的两个关键渠道包括灵活性和三角化（triangulation），提供了很好的经济直觉。通过这两个方法，作者能够更深入地理解机器学习模型背后的经济逻辑。图中是我自己做的一个简单总结，部分单词翻译起来有点拗口，请大家多多包涵。

MoE模型：解复杂问题的神器最近，大家都在谈论一个叫MoE的东西，全称是Mixture of Experts。简单来说，这是一种用来解决复杂机器学习问题的方法。随着深度学习的发展，MoE在处理大规模数据时显示出了独特的优势，特别是在面对复杂多变的数据时，它能够提供更精准的预测和分类。 MoE模型的基本概念 𐟓– MoE模型主要由多个专家网络和一个门控网络组成。每个专家网络都是一个独立的模型，可以是不同类型的神经网络或其他机器学习模型。门控网络则负责根据输入数据的特征，动态地选择合适的专家网络来处理数据。 MoE模型的工作原理 𐟧 数据输入：MoE模型首先接收输入数据，这些数据通常包括多种特征。专家网络：每个专家网络都是一个独立的模型，用于对输入数据进行建模和预测。这些专家网络可以是不同类型的，如线性回归模型、决策树、神经网络等。门控机制：门控网络是MoE模型的核心组件之一，它根据输入数据的特征来决定每个专家网络的权重。门控网络的输出是一组权重值，这些权重值决定了每个专家网络对最终预测的贡献程度。输出层：最终，MoE模型的输出是所有专家网络预测结果的加权平均，权重由门控网络提供。通过这种方式，MoE模型能够集成多个专家网络的预测结果，从而提高整体的预测性能。 MoE模型的优势 𐟌Ÿ 提高模型容量和效率：通过集成多个专家模型，MoE能够有效地提高模型的容量和效率，使其在处理大规模数据时更加准确和高效。动态选择专家：针对不同的输入数据，MoE模型能够动态地选择合适的专家网络进行处理，从而提高了模型的灵活性和适应性。易于扩展和优化：MoE模型具有很好的扩展性，可以方便地添加或删除专家网络。同时，通过优化门控网络和专家网络的参数，可以进一步提高模型的性能。 MoE模型的缺点 ⚠️ 训练稳定性：MoE在训练过程中可能会遇到稳定性问题。通信成本：在分布式训练环境中，MoE的专家路由机制可能会增加通信成本，尤其是在模型规模较大时。模型复杂性：MoE的设计相对复杂，可能需要更多的工程努力来实现和优化。下游任务性能：MoE由于其稀疏性，使得在Fine-tuning过程中容易出现过拟合。 MoE模型的应用场景 𐟌 MoE模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等多个领域都有广泛的应用。特别是处理大规模、复杂的数据集时，它的表现尤为出色。总的来说，MoE模型是一种非常强大的工具，能够帮助我们解决许多复杂的机器学习问题。虽然它有一些缺点，但通过合理的设计和优化，这些缺点是可以克服的。

地质灾害风险评估与易发性分析全流程详解 𐟌地质灾害风险评价与易发性分析是灾后重建和防灾减灾的重要环节。以下是基于GIS和Python机器学习技术的全流程详解： 𐟓š GIS数据源获取与理解：通过GIS技术获取地质灾害相关的空间数据，并理解数据的含义和作用。 𐟔 致灾因子提取：从GIS数据中提取出可能导致地质灾害的因素，为后续分析提供基础。 𐟓Š 灾害危险性因子分析：建立灾害危险性因子分析指标体系，对各种致灾因子进行量化评估。 𐟒𛠦œ𚥙襭椹模型建立：在Python环境中，利用机器学习技术建立灾害易发性评价模型，并进行优化。 𐟌𓠦𛑥ᤸŽ泥石流分析：针对滑坡和泥石流等常见地质灾害，进行详细的易发性分析和风险评价。通过以上步骤，可以全面了解地质灾害的风险程度，为灾后重建和防灾减灾提供科学依据。

可解释AI指南：从零到实践传统的机器学习书籍往往专注于如何优化模型的预测精度或减少误差，但这种做法常常忽略了理解模型为何以及如何进行预测的重要性。𐟓š𐟔 可解释性方法为理解模型行为提供了强有力的工具。这本实用指南汇集了各种先进的模型可解释性技术，帮助您在日常工作中轻松应用这些工具。𐟛 ️𐟔犊本书提供以下内容： 𐟔 详细介绍最有用和最常用的可解释性技术，包括它们的优点和缺点，帮助您选择最适合您需求的工具。 𐟓 实现这些技术的提示和最佳实践，让您能够快速上手并应用到实际项目中。 𐟒ᠥ﨧㩇Š性互动指南，帮助您避免常见陷阱，确保模型的可解释性。 𐟌 将可解释性纳入ML工作流，以构建更健壮的ML系统所需的知识。 𐟓š 关于可解释的人工智能技术的建议，包括如何将这些技术应用于处理表格、图像或文本数据的模型。 𐟒𛠐ython中的示例实现代码，使用Keras和TensorFlow 2.0、PyTorch和HuggingFace中构建的模型的知名可解释性库。通过这本书，您可以系统地学习和应用可解释性技术，提升模型的可理解性和实用性。𐟌Ÿ𐟚€

【机器学习模型发现，大多数与疾病相关的肠道细菌实际上与疾病无关】许多与细菌相关的疾病，如炎症性肠病或结直肠癌，与肠道微生物组的改变有关。不过，11月14日发表在Cell上的一项研究表明，这些疾病可能是由细菌负荷（微生物密度）的变化而不是某个细菌的相对丰度引起的。研究人员使用机器学习模型发现，至少有一半通常被认为是细菌相关状况的肠道细菌种类的变化，可能是由细菌负荷的总变化而非疾病本身所触发的。论文通讯作者、德国海德堡欧洲分子生物学实验室（EMBL）的Peer Bork说：“我们惊讶地发现，许多以前被认为与疾病相关的细菌，实际上更多地是由细菌负荷的变化来解释的。这些细菌主要与腹泻和便秘等症状相关，而不是直接与疾病状况本身联系在一起。” 细菌密度与体内粪便运输时间、稠度、水分含量和肠道pH值密切相关。腹泻或便秘等会影响肠道细菌密度，进而影响菌群多样性。因此，当我们看到某种细菌种类发生变化时，它可能不是由某种特定疾病引起的，而是由许多疾病共有的一般症状引起的，比如腹泻。细菌负荷一直被认为是微生物组研究中的一个重要部分，但由于实验方法的高成本和劳动密集型特征，大规模分析在很大程度上受到限制。研究人员使用机器学习方法来克服这一限制。他们开发了一种粪便细菌负荷预测模型，并将其应用于大规模宏基因组数据集，以探索相关微生物在健康和疾病中的变化。 “测量粪便样本中的细菌负荷需要付出很多努力，我们很高兴能够访问两个大型宏基因组数据集，其中的细菌负荷已经通过实验测量。”论文共同通讯作者、EMBL的Michael Kuhn说，“通过我们的方法，我们希望将这些数据推广到更大的领域，并利用我们提供的工具，所有成人肠道微生物组研究都可以预测细菌负荷。” 团队为研究生成的新数据集包括数千个宏基因组以及欧盟资助的GALAXY项目和诺和诺德基金会资助的MicrobLiver项目中实验测量的细菌负荷。他们还使用了先前公开的MetaCardis研究的宏基因组和细菌负荷数据。对于探索性数据集，他们使用了来自先前研究的数万个宏基因组，包括来自日本和爱沙尼亚的深度表型人群。不过，该研究存在局限性。因为分析仅仅基于关联性，研究人员无法建立因果关系的明确方向，也无法提供机制上的洞察。此外，所开发的方法仅适用于人类肠道微生物组：需要不同的训练数据集来预测其他物种的细菌负荷。未来的研究将集中在与疾病更直接相关的菌群上，不仅限于细菌负荷，以更好地了解它们在疾病病因学中的作用及其作为生物标志物的潜在用途。此外，研究人员计划改进预测模型，以应用于其他环境，如海洋和土壤微生物组，可以进一步了解全球范围内的微生物生态。来源：Cell Press 论文链接：网页链接「一周科技速览」「生命科学」「肠道菌群」

机器学习入门：4个关键步骤机器学习的工作原理主要包含以下几个关键步骤： 𐟓ˆ 数据收集：首先，需要收集相关数据并将其转换为可计算的格式，例如数值、文本或图像等。 𐟓Š 模型选择：根据问题的特点和数据的特征，选择适合的机器学习算法和模型。 𐟒𛠦补ž‹训练：利用已有数据对所选的机器学习模型进行训练，使模型能够学习数据中的规律和模式。 𐟔砦补ž‹应用：经过训练和优化后，机器学习模型可以用于新数据的预测、分类、聚类等任务。这些步骤共同构成了机器学习的基础，使得计算机能够通过学习数据来提升自身的性能。

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