- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Java架构师历程
6、选择部署策略
图 6-1 展示了该模式的结构： ? 这种模式有几个变体。一个变体是每个服务实例都是一个进程或进程组。 图 6-2 展示了该模式的结构： ? 这是 Netflix 部署其视频流服务的主要方式。Netflix 使用 Aminator 将每个服务打包为 EC2 AMI。 Packer 是自动化虚拟机镜像创建的另一个选择。与 Aminator 不同，它支持各种虚拟化技术，包括 EC2、DigitalOcean、VirtualBox 和 VMware。 部署微服务的另一个有趣的选择是 AWS Lambda，一种 serverless 方式。在本书的下一章也是最后一章中，我们将介绍如何将单体应用程序迁移到微服务架构。 如果你已经使用了 NGINX，您就有了一个强大的选择：扩展到云端 — 例如，扩展到 AWS 上，而不是购买、配置和保持额外的服务器来为了以防万一。
1.4K30发布于 2018-09-26 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-6. 学习模型的评估和选择
6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 如何选择正则化参数的大小和多项式的次数是常常面临的问题，称之为模型选择问题 下面我们来考虑模型选择问题，假如要选择能最好地拟合数据的多项式次数，具体地，我们在次数为1到10之间应该如何做出选择。 ? d表示应该选择的多项式次数。 Jtest(θ10) 接下来为了确定选择哪一个模型最好，即哪一个对应的测试集误差最小。对于这个例子，我们假设最终选择了五次多项式模型。 确定模型后，现在我们想知道，这个模型能不能很好地推广到新样本。
1.1K90发布于 2018-03-13 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
选择模型2
选择模型 fd_set结构可以把多个套接字连在一起，形成一个套接字集合 typedef struct fd_set{ u_int fd_count;//下面数组的大小 SOCKET fd_array[FD_SETSIZE 当有事件发生的时候，select函数移除fRead中没有未决IO操作的句柄，然后返回 3 比较原来的fdSocket集合，与select处理过的fdRead集合，确定哪些套接字有未决IO并处理这些IO 4 回到2进行选择 CInitSock theSock;//初始化winsock库 2 int main() 3 { 4 USHORT nPort=4567;//此服务器监听的端口号 5 //创建监听套接字 6 ); 15 return 0; 16 } 17 //进入监听模式 18 ::listen(sListen,5); 19 20 //select模型处理过程
738100发布于 2018-01-17 - 来自专栏Echo is learning
模型选择评估方法
1、留出法（hold-out） 直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后， 训练集 / 测试集窘境 我们希望评估的是用D训练出的模型的性能，但留出法需要一部分数据作为测试数据，不进行模型的训练，这样的话，就出现了训练集 / 测试集窘境： 若令S很大，则训练的模型更加接近 D训练的模型，但是此时T比较小，评估结果可能不够稳定准确； 若令T较大，虽说评估结果更稳定了，但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了； 2、交叉验证法（cross validation） 交叉验证法将数据集分成 留一法中实际被评估的模型（S（n-1个数据）训练出来的模型）和期望被评估的模型（D训练出来的模型）非常的接近（因为只少了一个数据），因此，留一法的结果往往被认为比较准确 留一法在训练数据集比较大时，计算的开销是非常大的 （比如100万个数据，就要训练100万个模型（未考虑调参时）） 留一法的估计结果也未必永远比其他评估方法准确（根据没有免费的午餐定理） 注： 没有免费的午餐定理：所有的算法的性能的期望都是一样的！
97620发布于 2018-06-14 - 来自专栏Echo is learning
模型选择评估方法
1、留出法（hold-out） 直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后， 训练集 / 测试集窘境 我们希望评估的是用D训练出的模型的性能，但留出法需要一部分数据作为测试数据，不进行模型的训练，这样的话，就出现了训练集 / 测试集窘境： 若令S很大，则训练的模型更加接近 D训练的模型，但是此时T比较小，评估结果可能不够稳定准确； 若令T较大，虽说评估结果更稳定了，但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了； 2、交叉验证法（cross validation） 交叉验证法将数据集分成 留一法中实际被评估的模型（S（n-1个数据）训练出来的模型）和期望被评估的模型（D训练出来的模型）非常的接近（因为只少了一个数据），因此，留一法的结果往往被认为比较准确 留一法在训练数据集比较大时，计算的开销是非常大的 （比如100万个数据，就要训练100万个模型（未考虑调参时）） 留一法的估计结果也未必永远比其他评估方法准确（根据没有免费的午餐定理） 注： 没有免费的午餐定理：所有的算法的性能的期望都是一样的！
67930发布于 2018-07-04 - 来自专栏技术圈
模型评估与选择
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_27717921/article/details/54808836 在机器学习中，我们应该如何去评估我们的学习模型的学习效果，这自然就涉及到了模型评估与选择的问题 –评估方法 –留出法 –交叉验证法 –自助法 评估方法 我们通过实验测试对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择，我们需要测试集来测试学习器对新样本判别的能力，学习模型在测试集上的 “测试误差”作为学习模型泛化误差的近似。 但是如果让T大一些，S 小一些，那么S和D的差异就打了，对用评估的学习模型是基于S训练出来的，那么我们所评估的学习模型和在D上训练得出的模型差异就打了，降低了评估结果的保真性。 很显然K值的选择很重要，一般K=10,5,20.为了减少样本划分不同而引入的差别，K折交叉验证通常要随机使用不同的划分重复P次，最终的结果是这P次K折交叉验证结果的均值。 ?
64210发布于 2019-08-21 - 来自专栏全栈程序员必看
模型选择–网格搜索
首先使用训练数据训练模型，然后使用交叉验证数据挑选最佳模型，最后使用测试数据测试模型是否完好。 下面举一个训练逻辑回归模型的例子。 假设有四个模型，第一个是一次模型，然后二次，三次，四次模型。 然后使用交叉验证数据计算所有这些模型的F1分数，然后选择F1得分最高的模型，最后使用测试数据确保模型效果完好。 如何选择最佳内核（kernel）和伽马（gamma）组合。 我们使用网格搜索法：即制作一个表格，并列出所有可能的组合，选择最佳组合。 导入 GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV 2.选择参数： 现在我们来选择我们想要选择的参数，并形成一个字典。 parameters = {'kernel':['poly', 'rbf'],'C':[0.1, 1, 10]} 3.创建一个评分机制 (scorer) 我们需要确认将使用什么指标来为每个候选模型评分。
84510编辑于 2022-09-27 - 来自专栏机器学习与统计学
Python sklearn模型选择
主要功能如下： 1.classification分类 2.Regression回归 3.Clustering聚类 4.Dimensionality reduction降维 5.Model selection模型选择 6.Preprocessing预处理 2.主要模块分类： 1.sklearn.base: Base classes and utility function基础实用函数 2.sklearn.cluster Biclustering 双向聚类 4.sklearn.covariance: Covariance Estimators 协方差估计 5.sklearn.model_selection: Model Selection 模型选择 6.sklearn.datasets: Datasets 数据集 7.sklearn.decomposition: Matrix Decomposition 矩阵分解 8.sklearn.dummy: train_size: 同test_size # random_state: int - 随机种子（种子固定，实验可复现） # shuffle - 是否在分割之前对数据进行洗牌（默认True） 5.模型选择
1.5K21发布于 2019-07-22 - 来自专栏数据派THU
综述：机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！
本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键 因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
76630编辑于 2023-04-03 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
深度 | 机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择
作者：Sebastian Raschka 翻译：reason_W 编辑：周翔 简介 正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。 图6是在多次随机划分的Iris数据集上运行knn分类器（k=3），重复Holdout验证的结果。 使用独立测试集估计模型泛化性能。测试集目的是估计模型在未知数据上的泛化能力，重复使用该数据集或导致模型泛化性能的乐观估计。 Step 6. 在此假设下，第5步的性能评估可能会略微低估第6步得到的模型性能。 ▌3.4 K-Fold交叉验证 在机器学习中，模型评估和模型选择最常用的方法是k-fold交叉验证。 当涉及到模型选择时，如果数据集很大，并且计算效率也是一个问题，则最好选择three-way handout 方法；模型选择的另一个不错的方法是，在一个独立的测试集上使用k-fold交叉验证。
2.9K40发布于 2018-04-26 - 来自专栏IT派
推荐｜机器学习中的模型评价、模型选择和算法选择！
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。 本文涵盖了用于模型评估和选择的常见方法，比如留出方法，但是不推荐用于小数据集。 因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 留出验证方法 二、Bootstrapping 和不确定性 这章主要介绍一些用于模型评估的高级技术。 首先讨论用来评估模型性能不确定性和模型方差、稳定性的技术。之后介绍交叉验证方法用于模型选择。我们为什么要关心模型评估，存在三个相关但不同的任务或原因。 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
1.7K70发布于 2018-03-27 - 来自专栏深度学习自然语言处理
综述 | 机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！
---- 选自 Sebastian Raschka，来源：机器之心 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键 因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。
85320编辑于 2022-09-22 - 来自专栏服务器运维日常
ModelScope 模型选择完全指南：根据显卡配置选择合适的 AI 模型
前言 本文档简要介绍了 ModelScope 平台提供的部分 AI 模型，以及如何根据你的显卡配置选择合适的模型，帮助你快速找到适合自己硬件条件的 AI 模型。 能跑的 LLM 参数（FP16） 能跑的 LLM 参数（INT8） 能跑的图像模型 能跑的视频模型 6GB 3B 以下 6B 以下 四、如何查看显卡信息 说明： 在选择模型之前，首先需要了解你的显卡配置。 到这里你已经全面了解了 ModelScope 平台的模型分类和选择方法。 AI 模型分类：掌握 ModelScope 平台提供的各类 AI 任务和应用场景 ✅ 计算显存需求：根据模型参数量快速估算所需显存大小 ✅ 选择合适的模型：根据自己的显卡配置选择能够流畅运行的模型
2K21编辑于 2026-01-15 - 来自专栏半生瓜のblog
【网络编程】事件选择模型
事件选择模型 windows处理用户行为的两种方式 消息机制 核心：消息队列 处理过程：所有的用户操作，比如点鼠标，按键盘，对软件进行的各种操作…等等，所有操作均依次按顺序被记录，装进一个队列。 异步选择模型就是基于这个消息的。 事件机制 核心：事件集合 处理过程:根据需求我们为用户的特定操作绑定一个事件，事件由我们自己调用API创建，需要多少创建多少。 事件选择模型，就是应用这个。 最大64 WSA_MAXIMUM_WAIT_EVENTS 可以变大，不像select模型，直接就能变大，因为select模型本身就是个数组，直接遍历即可， 比较直接，而事件选择是按照异步来投放，由系统进行管理 事件选择模型——异步 select模型——同步
61600编辑于 2023-05-12 - 来自专栏Coggle数据科学
模型选择之交叉验证
（背景为纪念2018年西安第一场雪） 我们这里介绍两种模型选择的方法，分别是正则化和交叉验证。 如果数据样本量小于一万条，我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型。 用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预测的好坏和选择模型及其对应的参数。把最终得到的模型再用于测试集，最终决定使用哪个模型以及对应参数。 接着，我们再把样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和检验模型。最后我们选择损失函数评估最优的模型和参数。 第二种是 ? ，每次随机的选择 ? 份作为训练集，剩下的1份做测试集。当这一轮完成后，重新随机选择 ? 份来训练数据。若干轮（小于 ? ）之后，选择损失函数评估最优的模型和参数。
2K30发布于 2019-09-12 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
机器学习(七)模型选择
1.10模型选择 一个模型可能有很多种情况出现，那么我们如何选择最优的模型呢？ 1.10.1那条曲线拟合效果是最好的？ 通过上述图大家应该能看到，即便我们确定了使用线性回归模型去处理，我们在选择参数的时候也是有很多种情况。 在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？ 这就是我们在机器学习中的“模型选择（model select）”问题，理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。 1.10.5奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。 模型是越复杂，出现过拟合的几率就越高，因此，我们更喜欢采用较为简单的模型。
66540编辑于 2023-11-08 - 来自专栏半生瓜のblog
【网络编程】异步选择模型
异步选择模型 逻辑 核心:消息队列，操作系统为每个窗口创建一个消息队列，并且维护，我们想要使用消息队列，那就要创建一个窗口。 第一步：将我们的socket，绑定在一个消息上，并且投递给操作系统。 WSAAsyncSelect 第二步：取消息分类处理， 该模型只能用于windows,windows处理用户操作的核心就是消息队列。但是思想是通用的。 } break; case FD_WRITE: //当客户端成功连接上服务器后，他会先后产生两个消息， //accept和write,同事件选择模型 //与选择模型逻辑相同，事件选择模型基于事件，异步选择模型基于消息队列 //队列是有序的，理论起来操作更方便一些。 总结 事件选择模型和异步选择模型是解决select模型中select()同步阻塞的问题的。 重叠I/O模型和完成端口模型将recv(send)操作变成异步的 ，从而这个网络模型没有阻塞。
60610编辑于 2023-05-12 - 来自专栏机器之心
学界 | 综述论文：机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择
选自 Sebastian Raschka 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、黄小天 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势 因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。 我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。 对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」： 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。 图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示。
1.5K80发布于 2018-05-10 - 来自专栏数据魔术师
机器学习 | 模型评估和选择
h1 = hw_true, h2 = hw_train 第 4 步 ~~ (a+b)2= a2 + 2ab + b2 第 5 步 ~~ yt - h1 和 D 无关，h1 - h2 和 yt 无关 第 6 模型精度评估和选择 如果你有耐心看到这，现在思路应该很明晰了。我们用训练集来训练模型，通常模型复杂度越高训练误差越小。 模型综合评估和选择 上节模型评估只是从精准角度出发，在实践中这是远远不够的，通常选择一个模型需要考虑以下五点： 精度 (accuracy) 可解释 (interpretability) 高效 (efficiency 最后，如前所述，模型简单应该总是优选的，除非提高精度对你有显著的增益。简单模型通常更高效，更容易扩展也更容易解释。 6. 总结 如何评估模型精度？ 千万不要看训练误差，要看真实误差。 如何选择模型？ 简单为大，除非提高精度对你有显著的增益。
1.5K50发布于 2018-06-11 - 来自专栏GoCoding
AI 大模型职业选择
AI大模型这么火，我能参与其中么？又该怎么参与呢？如果你也有同样的困惑，不妨让我们一起静下心来，慢慢理清思路，找到属于自己的方向。 AI大模型职业方向AI大模型从训练到推理的路径，展开代码语言：TXTAI代码解释AI算法->AIInfra（基础设施）->AI编译器->AI芯片这也就有了四个方向。AI算法：本质是实验科学。 大模型的落地，最终要靠系统工程让模型变得稳定、高效、便宜。这条路门槛也不低，但胜在积累，走得踏实。四个方向，四种人生这四个方向，供需关系目前存在结构性失衡。 没有好的Infra，再牛的模型也只能躺在实验室里；没有好的编译器，算法就无法在各类芯片上高效运行。它们是目前大模型成本问题的核心解。 对我来说：AIInfra和编译器就是我这样的普通开发者进入AI大模型行业的“黄金入口”。如何入行？
27410编辑于 2026-03-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号