机器学习之shuffle

最新推荐文章于 2024-08-21 20:34:21 发布
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分类专栏： 自然语言处理 机器学习 文章标签： nlp ml
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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。
机器学习实战——疫情数据分析与预测
Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
07-27 10万+
机器学习如何做到疫情可视化——疫情数据分析与预测实战 本文将带领大家爬取11个国家以及中国31个省（自治区、直辖市）在2022.0101-2022.06.19的新冠疫情数据。并且采用机器学习模型对2022.6.20-2022.6.30每一天的全国确诊人数、死亡人数、治愈人数进行预测，**做出疫情可视化图形并且求出最终的相关系数R2！...
机器学习实战（3）——分类
WHJ226的博客
08-14 1762
例如，假设你训练一个分类器来检测儿童可以放心观看的视频，那么你可能更青昧那种拦截了很多好视频(低召回率)，但是保留下来的视频都是安全(高精度)的分类器，而不是召回率虽高，但是在产品中可能会出现一些非常糟糕的视频的分类器(这种情况下，你甚至可能会添加一个人工流水线来检查分类器选出来的视频)。我们这张图确实是数字9，但是当阈值为0时，分类器没有检测出来，当阈值为-10000时却检测出来了（通常提高阈值可以降低召回率，与我们本例中降低阈值提升召回率是一致的），那么我们该如何决定使用什么阈值呢？..........
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
10-16 363
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
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 2369
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
机器学习中打乱数据的操作
wahahhaha的博客
07-12 210
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。
【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...
机器学习之数学建模---01初始机器学习
Chimney_wen的博客
05-29 1155
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())
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
最新发布
loveting99的博客
08-21 1300
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。
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——对数据集进行shuffle
weixin_42869502的博客
04-08 880
def shuffle(X, Y): # This function shuffles two equal-length list/array, X and Y, together. # 假设len = 100，randomize就是一个0-99的列表 randomize = np.arange(len(X)) # 对randomize列表进行shuffle打乱，使0-99重排 np.random.shuffle(randomize) # 返回X和Y，下标是s
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机器学习中random.shuffle奇技淫巧
aiAI
10-12 1308
python机器学习中random.shuffle奇技淫巧     random.shuffle()基础用法 random.shuffle(list) 用来打乱这个list的顺序 如图     在机器学习中的妙用 玩过机器学习的大佬都知道数据集的珍贵性，我们对于训练集顺序不影响训练输出的情况，会有一个需求–打乱训练集反复使用，以榨干训练集的完整价值o(´^｀)o random.shuffle()函数完美帮助我们实现了这个功能，只需要把训练集的索引放入，出来自然就是乱
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 = ...
shuffle函数的使用
摆渡者
08-07 1万+
最近在训练一个机器学习的模型，但是由于语料的问题，使得训练集合测试集的语料的标签补平衡，因此想将语料进行打乱处理，于是找到了python中的shuffle函数，具体的使用方法如下所示： shuffle函数的是将序列中的所有元素随机排序 例子： shuffle()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法 只是将列表中的第一层元素进行了随机...
[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
weixin_34319817的博客
12-30 524
　　在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 　　下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 　　一般线性回归函数的假设函数为： $h_{\theta}=\sum_{j=0}^{n}\theta_{j}x_{j}$ 　　对应的能量函数（损失函数）形式为： $J_{train}...
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 sklearn import tree ``` 然后，导入训练数据和测试数据，并进行预处理。为了方便起见，在本文中采用生成随机数的方式来生成样本数据，使用以下代码： ```python from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4, n_classes=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=False) ``` 接下来，使用生成的样本数据进行模型训练。这里使用scikit-learn中的DecisionTreeClassifier()函数。 ```python clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) ``` 训练后，调用predict()方法进行对测试数据的预测，使用以下代码： ```python y_pred = clf.predict(X) ``` 最后，评估模型的准确率，使用以下代码： ```python from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y, y_pred)) ``` 这就是使用Python实现决策树算法的基本过程。决策树可以根据数据中的不同特征进行分类，是一个简单且常用的分类算法。决策树算法也可用于回归问题，例如预测一个数的大小。与其他机器学习算法相比，决策树具有易于理解和可解释的优点，同时还可以处理非线性的分类问题。
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