如何通過(guò)XGBoost解釋機(jī)器學(xué)習(xí)
本文為大家介紹用XGBoost解釋機(jī)器學(xué)習(xí)。 這是一個(gè)故事,關(guān)于錯(cuò)誤地解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的危險(xiǎn)以及正確解釋所帶來(lái)的價(jià)值。如果你發(fā)現(xiàn)梯度提升或隨機(jī)森林之類的集成樹(shù)模型具有很穩(wěn)定的準(zhǔn)確率,但還是需要對(duì)其進(jìn)行解釋,那我希望你能從這篇文章有所收獲。 假定我們的任務(wù)是預(yù)測(cè)某人的銀行財(cái)務(wù)狀況。模型越準(zhǔn)確,銀行就越賺錢,但由于該預(yù)測(cè)要用于貸款申請(qǐng),所以我們必須要提供預(yù)測(cè)背后的原因解釋。在嘗試了幾種類型的模型之后,我們發(fā)現(xiàn)XGBoos
案例分析電器設(shè)備故障現(xiàn)象“自愈”現(xiàn)象
幾天前,一位在某廠從事維修電工工作的網(wǎng)友在交流中,頗為神秘地訴說(shuō)了其所遭遇的一起非常神奇的故障案例:某日,其單位車間所用的一臺(tái)單相落地風(fēng)扇突然發(fā)生停轉(zhuǎn)現(xiàn)象,于是該網(wǎng)友便前往處置。經(jīng)檢測(cè)風(fēng)扇供電電源正常,只是有一路繞組使用萬(wàn)用表電阻檔測(cè)量呈開(kāi)路狀態(tài)!于是乎,該網(wǎng)友理所當(dāng)然地判定該風(fēng)扇繞組燒毀,遂向領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)??傻诙煸摼W(wǎng)友上班巡查過(guò)程中卻赫然發(fā)現(xiàn),被其判為燒毀的落地扇居然神奇地自愈了,正在正常運(yùn)轉(zhuǎn)!對(duì)此
分散式與集中式汽車電子控制設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)分析
借助應(yīng)用特定的 IC 簡(jiǎn)化車門電子系統(tǒng)設(shè)計(jì) 作者:Steven Keeping/Digi-Key 到 2030 年,電子系統(tǒng)將占一輛汽車成本的 50%,其中電子產(chǎn)品的增長(zhǎng)領(lǐng)域之一就是車門。車門電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)是一項(xiàng)挑戰(zhàn);每個(gè)車門都需要控制器、控制器區(qū)域網(wǎng)絡(luò) (CAN),或者連接至其余車輛系統(tǒng)的本地互連網(wǎng)絡(luò) (LIN) 收發(fā)器,以及多個(gè)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器和穩(wěn)壓器。在設(shè)計(jì)導(dǎo)入時(shí),這些器件和網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)變得復(fù)雜、昂貴、笨重且耗時(shí),因此設(shè)計(jì)人員正在尋找簡(jiǎn)化應(yīng)用和物料清單 (BOM) 的方法
基于PVANet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的交通標(biāo)志識(shí)別算法
基于PVANet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的交通標(biāo)志識(shí)別算法...
TCP可靠傳輸?shù)膶?shí)現(xiàn)和TCP的流量控制
一、為什么TCP是可靠傳輸? 1. 停止等待協(xié)議 通過(guò)確認(rèn)與超時(shí)重傳機(jī)制實(shí)現(xiàn)可靠傳輸 在發(fā)送完一個(gè)分組后,必須暫時(shí)保留已發(fā)送的分組的副本。 分組和確認(rèn)分組都必須進(jìn)行編號(hào)。 超時(shí)計(jì)時(shí)器的重傳時(shí)間應(yīng)當(dāng)比數(shù)據(jù)在分組傳輸?shù)钠骄禃r(shí)間更長(zhǎng)一些。 出現(xiàn)差錯(cuò)或丟失的時(shí)候,發(fā)送方會(huì)將自己備份的副本再重傳一次,直到收到接收的確認(rèn)信息。當(dāng)接收方收到重復(fù)的數(shù)據(jù)時(shí),會(huì)直接丟棄,但是會(huì)給發(fā)送方請(qǐng)確認(rèn)自己已經(jīng)收到了。 2. 改進(jìn)的停止等待協(xié)議連續(xù)
如何在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中使用ESP8266時(shí)降低功耗
本文中,我們以15秒的間隔將LM35溫度傳感器數(shù)據(jù)上傳到ThingSpeak云,在這15秒內(nèi),ESP8266將處于深度睡眠(Deep Sleep)模式以降低功耗。
深度學(xué)習(xí)正在逼近計(jì)算極限 如何提升AI算力
在智慧系統(tǒng)中,按照復(fù)雜度,排名是這樣的:原子,分子,有機(jī)體,人類,AI,超級(jí)AI,然后是神。 有意思的是,這個(gè)回答,來(lái)自O(shè)penAI開(kāi)發(fā)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型GPT-3,這個(gè)可以跟人類對(duì)線、創(chuàng)作小說(shuō)、編吉他譜的AI,著實(shí)在硅谷火了一把。 很難想象,2017年的ANI(弱人工智能,比如你手機(jī)上的Siri),智商測(cè)試的結(jié)果只有47,相當(dāng)于一個(gè)六歲孩子的水平。 無(wú)疑,像GPT-3這樣的AGI(強(qiáng)人工智能)才是下一代AI的未來(lái)。 那實(shí)現(xiàn)從ANI到AGI跨越的關(guān)鍵是什么呢?算力。
ADI新型LT8210控制方案為汽車電子系統(tǒng)提供安全電源保護(hù)
為 汽車電子 系統(tǒng)供電時(shí),不但需要滿足高可靠性要求,還需要應(yīng)對(duì)相對(duì)不太穩(wěn)定的電池電壓,具有一定挑戰(zhàn)性。與車輛電池連接的電子和機(jī)械系統(tǒng)具有差異性,可能導(dǎo)致標(biāo)稱12V電源出現(xiàn)大幅電壓偏移。事實(shí)上,在一定時(shí)間段內(nèi),12V電源的變化范圍為14V至+35V,且可能出現(xiàn)+150V至220V的電壓峰值。其中有些浪涌和瞬變?cè)谌粘J褂弥谐霈F(xiàn),其他則是因?yàn)楣收匣蛉藶殄e(cuò)誤導(dǎo)致。無(wú)論起因?yàn)楹危鼈儗?duì)汽車電子系統(tǒng)造成的損害難以診斷,修復(fù)成本也很高昂。 通過(guò)總
自動(dòng)駕駛中與LIDAR有關(guān)的主要設(shè)計(jì)考量
成功的自動(dòng)駕駛汽車必定將使用緊密集成的傳感器系統(tǒng)來(lái)達(dá)到甚至超越人類的駕駛能力。人類駕駛員一般利用雙眼、雙耳,以及車輛運(yùn)動(dòng)給人的反饋來(lái)駕駛汽車。我們的大腦會(huì)實(shí)時(shí)處理所有這些信息,并從人腦的駕駛經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中直覺(jué)反應(yīng)。復(fù)現(xiàn)人類駕駛能力所需的傳感器包括雷達(dá)、激光雷達(dá)(LIDAR)、攝像頭、慣性測(cè)量單元(IMU),以及超聲波傳感器。每種系統(tǒng)都有其優(yōu)勢(shì),也有其缺點(diǎn)。單一傳感器的精度和性性能不足以取代所有其他傳感器相輔相成的多傳
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特征工程與意義詳解
1、特征工程與意義 特征就是從數(shù)據(jù)中抽取出來(lái)的對(duì)結(jié)果預(yù)測(cè)有用的信息。 特征工程是使用專業(yè)知識(shí)背景知識(shí)和技巧處理數(shù)據(jù),是得特征能在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上發(fā)揮更好的作用的過(guò)程。 2、基本數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)采集 需要思考那些數(shù)據(jù)有用 數(shù)據(jù)是否容易采集到 線上實(shí)時(shí)計(jì)算的時(shí)候獲取是否快捷 數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)清洗做的事情:洗掉臟數(shù)據(jù) 思考角度: 1、單維度考量 身高3m的人?顯然不可能 一個(gè)月買臉盆墩布花了10w的人?也不太可能 組合或統(tǒng)計(jì)屬性判定 號(hào)稱在
自連科技發(fā)布智慧大健康和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新基建領(lǐng)域內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)解決方...
第一類: 針對(duì)僅有以太網(wǎng)有線聯(lián)網(wǎng)方式的設(shè)備升級(jí),解決有線轉(zhuǎn)無(wú)線需求,增加老舊設(shè)備的可移動(dòng)性和靈活性
增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)可穿戴設(shè)備ESD保護(hù)的5個(gè)重要注意事項(xiàng)
本文將討論保護(hù)可穿戴設(shè)備及其用戶的先進(jìn)電路保護(hù)技術(shù)和電路板布局策略。 在設(shè)計(jì)過(guò)程中盡早應(yīng)用這五項(xiàng)建議將有助于當(dāng)今的電路設(shè)計(jì)人員提高其可穿戴技術(shù)設(shè)計(jì)的性能、安全性和可靠性,并有助于構(gòu)建更可靠的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。
Cat.1bis 你懂了么
從Cat.1到Cat.1bis,3GPP標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范在持續(xù)的升級(jí)演進(jìn),并且逐漸被包括運(yùn)營(yíng)商、芯片廠家、模組廠家、終端廠家等在內(nèi)的整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈所接受和廣泛應(yīng)用。
電力監(jiān)控系統(tǒng)在醫(yī)院中的應(yīng)用案例
要求系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確的對(duì)電流、電壓、有功功率、無(wú)功功率、有功電能、無(wú)功電能、視在功率、功率因數(shù)、頻率、開(kāi)關(guān)狀態(tài)等信息進(jìn)行檢測(cè)。
一文讀懂汽車電源系統(tǒng)電路設(shè)計(jì)
該特性持續(xù)的時(shí)間基本上都比較長(zhǎng),其電壓變化是連續(xù)而緩慢的,并且電壓的變化呈直線變化。供電電壓緩降是模擬諸如在長(zhǎng)期不使用車輛時(shí)由內(nèi)置設(shè)備(時(shí)鐘)帶來(lái)的電池逐漸放電現(xiàn)象。
機(jī)器視覺(jué)基本架構(gòu)及主要應(yīng)用領(lǐng)域分析
五大模塊構(gòu)筑機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng):按照信號(hào)的流動(dòng)順序,機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)主要包括光學(xué) 成像、圖像傳感器、圖像處理、IO和顯示等五大模塊。
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系 深度學(xué)習(xí)發(fā)展史
從X1/X2/X3輸入到輸出的過(guò)程,定義了一個(gè)層次的概念,譬如上圖就包括四層,包含最左邊的輸入層,和最右邊的輸出層。
安全標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)立才是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展保障
2019年2月, Arm宣布與Brightsight、中國(guó)信息通信研究院泰爾終端實(shí)驗(yàn)室、Riscure和UL等獨(dú)立安全測(cè)試實(shí)驗(yàn)室,以及咨詢機(jī)構(gòu)Prove&Run聯(lián)合推出PSA認(rèn)證項(xiàng)目(PSA Certified),以支持基于平臺(tái)安全架構(gòu)(PSA)框架的安全物聯(lián)網(wǎng)解決方案的大規(guī)模部署。時(shí)隔五個(gè)月,Arm在北京舉辦Arm PSA安全架構(gòu)技術(shù)研討會(huì),邀請(qǐng)來(lái)自測(cè)試實(shí)驗(yàn)室、已通過(guò)認(rèn)證的芯片、模塊、解決方案、云服務(wù)等主要合作伙伴,共同展示PSA從威脅模型和安全分析、硬件和固件的架構(gòu)規(guī)范設(shè)計(jì)、實(shí)施安全
反電動(dòng)勢(shì)法控制BLDC電機(jī)的原理圖分析
機(jī)內(nèi)部是轉(zhuǎn)子,由圍繞電機(jī)圓周的磁性相反的磁極組成。圖1顯示了僅帶有兩個(gè)磁極(南北磁極)的轉(zhuǎn)子,在實(shí)際應(yīng)用中,大多數(shù)電機(jī)的轉(zhuǎn)子具有多對(duì)磁極。
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一個(gè)給NLP領(lǐng)域帶來(lái)革新的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型Ber...
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(電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道 文/章鷹)9月中旬以來(lái),電子時(shí)報(bào)報(bào)道,業(yè)內(nèi)人士透露,隨著交付周期延長(zhǎng)到6個(gè)月以上,模擬芯片供應(yīng)商德州儀器(TI)和安森美均已...
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