使用云原生AI套件分析优化机器学习模型
为了确保模型在正式部署前达到上线标准，您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作，对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例，介绍如何使用模型分析优化工具。
Responsible AI-错误分析
Responsible AI对人工智能模型（AI模型）开发者和企业管理者十分重要，Responsible AI贯穿在AI模型的开发、训练、微调、评估、部署等环节，是保障AI模型安全、稳定、公平、符合社会道德的重要方法。PAI已支持用户在DSW中集成Responsible AI的相关工具对产出的AI模型进行公平性分析、错误分析及可解释性分析。
Responsible AI-公平性分析
Responsible AI对人工智能模型（AI模型）开发者和企业管理者十分重要，Responsible AI贯穿在AI模型的开发、训练、微调、评估、部署等环节，是保障AI模型安全、稳定、公平、符合社会道德的重要方法。PAI已支持用户在DSW中集成Responsible AI的相关工具对产出的AI模型进行公平性分析、错误分析及可解释性分析。
多媒体分析Python SDK文档
PAI多媒体分析支持通过Python SDK调用各项算法服务。本文为您介绍多媒体分析Python SDK的接口详情以及使用Python SDK调用算法服务和查询结果的示例。
【机器学习】面试问答：PCA算法介绍？PCA算法过程？PCA为什么要中心化处理？PCA为什么要做正交变化？PCA与线性判别分析LDA降维的区别？
面试问答：PCA算法介绍？PCA算法过程？PCA为什么要中心化处理？PCA为什么要做正交变化？ （1）简单介绍一下PCA 主成分分析(Principal componet analysis,PCA) 是一种无监督学习方法，利用正交变换把线性相关变量表示的观测数据转换为几个由线性无关变量...
多媒体分析如何计费,欠费会怎样
多媒体分析为您提供包括基础模型服务和高级模型服务等算法识别服务。开通多媒体分析后，根据服务点数进行收费。本文为您介绍多媒体分析相关的计费规则及计费方式。
Fisher模型在统计学和机器学习领域通常指的是Fisher线性判别分析（Fisher's Linear Discriminant Analysis，简称LDA）
Fisher模型在统计学和机器学习领域通常指的是Fisher线性判别分析（Fisher's Linear Discriminant Analysis，简称LDA），这是一种经典的监督学习算法，用于分类问题，特别是当类别数量较少且样本服从高斯分布时效果尤为显著。LDA通过寻找一个线性组合，使得...
经典机器学习系列(二)【线性判别分析LDA】
线性判别分析，英文名称Linear Discriminant Analysis(LDA)是一种经典的线性学习方法。本文针对二分类问题，从直观理解，对其数学建模，之后模型求解，再拓展到多分类问题。大体思想 给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。....
【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述本篇讲解一种新的分类算法，它就是LDA（线性判别分析），它是一个比较经典的一个二分类算法，不过现在不怎么流行了，但是整个算法的思想很具有意义。它是一种基于降维的方式将所有的样本映射到一维坐标轴上，然后设定一定的阈值，将样本进行区分，画幅图方便理解它首先会将所有的样本向....
【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）
1. 特征降维的主要目的1）在实际的项目中经常会遭遇到特征维度非常高的样本（比如图片），往往无法借助于自己领域的知识来构建有效的特征2）在数据表现方面，我们无法观测超过三维的数据2. 常见特征降维的算法是主成分分析：PCAPCA算法核心：把高维度的向量向低维度投影1）去平均值，即每一位特征减去各自的平均值2）计算矩阵协方差和特征向量与特征值3）把特征值从小到大排序4）保留前K个特征值对应的特征向....
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