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机器学习模型推广新上映(2024年12月抢先看)

内容来源：蜘蛛SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

机器学习模型推广

搜推广面试必备：多轮训练过拟合解决方案 𐟘Ž 在机器学习领域，多轮训练是提升模型性能的关键。然而，在推荐和广告系统中，我们经常会遇到一个独特的问题：one-epoch over-fitting。这意味着在训练一个epoch后继续训练，模型会在测试集上迅速发生过拟合，导致性能下降。 𐟤” 那么，是什么导致了这种one-epoch over-fitting呢？如何有效地进行多轮训练呢？ 𐟓š 今天我们来探讨一篇论文，该论文专门针对搜推广领域特有的one-epoch over-fitting问题。论文名为《Multi-Epoch Learning for Deep Click-Through Rate Prediction Models》。 𐟚€ 论文的核心思想是：稀疏的ID特征是导致模型在训练一个epoch后发生过拟合的主要原因。为了进行有效的多轮训练，我们只需要在每个epoch开始前重新随机初始化embedding层。这是一个简单而有效的方法。 ✈️ 具体来说，作者提出了一种名为MEDA（Multi-Epoch learning with Data Augmentation）的方法。对于MLP部分来说，重置embedding层相当于一种数据增强。 𐟒𛠥ꌧ𛓦žœ显示： 1️⃣ 离线实验：在两个CTR离线数据集上，通过MEDA方法，AUC涨幅能达到一个百分点。 2️⃣ 在线实验：在某个线上场景中，AUC提升了0.14个百分点，收入增加了4.6%。 𐟌Ÿ 通过这些实验结果，我们可以看到MEDA方法在提升模型性能和防止过拟合方面取得了显著成效。在搜推广面试中，掌握这个方法将是一个加分项。

线性回归：简单与复杂的完美结合 𐟓ˆ 线性回归，这个听起来有点老派的机器学习算法，其实非常实用。它是一种有监督的学习方法，主要用于确定一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。简单来说，就是通过一堆数据来预测某个值。什么是预测值和预测变量？你需要预测的值，叫做目标变量（target），用 y 来表示，通常是连续的数值。而那些影响目标变量的因素，叫做预测变量（predictors），用 X1 到 Xn 来表示，它们可以是连续的，也可以是离散的。模型（model）就是我们要求解的东西，它描述了这些变量之间的关系。线性回归的优点和缺点速度快：建模过程快，不需要复杂的计算。即使数据量很大，运行速度依然很快。解释性强：可以给出每个指标的理解和解释。线性关系：不能很好地处理单体数据，所以需要先判断变量之间是否是线性关系。为什么今天还在用线性回归？尽管深度学习现在很火，但线性回归依然有其独特的价值。通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。更重要的是，线性模型的易解释性在物理、经济学等其他领域也发挥了重要作用。总结线性回归虽然看起来很简单，但它的应用非常广泛。无论是在机器学习领域，还是在其他学科中，它都是一个非常实用的工具。希望这篇文章能让你对线性回归有一个更清晰的认识。𐟓š

谷歌开始在全球范围内推出Android设备防盗新功能谷歌已开始在全球范围内推广其防盗检测锁（Theft Detection Lock）、离线设备锁（Offline Device Lock）以及远程锁（Remote Lock）等功能。这些功能最初在巴西进行测试，旨在提升Android设备的安全性，保护用户数据免受盗窃威胁。防盗检测锁利用机器学习模型来识别手机被抢夺的情况，无论窃贼是步行、骑车还是驾车逃离，该功能都能自动锁定手机，防止应用程序和数据被访问。谷歌在今年五月首次宣布了防盗保护功能。离线设备锁则是在设备长时间断开互联网连接时自动锁屏，从而阻止窃贼在设备离线状态下获取数据。远程锁功能允许用户通过手机号码远程锁定手机，这对于那些无法使用Google账户密码登录“查找我的设备”的情况尤其有用。目前，这些功能的推广已经开始，部分用户已经可以使用防盗检测锁和离线设备锁，而另一些用户则可以使用远程锁。谷歌确认，这些功能的最终版本将在今年内向更多用户开放。这些新增的安全功能无疑为Android的安全防护体系增添了新的保障，让用户在设备被盗时能更加安心。

【公司】AI算力调度政策鼓励+下游需求催生百亿市场，这家公司可从算力IDC建设费用中收取调度费、实现“抽成”收入，同时融合英伟达资源大幅提升算力效率关注$慧辰股份 sh688500$ 一、数据分析业务稳健增长，AI赋能全面升级随着多维海量的数据资源的产生，数据分析需求已经从大型企业，渗透至广泛中小企业。公司提供数据分析报告、SaaS/API化的分析模型、企业私域数据运营服务、行业数字化产品和解决方案等多种数据应用形式，帮助客户发现深层业务问题并提供策略建议。数据分析算法模型不仅需要机器学习、深度学习、行业大模型训练调优，行业数据积累的规模也影响模型精度。公司凭借数据分析算法+数据积累+行业Know-how，构筑数据分析竞争壁垒。目前，基于数据分析行业标准化、智能化趋势，公司积极布局AI产品，自研的多个AI算法模型已经通过国家网信办备案。同时将AIGC与业务结合，开发了AI虚拟人、AIGC商业分析产品，推出AIGCAgent应用平台-慧AI，将AIGC应用融合扩展到数据智能化场景，预计下半年开始进行多个行业的渠道推广。二、算力调度政策鼓励+市场需求催生百亿市场算力需求持续增长，国家持续规划推进智能计算基础设施建设、合理梯次布局。算力调度与电力调度类似，可以跨服务商、跨架构、跨地域，以实现算力供给和需求的动态平衡。算力调度运营商能够对接算力供需，同时提供算力容器化、运营等服务，在悲观、中性和乐观假设下抽成比例分别为2%、6%、8%，对应2024年我国智能计算算力调度市场规模分别为25.77/77.32/103.09亿元；2025年我国智能计算算力调度市场规模分别为37.37/112.11/149.48亿元。@财联股海老金「微博股票」「今日看盘」「新浪财经」「微博财经」「股市分析」「股票」「财经」「微博看市」

如何顺利通过机器学习面试？一份实用指南 𐟌Ÿ 最近拿到字节的机器学习算法岗offer，真是感慨万千！面试过程其实挺水的，但幸运的是，我手里有一份大佬分享的机器学习面试八股文，里面涵盖了深度学习和机器学习的各种面试问题。相信对正在准备AI技术岗面试的朋友们会有很大帮助，祝大家都能顺利拿到心仪的offer！基本概念 𐟓– 解决机器学习问题的流程是怎样的？损失函数是什么？如何定义合理的损失函数？回归模型和分类模型常用的损失函数有哪些？各有什么优缺点？什么是结构误差和经验误差？如何判断模型已经达到最优？模型的泛化能力是指什么？如何提升模型的泛化能力？如何选择合适的模型评估指标？AUC、精准度、召回率、F1值都是什么？如何计算？有什么优缺点？什么是混淆矩阵？ ROC曲线如何绘制？相比P-R曲线有什么特点？如何评判模型是过拟合还是欠拟合？遇到过拟合或欠拟合时，你是如何解决的？你是如何针对应用场景选择合适的模型？如何选择模型中的超参数？有什么方法，并说说其优劣点。误差分析是什么？你是如何进行误差分析的？你是如何理解模型的偏差和方差？什么样的情况是高偏差，什么情况是高方差？出现高偏差或者高方差的时候你有什么优化策略？奥卡姆剃刀定律是什么？对机器学习模型优化有何启发？举例说明。线性模型和非线性模型的区别？哪些模型是线性模型，哪些模型是非线性模型？生成式模型和判别式模型的区别？哪些模型是生成式模型，哪些模型是判别式模型？经典机器学习 𐟓ˆ 特征工程 𐟛 ️ 你是怎样理解特征的？给定场景和问题，你如何设计特征？（特征工程方法论）开发特征时如何做数据探索，怎样选择有用的特征？你是如何做数据清洗的？举例说明。希望这些内容能帮到你们，祝大家都能顺利通过机器学习面试，拿到心仪的offer！𐟎‰

scikit-learn教材，全解析！ 𐟓–《scikit-learn机器学习第二版》是一本深入浅出的机器学习教材，通过14章的内容，详细介绍了各种机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。 𐟔本书从机器学习的基础理论开始，逐步介绍了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等重要主题。 𐟑袀𐟒𛨿™本书适合机器学习领域的工程师和想要了解scikit-learn的数据科学家阅读。通过阅读本书，读者将能够提升自己在机器学习模型的构建和评估方面的能力，并高效地解决机器学习难题。

Python代码调试与优化服务 𐟚€ - 𐟔砤𛣧 调试与优化拥有985计算机硕士背景，专长于Python、PyTorch、Tensorflow和OpenCV等技术的代码调试与优化，解决各种机器学习和深度学习难题。 𐟓š 计算机视觉与图像处理提供图像处理、计算机视觉算法（如识别、目标检测、语义分割）的实现，以及向量检索、文生图等各类机器学习算法的代码编写和修改。 𐟌 GitHub项目支持协助运行和测试GitHub上的项目，提供数据集的下载服务，确保项目顺利运行。 𐟖寸环境搭建与部署搭建Python机器学习开发环境，部署OpenCV和深度学习模型，以及各类大模型如GPT、Gemini的调用与服务部署。提供详细的代码讲解，确保你不仅能运行代码，更能深入理解其原理。

用NumPy手写30个机器学习模型 𐟔 NumPy是Python科学计算库中的佼佼者，以其高效的多维数组计算和丰富的数学函数而闻名。它为机器学习模型提供了坚实的计算基础，是现代深度学习框架的核心。 𐟔 尽管现在直接用NumPy编写模型的情况较少，但这种方法仍然是理解底层架构和深度学习原理的宝贵途径。最近，一位普林斯顿大学的博士后公开了他的NumPy实现的所有主流机器学习模型，并提供了相关论文和效果测试。 𐟔 这个项目涵盖了约30个主要的机器学习模型，以及15个数据预处理和计算的小工具，代码量超过6000行。每个模型的代码量都在500行以上，其中神经网络层的代码接近4000行。这是目前用NumPy手写机器学习模型的最高境界。 𐟔 项目的作者David Bourgin在顶级期刊和会议上发表过多篇高质量论文，是机器学习领域的大牛。他表示自己通过阅读许多资料，以更易读的方式实现了这些模型。所有模型只依赖NumPy，可以很方便地运行。 𐟔 这个项目包含了众多经典的机器学习和深度学习模型。它们使用纯NumPy实现，代码直观易读，可以快速理解背后的思想。即使存在一些bug，也欢迎大家提交修正，共同完善。总的来说，这个项目对理解机器学习模型原理非常有价值。

集成学习揭秘𐟔 𐟌Ÿ 集成学习：将多个机器学习模型结合起来，共同提升算法性能。集成学习主要分为两大类： 𐟔𙠥𜺤𞝨𕖥…𓧳𛤸ꤽ“学习器：如Boosting中的AdaBoost，采用串行化生成序列化方法。 𐟔𙠦— 强依赖关系个体学习器：如Bagging中的“随机森林”，个体学习器之间可以并行生成。集成学习的一般步骤： 1️⃣ 生成一组“个体学习器”（Individual learners）。 2️⃣ 采用某种策略将它们结合起来。个体学习器通常由一个学习算法训练产生。在同质集成中（即系统中个体学习器的类型相同），个体学习器被称为“基学习器”。在异质集成中（即系统中个体学习器的类型不同），个体学习器被称为“组件学习器”（component learners）。

机器学习：期望最大化算法的原理与推广 𐟓š 在上一篇笔记中，我们只介绍了期望最大化（EM）算法的操作流程。现在，我们将把这个算法一般化，使其适用于更广泛的含隐变量模型的学习。 1⃣️ 符号定义：我们将可观测数据记为X，隐变量记为Z，模型参数记为theta。 2⃣️ 优化目标：模型学习的最直观方法是最大化边际对数似然（Marginal log-likelihood）。然而，由于边际似然没有封闭形式（closed-form）的表达式，优化过程通常很困难。因此，我们选择优化包含完整数据（X，Z）的似然，然后通过边际化（marginalize）Z来得到结果。 3⃣️ EM算法的本质： E步：给定初始模型参数theta_old，最大化ELBO（证据下界）当且仅当KL散度为0，这意味着proposal distribution q恰好等于固定模型参数theta_old情况下Z的后验分布。此时，ELBO等于对数似然，优化过程中的gap消失。 M步：在这一步中，我们固定E步中得到的分布q，最大化ELBO关于模型参数theta。由于ELBO在优化过程中不减少，且KL散度非负，所以对数似然不会减少。 4⃣️ EM算法的推广：推广到贝叶斯框架：在贝叶斯框架中，我们对模型参数theta有一个先验分布。类似地，我们可以将ln p（theta｜X）拆分成ELBO+KL散度+ⷂ𗂷。这样，我们仍然可以利用EM算法求解MAP（Maximum A Posterior）。E步与之前完全相同，而M步由于引入了先验分布而有所不同。 5⃣️ 广义EM算法（GEM）： M步的优化：优化模型参数通常不简单，我们可以引入非线性优化方法，或者将参数分为几个子集，每次优化只优化某些子集而让其他参数冻结。 E步的优化：在E步中优化ELBO泛函，我们不必要每次都做完整优化，有时候部分对q优化已经足够。 EM算法看似简单，但只有极少数问题（如高斯混合模型）才简单。对于实际问题来说，E步和M步都很困难，计算层面上都不tractable。

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