- 基于LSTM的CDN网络流量预测 实验目标掌握时序预测中基础的数据分析及训练模型的基本流程;掌握时序预测中基于多线路的单元多步时序预测的基本方法;掌握使用Pytorch进行LSTM模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标的方法; 案例内容介绍随着互联网、云业务的迅速发展,企业运转与云服务运维产生的数据与日俱增,在实际生产中,业务的运转往往遵循着相应的规律,时序数据所能带来的价值也... 基于LSTM的CDN网络流量预测 实验目标掌握时序预测中基础的数据分析及训练模型的基本流程;掌握时序预测中基于多线路的单元多步时序预测的基本方法;掌握使用Pytorch进行LSTM模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标的方法; 案例内容介绍随着互联网、云业务的迅速发展,企业运转与云服务运维产生的数据与日俱增,在实际生产中,业务的运转往往遵循着相应的规律,时序数据所能带来的价值也...
- 基于随机森林算法进行硬盘故障预测 实验目标掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程;掌握使用pandas做数据分析的基本方法;掌握使用scikit-learn进行随机森林模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标和查看混淆矩阵的方法; 案例内容介绍随着互联网、云计算的发展,数据的存储需求与日倍增,大规模海量数据存储中心是必不可少的基础性设施。虽然新的存储介质例如SSD,已经很多方面拥... 基于随机森林算法进行硬盘故障预测 实验目标掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程;掌握使用pandas做数据分析的基本方法;掌握使用scikit-learn进行随机森林模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标和查看混淆矩阵的方法; 案例内容介绍随着互联网、云计算的发展,数据的存储需求与日倍增,大规模海量数据存储中心是必不可少的基础性设施。虽然新的存储介质例如SSD,已经很多方面拥...
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- 自然语言处理实战——命名实体识别BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是2018年10月谷歌推出的,它在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩,包括将GLUE基准推至80.4%(绝对改进率7.6%),Mult... 自然语言处理实战——命名实体识别BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是2018年10月谷歌推出的,它在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩,包括将GLUE基准推至80.4%(绝对改进率7.6%),Mult...
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