五、机器学习系统设计笔记之分类：劣质答案检测

最新推荐文章于 2025-09-12 03:38:25 发布
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1、路线图概述

2、学习如何区分优秀答案

3、获取数据

4、创建第一个分类器

5、决定怎样提升效果

6、采用逻辑回归

7、观察正确率的背后

8、为分类器瘦身

9、出货

从0搭建到优化：AI应用架构师的智能项目评估系统实战笔记
移动开发前沿的博客
08-06 1143
AI项目评估、智能系统架构、风险预测模型、数据质量分析、MLOps、架构优化、项目成功率预测在人工智能项目的浪潮中，高达60-80%的AI项目最终无法成功落地或未能实现预期价值。本文作为一名资深AI应用架构师的实战笔记，详细记录了如何从零开始构建一套智能项目评估系统的全过程。从概念理解、系统设计、技术选型、核心功能实现到性能优化，本文提供了一套完整的方法论和实践指南。通过结合机器学习与专家经验，该系统能够在项目早期预测成功率、识别潜在风险、优化资源分配，并提供数据驱动的决策建议。无论你是AI架构师、技术管理
用基础模型构建应用（第八章）AI Engineering: Building Applications with Foundation Models学习笔记
weixin_44923674的博客
07-11 1429
本章（Dataset Engineering 数据集工程）深入探讨了如何构建、优化训练数据集以实现模型的最佳性能。剖析了数据在 AI 开发中的关键地位 —— 从数据整理的核心标准（质量、覆盖范围、数量），到数据获取与标注的实践方法，再到数据增强与合成的前沿技术（包括传统方法与 AI 驱动的创新手段），详解模型蒸馏等数据应用场景。无论是解决数据稀缺、隐私敏感等痛点，还是提升模型的泛化能力与效率，这篇文章都为 AI 开发者和研究者提供了系统的理论指导与实操方案，帮助读者在数据驱动的 AI 开发中少走弯路。
机器学习--主题模型&检测劣质答案
anualday的博客
12-24 1397
一、主题研究 1、潜在狄利克雷分配 sklearn 不支持潜在狄利克雷分配，可以使用python中的genism包 2、稀疏性 当你有一个很大的矩阵或者向量的时候，基本上大多数的值都是0，因此，在任何时候，只有一小部分数据时相关的。 3、选择主题个数 主题模型通常是一个面向目标的终端服务，在这种情况下，你具体选择了哪些参数并不总是很重要，不同的主题数或者参数值会得到效果几乎相同的系统。
基于机器视觉技术快速准确地分类优秀劣质大豆品种
图像算法Imalg的博客
11-26 2367
近年来以快速、准确地机器视觉为基础的技术替代人力检测农产品质量的技术受到了广泛关注。 在这项研究中，我们描述了联合多模式特征袋（JMBoF）分类框架的低等级表示，用于检查收获后干燥大豆种子的外观质量。提取了两类加速的鲁棒特征和L * a * b *颜色特征的空间布局，以表征干大豆种子仁。特征包模型分别用于从以上两个特征生成可视词典描述符。为了准确表示图像特征，我们引入了低秩表示（LRR）方...
[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记2
You and Me
10-20 4628
文章目录1. A comparative study of fruit detection and counting methods for yield mapping in apple orchards （IF=3.581, 2019）1.1 介绍1.2 实验与结果1.3 定性结果1.4 失败案例1.4.1 检测1.4.2 计数1.5 结论与未来工作2.Wheat crop yield prediction using new activation functions in neural network
基于机器学习的web异常检测
weixin_33769207的博客
02-08 1022
基于机器学习的web异常检测 Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新，新的黑客技术也层出不穷，为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面，硬规则在灵活的黑客面前，很容易被绕过，且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击；另一方面，攻防对抗水涨船高，防守方规则的构造和维护门...
芯片检测问题
乘风破浪会有时
07-18 2915
（原题见算法导论第三版思考题4-5） 问题：有n个芯片，只能两两互相检测，一块好的芯片总能准确报告另外一片芯片的好坏
【吴恩达机器学习笔记】九、机器学习系统的设计
Newin2020的博客
12-02 852
📣专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。📚专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。
AI架构师必备：投资回报分析的机器学习实战
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AI架构全栈开发实战笔记
09-12 1293
想象你是一家电商公司的AI架构师，老板拍板要上一个"智能推荐系统"项目，预算500万，要求6个月上线。技术方案你胸有成竹：用深度学习做用户画像，用协同过滤生成推荐列表，性能指标（准确率、召回率）都能达标。但当你向业务部门汇报时，他们却追问：“这个系统上线后，能给公司带来多少额外收入？多久能回本？技术方案的"可行性"需要用业务价值的"可衡量性"来支撑。范围。
《白话大数据与机器学习》学习笔记
Keenjin的专栏
02-19 1106
机器学习初使用 1 回归 1.1 线性回归 - 最小二乘法拟合 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import Latex,display print("-"*100) x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) y = np.array([0.199,0.389...
用基础模型构建应用（第七章）AI Engineering: Building Applications with Foundation Models学习笔记
weixin_44923674的博客
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​如何让通用 AI 模型更好地适配特定业务场景？比如让大模型精准生成符合格式要求的 JSON 数据，或是在医疗、法律等专业领域给出更可靠的回答？究竟该选择微调（Finetuning）还是RAG，或者提示工程？当模型内存占用过高、硬件资源有限时，该如何高效完成定制化训练？本章（Finetuning 微调）聚焦模型微调（Finetuning）这一 AI 工程的核心技术，提供系统性的解决方案。
实战：垃圾短信分类检测
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上次我们讲到朴素贝叶斯分类，忘记的同学参考一文搞懂朴素贝叶斯分类，今天就通过朴素贝叶斯分来来实现一个简单的垃圾短信分类器。 数据预处理 实现这个分类器我们使用的数据集来自伦敦大学学院的机器学习数据集(UCL machine learning)，图中所示为该数据集的部分数据： 一般用 pandas 模块来处理数据, 在这里需要用到 pandas 的read_table()方法，原因是文...
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import nltk import random from nltk.corpus import movie_reviews documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category) for category in movie_reviews.categories() for file...
ubuntu 14.04 安装opencv3 过程以及遇到的问题
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1st step: Install the DependenciesTo install the dependencies required from OpenCV, just run the following commands:sudo apt-get -y install libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-co
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本文原始地址见http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/8002329，在此添加了一些自己的注释方便理解 本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Suppor
九、机器学习系统设计笔记之分类III：音乐体裁分类
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1、路线图概述 2、获取音乐数据 3、观察音乐 4、用FFT构建第一个分类器 5、用梅尔倒谱系数提升分类效果
吴恩达机器学习完整资源包：作业与笔记
资源摘要信息:"吴恩达机器学习作业（无答案与有答案各一版）与个人笔记.zip" 1. 机器学习入门与实践 Andrew Ng是斯坦福大学教授，也是著名的机器学习和人工智能专家。他开设的机器学习课程在Coursera平台上广受...
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