机器学习可解释性分析 可解释性通常是指使用人类可以理解的方式,基于当前的业务,针对模型的结果进行总结分析: 一般来说,计算机通常无法解释它自身的预测结果,此时就需要一定的人工参与来完成可解释性工作: 目录: 是什么:什么叫可解释性: 为什么:为什么要对模型结果进行解释: 怎么做:如何有效的进行可解释性工作: 是什么 机器学习 介绍可解释性之前,我们先来简单看看什么是机器学习,此处我们主要讨论有监督机器学习,对于无监督.强化学习等不做主要分析: 机器学习是计算机基于数据做出的和改进预测或行为的一套…

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[MM系列]SAP ABAP 模拟做成像windows一样的计算器   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 自己测试内容,仅供参考.…

决定撰写机器学习环境配置的主要原因就是因为theano的配置问题,为了能够用上gpu和cudnn加速,我是费劲了力气,因为theano1.0.0在配置方面出现了重大改变,而网上绝大多数都很老,无法解决新版本的问题. 1.安装基于anaconda进行theano安装 conda install theano 2.环境配置 echo "[global] device = cuda floatX = float32" > ~/.theanorc 官网上的floatX默认float32,…

几张GIF理解K-均值聚类原理 k均值聚类数学推导与python实现 前文说了k均值聚类,他是基于中心的聚类方法,通过迭代将样本分到k个类中,使每个样本与其所属类的中心或均值最近. 今天我们看一下无监督学习之聚类方法的另一种算法,层次聚类: 层次聚类前提假设类别直接存在层次关系,通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树.在聚类树中,不同类别的原始数据点是树的最低层,树的顶层是一个聚类的根节点.创建聚类树有聚合聚类(自下而上合并)和分裂聚类(自上而下分裂)两种方法,分裂聚类一般…

本文配置的环境为redhat6.9+cuda10.0+cudnn7.3.1+anaonda6.7+theano1.0.0+keras2.2.0+jupyter远程,其中cuda的版本为10.0. 第一步:安装cuda前的工作: 1.检验是否安装了gpu $ lspci | grep -i nvidia 2.检验redhat版本 $ uname -m && cat /etc/*release 3.检验完毕后就可以根据版本去Nvidia官网下载cuda了.本次安装的操作系统为redhat6.9…

1.下载cuDNN 前往: NVIDIA cuDNN home page. 进入下载 勾选Nvidia的协议复选框(流氓的选择,不勾选不能下载) 选择与安装的cuda版本一致的cudnn进行下载. 2.安装cuDNN 解压文件包 $ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 拷贝解压缩的文件 $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /…

jupyter运行后只能在本机运行,如果部署在服务器上,大家都希望可以远程录入地址进行访问,这篇文章就是解决这个远程访问的问题.几个基本的命令就可以搞定,然后就可以愉快的玩耍了. 1.安装jupytetr conda install jupyter 2.远程访问配置 jupyter notebook --generate-config jupass = 'python -c"from notebook.auth import passwd; print(passwd())"' echo…

keras一个大坑就是配置文件的问题,网上会给很多的误导,让我走了很多弯路. 1.安装keras2 conda install keras 2.环境配置 echo ‘{ "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "image_data_format": "channels_last", "backend": "theano" }’&…

1.下载Anaconda文件 进入anaconda的官网 选择对应的系统 选择希望下载的版本(本人下载的是Anaconda 5.3 For Linux Installer Python 3.7 version) 2.安装anaconda 执行安装命令 bash Anaconda***.sh 根据安装提示就可以完成安装 3.环境配置 echo 'export PATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"'>> ~/.bashrc 执行命令 sour…

这篇文章继上篇机器学习经典模型简单使用及归一化(标准化)影响,通过将测试集label(行)错位,将部分数据作为对未来的预测,观察其效果. 实验方式 以不同方式划分数据集和测试集 使用不同的归一化(标准化)方式 使用不同的模型 将测试集label错位,计算出MSE的大小 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图 通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论 过程及结果 数据预处理部分与上次相同.两种划分方式: 一. test_sort_data = sor…