数据清洗&模型调优

七月在线4月机器学习算法班课程笔记--No.7 前言 我们知道,机器学习的过程是非常繁琐的.上一篇介绍了机器学习中特征处理重要而耗时,然而特征处理仅属于机器学习前序的工作内容.特征工程之后,需要选择机器学习模型.交叉验证.寻找最佳超参数等建模步骤.搭建模型之后呢,还需要进行模型的优化,模型调优是实际生产中一个必要的环节,也是不断去改进的一个事情. 这一篇会以小的数据集为例,讲一下机器学习在实际项目中的工作流程,介绍如何分析模型状态.分析权重.分析bad-case以及如何做模型融合.哈,开启宏观的

业务的系统模型是nginx+uwsgi,跑的python代码,相当于mongoDB的一层读api,负责读写mongo的数据,20台服务器每天的访问量在7000万左右,通过HTTP API的方式被其他业务系统调用,算下来量不是很大,不过业务本身是最核心的数据源,nginx层面做了一层uwsgi cache,命中率在30%左右. 最近上了详细的日志分析质量监控后,发现了一些问题,其中一个问题是所有机房的响应时间会同一时刻突然抖动,平均响应时间从70ms抖动到5到10s,然后瞬间恢复,从状态码上看不出

引言 如果你对机器学习算法已经很熟悉了,但是有时候你的模型并没有很好的预测效果或者你想要追求更好地模型性能.那么这篇文章会告诉你一些最实用的技术诊断你的模型出了什么样的问题,并用什么的方法来解决出现的问题,并通过一些有效的方法可以让你的模型具有更好地性能. 介绍数据集 这个数据集有569个样本,它的前两列为唯一的ID号和诊断结果 (M = malignant, B = benign) ,它的3->32列为实数值特征,我不是医学专家,我不太明白具体特征的是什么意思,都是关于细胞的,但是,机器学习的

一,JVM内存模型概括 还有一个寄存器,线程运行于其上面 1.程序计数器 记录线程的执行位置,线程私有内存,唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域 2.线程栈(VM stack) 栈的默认大小是1M -Xss2m 这样设置成2M 异常 :Fatal: Stack size too small 异常的引起一般是线程数目太多 3.本地方法栈(native stack) 即为一些Native方法分配的stack 异常:java.lang.OutOfMemo

Java虚拟机内存模型及垃圾回收监控调优 如果你想理解Java垃圾回收如果工作,那么理解JVM的内存模型就显的非常重要.今天我们就来看看JVM内存的各不同部分及如果监控和实现垃圾回收调优. JVM内存模型         正如你上图所看到的,JVM内存可以划分为不同的部分,广义上,JVM堆内存可以划分为两部分:年轻代和老年代(Young Generation and Old Generation) 年轻代(Young Generation) 年轻代用于存放由new所生成的对象.当年轻代空间满时,

Model selection模型选择 ML中的一个重要任务是模型选择,或使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数. 这也称为调优. 可以对诸如Logistic回归的单独Estimators进行调整,或者对包括多个算法,特征和其他步骤的整个Pipeline进行调整. 用户可以一次调整整个Pipeline,而不必单独调整Pipeline中的每个元素. MLlib支持使用CrossValidator和TrainValidationSplit等工具进行模型选择.这些工具需要以下items:    Est

通过案例学调优之--Oracle Time Model(时间模型) 数据库时间  优化不仅仅是缩短等待时间.优化旨在缩短最终用户响应时间和(或)尽可能减少每个请求占用的平均资源.有时这些目标可同时实现,而有时则需要进行折衷(如在并行查询时).通常可以认为,优化就是避免以浪费的方式占用或保留资源. 对数据库发出的任何请求都由两个不同的段组成:等待时间(数据库等待时间)和服务时间(数据库 CPU 时间).等待时间是各种数据库实例资源的所有等待时间的总和.CPU 时间是实际处理请求时消耗的时间的总和.

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似

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