多项式朴素贝叶斯分类器(Python代码)

Python示例让我们首先使用已知分布创建一个单词的示例数据集。然后使用多项式朴素贝叶斯创建一个文本分类器。我们使用词袋方法对单词进行特征提取,特征表示每个单词在评论中出现的次数。然后生成2个多项分布:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt...

【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!

在前面提到第一种做法中,样本的异常分数为该样本在所有方向上的偏离程度:其中,为样本在重构空间里离特征向量的距离。若存在样本点偏离各主成分越远,会越大,意味偏移程度大,异常分数高。是特征值,用于归一化,使不同方向上的偏离程度具有可比性。在计算异常分数时,关于特征向量(即度量异常用的标杆)选择又...

Tokenization??指南:字节对编码,WordPiece等方法Python代码详解

WordPiece算法类似于BPE,但使用不同的度量来确定合并规则。系统不会选择出现频率最高的字符对,而是为每对字符计算一个分数,分数最高的字符对决定合并哪些字符。WordPiece的训练如下:a)构建语料库输入文本被提供给规范化和预标记化模型,以创建干净的单词。b)构建词汇与BPE一样,语料库中的单词随后被分解为单个字...

AI科学家太多,谁靠谱一试便知,普林斯顿新基准CORE-Bench:最强模型...

解决CORE-Bench中的任务需要多种能力,包括理解指令、调试代码、检索以及跨学科解释结果,模型只有具备这些技能才能在CORE-Bench上拿到更高分数,而这些技能对于复现新的研究成果来说也是必要的。并且任务需要解释代码输出的文本和图像:基于视觉的问题需要从图形、图表、图或PDF表格的属性中提取结果;基于文本的问题包括从命...

再见,Devin!基于GPT-4o,最强「AI工程师」Genie诞生

其中,JavaScript、Python、TypeScript和TSX是数据集中占比最多的语言,其余的占比均为3%。Cosine的博文表示,团队花了近一年的时间整理数据集,包括来自真实工程师的大量软件开发活动。获取并有效利用这些数据是极其困难的,因为从本质上讲,这些数据是不存在的。

轻松上手的LangChain学习说明书

ModelIO:AI应用的核心部分,其中包括输入、Model和输出(www.e993.com)2024年11月16日。Retrieval:“检索“——该功能与向量数据密切库相关,是在向量数据库中搜索与问题相关的文档内容。Memory:为对话形式的模型存储历史对话记录,在长对话过程中随时将这些历史对话记录重新加载,以保证对话的准确度。

教程:AzureOpenAI服务嵌入和文档搜索azure openai embedding

输出:运行下面的搜索代块时,我们将使用同一个text-embedding-ada-002(版本2)模型的嵌入搜索查询“我能否获取有关有线电视公司税收的信息?”接下来,我们将找到嵌入到查询中新嵌入文本(按余弦相似性排名)的最接近帐单。OpenAlPython1.xdefcosine_similarity(a,b):returnnp.dot(a,b)/(np.linalg...

给ChatGPT小费能提高模型性能,给的越多干活越卖力,说说就行不用真给

每个响应中有效的Python单行行数。每个响应中的token数(与输出字符数成正比)。这两个指标都可以看作是性能的代理,对于特定提示来说,越高越好。结果对所有小费金额重复相同的实验五次,GPT-4回答的平均质量(分数)和平均token数,以及误差线(标准偏差)如下图所示:...

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

我们将创建一个函数,为概率密度函数创建z分数。高斯分布的概率密度为:是均值和是标准差。标准差的平方,,是方差。经验法则规定66%的数据应该介于和,这意味着该函数normal更有可能返回靠近均值的样本,而不是那些远离均值的样本。musigma

酷炫!Python函数耗时异常自动化监控!

在做Python性能分析优化的时候,可以借助cProfile生成性能数据文件,通过pstats获取详细耗时分布数据,结合gprof2dot脚本生成函数调用栈结构图做可视化分析,提高性能分析的效率。接着从具体的耗时分布,先从占用大头的函数分析具体逻辑实现,逐步优化,同时保存pstats函数耗时平均值数据作为后续异常自动化监控的样本数据。