在机器学习任务中，通常我们希望目标变量y是一个一维数组，其中每个元素代表一个样本的标签或目标值。...修改模型适应多维目标变量第二种解决方法是修改模型以适应多维目标变量。在某些情况下，多维目标变量可能具有特定的含义，例如多分类任务中的多个标签，或多目标回归任务中的多个连续目标。...，修改模型以适应多维目标变量可能会导致模型结构的改变，进而可能需要调整其他部分，如损失函数、评估指标等。...# 目标变量# 将目标变量 y 转换为一维数组y_1d = np.argmax(y, axis=1)接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用线性回归模型进行训练和预测：pythonCopy...函数语法：pythonCopy codenumpy.argmax(array, axis=None, out=None)参数说明：array：要进行查找的数组。axis：表示要在哪个轴上进行查找。
1 基于决策树的方法 基本的学习方法是依据最有区分度的划分条件，递归地将训练数据划分成具有同质成员的桶块。“同质性”的衡量标准是基于输出标签而定的。...当输出标签是数字值时，衡量标准是桶块成员的方差；当输出标签是类别时，衡量标准是桶块成员的熵或基尼系数。...训练阶段的最终目标是要在使得错误函数的损失（y, w1 * x1 + w2 * x2 + ...）最小的前提下，确定出系数w1，w2 ...梯度下降法是解决该问题的经典方法。...使用一个不同的损失函数，支持向量机也可以完成回归的功能（称为SVR）。我自己还没有用过这种方法，所以对此我不便多说。 支持向量机的优点在于它可以处理非常多维的数据。...然而，该方法需要把数据组织成一棵可感知距离（distance aware）的树，即需要在O(logN)而非O(N)的时间复杂度里找到最近邻居。K近邻方法的另一个缺点是不能处理多维数据。
一般情况下定义二值函数，然而二值函数构成的损失函数非凸，一般采用sigmoid函数平滑拟合（当然也可以看作是一种软划分，概率划分）：从函数图像我们能看出，该函数有很好的特性，适合二分类问题。...0-1损失的二分类问题属于一种硬划分，即是与否的划分，而sigmoid函数则将这种硬划分软化，以一定的概率属于某一类（且属于两类的加和为1）。...结合sigmoid函数将硬划分转化为概率划分的特点，采用概率的对数损失（概率解释-N次伯努利分布加最大似然估计），其目标函数如下： 同样采用梯度下降的方法有： 又： 所以有： B、概率解释 逻辑回归的概率解释同线性回归模型一致...回归的多维形式。...其中表示第个样本的标签向量化后第维的取值或者.可以看出Softmax的损失是对每一类计算其概率的对数损失，而logistic回归是计算两类的回归，其本质是一样。
我们认为这一赛题的“逆向思考”本身具有其研究价值和趣味性，此外也有实用价值和挑战性。...年龄预测和性别预测将分别评估准确率，两者之和将被用作参赛者的打分。测试数据集会和训练数据集一起提供给参赛者。大赛会将测试数据集中出现的用户划分为两组，具体的划分方式对参赛者不可见。...Kfold：将样本划分为k份，对于其中每一份数据，我们都用另外k-1份数据提取标签分布特征，复杂度K * On；去一法：统计全局概率分布，去除当前行样本复杂度On。 模型介绍 1.泛化分析 ?...BERT 可以实现将词级别的完整信息注入，理想情况下可获得单个词的丰富的多维度信息，而针对当前场景，是否可以实现一种只将target 紧密相关的信息注入的方法？从而大幅度降低模型规模。...启示三：可设计标签修正模型校验此类现象。 4.其他可能性 ? 样本即特征，特征即标签： 1、在信息损失等较坏情况下具有良好预测能力。每条样本都应为此付出贡献。
我们挖掘了三类零售小程序最需要进行质量测试的“场景”：外包供应商交付；大型节日活动；日常新增功能。...，最终导致商户信誉下降，品牌损失乃至无法挽回的收入损失。...界面功能 界面功能的验证主要涵盖零售小程序界面中各类入口功能效果是否满足预期，零售小程序中的典型问题例如“条件查询”功能无效，例如无法实现男装女装的划分，影响到用户的正常体验； 2. ...（UI异常1） （UI异常2） 为什么选择WeTest测试服务？...目前整体的服务优势包括： 1.在微信测试版本方面，我们可以提供支持自定义微信版本的测试，避免部分用户因为微信版本不升级导致的测试盲区，微信账号方面我们更是拥有海量的资源，商户不必担心有效账号问题。
航旅大数据是怎么划分的？ 今天我们主要谈谈作为乘客，在大数据＋科技赋能的时代，能够享受航空出行中的哪些便利。 首先和大家分享一下中国的航旅大数据。...另一方面，从航班维度的基础字段来划分，航旅大数据则包括了时间、飞机、地点及其他相关数据。...为达到精准营销的效果，需要在海量数据基础上进行与产品特性高度匹配的用户画像，通过上千维度的数据标签，可以挖掘出用户深层需求并为其提供差异化服务建立了依据，可以满足他在不同出行节点的一些具体服务需求，同时为多场景切换提供了时间窗口...第三个问题，航班延误保险赔付的价值或者损失是什么？大家直观感觉最实惠的肯定是赔一笔钱。但是乘客到底损失了什么？这个问题答案如何。...从保险诞生到今天，始终是围绕纯风险损失概率的定价来发展的，航班延误属于广义财产险当中的非实物类的无形风险，对应于购买机票以后时间成本的经济利益损失。但是如何计算这个损失值？
但是结合业务来看，一个人频繁申请贷款，其负债、还款能力肯定是有问题的，这时仅凭这条现有数据规律去决策风险有点大，很大概率这条决策在更多样本的情况下就是失效的。...假设我们从业务理解上(先验知识)，认为年龄age应该和标签是呈现负相关的，年龄数值越大，标签值应该要越小。...那我们就可以配置特征约束的字典feas_logit， 配置特征age业务逻辑性的约束, 新增{'age': -1}, 其中-1代表该特征与标签的业务规律约束为负相关，+1代表正相关。...我们可以在这里加入约束限制，如年龄age特征，我们认为它和标签值是负相关的，那么对于每次分类age的左边分支的样本群体的标签均值应该大于右边分支的（反之亦然）。...当我们在example.py中新增配置业务先验约束（令age需要和标签呈负相关）的GBDT。
目前该损失函数中α|T|\alpha\vert T \vert的作用，我只能看到这一点。 在这个特殊的情况下，根节点选取x或者y为特征向量都无关紧要，因为它们的不确定度都是一样的。...即现在的决策树形态为，如下图： ? 在这种情况下，我们可以计算出rule1空间中，即左侧叶结点的不确定次数。如果是噪声点，那么它的不确定次数是很低的。...在还未出实验结果前，个人以为决策二叉树第二个子结点的特征标签为薪资结构，然而并非如我想象的那样，顿时有一种感悟。基尼指数天然的解决了ID3算法所提出的问题。为什么？...咱们来看看决策树损失函数的定义。其中第一部分NtHt(T)N_tH_t(T)就是事物的不确定性次数。我们都知道存在噪声的情况下，模型将趋于复杂。...还记得加粗的假设嘛？ 假设1：必然发生剪枝！ 从中我们便能求得α\alpha，为什么？我们来观察下，上述两个式子。
1 为什么要打乱数据集 在机器学习中，如果不进行数据集的打乱，则可能导致模型在训练过程中出现具有“偏见”的情况，降低其泛化能力，从而降低训练精度。...例如，如果我们做深度学习的分类，其中初始数据的前80%都是第一类，后20%都是第二类，那么如果我们不打乱数据，模型按照数据顺序依次加以训练，则在前面大部分数据中训练出来的结果都是第一类（即形成了惯性，模型认为这些数据只对应着第一类...2.2 数据特征为多维而标签为一维 Datasets=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(TrainX),TrainY)) Datasets=Datasets.shuffle...(1000) 其中，TrainX需要为多维DataFrame格式的训练数据特征，TrainY为一维Series格式的训练数据标签。...因此，我们还可以直接在初始数据划分训练集与测试集时直接将数据打乱： TrainData=MyData.sample(frac=TrainFrac,random_state=RandomSeed) TestData
因此，如果一组参数的预测结果和真标签值相符合，那么它的损失值就会很小。下面将介绍图像识别任务的最后一个关键组成部分，优化器。优化器用于寻找一组参数使得损失函数值最小化。 1....我们可以分析一下为什么损失函数是一个分段线性的结构，对于某个样本数据 ，其损失函数如下： image.png 即，损失值是多项之和，每一项的值都独立于特定的权重参数，或者是其线性函数（负数时函数值为...对于一个一维的函数，梯度就是其斜率，而对于一个多维的函数，梯度是一个向量，每一维度就是对应属性在多维函数中的偏导数。 3....使用单个数据点的SVM损失函数为例： image.png 我们可以给出 的梯度： image.png 即所有超出安全间隔的种类的个数乘上输入的 ，同时给出其他权值的梯度： image.png 观察可以发现真实标签对应的权重和其他权重的梯度是不同的...一个常用的方法是将训练集随机划分为多个小批次，每次只对这一个批次的样本进行计算损失值以及梯度，然后用这个梯度进行更新参数，代码如下： # Vanilla Minibatch Gradient Descent
，我们挖掘了三类零售小程序最需要进行质量测试的“场景”：外包供应商交付；大型节日活动；日常新增功能。...，最终导致商户信誉下降，品牌损失乃至无法挽回的收入损失。...界面功能 界面功能的验证主要涵盖零售小程序界面中各类入口功能效果是否满足预期，零售小程序中的典型问题例如“条件查询”功能无效，例如无法实现男装女装的划分，影响到用户的正常体验； 2....[图片9.png] （UI异常1） [图片10.png] （UI异常2） 为什么选择WeTest测试服务？...目前整体的服务优势包括： 1.在微信测试版本方面，我们可以提供支持自定义微信版本的测试，避免部分用户因为微信版本不升级导致的测试盲区，微信账号方面我们更是拥有海量的资源，商户不必担心有效账号问题。
Boosting 方法背后的直观理念是，我们需要串行地训练模型，而非并行。每个模型都应专注于之前弱学习器表现不佳的样本区域。...该算法利用梯度提升框架，在每次迭代过程中添加新树以纠正先前所有树预测之和与真实标签之间的残差。为了控制模型复杂度并防止过拟合，XGBoost 引入了正则项。...损失函数和优化 随机森林通常使用的 CRAT 树（分类回归树），指导模型学习过程的是决策树的划分准则，如基尼不纯度和信息增益（分类）、均方误差和平均绝对误差（回归）。...XGBoost 的核心作者陈天奇为什么用二阶泰勒展开呢？...具体选择哪种算法，需根据任务需求、数据特性和计算资源等因素综合考虑。----
SVM的核心思想是找到一个超平面，这个超平面能够最好地将数据分为两类，即在保证分类准确的情况下，使得两个类别的数据到超平面的最小距离（即间隔）最大。...我们放了更多的球，棍仍然是一个好的分界线，但如果我们打乱小球分布，该如何隔开他们？ 现在，我们没有棍可以很好帮他分开两种球了 ，我们可以将小球扔到空中进入一个多维空间 但在上边看来就是一个曲线隔开的。...SVM损失函数 SVM的损失函数通常指的是合页损失函数（Hinge Loss），它是一种变种损失函数，用于最大间隔分类。...合页损失函数的表达式为： yi 是样本的标签，omega 和 b 分别是模型的权重和偏置项，xi 是第 i 个样本的特征向量。这个损失函数的第一部分是经验风险，它度量了模型对训练数据的拟合程度。...当预测值与实际标签之间的差距大于1时，损失为0；否则，损失为1−yi(ωTxi+b)。
很多朋友诧异于决策树为什么可以用于回归，明明是if-then结构用于分类的。下面我们来分别介绍CART分类和回归两种情况。 分类树生成算法 CART算法的分类树是与ID3和C4.5有所不同。...比如分类0,1,2只代表标签含义，如果进行加减的运算或者求平均则没有任何意义。因此，CART分类树会根据特征类型选择不同的划分方法，并且与C4.5不同是，它永远只有两个分支。 ?...T：决策树中的任意一个节点 |T|：叶子节点数 alpha：正则化参数，惩罚系数 C(T)：无惩罚项情况下的预测误差，比如基尼指数 C_alpha(T)：在正则参数alpha情况下节点T对应的预测误差...以t为单节点树的损失函数，|t|=1（剪枝后） ? 以t为根节点的Tt损失函数（剪枝前） 现在我们有了以t为根节点剪枝前后的损失函数，我们只需要对比一下就知道了。...我们可以将g(t)简单的理解为一种阈值，如果alpha大于或者等于g(t)，那么就剪枝。因为在相等的情况下，不剪枝和剪枝达到同样的效果，也就相当于这些分支没有什么作用。
另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射），而决策树可以找到非线性分割。...定义如下： image.png image.png 2.2 条件熵 条件熵类似于条件概率，在知道X的情况下，Y的不确定性，定义如下： 2.3 信息增益 信息增益代表熵的变化程度，也就是某个特征...损失函数：其实这里的损失函数，就是分类的准则，也就是求最优化的准则 对于分类树（目标变量为离散变量）：同一层所有分支假设函数的基尼系数的平均。...信息增益可以理解为，有了x以后对于标签p的不确定性的减少，减少的越多越好，即信息增益越大越好。...问题1：为什么要随机抽样训练集？ 如果不进行随机抽样，每棵树的训练集都一样，那么最终训练出的树分类结果也是完全一样的，这样的话完全没有bagging的必要； 问题2：为什么要有放回地抽样？
为什么不用 CART 分类树呢？因为 GBDT 每次迭代要拟合的是梯度值，是连续值所以要用回归树。 对于回归树算法来说最重要的是寻找最佳的划分点，那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。...在分类树中最佳划分点的判别标准是熵或者基尼系数，都是用纯度来衡量的，但是在回归树中的样本标签是连续数值，所以再使用熵之类的指标不再合适，取而代之的是平方误差，它能很好的评判拟合程度。...损失函数为平方损失，因为平方损失函数是一个凸函数，直接求导，倒数等于零，得到 c。 ? 令导数等于0 ? 所以初始化时，c取值为所有训练样本标签值的均值。...，所有可能划分情况如下表所示： ? 以上划分点是的总平方损失最小为0.025有两个划分点：年龄21和体重60，所以随机选一个作为划分点，这里我们选 年龄21 现在我们的第一棵树长这个样子： ?...这里其实和上面初始化学习器是一个道理，平方损失，求导，令导数等于零，化简之后得到每个叶子节点的参数 γ，其实就是标签值的均值。这个地方的标签值不是原始的 y，而是本轮要拟合的标残差 ? .
▍航旅大数据是怎么划分的？ 今天我们主要谈谈作为乘客，在大数据＋科技赋能的时代，能够享受航空出行中的哪些便利。首先和大家分享一下中国的航旅大数据。 ?...另一方面，从航班维度的基础字段来划分，航旅大数据则包括了时间、飞机、地点及其他相关数据。...所以要在海量的大数据背景之下，逐步形成可持续的科技发展能力，才有能力不断协助保险公司升级，优化现有的流程和系统。...为达到精准营销的效果，需要在海量数据基础上进行与产品特性高度匹配的用户画像，通过上千维度的数据标签，可以挖掘出用户深层需求并为其提供差异化服务建立了依据，可以满足他在不同出行节点的一些具体服务需求，同时为多场景切换提供了时间窗口...从保险诞生到今天，始终是围绕纯风险损失概率的定价来发展的，航班延误属于广义财产险当中的非实物类的无形风险，对应于购买机票以后时间成本的经济利益损失。但是如何计算这个损失值？
3、多维模型 多维模型，是维度模型的另一种实现。当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。...并且，至少需要在维度行再增加三列：有效日期、截止日期、行标识。这个地方可联想拉链表设计。...强烈建议从关注原子级别粒度数据开始设计，因为原子粒度数据能够承受无法预期的用户查询。 （5）确认维度（描述环境） 维度提供围绕某一业务过程事件所涉及的"谁、什么、何处、何时、为什么、如何"等背景。...（6）一致性 相同的字段在不同表中的字段名必须相同。 （7）命名清晰可理解 表命名规范需清晰、一致，表命名需易于下游的理解和使用。 （8）补充说明 一个模型无法满足所有的需求。...维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。 维度的作用一般是查询约束、分类汇总以及排序等。
市场分配不均自然导致竞价价格不断攀升，线上金融产品的成本不断增长，利润却不断压缩，在行业极度饱和的情况下，金融机构亟需转型新的营销模式，场景金融应运而生。...不同金融消费群体对于金融产品的感知度、接受度、用户数据大相径庭，而金融作为高净值行业，对于用户的投资潜力、资产配置状况、风险偏好、认知偏差、损失/收益敏感度的评估等多维度的关键用户画像特征也有一定的考量标准...自动化通过实时追踪用户信息和行为数据，进行用户群体的维度划分，绘制出个性鲜明的用户画像，再根据用户基础身份信息评分和后期交互行为评分，进行用户价值划分，筛选出高价值用户，建立360°用户画像。...（1）激活低频场景 相较于社交、电商、餐饮、出行等用户刚需APP来说，投资理财类金融场景属于用户黏性和活跃度较低的低频场景，用户对于高投入的产品往往十分谨慎，单一形式的图文难以短时间内获得信任，对于金融产品的回报率...•…… 以上，给不同属性的客户打上标签并进行分组，向意向更高的用户发送互动消息，即减少了营销费用的浪费，也为营销人员策划出更有效转化客户的营销活动提供了精准的数据支撑基础。
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