机器学习之shuffle

最新推荐文章于 2024-11-25 11:21:22 发布
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本文介绍了一种在机器学习任务中提高模型效果的方法：通过将特征转化为词id并进行shuffle来避免参数陷入局部最优，有助于模型更好地收敛。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在做机器学习的任务时，需要在运行模型之前将特征转化成词id再转化成模型可识别的二进制文件形式，其中转化成的词id文件最好进行shuffle，打乱各行数据，这样参数能不易陷入局部最优，模型能够更容易达到收敛。
机器学习——打乱数组（shuffle改变数组本身/permutation不改变数组本身）
m0_46303002的博客
10-16 368
机器学习——打乱数组（shuffle改变数组本身/permutation不改变数组本身） import numpy as np a=np.arange(36).reshape(9,4) print(a) b=np.random.shuffle(a)#打乱数组，是针对最外层的，无返回值，改变数组本身 c=np.random.permutation(a)#与shuffle类似，有返回值，不改变数组本身 np.random.shuffle(a.reshape(-1)) np.random.shuffle(a[0
机器学习之数学建模---01初始机器学习
Chimney_wen的博客
05-29 1181
数据的维度（上面的代码）查看数据自身（上面的代码）统计描述数据分类的情况# 描述性统计 print(dateset . describe()) # 数据分布情况 print(dateset . groupby("class") . size())
机器学习dataloader中shuffle=True及使用随机种子控制随机性
最新发布
weixin_60006489的博客
11-25 1879
数据随机打乱顺序，增强训练过程的随机性，防止模型记住数据顺序，从而提高泛化能力。随机种子控制：通过设置随机种子，我们可以确保实验结果的一致性和可复现性。即使数据顺序是随机的，使用相同的种子可以保证每次训练的数据顺序和其他随机操作一致。训练集 vs 验证集/测试集：训练集需要打乱数据顺序，以确保模型在每个 epoch 上看到不同的数据顺序，从而避免过拟合。而验证集和测试集的顺序不应打乱，保持一致性是为了准确评估模型的性能。
Python机器学习——如何shuffle一个数据集（ndarray类型）
11-26 1万+
稍微比较麻烦的是实现特征向量与类别标签的同步shuffle。如果这里数据集既包含特征向量又包括标签值，可直接调用np.random.shuffle()方法：>>> np.random.shuffle(training_data) >>> X = training_data[:, :-1] >>> y = trianing_data[:, -1]如果已对数据集的特征向量与类别标签列进行分离，这里提供两
机器学习，深度学习模型训练阶段的Shuffle重要么？为什么？
NLP翟
03-28 3万+
模型训练中的Shuffle什么是Shuffle？模型训练过程中需要Shuffle么？Shuffle为什么重要？小结Reference 什么是Shuffle？ shuffle（中文意思：洗牌，混乱）。shuffle在机器学习与深度学习中代表的意思是，将训练模型的数据集进行打乱的操作。 原始的数据，在样本均衡的情况下可能是按照某种顺序进行排列，如前半部分为某一类别的数据，后半部分为另一类别的数据。但经...
shuffle算法及应用
实践是检验真理的唯一标准
12-18 2382
shuffle算法（洗牌算法）就是将顺序打乱，一个典型的应该就是音乐播放器随机播放，而在机器学习，数据挖掘，做抽样的时候需要shuffle, 一个好的shuffle算法主要是保证时间复杂度是最小的
【学习机器学习】实验——模型评估与选择
12-21
在机器学习领域，模型评估与选择是至关重要的环节，它能帮助我们判断模型的性能以及在未知数据上的预测能力。本实验围绕这一主题展开，旨在通过编程实践掌握模型评估的基本方法。 首先，我们要理解实验的总览。实验...
燕大《Python机器学习》实验报告 .doc
06-20
【燕大《Python机器学习》实验报告】 本实验报告详细介绍了燕山大学软件学院的一份机器学习课程实验，其中涉及到了多个模型的学习，包括鸢尾花数据集、波士顿房价预测以及猫狗分类等经典问题。实验的核心是使用...
【机器学习】探索机器学习在旅游业的革新之旅
loveting99的博客
08-21 1353
本文全面探讨了机器学习技术在旅游行业中的广泛应用，从基础概念到高级技术逐步展开。机器学习在旅游行业的概念与发展：我们首先对机器学习的基本原理进行了回顾，并探讨了其在旅游行业中的历史与现状。旅游行业与机器学习的结合展示了数字化转型的巨大潜力，为行业提供了创新的解决方案。旅游数据的获取与处理：通过详细介绍旅游行业数据的特征与来源，我们强调了数据清洗、预处理与特征工程在机器学习模型中的重要性。良好的数据基础是模型精度和有效性的保障。推荐系统的应用：推荐系统是机器学习在旅游业中的典型应用之一。
【机器学习】—机器学习和NLP预训练模型探索之旅
小李很执着的博客
05-23 4246
随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习和自然语言处理技术得到了飞速发展。预训练模型作为其中的重要组成部分，通过在大规模数据集上进行预训练，使得模型可以捕捉到丰富的语义信息，从而在下游任务中表现出色。
机器学习中打乱数据的操作
wahahhaha的博客
07-12 226
np.random.permutation(6000) 在将[0，6000）中的数随机排列，并返回数组。因为需要保证训练集的x和y标签保持一一对应关系，因此采用。后面将重新赋给_train 打乱后的下标即可。不能直接用数组的随机打乱操作。
什么是shuffle？shuffle的原理及过程
星空的风fly
11-15 3万+
首先，我们给 Shuffle 下了一个明确的定义，在分布式计算场景中，Shuffle 指的是集群范围内跨节点、跨进程的数据分发。我们在最开始提到，Shuffle 的计算会消耗所有类型的硬件资源。具体来说，Shuffle 中的哈希与排序操作会大量消耗 CPU，而 Shuffle Write 生成中间文件的过程，会消耗宝贵的内存资源与磁盘 I/O，最后，Shuffle Read 阶段的数据拉取会引入大量的网络 I/O。不难发现，Shuffle 是资源密集型计算，因此理解 Shuffle 对开发者来说至关重要。
python机器学习第二章：机器学习分类算法
showdoo的博客
04-24 606
1、感知器收敛的前提是两个类别必须是线性可分的，激励函数为阶跃函数。 2、Adeline 算法 3、（批量）梯度下降 随机梯度下降 小批次梯度下降 知识点1：Python zip()函数 原文demo def fit(self,X,y): self.w_ = np.zeros(1+X.shape[1]) self.errors_ = [] f...
Python-Pandas 如何shuffle（打乱）数据？
热门推荐
SCUT_Sam
04-28 14万+
在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame来存放数据的时候想要把数据集进行shuffle会许多的方法，本文介绍两种比较常用而且简单的方法。 应用情景： 我们有下面以个DataFrame 我们可以看到Type的数值是按照1,1,1,...2,2,2...,3,3,3..这样排列的，我们希望不保持这个次序，但是同时列属性又不能改变，即如下效果：
python对训练数据集shuffle(打乱)的一些方式
这些个事儿
10-22 1万+
1.通过数组来shuffle image_list=[] # list of images label_list=[] # list of labels temp = np.array([image_list, label_list]) temp = temp.transpose() np.random.shuffle(temp) images = ...
训练的时候为什么要shuffle？训练和验证又有什么区别呢？
lele_ne的博客
02-21 1426
训练的时候为什么要 shuffle
大规模训练数据的shuffle
DeepIndeed
12-24 1875
必要性12 以猫狗分类为例， 假如数据集是 Dog，Dog，Dog，… ，Dog，Dog，Dog，Cat，Cat，Cat，Cat，… ，Cat，Cat 所有的狗都在猫前面，如果不shuffle，模型训练一段时间内只看到了Dog，必然会过拟合于Dog，一段时间内又只能看到Cat，必然又过拟合于Cat，这样的模型泛化能力必然很差。 那如果Dog和Cat一直交替，会不会就不过拟合了呢？ Dog，C...
机器学习的那些坑
necrazy的专栏
01-12 2667
Common Pitfalls in Machine Learning January 6, 2015 dn 3 Comments Over the past few years I have worked on numerous different machine learning problems. Along the way I have fallen foul of many
机器学习之决策树实例python
05-16
决策树是常用的机器学习算法之一，通过对数据的分类和特征值计算来完成对未知数据的预测。本文将介绍使用Python实现决策树算法的相关步骤。 首先，需要导入决策树算法工具包，使用以下代码： ```python from ...
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