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第一代预训练模型专注于wordembedding的学习(word2vec)，神经网络本身关于特定任务的部分参数并不是重点

1.两个模型的构建，分类模型（卷积）和分割模型（U-Net）模型2.数据加载、损失、训练验证登录环节的代码编写3.用F1Score进行模型评估（混淆矩阵）4.数据重复采样和数据增强等优化方法5.使用Tensorboard

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【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、拟合拟合是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。欠拟合指的是模型在训练和预测表现都不好，往往由于模型过于简单,如图(a)所示。正常模型指的是模型在训练和预测表现都好，如图(b)所示。过拟合是指由于模型过于复杂，模型在训练集上的表现很好，但在测试集上表现较差,

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它们通常是通过在大量文本数据上训练Word2Vec、GloVe或BERT等机器学习模型来创建的。这些模型能够捕获单词和短语之间的复杂关系，包括语义、上下文，甚至语法的某些方面。

1、训练Gensim模型importgensim#gensim==4.3.2importjiebaimportreimportwarningsimportloggingwarnings.filterwarnings('ignore')withopen("dataset/sanguo.txt",'r',encoding='utf-8')asf:#读入文本，此处使用的是三国演义，可自行百度下载txt文

前言在阅读源码之前，需要了解Spark机器学习Pipline的概念。相关阅读：SparkMLlib之Pipeline介绍及其应用这里比较核心的两个概念是：Transformer和Estimator。Transformer包括特征转换和学习后的模型两种情况，用来将一个DataFrame转换成另一个DataFrame；Estimator接收一个DataFrame并输出一个模型（Transformer）

1、ModelEnsemblingTutorial1、Ensemble集成建模是通过使用许多不同的建模算法或使用不同的训练数据集，创建多个不同的模型来预测结果的过程。然后，集成模型聚合每个基本模型的预测，并对未见数据进行一次最终预测。使用集成模型的动机是为了减少预测的泛化误差。只要基础模型具有多样性和独立性，采用集成方法时模型的预测误差减小。这种方法在进行预测时寻求群体的智慧。尽管集成模型在模型中

在word2vec中，我们并没有直接利⽤构词学中的信息。⽆论是在跳字模型还是连续词袋模型中，我们都将形态不同的单词⽤不同的向量来表⽰。例如，“dog”和

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之前的WordRepresentation方法如Word2Vec,GloVe,fastText等对每个单词仅有一种表示，而通常单词的含义依赖于其上下文会有所不同，而且每个单词不仅有一方面特征，而应有各方面特征如语义特征

1数据预处理首先，需要引入jieba库，并定义get_stopwords和preprocess两个函数。get_stopwords函数用于读取停用词表，preprocess函数用于分词并去除停用词。其中jieba库是中文分词的工具库，stopwords是指需要过滤掉的无意义词汇，如“的”、“了”等。分词后，只有长度大于1的单词才会被保留，其余都被过滤掉。importjieba#读取停用词defge

MachineLearning3.深度学习-DeepLearning4.人工智能机器学习深度学习三者之间的关系5.人工智能的流派6.特征工程-FeatureEngineering7.表示学习8.贡献度分配9.独热码10.word2vec11

以下是Elasticsearch向量相似搜索的基本原理：向量表示文档：文档的文本内容经过嵌入模型（如BERT、Word2Vec等）处理，得到一个密集向量（densevector）表示文档的语义信息。

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模型评估：通过评估模型的性能，优化算法以提高挖掘效果。2.应用领域

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在进行预测模型评估时，使用MAPE指标可以帮助我们了解预测结果与真实值之间的相对误差程度。本文将介绍使用MAPE指标时需要注意的事项，并提供Python代码实现。

1、混淆矩阵对以上混淆矩阵的解释：P：样本数据中的正例数。N：样本数据中的负例数。Y：通过模型预测出来的正例数。N：通过模型预测出来的负例数。TruePositives:真阳性，表示实际是正样本预测成正样本的样本数。FalesePositives:假阳性，表示实际是负样本预测成正样本的样本数。FalseNegatives:假阴性，表示实际是正样本预测成负样本的样本数。TrueNegatives:真

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标题简介模型预训练预训练设置硬件资源与碳排放模型评估模型微调有监督微调基于人工反馈的强化学习（RLHF）人类偏好数据的收集奖励模型迭代微调过程多轮对话控制RLHF结果模型回答的安全性  一直以来，Llama

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Word2vec谷歌2013年提出来的NLP工具，它的特点就是可以将单词转化为向量表示，这样就可以通过向量与向量之间的距离来度量它们之间的相似度，从而发现他们之间存在的潜在关系。