例如，新闻报道通常是按照主题进行构架；内容或产品通常是根据类别添加标签；可以根据用户如何在线讨论某个产品或品牌将其分为多个群组.........因此，这就是我们今天要做的事情：将消费者的金融投诉分为 12 个预定义的类别。 我们使用 Python 和 Jupyter Notebook 开发系统，机器学习方面则借助 Scikit-Learn。...问题表述 该问题是监督式文本分类问题，我们的目标是调查哪种监督式机器学习方法最适合解决它。 当出现新投诉时，我们希望将其分配到 12 个类别中的一个。...分类器假设每个新投诉都被分配到一个且仅一个的类别之中。这是多类别文本分类问题。我迫不及待想看到我们能实现什么！...信用报告 我们将删除「消费者投诉叙述」栏中的缺失值，并添加一列来将产品编码为整数，因为分类变量通常用整数表示比用字符串更好。
图像分类一直是深度学习领域中非常基本且工业应用广泛的任务，然而如何处理待分类样本中存在的类别不均衡问题是长期困扰学界与工业界的一个难题。...：在学习分类任务的过程中，将通常默认为联合起来学习的类别特征表征与分类器解耦（decoupling），寻求合适的表征来最小化长尾样本分类的负面影响。...该研究将表征学习和分类器学习分离开来，分别进行了延伸探究。 表征学习 对于表征学习来说，理想情况下好的类别表征能够准确识别出各种待分类类别。...平方根采样（Square-root sampling）：本质上是之前两种采样方式的变种，通常是将概率公式中的 q 定值为 0.5。...实验结果 通过以上观察和学习拆分，该研究在几个公开的长尾分类数据集上重新修改了头部类别和尾部类别的分类决策边界，并且搭配不同的采样策略进行交叉训练实验。
1、Impex是基于java Model的一种面向对象的数据操作手段，因此写impex代码前需要理清java Model之间的依赖关系。...;attribute[modifier=value] mode：提供四种操作insert、update、insert_update、remove等操作 Insert：在Hybris中创建一个item，Impex...默认不检查是否存在相同属性的item Update：在hybris中通过一个unique的属性，选择一个存在的item，将属性值设置到对应的值上 Insert_update:将insert和Update...Remove：hybris会尝试寻找正确的item，如果一个item存在，它将被删除 type:定义处理的item类型，category，product，media等等 attribute:映射到对象的...和version等于staged查出catalogVersion对象的pk和version等于Staged查询出catalogVersion对象的PK -------------------------
/ bin / custom 此目录是在创建自定义扩展的过程中创建的。它应该包含你自己的项目扩展。.../ bin / ext-integration 此目录包含用于将SAP Hybris Commerce与SAP系统集成的扩展。.../roles 此目录为空，但创建角色后，此角色的目录将保留在此处。 / temp 此目录包含临时文件。...，同时hotfolder也多是在core中定义，包括一些impex的filter或converter自定义类。...此扩展将系统提供的功能与SAP Hybris Commerce服务和Accelerator集成。）
在本教程中，我们将扩展先前的备份系统，将压缩的加密备份文件上载到对象存储服务。 准备 在开始本教程之前，您需要一个配置了本地Percona备份解决方案的MySQL数据库服务器。...这篇文章 当然，您还需要安装Percona Xtrabackup工具，关于如何安装可以参考如何备份你的MySQL数据库这篇文章。...我们将这些值放在脚本本身中，而不是将它们放在一个可由我们的脚本读取的专用文件中。这样，我们可以共享我们的脚本，而不必担心暴露我们的凭据，我们可以比脚本本身更严格地锁定凭据。...在里面，我们将通过命令remote-backup-mysql.sh用backup用户调用我们的脚本systemd-cat，这允许我们将输出记录到journald： #!...结论 在本教程中，我们介绍了如何每小时备份MySQL数据库并将其自动上传到远程对象存储空间。系统将每天早上进行完整备份，然后每小时进行一次增量备份，以便能够恢复到任何时间点。
导入 JomooMedia.impex文件中的脚本 INSERT_UPDATE ConversionMediaFormat;qualifier[unique=true];name[lang=en];conversionStrategy...例：-resize 515x515 -colorspace RGB : 意思是将图片按照长宽等比缩放为515宽、515高的图片。 （2） ConversionGroup定义了转换组，它包含了转换格式。...导入projectdata_mediaconversion_cronjobs.impex 文件中的脚本。（用来压缩图片） 3. ...导入projectdata_mediaconversion_cronjobs.impex 文件中的脚本。...批量导入图片时，导入结果（包括成功更新的商品，图片名有问题的数据等）需要记录在csv文件，csv文件会在指定文件夹里生成，目前需要手动创建此文件夹） hybris\data\media\import\product
今天遇到了一个小问题，如何通过js将一base64编码的图片显示在html中？写了一个小的demo. 1：将图片转化为base64编码格式。...在线转换工具：https://www.css-js.com/tools/base64.html 2：开始写代码，步骤很简单 1：创建img容器 2：给img容器引入base64的图片 3...：将img容器添加到html的节点中 代码示例 的节点中。...document.body.appendChild(img); 3:可以看到，已经通过js将一base64编码的图片显示在html中了。
在类别方面，一部分类别中的节点数量要超过其他类别的节点数量，导致GNN更偏向于样本丰富的类别（头类），而不能很好地泛化样本较少的类（尾类）；在节点度方面，少数高度节点（头节点）往往拥有大部分链接，而大多数低度数...编码器表示为： ，预训练GNN的输出为： 由于通过传统的交叉熵损失对不平衡数据进行训练会导致编码器预测偏向于头部类别，故本文利用了焦点损失函数，对错误分类的样本赋予比正确分类的样本更高的权重，从而减少偏差...首先计算每个类中的节点数量，并根据类基数对类进行排序，top-p%的类被看作是头类别，其余的被认为是尾类别；其次，将度大于5的节点看作是头节点，剩余节点看作是尾节点。...虽然上述损失可以在每个专家负责的类别以及节点度上提供准确的分类结果，但剩下的挑战是但剩下的挑战是如何利用专家的知识来获得最终的节点分类结果。...为此，本文设计了一个基于类原型的推理方法，其主要思想是根据每个测试节点与类原型的相似性将其分配给一个学生。即对于给定的测试节点，需要找到原型与测试节点最相似的类，然后将测试节点分配给相应的学生。
OpenAI API 将这些大语言模型集成到应用程序中，并通过使用 API 和工具将 GPT 连接到外部世界以扩展 GPT 的功能。...首先，我们将讨论语言模型及其局限性。我们将快速介绍它们是什么以及它们是如何工作的。先培养下对它们的直观认识。然后还要了解它们的不足之处。...最后，我们将通过三个快速演示样例来演示如何使用 OpenAI 模型和 GPT 函数调用功能，并将其集成到公司产品和辅助项目中。...让我们通过几个演示来了解如何将所有这些组合起来，并将其应用到我们的产品和应用程序中。 让我们从小事做起。我们将介绍的第一个示例是将自然语言转换为查询的内容。...这是一种快速的方法，它可以了解完全的自然语言、完全的自然语言查询是如何将结构化输出转换为有效的 SQL 语句的，我们在数据库中运行该语句，获取数据，并将其汇总回自然语言。
分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。...读完这篇教程后，你将学会： 将类别标签分配给输入示例的分类预测模型 二分类是指预测两个类别之一，而多分类则涉及预测两个以上类别之一。...模型将会使用训练数据集并计算如何将输入数据映射到最符合的特定类别标签。因此，训练数据集必须具有一定代表性，并且每一个类别都应有许多的样本。 类别标签通常是字符串，例如“垃圾邮件”，“非垃圾邮件”。...必须先将类别标签映射为数值，然后才能用于建模算法。该过程通常称为标签的编码，标签编码将唯一的整数分配给每个类标签，例如“垃圾邮件” = 0，“非垃圾邮件” = 1。...具体来说，你学习到： 将类别标签分配给输入示例的分类预测模型 二分类是指预测两个类别之一，而多分类则涉及预测两个以上类别之一。
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...我们将讨论独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码，并提供如何使用category_encoders库实现这些技术的示例。在本文结束时，您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。...标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据转换为数值数据的技术。例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。...例如，我们可以将值 0、1 和 2 分配给名为“颜色”的特征的类别，然后将它们转换为二进制表示：0 变为 00，1 变为 01，2 变为 10。该技术结合了标签编码和独热编码的优点。...计数编码对于高基数分类特征很有用，因为它减少了通过独热编码创建的列数。它还捕获类别的频率，但对于频率不一定指示类别的顺序或排名的有序分类特征，它可能并不理想。
处理海量文档的分类是一个复杂而又重要的问题，因为在我实际编程应用中，文档可能包含大量的文本和信息。具体怎么操作，可以看下我们这样做。...以下是选择和实现海量文档分类算法的一般步骤和建议：1、问题背景问题描述：给定一个包含 300,000 篇文档的 Postgres 数据库，每个文档都标记了主题类别（总共约有 150 个类别）。...2、解决方案方案一：构建 TF-log(1 + IDF) 向量并使用余弦相似度进行分类将文档转换为 TF-log(1 + IDF) 向量。其中，TF 是术语频率，IDF 是逆向文件频率。...将 150 个类别的频率向量构建出来，方法是将属于同一类别的所有已标记文档的频率进行平均。计算新文档与每个类别向量的余弦相似度，并将新文档分配给具有最高相似度的类别。...方案四：使用 "无类别" 选项进行分类在训练分类器时，添加一个 "无类别" 选项。如果新文档与任何类别都不匹配，则将新文档分配给 "无类别" 选项。
首先，可以考虑一下，概率在决策中是如何发挥作用。当我们得到一个病人的 X-ray 图片的时候，我们的目标是将其分类为其中一个类别。这时候会对两个类别的概率感兴趣，即对 p(x, Ck) 感兴趣。...为了找到最优的决策规则，首先考虑二元分类的问题，例如上面的癌症检测的问题。错误分类的情况是：原本是 C1 的类别却指向了 C2，反之亦然。这样的话，错误分类的概率如下所示： ?...为了最小化这个概率，我们应该应该讲每个 x 值分配给上式中具有最小积分值的类别。因此，当 p(x, C1) > p(x, C2) 的时候，给定的 x 的值，将被指定为 C1 类别。...推广至 k 类别的话，使用正确分类的概率将更容易，概率公式如下所示： ? 这个时候需要最大化这个正确概率，和上面一样，也可以得出这个结论：将 x 指向后验概率 p(Ck|x) 最大的类。...对于给定的输入向量 x，我们在真实类别中的不确定性通过联合概率分布 p(x,Ck) 来表示，因此我们寻求最小化平均损失，其中平均值是相对于该分布计算的，如下所示： ?
那么，基于Hybris电商平台构建的电商网站，如何一步一步的提供个性化服务呢？近期，我们利用Hybris多个服务模块特点，成功的将个性化服务引入到某大型电商网站，并取得了很好的效果。...那么如何做到第一步，如何把客户归类就成为这个解决方案中很重要的一环。很自然想到的就是通过线下的方式，例如运行一个周期性的Job去扫描数据，来进行数据分析，提取客户特征，进而进行客户的分类。...在Hybris中，规则引擎模块主要是用于促销的业务，所解决的问题是为让电商网站中的所有客户平等的获得享受促销的权利。换而言之，这是一种广泛性的促销应用。那么，如何提供个性化的促销服务呢？...通过属性，行为可以衍生出复杂的业务条件用于构建客户群，那么，如何利用规则引擎呢？ 首先，将收集客户特征行为所涉及的现实业务条件映射到规则引擎，通过规则引擎的规则条件进行描述。...那么，如何在当前的体系架构下来解决新的需求呢？下面，将通过若干例子来为读者介绍。 1.
支持向量机可能是最流行和最受关注的机器学习算法之一。 超平面是分割输入变量空间的线。在SVM中，选择超平面以最佳地将输入变量空间中的点与它们的类（0级或1级）分开。...SVM可能是最强大的开箱即用分类器之一，值得尝试使用您的数据集。 支持向量机的基础概念可以通过一个简单的例子来解释。让我们想象两个类别：红色和蓝色，我们的数据有两个特征：x 和 y。...对于 SVM 来说，它是最大化两个类别边距的那种方式，换句话说：超平面（在本例中是一条线）对每个类别最近的元素距离最远。 ? 这里有一个视频（视频地址）解释可以告诉你最佳的超平面是如何找到的。...给定一组训练示例，每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法构建一个模型，将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器。...SVM模型是将示例表示为空间中的点，映射使得单独类别的示例除以尽可能宽的明确间隙。然后将新的示例映射到同一空间，并根据它们落在哪个边缘预测属于一个类别。
分类是一项需要使用机器学习算法的任务，该算法学习如何为数据集分配类别标签。...分类预测建模将类别标签分配给输入样本； 二分类是指预测两个类别之一（非此即彼），而多分类则涉及预测两个以上类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别； 在不平衡分类中，样本在各个类别之间的分布不相等...从建模的角度来看，分类需要训练数据集，其中包含许多可供学习的输入和输出数据。 模型将使用训练数据集，并计算如何将输入数据样本更加准确地映射到特定的类别标签。...关于如何将合适的算法应用到具体分类问题上，没有固定的模式准则。但可以通过试验来确定，通常是试验者使用受控实验，在给定的分类任务中，哪种算法和算法配置拥有最佳性能，从而将其挑选出来。...具体来说，以下几点： 分类预测建模涉及到将类别标签分配给输入样本（测试集）； 二分类是指预测两个类别之一，而多分类则涉及预测两个以上的类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别
分类预测建模将类别标签分配给输入样本； 二分类是指预测两个类别之一（非此即彼），而多分类则涉及预测两个以上类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别； 在不平衡分类中，样本在各个类别之间的分布不相等...从建模的角度来看，分类需要训练数据集，其中包含许多可供学习的输入和输出数据。 模型将使用训练数据集，并计算如何将输入数据样本更加准确地映射到特定的类别标签。...关于如何将合适的算法应用到具体分类问题上，没有固定的模式准则。但可以通过试验来确定，通常是试验者使用受控实验，在给定的分类任务中，哪种算法和算法配置拥有最佳性能，从而将其挑选出来。...不平衡分类[10]是指在分类任务中，每个类别中的样本数不均匀分布。...具体来说，以下几点： 分类预测建模涉及到将类别标签分配给输入样本（测试集）； 二分类是指预测两个类别之一，而多分类则涉及预测两个以上的类别之一； 多标签分类涉及为每个样本预测一个或多个类别； 不平衡分类指的是样本在各个类别之间分布不相等时的分类任务
通过比喻理解-MapReduce的数据处理流程 什么是MapReduce 我们把MapReduce比作一场大型的烹饪比赛。 假设你是一位厨师，你的任务是为一场大型的宴会准备食物。...在Hadoop中，MapReduce被广泛用于各种数据处理任务，比如数据排序、数据统计、机器学习等。它是Hadoop的核心组件，对Hadoop的性能和可扩展性起着关键的作用。...接下来，你需要把这些图书按照类别进行分类，比如科幻、历史、文学等。这就是"Splitting"，也就是将原始数据分割成一些较小的数据块。...然后，你会把这些分类的任务分配给你的助手，让他们分别负责不同的类别。这就是"Mapping"，也就是将数据块分配给不同的工作节点进行处理。...在所有的图书都被分类之后，你可能会发现一些图书被错误地分类了。比如，一本科幻小说可能被错误地分类到了历史类别。所以，你需要重新调整这些图书的类别，让它们都在正确的类别中。
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。...实体嵌入指的是在分类变量上使用这一原则，即一个分类变量的每一个类别都由一个向量表示。让我们快速回顾一下在机器学习中处理分类变量的两种常用方法。...实体嵌入基本上是将标签编码方法提升到下一个级别，不只是将一个整数赋值给一个类别，而是整个向量。这个向量可以任意大小，必须由研究人员指定。下面列出了3个实体嵌入的优点。 1....嵌入式数据提供了不同类别之间距离的信息。使用嵌入的美妙之处是，在神经网络训练过程中，分配给每个类别的向量也被训练。因此，在训练过程的最后，我们会得到一个代表每一个类别的向量。...这些嵌入可以被用来训练一个随机森林或者一个梯度提升树模型，通过加载被学习的嵌入物来进行分类特性。 选择嵌入的大小 嵌入大小指的是表示每个类别的向量的长度，并且可以为每个类别特性设置。
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