四种高性能数据类型,Python collections助你优化代码、简洁任务

在这篇文章中,机器学习工程师GeorgeSeif介绍了Pythoncollections模块非常受欢迎的四种数据类型以及它们各自的使用方法。这些数据类型可以对代码进行优化,进而实现更简洁的任务执行。
Python的最大优势之一就是它有各种各样的模块和软件包可供选择。这些模块和包将Python的功能扩展到了许多流行领域,包括机器学习、数据科学、Web开发和前端等。其中表现最好的一个就是Pytho

想知道深度学习优化算法的原理?点我!快点我

深度学习是一个高度迭代的过程。必须尝试超参数的各种排列才能确定最佳组合。因此,在不影响成本的前提下,深度学习模式必须在更短的时间内进行训练。本文将解释深度学习中常用优化算法背后的数学原理。

优化算法
在算法f(x)中,优化算法可得到f(x)的最大值或最小值。在深度学习中,可通过优化代价函数J来训练神经网络。代价函数为:

代价函数J的值是预测值y’与实际值y之间损失L的均值。利用网络的权值

不要只关心怎么优化模型,这不是机器学习的全部

机器学习领域的学生、研究员、企业开发者都习惯了在模型的优化上花大量功夫,仿佛取得更高的准确率/AUC/mAP等等就是机器学习研究和应用的全部。但是很少有人去问:测试表现优秀的模型就真的能很好解决真实世界的问题吗?
可解释的机器学习方向的研究员、《可解释的机器学习》书作者 ChristophMolnar近日就发表了一篇博客,提醒领域内的各位警醒这种风气,开始注意机器学习的应用中那些不应该被忽视

Django2.0手册:性能和优化

本文档概述了一些技术和工具,这些技术和工具可以帮助您更有效地运行Django代码——更快,并且使用更少的系统资源。介绍¶通常,首先要考虑的是编写*工作的*代码,它的逻辑功能与产生预期输出所需的逻辑功能相同。然而,有时,这并不足以使代码像人们所希望的那样*高效地*工作。在这种情况下,需要的是一些东西——在实践中,通常是一组东西——以提高代码的性能,而不影响或只影响其行为。一般方法¶你在*为*什么而优

Flask大型教程:调试,测试以及优化

我们小型的 microblog 应用程序已经足够的完善了,因此是时候准备尽可能地清理不用的东西。近来,一个读者反映了一个奇怪的数据库问题,我们今天将会调试它。这也提醒我们不论我们是多小心以及测试我们应用程序多仔细,我们还是会遗漏一些 bug。用户是很擅长发现它们的!不是仅仅修复此错误,然后忘记它,直到我们遇到另一个。我们会采取一些积极的措施,以更好地准备下一个。在本章的第一部分,我们将会涉及到 调