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...個(gè)。 TN、FN、FP、TP 的實(shí)現(xiàn)如下（y_true 表示真實(shí)分類， y_predict 表示預(yù)測(cè)結(jié)果）： import numpy as np def TN(y_true, y_predict): return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 0)) def FP(y_true, y_predict): return np....
...n.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score predictions = clf.predict(x_test) print(準(zhǔn)確率：, accuracy_score(y_test, predictions)) print(精確率：, precision_score(y_test,...
...該方法會(huì)返回分類器本身： kNN_classifier.fit(X_train, y_train) predict() 方法預(yù)測(cè)輸入的結(jié)果，該方法要求傳入的參數(shù)類型為矩陣。因此，這里先對(duì) x 進(jìn)行 reshape 操作： X_predict = x.reshape(1, -1) y_predict = kNN_classifier.predict(X_predict) y_predict 值...
...k標(biāo)記，10%隨機(jī)替換另一個(gè)單詞，10%不做改動(dòng)。Next Sentence Prediction，分兩種情況選擇句子，一種是在語(yǔ)料中選擇真正順序相連的兩個(gè)句子；另一種方式是，第二個(gè)句子隨機(jī)選擇拼接到第一個(gè)句子的后面。要求模型做句子關(guān)系預(yù)測(cè)...
... ? ? ? incoming?=?tf.matmul(data,?weight)?+?bias? ? ? ??self._prediction?=?tf.nn.softmax(incoming)? ? ? ? cross_entropy?=?-tf.reduce_sum(target,?tf.log(self._prediction))? ? ? ??self._optimize?=?tf...
...a): # train and test algorithm. algo.fit(trainset) predictions = algo.test(testset) # Compute and print Root Mean Squared Error accuracy.rmse(predictions, ve...
...，就選取第一個(gè)例子，點(diǎn)擊進(jìn)入 說(shuō)這是一個(gè)Cross-Validated Predictions(交叉驗(yàn)證預(yù)測(cè))的例子，下面有代碼，可以下載下來(lái)，也可以自己寫，我是自己照著抄了一遍，熟悉一下python語(yǔ)法，現(xiàn)學(xué)現(xiàn)用，前兩天剛在w3c shcool上看了一下python...
...import LinearRegression lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(X2, y) y_predict = lin_reg.predict(X2) 此時(shí)對(duì) $X2$ 的預(yù)測(cè)值反映到圖中就是第一張圖里的曲線。 PolynomialFeatures 和 Pipeline 對(duì)于增加新的特征（如：$x^2$），Scikit Learn 提...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
