产品
解决方案
文档与社区
权益中心
定价
云市场
合作伙伴
支持与服务
了解阿里云
备案
控制台
开发者社区
首页
MaxCompute
Hologres
Flink
E-MapReduce
DataWorks
Elasticsearch
PAI
智能搜索推荐
免费试用
探索云世界
新手上云
云上应用构建
云上数据管理
云上探索人工智能
云计算
弹性计算
无影
存储
网络
倚天
云原生
容器
serverless
中间件
微服务
可观测
消息队列
数据库
关系型数据库
NoSQL数据库
数据仓库
数据管理工具
PolarDB开源
向量数据库
热门
Modelscope模型即服务
弹性计算
云原生
数据库
物联网
云效DevOps
龙蜥操作系统
平头哥
钉钉开放平台
大数据
大数据计算
实时数仓Hologres
实时计算Flink
E-MapReduce
DataWorks
Elasticsearch
机器学习平台PAI
智能搜索推荐
人工智能
机器学习平台PAI
视觉智能开放平台
智能语音交互
自然语言处理
多模态模型
pythonsdk
通用模型
开发与运维
云效DevOps
钉钉宜搭
支持服务
镜像站
码上公益
开发者社区
大数据与机器学习
人工智能平台PAI
文章
正文
CTR中的GBDT+LR 融合方案_副本
2017-08-10
924
版权
版权声明:
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议
》和 《
阿里云开发者社区知识产权保护指引
》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写
侵权投诉表单
进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
推荐场景:
AIGC Stable Diffusion文生图Lora模型微调实现虚拟上装
简介:
GBDT+LR 融合方案<br />数据源:<br />数据大小:1.54 MB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />
文章标签:
人工智能平台 PAI
搜索推荐
相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
高声荣
目录
相关文章
Snu77
|
2月前
|
机器学习/深度学习
计算机视觉
YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新(提高推理速度 + FPS)
YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新(提高推理速度 + FPS)
Snu77
64
0
0
Snu77
|
2月前
|
机器学习/深度学习
计算机视觉
YOLOv5改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新(提高推理速度 + FPS)
YOLOv5改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新(提高推理速度 + FPS)
Snu77
45
2
2
4as3qn2go3ure
|
1天前
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(四)
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例
4as3qn2go3ure
11
0
0
4as3qn2go3ure
|
1天前
|
机器学习/深度学习
数据可视化
数据挖掘
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(一)
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例
4as3qn2go3ure
7
0
0
4as3qn2go3ure
|
1天前
|
数据可视化
测试技术
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(三)
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例
4as3qn2go3ure
9
0
0
4as3qn2go3ure
|
1天前
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(二)
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例
4as3qn2go3ure
8
0
0
4as3qn2go3ure
|
1天前
|
数据可视化
使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据
使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据
4as3qn2go3ure
3
1
1
5i77ajz5u7ji6
|
11月前
|
机器学习/深度学习
计算机视觉
EQ-Loss V2 | 利用梯度平均进一步缓解目标检测长尾数据分布问题(附论文下载)
EQ-Loss V2 | 利用梯度平均进一步缓解目标检测长尾数据分布问题(附论文下载)
5i77ajz5u7ji6
187
0
0
是陈过过啊
|
机器学习/深度学习
PyTorch
Serverless
假设测试数据集test_data为随机生成的,并设置小批次。model神经网络已经训练好了,怎么用MSE来做测试
其中,model表示已经训练好的PyTorch模型,torch.rand()函数用于生成测试数据集,torch.split()函数用于将测试数据集分成小批次,model(batch)用于对小批次的输入数据进行预测,torch.cat()函数用于将所有小批次的预测值拼接在一起,最后使用mean_squared_error()函数计算均方误差。注意,在计算均方误差之前,需要将测试数据集和预测值转换为NumPy数组并将它们从GPU中移动到CPU上。
是陈过过啊
115
0
0
是陈过过啊
|
机器学习/深度学习
Serverless
PyTorch
torch 神经网络,每次迭代时如何计算mse损失?
在 PyTorch 中,可以使用 torch.nn.MSELoss() 函数计算均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 损失。在每次迭代中,首先将模型的输出和目标值传递给该函数,它将返回一个张量表示损失值。然后,在优化器的帮助下,根据损失值更新神经网络参数以使其更好地拟合数据。具体代码示例如下:
是陈过过啊
412
0
0
大数据与机器学习
人工智能平台PAI
热门文章
最新文章
1
基于协同过滤算法的推荐
2
【教程】5分钟在PAI算法市场发布自定义算法
3
一键生成视频!用 PAI-EAS 部署 AI 视频生成模型 SVD 工作流
4
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
5
「开源人说」| 大数据王峰——云原生时代,做不忘初心开源牧码人
6
通义千问Qwen-72B-Chat大模型在PAI平台的微调实践
7
通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践
8
通义千问1.5(Qwen1.5)大语言模型在PAI-QuickStart的微调与部署实践
9
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
10
使用云起实验室安装Stable Diffusion报错问题的解决
1
PAI-EAS试用-ComfyUI
140
2
AIGC创作活动 | 跟着UP主秋葉一起部署AI视频生成应用!
309
3
活动推广:跟秋葉用PAI实现AI视频生成应用(顺便作品求赞~)
208
4
一键生成视频!用 PAI-EAS 部署 AI 视频生成模型 SVD 工作流
144097
5
机器学习PAI常见问题之升级alink最新版报错如何解决
355
6
机器学习PAI常见问题之多worker卡会报错如何解决
296
7
机器学习PAI常见问题之跑predict时报错如何解决
348
8
机器学习PAI常见问题之下载了很多版本依赖包导致超时如何解决
355
9
机器学习PAI常见问题之self-attention再target-attention如何解决
368
10
机器学习PAI常见问题之配了exporter_type: "final",训练完却没有如何解决
363
相关课程
更多
【算法实战】14. 利用PCA来简化数据
【算法实战】7. 集成方法-随机森林
【算法实战】8. 集成方法-Adaboost
场景实践 - 基于阿里云PAI机器学习平台使用时间序列分解模型预测商品销量
AHPA弹性预测最佳实践
相关电子书
更多
优势特征蒸馏(Privileged Features Distillation)在手淘信息流推荐中的应用
展心展力MetaApp:基于DeepRec的稀疏模型训练实践
《DeepRec:大规模稀疏模型训练引擎》
相关实验场景
更多
如何快速训练大模型
推荐系统入门之使用ALS算法实现打分预测
下一篇
阿里云oss简介和使用流程