【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

大家好我是章北海mlpy 看到一个蛮有意思的项目，可以把ChatGPT调教成导师 https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor 可以根据你选择的学习难度、学习方向帮你制定学习计划 我用“如何学习逻辑回归模型”测试了一下，感觉还不错。 完整聊天记录如下 Zhang： { “ai_tutor”：{ “作者”: “JushBJJ”, “name”: “Ranedeer 先生”, “ 继续阅读

Chinchilla：训练计算利用率最优的大语言模型 《Training Compute-Optimal Large Language Models》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.15556.pdf 一、简介 ​ 近期出现了一些列的大语言模型(Large Language Models, LLM)，最大的稠密语言模型已经超过了500B的参数。这些大的自回归transformers已经在各个任务上展现 继续阅读

ABCNet_v2是一个出色的神经网络模型，它可以高效地完成许多复杂的任务，包括图像识别、语言处理和机器翻译等。它的性能比许多常规模型更加优越，已经被广泛地应用于各种领域。 一、结构概述 ABCNet_v2基于Deep Residual Learning思想设计，主要由卷积层和全连接层组成。为了更好地预测不同尺度的特征，它还引入了金字塔式的卷积层结构。其中，每个卷积层包含K个卷积核，每个卷积核都有相同的大小。由于该模型采用通道注意力机制，它逐渐聚焦于模型拥有最 继续阅读

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。 在一些大型神经 继续阅读

竞赛介绍 数据集描述 本次竞赛的数据集（训练和测试）是从根据机器故障预测训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近，但不完全相同。随意使用原始数据集作为本次竞赛的一部分，既可以探索差异，也可以了解在训练中合并原始数据集是否可以提高模型性能。 文件 训练.csv - 训练数据集; 是（二进制）目标（为了与原始数据集的顺序保持一致，它不在最后一列位置&#xff0 继续阅读

尊敬的家人朋友们，大家好！ 今年，我们不得不提的一个热门话题就是ChatGPT，这是一款基于语言模型的人机对话系统。它在工作和生活中给我们带来了极大的便利。作为一名从事IT行业的人，我深切体会到了它在技术和文本处理方面的重要性。最近，我与朋友们聊到了ChatGPT，我们注意到国内的家人们在访问ChatGPT时不仅需要拥有ChatGPT的账号，还需要对网络进行科学加速，这 继续阅读

原创 | BFT机器人 OpenAI发布的ChatGPT，凭借海量参数与训练数据加持的惊人语言生成能力，引发了人工智能领域的热潮。ChatGPT的强大实力令业界瞩目，推动了科技企业在大语言模型的布局。 Google在2018的BERT模型，标志着预训练语言模型的兴起，近期发布的T5模型在抽象性和广泛适用性上超越了BERT；FaceBook的Bart模型性能也不逊色；在国内&#xff0 继续阅读

如果您是 Linux/Unix 系统管理员，那么您肯定知道您必须拥有有用的监控工具来监控您的系统性能。由于监控工具在系统管理员或服务器网站管理员的工作中非常重要，因此它是密切关注系统内部情况的最佳方式。 今天我们将讨论 13 个 Linux 监控工具，您可以使用它们来完成这项工作。 1. Glances – 实时 Linux 系统监控 Glances是一个监控工具，旨在以任何终端大小显示尽可能多的信息，它会自动采用它运行的终端窗口大小，换句 继续阅读

     人脸识别技术作为计算机视觉领域的一项重要技术，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能交通、人脸支付等领域。如何提高人脸识别模型的质量，是人脸识别技术研究的重要方向之一。下面将从数据预处理、模型架构、损失函数等方面来探讨提高人脸识别模型质量的方法。       一、数据预处理       数据在机器学习中占有至关重要的地位，数据预处理对于提高人脸识别模型的准确率非常重要。以下是一些常见的数据预处理方法：       1、图像增强 继续阅读

微软bing，经常被人遗忘的搜索引擎即将重获新生。正如预期的那样，这家科技巨头周二宣布，它正在与 OpenAI 合作，利用该公司的 AI 技术增强 Bing。然而，微软也有一个惊喜：下一个版本的 Bing 将采用一种新的下一代大型语言模型，该公司声称它比 ChatGPT “更强大”，并且专门设计用于在搜索方面表现出色。微软表示，为新 Bing 提供支持的下一代大型语言模型 继续阅读

Codex 是 OpenAI 公司推出的 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer – 3）的多个派生模型之一。它是基于GPT语言模型，使用代码数据进行 Fine-Tune（微调）而训练出的专门用于代码生成/文档生成的模型。Codex 模型参数从12M到12B不等，是目前最强的编程语言预训练模型。Codex 能够帮助程序员根据函数名和注释自动补全代码、直接生成代码、自动 继续阅读