关键词Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh简介 - pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.Plotly'sployly常用的两个绘图模块：graph_objs（go）和express（px）

推荐模型如何进行推荐将取决于您拥有的数据类型。如果您只拥有过去发生的交互数据，您可能有兴趣使用协作过滤。如果您有描述用户及其与之交互过的物品的数据（例如，用户的年龄、餐厅的菜系、电影的平均评价），您可以通过添加内容和上下文过滤，对当前给定这些属性下新交互的可能性进行建模。推荐系统中最为主流与经典的技术之一是（Collaborative Filtering），它是基于这样的假设：用户如果在过去对某些

Ⅰ. 分类问题常用精度 Accuracy混淆矩阵查准率（准确率）查全率（召回率）PR曲线与AP、mAPF值ROC曲线与AUC值Ⅱ. 回归拟合R2决定系数平均绝对误差（MAE mean absolute error）均方误差（MSE mean squared error）均方根误差（RMSE root mean squared error）Ⅲ. 聚类模型评估1. 簇内误差平方和SSE....

2020年1月，OpenAI发表了论文《Scaling Laws for Neural Language Models》，研究了基于交叉熵损失的语言模型性能的经验尺度法则，并且发现：大模型使用样本的效率显著更高，因此最优的高效训练方式是在中等数据集上训练超大模型，并在显著收敛前提前停止。由于指令微调阶段训练了非常多的任务，大模型任务能力可以泛化到之前没有见过的任务上，这使得模型初步具备了回答人们提

2020年1月，OpenAI发表了论文《Scaling Laws for Neural Language Models》，研究了基于交叉熵损失的语言模型性能的经验尺度法则，并且发现：大模型使用样本的效率显著更高，因此最优的高效训练方式是在中等数据集上训练超大模型，并在显著收敛前提前停止。由于指令微调阶段训练了非常多的任务，大模型任务能力可以泛化到之前没有见过的任务上，这使得模型初步具备了回答人们提

Pre-trained Language Model（PLM）模型BERT 具有两种输出，一个是pooler output，对应的[CLS]的输出，以及sequence output，对应的是序列中的所有字的最后一层hidden输出。所以BERT主要可以处理两种，一种任务是分类/回归任务（使用的是pooler output），一种是序列任务（sequence output）

Streamlit 是可以用于快速搭建Web应用的Python库。Streamlit 的特色：（1）API简单明了，易上手API非常友好，事实上一天就能学会。（2）无须学习前端知识（html、css、javascript）Streamlit 基于tornado框架，封装了大量互动组件，同时也支持大量表格、图表、数据表等对象的渲染，并且支持栅格化响应式布局。（3）支持markdown和html文本的

2020年1月，OpenAI发表了论文《Scaling Laws for Neural Language Models》，研究了基于交叉熵损失的语言模型性能的经验尺度法则，并且发现：大模型使用样本的效率显著更高，因此最优的高效训练方式是在中等数据集上训练超大模型，并在显著收敛前提前停止。由于指令微调阶段训练了非常多的任务，大模型任务能力可以泛化到之前没有见过的任务上，这使得模型初步具备了回答人们提

Ⅰ. 分类问题常用精度 Accuracy混淆矩阵查准率（准确率）查全率（召回率）PR曲线与AP、mAPF值ROC曲线与AUC值Ⅱ. 回归拟合R2决定系数平均绝对误差（MAE mean absolute error）均方误差（MSE mean squared error）均方根误差（RMSE root mean squared error）Ⅲ. 聚类模型评估1. 簇内误差平方和SSE....

推荐模型如何进行推荐将取决于您拥有的数据类型。如果您只拥有过去发生的交互数据，您可能有兴趣使用协作过滤。如果您有描述用户及其与之交互过的物品的数据（例如，用户的年龄、餐厅的菜系、电影的平均评价），您可以通过添加内容和上下文过滤，对当前给定这些属性下新交互的可能性进行建模。推荐系统中最为主流与经典的技术之一是（Collaborative Filtering），它是基于这样的假设：用户如果在过去对某些