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自动机器学习简述(AutoML)

为什么需要自动机器学习 对于机器学习的新用户而言,使用机器学习算法的一个主要的障碍就是算法的性能受许多的设计决策影响。随着深度学习的流行,工程师需要选择相应的神经网络架构,训练过程,正则化方法,超参数,等等,所有的这些都对算法的性能有很大的影响。于是深度学习工程师也被戏称为调参工程师。 自动机器学习(AutoML)的目标就是使用自动化的数据驱动方式来做出上述的决策。用户只要提供数据,自动机器学习系统自动的决定最佳的方案。领域专家不再需要苦恼于学习各种机器学习的算法。 自动机器学习不光包括大家熟知的算法选择,超参数优化,和神经网络架构搜索,还覆盖机器学习工作流的每一步: 自动准备数据 自动特征选择 自动选择算法 超参数优化 自动流水线/工作流构建 神经网络架构搜索 自动模型选择和集成学习 超参数优化Hyper-parameter Optimization 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,后者成为超参数。比如,支持向量机里面的C, Kernal, game;朴素贝叶斯里面的alpha等。 超参数优化有很...

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参加 2018 ngChina 开发者大会,特别喜欢 Michael Hladky 奥地利帅哥的 RxJS 分享,现在拿出来好好学习工作坊的内容(工作坊Demo地址),结合这个示例,做了一个改进版本,实现更简洁,逻辑更直观。 一、摩斯密码是什么? 了解者可跳过次章节 摩斯密码(Morse),是一种时通时断的信号代码,这种信号代码通过不同的排列组合来表达不同的英文字母、数字和标点符号等。 地球人都知道的 SOS 求救信号,就是 Morse,三短(S) 三长(O) 三短(S)。 信号对应表如下: 二、业务逻辑分析 分析关键步骤,很巧,和把大象装进冰箱里同样都只需要三步耶: 第一步,识别点信号,短为 “滴” 长为“嗒”。 第二步,根据 “长间隔” 来切片分组。 第三步,分组数据根据对应表转化出最终结果。 三、撸代码,优化后版本(完整在线示例) 开始前要做好热身活动: Morse 的最小单元,"." 代表嘀,"-" 代表嗒,点击事件用 Down 代表 mousedown,Up 代表 mouseup。 200ms 间隔用来区别嘀嗒,1s 间隔用来区分一个 Morse 单元组的结束。 // 点信号...

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