来源：Deephub Imba本文约2000字，建议阅读8分钟本文我们将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化。 你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?我相信有很多人
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?我相信有很多人也是这样做的，这是一个普遍存在的误解，因为人工智能中的程序
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。
动态规划是一个相对比较简单些的内容。因为在这部分会假设智能已经知道关于该环境的所有信息，即完全了解 MDP，而不需要和环境互动后才知道。所以智能体知道该环境是如何决定下一状态以及如何决定奖励的。动态规划所要解决的问题就是智能体知道了环境的所有信息后，如何利用这些信息找出最优策略。
策略迭代是马尔可夫决策过程（MDP）中的一种求解方法，当然也是强化学习常用求解方法。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：CAAI认知系统与信息处理专委会 视觉-语言导航任务(Vision-Language Navigation, VLN)是指在陌生环境中，无人系统依据语言指示和观测图像之间的跨模态匹配信息，进行自主智能路径导航的方法。不同于前进、后退等简单操控指令，VLN采用类似人人交互的语言指示，比如“走出右侧大门，穿过卧室和客厅，在绿色地毯上的餐桌旁停下”。VLN是一种新型的跨模态智能人机交互方法，能够极大地提升无人系统的自主能力，能够为无人系统走向实用提供关键技术支撑。 序
事实上，除了空值（如()、[]、{}、""、数字0和None），没有太多值会被评估为False。当然，值False会被评估为False。
之前我们介绍了两种表示词向量的方法：「基于数量」的矩阵分解方法（HAL & LSA）和「基于窗口」的概率方法（word2vec）。第二种方法明显优于第一种，但其只考虑了一个较小窗口内的词语信息，没有利用好全局的词语共现数据。
许多现代的机器学习算法都涉及大量的超参数。为了高效地使用这些算法，我们需要选择合适的超参数值。我们将在本文中讨论贝叶斯优化，它是一种常用于调整超参数的技术。更通俗地说，贝叶斯优化可用于任何黑盒函数的优化。
补充知识：keras 自定义评估函数和损失函数loss训练模型后加载模型出现ValueError: Unknown metric function:fbeta_score
▌4.1 基于蒙特卡罗方法的理论 本章我们学习无模型的强化学习算法。 强化学习算法的精髓之一是解决无模型的马尔科夫决策问题。如图4.1所示，无模型的强化学习算法主要包括蒙特卡罗方法和时间差分方法。本
全概率公式的意义在于：无法知道一个事物独立发生的概率，但是我们可以将其在各种条件下发生的概率进行累加获得。
CEL是一种非图灵的完整表达式语言，被设计为快速、可移植和安全执行。CEL可以单独使用，也可以嵌入到一个更大的产品中。
Keras 是一个深度学习库，它封装了高效的数学运算库 Theano 和 TensorFlow。
在Boosting集成算法当中，我们逐一建立多个弱评估器（基本是决策树），并且下一个弱评估器的建立方式依赖于上一个弱评估器的评估结果，最终综合多个弱评估器的结果进行输出。
本文主要介绍HLS案例的使用说明，适用开发环境：Windows 7/10 64bit、Xilinx Vivado 2017.4、Xilinx Vivado HLS 2017.4、Xilinx SDK 2017.4。
机器学习（Machine Learning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
强化学习可以视为一个四元组，分别表示状态、动作、状态转移和奖赏。有模型学习是指这个四元组均为已知的情况，此时，我们可以在机器上模拟出与环境相同或近似的状况，显然，这是一种最简单的情形。 📷 有模型学习
从来没有深入了解ECMA，网上找了一下，发现早在2010年就有大佬 Dmitry Soshnikov 总结了ECMA中的核心内容，我这里只是翻译记录，加深自己的印象。文章原文来自 ECMA-262-3 in detail. Chapter 8. Evaluation strategy。
近年来，实时通信（RTC）已成为一项重要的通信技术，并得到了广泛的应用，包括低延迟直播，视频会议和云游戏。RTC 系统的首要目标是提供高质量的视频和音频并确保稳定的通信过程（例如，避免卡顿、视频模糊）。为了实现这一目标，现有的 RTC 系统（如 WebRTC）基于动态的网络条件预测链路带宽并自适应地调整传输视频质量。主流的带宽预测方法可以分为两类: 启发式算法和机器学习算法。常用的启发式带宽预测算法有 WebRTC 框架中的Google拥塞控制（GCC）。GCC主要通过监测链路的往返时间（RTT）变化来预测带宽。虽然 GCC 展示了其主动避免拥塞的高灵敏度，但现实世界RTC流的复杂性和可变性可能会干扰 GCC 的准确性。而机器学习方案包括在线强化学习与模仿学习，不仅具有很高的训练成本，同时一般基于模拟的网络环境进行训练，往往在真实世界中鲁棒性较差。因此本文提出了一类低成本，高泛化性能的离线训练模型以优化各种网络环境中的用户体验质量（QoE）。
在机器学习中，我们训练了一个模型，可能会发现这个模型得到的数据与实际数据偏差太大。这时，通常我们会在如下办法中选择去优化我们的算法。
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/89160951
【新智元导读】ICML2016今天进入课程讲座环节，DeepMind的资深科学家、AlphaGo作者之一的David Silver作了题为《深度增强学习》的报告。新智元带来本次报告的全部PPT。与前几
n_estimators指的是集成算法中弱评估器的数量。对于Boosting算法来说，可以使用任意弱评估器，当然了默认的弱评估器还是决策树。GBDT算法无论是分类器还是回归器，默认弱评估器都是回归树。
在Python中，我们有许多内置方法，这些方法对于使Python成为所有人的便捷语言至关重要，而eval是其中一种。eval函数的语法如下：
知识点： 准确率（Accuracy）,精确率（Precision）,召回率（Recall）,均方根误差（RMSE）
傅里叶变换的提出让人们看问题的角度从时域变成了频域，多了一个维度。快速傅里叶变换算法的提出普及了傅里叶变换在工程领域的应用，在科学计算和数字信号处理等领域，离散傅里叶变换（DFT）至今依然是非常有效的工具之一。
keras自定义函数时候，正常在模型里自己写好自定义的函数，然后在模型编译的那行代码里写上接口即可。如下所示，focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数，在model.compile加入它们，metrics里‘accuracy’是keras自带的度量函数。
数据驱动的进化优化是什么，仅仅就是数据+优化算法吗？数据驱动的进化优化适用于哪些应用场景？传统的数学优化方法是否迎来了新一轮的挑战。本文将为您深入浅出的解答以上问题。
。求解分为两个过程，首先是策略评估，即通过高斯-塞德尔迭代法求解值函数，然后是策略改善过程，通过
通常认为评估器因为内置的紧密结合，运行速度要高于Keras。Keras一直是一个通用的高层框架，除了支持TensorFlow作为后端，还同时支持Theano和CNTK。高度的抽象肯定会影响Keras的速度，不过本人并未实际对比测试。我觉的，对于大量数据导致的长时间训练来说，这点效率上的差异不应当成为大问题，否则Python这种解释型的语言就不会成为优选的机器学习基础平台了。 在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。TensorFlow 2.0中，统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话，使用Keras也不会成为障碍。
本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助
摘要： 在这篇文章中，我们将看到一个使用了最新高级构件的例子，包括Estimator（估算器）、Experiment（实验）和Dataset（数据集）。值得注意的是，你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。 TensorFlow拥有很多库，比如Keras、TFLearn和Sonnet，对于模型训练来说，使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去，但TensorFlow本身就提供了一些高级构件，而且
1、惰性评估是将表达式的评估延迟到需要时才进行的过程。Java是严格的立即赋值评估。
随着智能汽车的不断发展，智能座舱在性能与可靠性上暴露出体验不佳、投诉渐多的问题，本文从工程化的角度简述了如何构建智能座舱软件的评估框架，以及如何持续改进其性能和可靠性。
TLDR: 随着手机游戏的激增，准确预测用户在新下载游戏上的支出已成为最大化收益的关键。然而，内在的不可预测性用户行为的分析对这项工作提出了重大挑战。为解决这个问题，本文提出一种鲁棒的模型训练和评估旨在标准化支出数据以减轻标签的框架方差和极值，确保建模过程的稳定性。已成功上线。
https://blog.csdn.net/pangjiuzala/article/details/72630166
假设有一个函数 f(x)。其计算成本很高，它不一定是分析表达式，而且你不知道它的导数。
最近在使用Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）进行交叉验证时，遇到了一个警告信息："sklearn\cross_validation.py:41: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18"。这个警告信息表明使用到的模块在0.18版本中已被弃用。在本文中，我将分享如何解决这个警告信息的问题。
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络，但是您必须遵循严格的模型生命周期。
近年来，针对视觉感知系统安全性评估的探索逐步深入，先后有研究者成功实现基于眼镜、贴纸、衣服等不同载体的可见光模态安全评估技术，也有一些针对红外模态的新尝试。但是它们都只能作用于单一模态。
单个数据称为值。从广义上讲，值有两大类：原始值，它们是原子的；结构化值，由原始值和其他结构化值构成。例如，值
默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展，可以允许将逻辑回归用于多类分类问题，尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。
课程主页： http://web.stanford.edu/class/cs224n/
由于机器学习算法的性能高度依赖于超参数的选择，对机器学习超参数进行调优是一项繁琐但至关重要的任务。手动调优占用了机器学习算法流程中一些关键步骤（如特征工程和结果解释）的时间。网格搜索和随机搜索则不会干涉这些步骤，但是需要大量的运行时间，因为它们浪费了时间去评估搜索空间中并不太可能找到最优点的区域。如今越来越多的超参数调优过程都是通过自动化的方法完成的，它们旨在使用带有策略的启发式搜索（informed search）在更短的时间内找到最优超参数，除了初始设置之外，并不需要额外的手动操作。
动态规划（dynamic programming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决的子问题的答案，在求解目标问题的过程中，需要这些子问题答案时就可以直接利用，避免重复计算。本章介绍如何用动态规划的思想来求解在马尔可夫决策过程中的最优策略。
本章记录了 JavaScript 表达式以及构建许多这些表达式的运算符。表达式 是 JavaScript 的短语，可以 评估 以产生一个值。在程序中直接嵌入的常量是一种非常简单的表达式。变量名也是一个简单表达式，它评估为分配给该变量的任何值。复杂表达式是由简单表达式构建的。例如，一个数组访问表达式由一个评估为数组的表达式、一个开放方括号、一个评估为整数的表达式和一个闭合方括号组成。这个新的、更复杂的表达式评估为存储在指定数组索引处的值。类似地，函数调用表达式由一个评估为函数对象的表达式和零个或多个额外表达式组成，这些额外表达式用作函数的参数。
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