dtype=torch.int) data.append(dict(input_ids=input_ids, attention_mask=input_ids.ne(tokenizer.pad_ �→token_id))) 接下来，你需要准备数据以进行校准。你需要做的就是将样本放入一个列表中，其中每个样本都是文本。由 于我们直接使用微调数据来进行校准，所以我们首先使用 ChatML 模板来格式化它。例如： [ UPTIME STATUS REPLICAS ENDPOINT Qwen 1 - READY 2/2 3.85.107.228:30002 Service Replicas SERVICE_NAME ID VERSION IP LAUNCHED RESOURCES STATUS REGION Qwen 1 1 - 2 mins ago 1x Azure({'A100-80GB': 8}) READY the bias for LoRA; • q_lora: whether to use Q-LoRA. def maybe_zero_3(param): if hasattr(param, "ds_id"): assert param.ds_status == ZeroParamStatus.NOT_AVAILABLE with zero.GatheredParameters([param]):

1 2023年06月 机器学习-决策树 黄海广 副教授 2 本章目录 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 3 1.决策树原理 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 4 长相 能 帅 不帅 家庭背景 好 能 不好 人品 好 上进心 能 不能 有 忽略了数据之间的相关性。 ⚫ 对于各类别样本数量不一致的数据，信息增益会偏向于那些更多数值的特 征。 决策树的特点 7 算法 支持模型 树结构 特征选择 连续值处理 缺失值处理 剪枝 特征属性多次使用 ID3 分类 多叉树 信息增益 不支持 不支持 不支持 不支持 C4.5 分类 多叉树 信息增益率 支持 支持 支持 不支持 CART 分类 回归 二叉树 基尼指数 均方差 支持 支持 支持 支持 策 树 主 要 有 一 下 三 种 算 法 ： ID3(Iterative Dichotomiser)、C4.5、CART(Classification And Regression Tree)。 8 2.ID3算法 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 9 2. ID3算法 ⚫ ID3 算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年提出的一种决策树

record the minimum loss achieved with the associated hyperparameters. search_results = [] for trial_id, (layer_size, learning_rate) in enumerate(S): model = create_model(size=layer_size) opt = optimizers 'Trial: {} learning_rate: {} layer_size: {} loss: {}' print(fmt.format(trial_id, learning_rate, layer_size, min_loss)) best_trial_id = np.argmin(search_results) best_loss = np.min(search_results) print('\n=============== print('\n=============== Search Summary ===============') print('Best Trial: {} Loss: {}'.format(best_trial_id, best_loss)) Trial: 0 learning_rate: 0.01 layer_size: 5 loss: 0.15629929304122925 Trial: 1 learning_rate:

'Album', 'Film', 'WrittenWork'] The data is in CSV format with columns: class-id, title and description. The class id is 1-indexed, and the other two fields, title and description, are self-explanatory convolution block. LEARNING_RATE = 0.001 N_CLASSES = 3 layer_id = -1 def get_layer_id(): global layer_id layer_id += 1 return str(layer_id) def get_regular_conv_block(filters, strides): return tf.keras strides=strides), layers.BatchNormalization(), layers.ReLU(), ], name='regular_conv_block_' + get_layer_id() ) def get_dsc_block(filters, strides): return tf.keras.Sequential( [ layers.DepthwiseConv2D(3

改 编为PaddlePaddle实现。感谢张帅将更新的LaTeX样式集成进PDF文件的编译。 特别地，我们要感谢这份中文稿的每一位撰稿人，是他们的无私奉献让这本书变得更好。他们的GitHub ID或姓名是(没有特定顺序)：alxnorden, avinashingit, bowen0701, brettkoonce, Chaitanya Prakash Bapat, cryptonaut, 为了完善业务逻辑，开发人员必须细致地考虑应用程序所有可能遇到的边界情况，并为这些边界情况设计合 适的规则。当买家单击将商品添加到购物车时，应用程序会向购物车数据库表中添加一个条目，将该用户ID与 商品ID关联起来。虽然一次编写出完美应用程序的可能性微乎其微，但在大多数情况下，开发人员可以从上 述的业务逻辑出发，编写出符合业务逻辑的应用程序，并不断测试直到满足用户的需求。根据业务逻辑设计 自 而是指向新分配的内存处的张量。 在下面的例子中，我们用Python的id()函数演示了这一点，它给我们提供了内存中引用对象的确切地址。运 行Y = Y + X后，我们会发现id(Y)指向另一个位置。这是因为Python首先计算Y + X，为结果分配新的内存， 然后使Y指向内存中的这个新位置。 before = id(Y) Y = Y + X id(Y) == before False 这可能是不可取的，原因有两个：

(AtLab) 色情 0.01 性感 0.98 正常 0.01 特征 id1 戴眼镜 性别：男 年龄：33 场景：户外／景点／雪山 审查： 非色情 非暴力 很健康 颜值: ?? “C罗正在带球突破，后有球员追堵” 场景一 00:00:00-00:01:05 描述：事件1-XXXX 事件2-XXXX 人物出现:id1, id2 场景二 … 用户行 为 用户数 据 推理结

out = layer(x) # 调用 softmax 前向计算，输出为 out 经过 Softmax 网络层后，得到概率分布 out 为： Out[1]: id=2, shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([0.6590012, 0.242433 , 0.0985659], dtype=float32)> 当然，也可以直接通过 train-loss 数据库中 tf.summary.scalar('train-loss', float(loss), step=step) TensorBoard 通过字符串 ID 来区分不同类别的监控数据，因此对于误差数据，我们将它命 名为”train-loss”，其它类别的数据不可写入，防止造成数据污染。 对于图片类型的数据，可以通过 tf.summary.image 打印文本信息等功能。例如： with summary_writer.as_default(): # 当前时间戳 step 上的数据为 loss，写入到 ID 位 train-loss 对象中 tf.summary.scalar('train-loss', float(loss), step=step)

Embedding空间动态变化。 短期命中的⾼频key随时间缓慢变化 少量的⾼频key占据了主要访问需求 ⼀段时间样 本命中的 unique key ID/tag/交叉特征 (全量为：亿，千亿) ⼩特征 （个） 中型特征 （百） ID/tag/交叉特征 (千，千万) ⼩特征 （个） 中型特征 （⼗） � 2.2 hotkey现象，且训练与推理的 hotkey⾼度重合 百万级稠密

FTRL：调节学习率，突出低频特征，非batch优化 • Adagrad : 调节学习率，突出低频特征，实现简单 • SGD： 参数少，效率高，固定学习率 • ID特征处理 • Hash：BKDRhash/CityHash，ID高维度稀疏+实时 3 在线机器学习-实时模型训练 serving serving server server server worker Model Serving

September 6, 2023 25 / 57 Supervised Classification Problems Cancer diagnosis (Training Set) Patient ID # of Tumors Avg Area Avg Density Diagnosis 1 5 20 118 Malignant 2 3 15 130 Benign 3 7 10 52 Benign training set to learn how to classify patients where di- agnosis is not known (Test Set): Patient ID # of Tumors Avg Area Avg Density Diagnosis 101 4 16 95 ? 102 9 22 125 ? 103 1 14 80 ? Feng Li (SDU)