业务混部，问题难以排查，容量难以评估 运维工具级别：puppet、salt stack ’ alt=‘OCR图片’/> MAE（小米商城应用引擎） 小米商城运维团队基于docker自研的私有云PaaS平台，目的是解决传统混部在资源管理、资源隔离、资源利用率、部署、资源调度、故障容错、监控等方面的问题，解放人力。支持混合云。 MAE-为何选择GO？ GO足够简单容易上手，具有脚本动态语言的开发效率，静态语言的性能，并发协程 、所有Agents、Micron以及Router/Monitor均采用Go语言开发。 ’ alt=‘OCR图片’/> MAE-概况 实例 ≈800个 应用 ≈150个 内存 ≈10TB CPU ≈2000核 资源池 ≈250台 MAE-Docker Docker版本 docker-1.6.2.2 宿主机OS CentOS-7.0+Kernel-4 最大打开文件描述符数量等 网络 none:自定义网络,LXC桥接,独立IP MAE-结构图 应用业务端 MAE-拓扑 ’ alt=‘OCR图片’/> MAE-部署 实例创建、应用发布 项目App 站点Site 功能组XLocation 实例 资源池 ’ alt=‘OCR图片’/> MAE-部署 确定要创建实例？ C3机房 C3机房 创建实例可以快速的拓展你的业务. 鲁谷机房

being adopted by every kind of organization, from every industry, across every part of the world. Mae Large, Architecture Manager at State Farm says that taking a platform approach is about enabling every their changes to our modern strategic platforms in a simple, compliant and repeatable manner." — Mae Large, State Farm The job of the platform team in this case is to enforce compliance while giving declarative nature of a lot of these modern platforms is such a key and powerful enabler." ## — Mae Large, State Farm To build declarative systems, every part of the system first needs to be defined

\mathrm{MSE}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y^{(i)}-\widehat{y}^{(i)})^{2} $$ 平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） $$ \mathrm{MAE}(y,\widehat{y})=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left|y^{(i)}-\widehat{y}^{(i)}\right| $$ 均方根误差

chunk(10))): # 遍历一次训练集 out = model(x) # 通过网络获得输出 loss = F.mse_loss(out, y) # 计算 MSE mae_loss = torch.abs(out - y).sum() # 计算 MAE if step % 2 == 0: # 间隔性地打印训练误差 print(epoch, step, loss.item()) # 计算梯度，并更新 绝对误差 (Mean Absolute Error，简称 MAE) 来衡量模型的性能，它被定义为： $$ \mathrm{mae}\triangleq\frac{1}{d_{\mathrm{out}}}\sum_{i}\left|y_{i}-o_{i}\right| $$ 程序运算时记录每个 Epoch 结束时的训练和测试 MAE 数据，并绘制变化曲线，如图 6.17 所示。 ![Ima 7/7/d/a77d1afa688ff8d5eef8fcc2b1d8a235/p153_1.jpg) 图 6.17 MAE 变化曲线 可以观察到，在训练到约第 25 个 Epoch 时，MAE 的下降变得较缓慢，其中训练集的 MAE 还在继续缓慢下降，但是测试集 MAE 几乎保持不变，因此可以在约第 25 个 epoch 时提前结束训练，并利用此时的网络参数来预测新的输入样本即可。 ###

特征工程 04 数据建模 ## 数据建模 • 基于性能指标比较几种机器学习模型 • 对最佳模型执行超参数调整 • 在测试集上评估最佳模型 • 解释模型结果 • 得出结论 ||Model|MAE|MSE|RMSE|R2|RMSLE|MAPE|TT (Sec)| |---|---|---|---|---|---|---|---|---| |0|Extreme Gradient Boosting|2666

rue和预测值y_pred. ### 2. Scikit-learn主要用法 ## 评价指标 ## 回归模型评价 metrics.mean absolute error() | 平均绝对误差MAE metrics.mean squared error() | 均方误差MSE metrics.r2_score() | 决定系数 $ R^{2} $ . ### 2. Scikit-learn主要用法

TODO ## List of features it is good to implement: > Loss functions (as aggregate function): MSE, MAE, logloss, ... > Shuffle for minibatches (as table function) > Table function to sample data

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AM、AmsGrad、etc ## • Loss Function ✓ LogLoss、SquareLoss、Cross Entropy、etc ## • 评估指标 √ AUC、Loss、MAE、RMSE ✓ 支持外部eval工具，计算MAP、NDCG ## MLX模型能力 - 提供离线、近线、在线全流程解决方案，各阶段提供扩展方案，降低算法迭代成本； - 支持Online Lear

metrics=['mae', 'acc']) from keras import metrics model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd', metrics=[metrics.mae, metrics