1.4个大语言模型训练中的机器典型开源数据集
2.Python 机器学习之 Scikit-learn 入门实践
3.机器学习｜总结了11种非线性回归模型（理论+代码+可视化）
4.Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
5.Python机器学习系列一文教你建立随机森林模型预测房价（案例+源码）
6.Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）
4个大语言模型训练中的典型开源数据集
随着统计机器学习和自然语言处理算法的发展，大量开源数据集被构建用于大语言模型训练。学习本文将介绍几个典型的模型码大语言模型训练开源数据集。
一、机器Pile 数据集
Pile 数据集由个高质量子集构成，学习包括Common Crawl、模型码gpt1.0源码Wikipedia、机器OpenWebText等。学习这些子集包含了多样化的模型码文本，涵盖了不同领域和主题，机器提高训练数据集的学习多样性和丰富性。Pile 数据集总大小约为GB英文文本。模型码
二、机器ROOTS 数据集
ROOTS 数据集是学习BigScience项目在训练BLOOM大语言模型时使用的数据集合。包含种自然语言和种编程语言，模型码总计种语言，整体数据集大小约1.6TB。
三、RefinedWeb 数据集
RefinedWeb 数据集由位于阿布扎比的技术创新研究院在开发Falcon大语言模型时同步开源。主要由从CommonCrawl数据集过滤的高质量数据组成，总数据量超过1PB。
四、SlimPajama 数据集
SlimPajama 数据集由CerebrasAI公司针对RedPajama进行清洗和去重后得到。原始RedPajama包含1.万亿词元，经过处理后的SlimPajama数据集包含亿词元。
以上就是对四个典型大语言模型训练开源数据集的介绍。
Python 机器学习之 Scikit-learn 入门实践
机器学习在科技领域的grip源码设置地位日益显著。Python，因其易学性和强大的功能，已经成为数据科学家和机器学习从业者的首选语言。本文将探讨如何使用Python中的Scikit-learn库来实践机器学习。
一、Scikit-learn简介
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，提供了多种算法，包括分类、回归、聚类和降维等，同时具备模型选择、数据预处理和模型评估等功能。Scikit-learn以其简洁易用、功能丰富和文档完善而著称。
二、安装Scikit-learn
在使用Scikit-learn前，需先安装该库。可通过以下命令安装：
三、加载数据集
Scikit-learn内置了一些经典数据集，例如鸢尾花数据集和波士顿房价数据集。以下代码展示了如何导入鸢尾花数据集：
四、数据预处理
数据预处理是机器学习的关键步骤，常见操作包括处理缺失值、数据标准化和特征选择。以下是一个数据标准化的示例：
五、划分训练集和测试集
进行机器学习任务时，球体碰撞源码通常需要将数据集分为训练集和测试集。以下是一个简单的划分示例：
六、选择模型和训练
Scikit-learn提供了多种机器学习模型，如决策树、支持向量机和K-近邻等。以下是一个使用决策树进行分类的示例：
七、模型评估
训练完成后，需评估模型性能。Scikit-learn提供了多种评估指标，如准确率、精确率和召回率。以下是一个计算准确率的示例：
八、模型优化
为了提高模型性能，可以尝试调整超参数。Scikit-learn的GridSearchCV工具可帮助进行参数调优。以下是一个使用GridSearchCV对决策树进行调优的示例：
查看最佳参数组合：
使用最佳参数训练模型：
重新评估模型性能：
通过以上步骤，我们完成了使用Scikit-learn库进行机器学习的基本实践。Scikit-learn还提供了许多其他功能和算法，更多详细信息请查阅官方文档。掌握Scikit-learn的使用将有助于更高效地完成机器学习任务。
机器学习｜总结了种非线性回归模型（理论+代码+可视化）
总结了种非线性回归模型，包括保序回归、多项式回归、一元自变量计算三阶多项式多元自变量的多项式Pipeline形式、numpy中的多项式拟合、numpy与sklearn中的热加载源码多项式回归对比、多阶多项式效果对比、绘制类似学习曲线、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、集成算法回归装袋法、提升法、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、GBDT正则化、GBDT分裂规则、GBDT如何做特征选择、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。这些模型在不同场景下表现各异，适合处理复杂非线性关系数据。同时，每种模型都配有代码实操演示，有助于理解模型的理论规则并进行实际操作。
Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
本文将深入探讨在Python中利用Scikit-learn库构建决策树模型来预测小麦品种的详细过程。作为一个系列的第篇原创内容，我们首先会介绍决策树在多分类任务中的应用，重点关注数据准备、目标变量提取、数据集划分、xlnet 源码分析归一化以及模型构建、训练、推理和评价的关键步骤。
首先，我们需要加载数据（df），确定我们要预测的目标变量。接着，对数据进行适当的划分，通常包括训练集和测试集，以评估模型的泛化能力。然后，由于数据质量较好，我们将跳过某些预处理步骤，这些内容会在单独的文章中详细讲解。在数据准备好后，我们将进行特征归一化，以确保所有特征在相似的尺度上进行比较。
使用Scikit-learn，我们将构建决策树模型，训练模型并进行预测。模型的性能将通过准确率、精确率、召回率等指标进行评估。通过这个案例，读者可以直观地了解决策树在实际问题中的应用。
作者拥有丰富的科研背景，发表过SCI论文并在研究院从事数据算法研究。作者的系列文章旨在以简洁易懂的方式分享Python、机器学习等领域的基础知识与实践案例，如果有需要数据和源码的朋友，可以直接关注并联系获取更多信息。全文链接：Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
Python机器学习系列一文教你建立随机森林模型预测房价（案例+源码）
Python机器学习系列：随机森林模型预测房价详解
在这个系列的第篇文章中，我们将深入讲解如何使用Python的Scikit-learn库建立随机森林回归模型来预测房价。以下是构建流程的简要概述：1. 实现过程
首先，从数据源读取数据（df） 接着，对数据进行划分，通常包括训练集和测试集 然后，对数值特征进行归一化处理，确保模型的稳定性 接着，使用Scikit-learn的RandomForestRegressor进行模型训练并进行预测 最后，通过可视化方式展示预测结果2. 评价指标
模型的预测性能通常通过评估指标如均方误差（MSE）或R²得分来衡量。在文章中，我们会计算并打印这些指标以评估模型的准确性。作者简介
作者拥有丰富的科研背景，曾在读研期间发表多篇SCI论文，并在某研究院从事数据算法研究。他以简单易懂的方式分享Python、机器学习、深度学习等领域的知识，致力于原创内容。如果你需要数据和源码，可通过关注并联系作者获取。Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）
本文将探讨如何使用GridSearchCV在Scikit-Learn中寻找最佳的超参数组合。GridSearchCV允许用户指定需要尝试的超参数及其值，它会利用交叉验证评估所有组合，从而找到表现最优的模型。
在GridSearchCV的实现过程中，首先需要定义参数网格（param_grid），该参数中值的含义涉及多个超参数及其可能的值。例如，对于RandomForestClassifier，参数网格可能包括n_estimators和max_features。在例子中，参数网格被分为两个部分进行探索，首先评估n_estimators和max_features的组合，接着评估另一个参数的组合。总共有种超参数组合被探索，每个模型进行5次训练（cv=5），共计次训练。可能需要较长时间，但最终可能会找到最佳的超参数组合。
接下来，可以查看评分最高的超参数组合和当前的最佳估算器。输出仅显示非默认参数。
此外，本文还将计算各种超参数组合的评分，并使用最佳模型进行推理与评价。
作者有丰富的研究背景，包括在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。作者结合自身科研实践经历，不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。
欲了解更多详情，请参阅原文链接：
Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）
Pytorch 机器学习建模库机器学习建模工具PyCaret简介
PyCaret 是一个开源、低代码的机器学习库，简化了机器学习的工作流程。它是一个端到端的工具，能加速机器学习实验周期，提高工作效率。
相比其他开源库，PyCaret 是一个低代码库，能用少量代码替代数百行，大幅提升实验速度和效率。
更多详细内容请查看 PyCaret 2.0 的说明：github.com/pycaret/pyca...
安装 PyCaret 2.0 非常简单，仅需几分钟。建议使用虚拟环境，避免库冲突。以下示例代码展示如何在 conda 环境中安装 PyCaret：
如果你使用 Azure 笔记本或 Google Colab，可运行以下代码安装 PyCaret。
使用 pip 安装 PyCaret 会自动安装所有依赖项。
在 PyCaret 中，建立实验的第一步是导入相关模块，并初始化设置函数。以下示例代码展示如何进行初始化：
所有预处理转换都在 setup 函数中应用。PyCaret 提供多种预处理转换，可在 setup 函数中定义。
了解 PyCaret 的预处理功能：pycaret.org/preprocessi...
比较模型功能建议用于任何有监督的机器学习任务。它使用默认的超参数训练所有模型，并使用交叉验证评估性能。以下是使用该功能的示例：
创建模型功能使用默认超参数训练模型，并使用交叉验证评估性能。这是 PyCaret 中大多数功能的基础。以下是使用该功能的示例：
你可以通过以下链接了解创建模型功能的详细信息：pycaret.org/create-mode...
调试模型功能可估计模型的超参数。它使用随机网格搜索和自定义调整网格。以下是使用该功能的示例：
要了解调试模型功能，请查阅官方文档：pycaret.org/tune-model
集成模型功能包括集成基础学习者、混合模型和堆栈模型。以下是使用该功能的示例：
要了解 PyCaret 中的集成模型，请查阅官方文档：pycaret.org/ensemble-mo...
预测模型功能用于推断/预测。以下是具体用法：
绘图模型功能用于评估模型性能。以下是使用示例：
你可以通过以下链接了解 PyCaret 中可视化的更多信息：pycaret.org/plot-model。
或者，你可以使用评估函数在笔记本用户界面中查看绘图。
PyCaret 2.0 包含实用功能，方便管理机器学习项目。以下是一些示例：
PyCaret 2.0 嵌入 MLflow 跟踪组件，用于记录参数、代码版本、指标和输出文件，并可视化结果。
结合以上所有功能，可以轻松创建 AutoML 软件，该软件将使用默认参数训练多个模型，调整最佳候选模型的超参数，尝试不同的感知技术，并返回/保存最佳模型。
该脚本可以动态选择并保存最佳模型。只需几行代码，你就能开发自己的 AutoML 软件，具有完善的日志记录系统，甚至还有漂亮的排行榜 UI。
使用 Python 中的轻量级工作流程自动化库可以实现的功能，都没有限制。
