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使用随机森林：在121数据集上测试179个分类器

在最近的研究中，这两个算法与近200种其他算法在100多个数据集上的平均值相比较，它们的效果最好。 在这篇文章中，我们将回顾这个研究，并考虑一些测试算法在我们机器学习问题上的应用。...“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。 在这里下载PDF。 在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族）的179个分类器。...一些算法在计算最后的得分前被调整，并且使用4则交叉验证来评估算法。 他们发现随机森林（特别是R中的并行随机森林）和高斯支持向量机（特别是来自libSVM）的表现最好。...UCI机器中的数据集通常是标准化的，但是不足以在原始状态下用于这样的研究。 这已经在“ 关于为分类器准备数据的论述 ” 一文中指出。...测试所有已知/实现的算法。十分耗时的方法，但是有时候能给出意外的结果。 你使用什么方法取决于你掌握的时间和资源。请记住，在一个问题上试用算法只是通过问题的工作过程的一步。

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    在Rainbond上使用Locust进行压力测试

    Locust简介 Locust 是一种易于使用、可编写脚本且可扩展的性能测试工具。并且有一个用户友好的 Web 界面，可以实时显示测试进度。甚至可以在测试运行时更改负载。...它也可以在没有 UI 的情况下运行，使其易于用于 CI/CD 测试。 Locust 使运行分布在多台机器上的负载测试变得容易。...Locust 基于事件（gevent），因此可以在一台计算机上支持数千个并发用户。与许多其他基于事件的应用程序相比，它不使用回调。相反，它通过gevent使用轻量级进程。...并发访问站点的每个Locust（蝗虫）实际上都在其自己的进程中运行（Greenlet）。这使用户可以在Python中编写非常有表现力的场景，而不必使用回调或其他机制。...请求的平均大小； Current PRS 当前吞吐率； Current Failures 当前错误率； [locust-charts.png] Charts页面将主要结果绘制成为随时间变化的图表，能够在趋势上给予用户指引

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    在Colab上测试Mamba

    我们在前面的文章介绍了研究人员推出了一种挑战Transformer的新架构Mamba 他们的研究表明，Mamba是一种状态空间模型(SSM)，在不同的模式(如语言、音频和时间序列)中表现出卓越的性能。...为了说明这一点，研究人员使用Mamba-3B模型进行了语言建模实验。...该模型超越了基于相同大小的Transformer的其他模型，并且在预训练和下游评估期间，它的表现与大小为其两倍的Transformer模型一样好。...有很多人希望自己测试Mamba的效果，所以本文整理了一个能够在Colab上完整运行Mamba代码，代码中还使用了Mamba官方的3B模型来进行实际运行测试。 首先我们安装依赖，这是官网介绍的： !...os.path.expanduser("state-spaces/mamba-2.8b"), device="cuda", dtype=torch.bfloat16) 可以看到，3b的模型有11G 然后就是测试生成内容

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    为什么神经网络模型在测试集上的准确率高于训练集上的准确率？

    如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。...（1）数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确捕捉到数据内部的分布模式话，这可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大。...这时你要重新切分数据集或者扩充数据集，使其分布一样 （2）由Dropout造成，它能基本上确保您的测试准确性最好，优于您的训练准确性。...因为在训练期间，Dropout将这些分类器的随机集合切掉，因此，训练准确率将受到影响 　　在测试期间，Dropout将自动关闭，并允许使用神经网络中的所有弱分类器，因此，测试精度提高。

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    在测试集上训练，还能中CVPR？这篇IEEE批判论文是否合理？

    我们将会公开这一最大的视觉目标分析 EEG 数据集，且附上相关开源代码与训练模型。 特别是他们的论文近一步声明： 相比于先前的研究，我们的方法能够分类大量（40）目标类别，特别是在 EEG 信号上。...由于测试集中的试验与训练集样本试验都来自相同的「块」，这相当于在测试时获取了相同静态心理状态，从而「窃取」了训练信息。...因此那篇 CVPR 2017 论文能获得极高的分类准确率，它隐性地在测试集上做训练！ 当我们使用快速事件重新设计实验时，发现用不同图像刺激获得的信号完全是随机的，分类准确率下降到了随机选择。...让我们从标题开始，其表明 [31] 的作者在测试集上训练，这是不对的。另一方面，[31] 的作者使用的 DL 技术是有意义的，如果他们证明使用不同数据集的那些方法的有效性，他们的研究应该没问题。...例如批判文章最大的质疑，即 CVPR 2017 的那篇论文采用块分析，连续地将相同类别的训练集与测试集给受试者，因此分类器学到的可能只是静态脑电波。

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    在测试集上训练，还能中CVPR？这篇IEEE批判论文是否合理？

    那篇论文作出了三个声明： 我们提出了一种能对图像激活脑电波的 EEG 数据进行分类的深度学习方法，这种方法在处理目标类别的数量与分类准确率上都超越了顶尖方法。...由于测试集中的试验与训练集样本试验都来自相同的「块」，这相当于在测试时获取了相同静态心理状态，从而「窃取」了训练信息。...因此那篇 CVPR 2017 论文能获得极高的分类准确率，它隐性地在测试集上做训练！ 当我们使用快速事件重新设计实验时，发现用不同图像刺激获得的信号完全是随机的，分类准确率下降到了随机选择。...让我们从标题开始，其表明 [31] 的作者在测试集上训练，这是不对的。另一方面，[31] 的作者使用的 DL 技术是有意义的，如果他们证明使用不同数据集的那些方法的有效性，他们的研究应该没问题。...例如批判文章最大的质疑，即 CVPR 2017 的那篇论文采用块分析，连续地将相同类别的训练集与测试集给受试者，因此分类器学到的可能只是静态脑电波。

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    教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

    选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。 实现 在动手写代码之前，先规划一下实现的蓝图，可以使写代码的过程更加直观。...代码 在开始的时候，先导入一些必要的依赖关系、数据集，并声明一些常量。设定 batch_size=128 、 num_units=128。

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    ASM的备份集在文件系统上恢复测试常见问题

    1.备份数据库和控制文件 一般使用ASM的场景是RAC，当然也有单机使用ASM的环境（Standalone）。这些都不重要，即使是使用的文件系统，备份数据库的方法也都是一样的。...我这里的备份集是在我的NAS存储上，可以在Site B直接看到这些备份集。...参数文件，可以考虑从Site A中备份一个并修改，也可以自己手工写一个，目的是把数据库先启动到nomount状态； 控制文件，在数据库已经nomount的基础上，根据备份集恢复出控制文件，并确认可以mount...数据库； 数据文件，在数据库已经mount的基础上，设定要恢复数据文件的目录，根据备份集恢复数据库，最终确认可以open数据库。...那么正确的做法是，规划好新的环境存放数据文件的目录，分配好权限，然后恢复前需要使用set newname来指定新的目录，注意是在run块中操作： --很多时候需要将备份集catalog进新的环境，我这里由于是环境特殊

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    Llama 4在测试集上训练？内部员工、官方下场澄清，LeCun转发

    本周二凌晨，Meta Gen AI 团队负责人发表了一份澄清说明（针对外界质疑「在测试集上训练」等问题），大佬 Yann LeCun 也进行了转发。...在留学论坛「一亩三分地」上，一位职场人士发帖称，由于 Llama 4 模型始终未达预期，「公司领导层建议将各个 benchmark 的测试集混合在 post-training 过程中」，ta 因无法接受这种做法而辞职...比如普林斯顿大学博士生黄凯旋指出，Llama 4 Scout 在 MATH-Perturb 上的得分「独树一帜」，Original 和 MATH-P-Simple 数据集上的表现差距非常大（两个数据集本身非常相似...他们在公告中提到，大模型竞技场上的 Maverick 是「实验性聊天版本」，与此同时官方 Llama 网站上的图表也透露，该测试使用了「针对对话优化的 Llama 4 Maverick」。...此外，他们还将 Meta 在 HuggingFace 上发布的版本添加到了竞技场进行重新测试，结果有待公布。

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    使用 PyTorch Geometric 在 Cora 数据集上训练图卷积网络GCN

    图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。...这样做以后数字也对不上，显然是因为“Cora 数据集有重复的边”，需要我们进行数据的清洗 另一个奇怪的事实是，移除用于训练、验证和测试的节点后，还有其他节点。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。 我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...实际上这是因为这两个都不完全与 TensorFlow 中的原始实现相同，所以我们这里不考虑原始实现，只使用PyTorch Geometric提供的模型。...一般情况下使用 PyTorch 无法轻松地 100% 复制在 TensorFlow 中所有的工作，所以在这个例子中，经过测试最好的是使用权重衰减的Adam优化器。

    2.4K71

    【分享】在集简云上架应用使用API授权如何配置？

    API授权配置需要进行以下几个步骤：设置填写授权字段（用户在添加账户授权时填写的字段）设置授权请求接口与帐号名称标识字段 （配置授权时请求的接口）账号授权测试 （模拟账户授权，测试是否可以调取成功）下面我们逐个分享...： 1 设置填写授权字段授权字段为用户在前端授权时要求填写的字段，例如API Key，设置后，用户在集简云平台使用我们的应用时，点击“添加账户”弹窗窗口中填写,例如如果我们设置了一个"API Key"字段...添加json格式的选项，其中key为接口请求参数，在接口调用时将使用此参数请求。label为用户在前端看到的选项名称。...3 账号授权测试在这个步骤中模拟用户前端授权，测试接口是否可以走通：点击添加新账户按钮在弹出窗口输入对应的授权字段值（授权字段是您在”填写授权字段”步骤中配置的）输入授权字段后，点击下一步验证接口是否通过...在接口返回中，我们可以看到授权返回的参数信息是否正确。如果正确，点击“结束测试并继续”按钮完成授权设置。在“HTTP"中我们提供了请求参数详情，以便调试：以上就是API授权的配置流程，

    1.4K20

    在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

    这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...将数据转换为torch.FloatTensor 加载训练和测试数据集 # 5 output = output.detach().numpy() # 6 fig, axes = plt.subplots(...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建

    5.1K20

    如何使用scikit-learn在Python中生成测试数据集

    在本教程中，你将会意识到有关测试的问题以及如何Python机器学习库scikit解决问题。...它们可以很容易地被放大 我建议你在刚开始使用新的机器学习算法或者开发新的测试工具的时候用测试数据集来调试。...Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，它提供了一系列用于处理测试问题的方法。 在本教程中，我们将介绍一些为分类问题和回归算法生成测试问题的案例。...扩展阅读 如果你希望深入研究，本节将提供更多关于本文主题的参考资料 Scikit-learn 用户引导：数据集加载使用程序 Scikit-learn API: sklearn.datasets:数据集...总结 在本教程中，您意识到了测试的问题，以及如何在Python中解决这个问题。

    3.2K60

    OpenCV在地图测试上的应用

    前言 我们在以往的UI自动化测试中，可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作，来完成UI方面的自动化测试，但是在地图业务测试中，这种方式是无法完成的，地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的...，比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度，但通过图像识别也是一个不错的思路，今天我们介绍一下利用图像识别的方式，在地图测试做一些应用。...OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个使用 C/C++ 开发的开源的跨平台的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法，...OpenCV 还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。 ?

    1.9K20

    使用Python在自定义数据集上训练YOLO进行目标检测

    你可以在GitHub上找到源代码，或者你可以在这里了解更多关于Darknet能做什么的信息。 所以我们要做的就是学习如何使用这个开源项目。 你可以在GitHub上找到darknet的代码。...看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。 克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。...如果你曾经在C中编写过代码，你知道实践是在写完一个文件file.c之后，使用像g++等命令来编译它… 在大型项目中，这个编译命令可能会非常长，因为它必须考虑到依赖关系等等。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。

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    在 Kubernetes 上使用 CUDA

    我目前在一台运行 Debian 11 的裸机单节点上使用 containerd 运行 Kubernetes 1.28“集群”，所以这篇文章将假设一个类似的设置，尽管我尝试链接到其他设置的相关资源。...运行工作负载 假设配置都正常，我们现在可以尝试运行一个测试工作负载，通过启动一个请求 GPU 资源的 pod 来使用 GPU(第 11-13 行)。...Test PASSED 如果一切正常，只需在每个您想要访问 GPU 资源的工作负载上添加 nvidia.com/gpu 的资源限制即可。...使用 Argo CD，我添加了一个负的 sync-wave 注解，以确保在工作负载之前启动 nvidia-device-plugin 以避免此问题。...在撰写本文时，我的完整家庭实验室配置可在 GitHub 上作为参考。

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