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机器学习模型推广新上映(2024年12月抢先看)

内容来源：站长SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

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」

集成学习揭秘𐟔 𐟌Ÿ 集成学习：将多个机器学习模型结合起来，共同提升算法性能。集成学习主要分为两大类： 𐟔𙠥𜺤𞝨𕖥…𓧳𛤸ꤽ“学习器：如Boosting中的AdaBoost，采用串行化生成序列化方法。 𐟔𙠦— 强依赖关系个体学习器：如Bagging中的“随机森林”，个体学习器之间可以并行生成。集成学习的一般步骤： 1️⃣ 生成一组“个体学习器”（Individual learners）。 2️⃣ 采用某种策略将它们结合起来。个体学习器通常由一个学习算法训练产生。在同质集成中（即系统中个体学习器的类型相同），个体学习器被称为“基学习器”。在异质集成中（即系统中个体学习器的类型不同），个体学习器被称为“组件学习器”（component learners）。

用NumPy手写30个机器学习模型 𐟔 NumPy是Python科学计算库中的佼佼者，以其高效的多维数组计算和丰富的数学函数而闻名。它为机器学习模型提供了坚实的计算基础，是现代深度学习框架的核心。 𐟔 尽管现在直接用NumPy编写模型的情况较少，但这种方法仍然是理解底层架构和深度学习原理的宝贵途径。最近，一位普林斯顿大学的博士后公开了他的NumPy实现的所有主流机器学习模型，并提供了相关论文和效果测试。 𐟔 这个项目涵盖了约30个主要的机器学习模型，以及15个数据预处理和计算的小工具，代码量超过6000行。每个模型的代码量都在500行以上，其中神经网络层的代码接近4000行。这是目前用NumPy手写机器学习模型的最高境界。 𐟔 项目的作者David Bourgin在顶级期刊和会议上发表过多篇高质量论文，是机器学习领域的大牛。他表示自己通过阅读许多资料，以更易读的方式实现了这些模型。所有模型只依赖NumPy，可以很方便地运行。 𐟔 这个项目包含了众多经典的机器学习和深度学习模型。它们使用纯NumPy实现，代码直观易读，可以快速理解背后的思想。即使存在一些bug，也欢迎大家提交修正，共同完善。总的来说，这个项目对理解机器学习模型原理非常有价值。

机器学习入门4：如何避免过拟合？ 𐟤–️ 在机器学习中，我们总是希望找到一个泛化能力强的函数。泛化能力强的模型能够很好地适应整个样本空间，并在新的样本点上表现出色。然而，训练集通常只是整个样本空间的一小部分。在训练机器学习模型时，如果不注意，可能会将训练集中样本的特性误认为是全体样本的共性，导致过拟合（overfitting）问题。如何避免过拟合是训练机器学习模型时最需要解决的问题。 𐟤–️ 从问题的根源出发，解决过拟合有两种主要途径： 1⃣️ 增加训练样本数量：直接提升对样本空间的描述能力。 2⃣️ 加入规则化项：通过添加规则化项来限制模型的复杂度，从而避免过拟合。第一种方法虽然有效，但人力成本通常很高。因此，在实际中，我们通常采用第二种方法来提升模型的泛化能力。

吴老师带你搞定机器学习：偏差与方差详解今天我们继续探讨机器学习模型评估的另一个重要指标——偏差与方差，也就是过拟合与欠拟合的问题。过拟合和欠拟合在之前的笔记中已经详细介绍过了，大家可以回顾一下Days14的内容。 𐟓Š 图一展示了过拟合与欠拟合对模型的影响。这里的J_train指的是训练集的损失值，J_cv指的是交叉验证集的损失值。图一说明了在这三种情况下J_train与J_cv的状态。图一下方的d指的是图二中的degree，也就是多项式方程的项数。 𐟓ˆ 图二通过一个例子说明了随着多项式方程的项数增加，J_train与J_cv的变化。同时在图二右侧展示了在过拟合与欠拟合的情况下，J_train与J_cv呈现什么样的状态。 𐟔砥›𞤸‰展示了﹊_train与J_cv的影响。这里的Œ样在前面的笔记中记录过，大家可以回顾一下Days15的内容。这些都是在训练模型中可能会遇到的问题，吴老师非常用心地一步步带领我们优化模型。虽然今天有点困，20分钟的视频看了40分钟，但还是要坚持学习，加油！体会学习的过程，争取努力的结果。

搜推广面试必备：多轮训练过拟合解决方案 𐟘Ž 在机器学习领域，多轮训练是提升模型性能的关键。然而，在推荐和广告系统中，我们经常会遇到一个独特的问题：one-epoch over-fitting。这意味着在训练一个epoch后继续训练，模型会在测试集上迅速发生过拟合，导致性能下降。 𐟤” 那么，是什么导致了这种one-epoch over-fitting呢？如何有效地进行多轮训练呢？ 𐟓š 今天我们来探讨一篇论文，该论文专门针对搜推广领域特有的one-epoch over-fitting问题。论文名为《Multi-Epoch Learning for Deep Click-Through Rate Prediction Models》。 𐟚€ 论文的核心思想是：稀疏的ID特征是导致模型在训练一个epoch后发生过拟合的主要原因。为了进行有效的多轮训练，我们只需要在每个epoch开始前重新随机初始化embedding层。这是一个简单而有效的方法。 ✈️ 具体来说，作者提出了一种名为MEDA（Multi-Epoch learning with Data Augmentation）的方法。对于MLP部分来说，重置embedding层相当于一种数据增强。 𐟒𛠥ꌧ𛓦žœ显示： 1️⃣ 离线实验：在两个CTR离线数据集上，通过MEDA方法，AUC涨幅能达到一个百分点。 2️⃣ 在线实验：在某个线上场景中，AUC提升了0.14个百分点，收入增加了4.6%。 𐟌Ÿ 通过这些实验结果，我们可以看到MEDA方法在提升模型性能和防止过拟合方面取得了显著成效。在搜推广面试中，掌握这个方法将是一个加分项。

机器学习：期望最大化算法的原理与推广 𐟓š 在上一篇笔记中，我们只介绍了期望最大化（EM）算法的操作流程。现在，我们将把这个算法一般化，使其适用于更广泛的含隐变量模型的学习。 1⃣️ 符号定义：我们将可观测数据记为X，隐变量记为Z，模型参数记为theta。 2⃣️ 优化目标：模型学习的最直观方法是最大化边际对数似然（Marginal log-likelihood）。然而，由于边际似然没有封闭形式（closed-form）的表达式，优化过程通常很困难。因此，我们选择优化包含完整数据（X，Z）的似然，然后通过边际化（marginalize）Z来得到结果。 3⃣️ EM算法的本质： E步：给定初始模型参数theta_old，最大化ELBO（证据下界）当且仅当KL散度为0，这意味着proposal distribution q恰好等于固定模型参数theta_old情况下Z的后验分布。此时，ELBO等于对数似然，优化过程中的gap消失。 M步：在这一步中，我们固定E步中得到的分布q，最大化ELBO关于模型参数theta。由于ELBO在优化过程中不减少，且KL散度非负，所以对数似然不会减少。 4⃣️ EM算法的推广：推广到贝叶斯框架：在贝叶斯框架中，我们对模型参数theta有一个先验分布。类似地，我们可以将ln p（theta｜X）拆分成ELBO+KL散度+ⷂ𗂷。这样，我们仍然可以利用EM算法求解MAP（Maximum A Posterior）。E步与之前完全相同，而M步由于引入了先验分布而有所不同。 5⃣️ 广义EM算法（GEM）： M步的优化：优化模型参数通常不简单，我们可以引入非线性优化方法，或者将参数分为几个子集，每次优化只优化某些子集而让其他参数冻结。 E步的优化：在E步中优化ELBO泛函，我们不必要每次都做完整优化，有时候部分对q优化已经足够。 EM算法看似简单，但只有极少数问题（如高斯混合模型）才简单。对于实际问题来说，E步和M步都很困难，计算层面上都不tractable。

𐟚€代码优化与模型改进服务𐟔犤𛣧 优化、模型修改、人工智能与机器学习模型优化服务。我们提供全面的代码改进服务，包括但不限于： 𐟔砤𛣧 调试与优化：确保代码运行流畅，性能最佳。 𐟔砦补ž‹修改与增强：根据需求调整模型，增加新功能或模块。 𐟔砤𚺥𗥦™𚨃𝤸Ž机器学习：利用先进的人工智能和机器学习技术，提升模型预测准确性。 𐟔砧Ž異ƒ配置与调试：提供必要的开发环境，确保项目顺利进行。 𐟔砩Ω𕋦补ž‹优化：通过优化预测模型，提高预测精度和效率。 𐟔砥𞮨𐃤𘎨ž合：对模型进行微调，使其更好地适应特定数据集，同时支持多模型融合。我们的服务主要基于Pytorch、Tensorflow、Yolo、Unet、DNN、CNN、GAN、Transformer等主流框架和技术，致力于为您提供最专业的开发服务。

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