机器学习——模型评价
概述 在机器学习中，模型评价是评估和比较不同模型性能的关键步骤之一。它是通过对模型的预测结果与真实标签进行比较，从而量化模型的预测能力、泛化能力和稳定性。模型评价旨在选择最佳的模型，理解模型的行为，并为模型的改进提供指导。 本文将介绍机器学习中常用的模型评价方法，包括基本流程、常见的评价指标以及这些评价方法的优缺点。此外，将使用Python实现这些模型评价方法，并通过可视化展示评价结果。 基本流程 ...
2024认证杯数学建模A题思路模型代码
目录 2024认证杯数学建模A题思路模型代码：4.11开赛后第一时间更更新，获取见文末名片 2023年认证杯数学建模 2024年认证杯思路代码获取见此 2024认证杯数学建模A题思路模型代码：4.11开赛后第一时间更更新，获取见文末名片 2023年认证杯数学建模 A题 碳板跑鞋 原题再现： 在专业运动鞋上使用的碳板，也可被称为碳纤维增强环氧树脂材料，事实上是将碳纤维织成布，再浸入环氧树脂固化后形成...
全新 Mixtral 8x22b - Mistral 的新旗舰 MoE 开源模型
型号概览 这是新发布的 Mistra-community/Mixtral-8x22B-v0.1 基础模型的微调。 由于基础模型尚未明确接受聊天训练，因此我们在多语言聊天数据集上训练该模型，以便 LLM 社区可以使用该模型进行对话。 该模型的准确率出奇的高，并且推理速度相当快（在我们的测试中单批次大约为 40 个令牌/秒），因此我们相信这对社区有用。 如何使用 我们已经测试（因此建议）在 vLLM 上运...
M00104-无人驾驶车辆侧倾稳定模型预测控制carsim模拟
无人驾驶车辆的侧倾稳定性是指车辆在转弯或遇到侧风等情况下保持稳定的能力，这对于车辆的安全性和乘坐舒适性至关重要。为了实现无人驾驶车辆的侧倾稳定，可以采用模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）方法，并结合车辆动力学仿真软件（如CarSim）进行模拟和验证。 MPC是一种先进的控制策略，它通过预测未来一段时间内系统的行为，并优化当前时刻的控制输入，以实现对系统的稳定...
模型预测控制MPC（1）—— 基础概念
文章目录 1. 历史沿革1.1 控制论1.2 最优控制与强化学习 2. 模型预测控制 1. 历史沿革 我本科做机器人的时候接触过一点控制，主要做了大量 PID 在嵌入式控制系统的应用；硕士期间研究方向是强化学习。在我调研 MPC 的过程中，发现它同时出现在最优控制和强化两个领域的教程中（好像更偏控制一点）。为了更好地理解这些方法在 big picture 中的定位，稍微梳理一下这些学科间的关系是有必...
机器学习——模型融合：Boosting算法
机器学习——模型融合：Boosting算法 1. Boosting核心思想 Boosting算法是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个弱学习器（即准确率略高于随机猜测的学习器）来构建一个强学习器（即准确率较高的学习器）。在Boosting中，每个弱学习器都在之前学习器的基础上进行训练，以弥补前一个模型的不足，最终形成一个具有较强泛化能力的模型。 2. 基本流程 Boosting算法的基本流程如...
亚马逊云科技Amazon Bedrock大模型托管服务详细分析
说到2023年亚马逊云科技Re:invent 全球云计算大会最大更新，当属亚马逊云科技模型的大语言模型托管服务——Amazon Bedrock. Bedrock于两个月前正式发布，在本次大会后正式对用户可用。我们这次就来了解下该服务有什么亮点，和详细使用教程。由于小李哥Claude2.1模型申请还没批准，我们下期评测模型性能1️⃣Bedrock的亮点是什么？ ▶️ 有大量的基础模型(FM)供用户选择，...
如何在现场电脑是部署onnx模型
vcprt.lib” 解答：类似这种系统的安装包出错了，直接重新建一个解决方案，将代码拷贝到新解决方案中。系统会自己纠正内部环境问题。 2、报错0x00007FF8A368CF19 处(位于 onnx模型落地归纳.exe 中)有未经处理的异常: Microsoft C++ 异常: Ort::Exception，位于内存位置 0x000000000014FBF0 处。 解答：这个错误是模型出了问题。检查...
AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览
集 二、常用微调数据集1、指令微调数据集1.1 自然语言处理任务数据集1.2 日常对话数据集1.3 合成数据集 2、人类对齐数据集 前言 在人工智能领域，构建强大的AI系统的关键步骤之一是大规模的语言模型预训练。为了实现这一目标，需要大量且多样化的训练数据。以下是对目前常用于训练大语言模型的数据集的整理与概述。 一、常用的预训练数据集 大语言模型在训练上需要大量的训练数据，这些数据需要涵盖广泛的内容范...
DFER-CLIP——使用创新视觉语言模型进行动态面部表情识别
研究者们开始关注在更自然、更真实世界条件下的 DFER，这涉及到处理光线变化、遮挡以及面部表情的复杂性和多样性。 为了提高 DFER 的准确性，研究者们探索了多种方法。其中，视觉语言预学习（V-LP）模型是一个新兴的方向。这类模型通过学习图像和文本之间的语义关系来获得丰富的视觉表征，这可能有助于提高对动态面部表情的识别能力。 本文提出的 “DFER-CLIP” 方法是一种创新的尝试，它结合了动态面部特...