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今天读到一篇不错的文章,讨论了 IBM FreaAI 的一些分析过程,前面还有两篇概要也可以一起读。文章着重对树模型划分出来的各个小区间做评估,找到隐患最大的地方。大体的流程上是对原始特征做直方图,随后到 PDF,再不断便利 Y 轴找到既定的 metric 剧烈变化的地方。可以配合树模型自己算出来的信息熵一起用。这个技巧不是太常见,我只在两年前某一次 Kaggle 竞赛中遇到,举办方弄了一些诡异的合成数据…… https://towardsdatascience.com/how-to-find-weaknesses-in-your-machine-learning-models-3bcce3c7d71e



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今天读到一篇不错的文章,讨论了 IBM FreaAI 的一些分析过程,前面还有两篇概要也可以一起读。文章着重对树模型划分出来的各个小区间做评估,找到隐患最大的地方。大体的流程上是对原始特征做直方图,随后到 PDF,再不断便利 Y 轴找到既定的 metric 剧烈变化的地方。可以配合树模型自己算出来的信息熵一起用。这个技巧不是太常见,我只在两年前某一次 Kaggle 竞赛中遇到,举办方弄了一些诡异的合成数据…… https://towardsdatascience.com/how-to-find-weaknesses-in-your-machine-learning-models-3bcce3c7d71e

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What is Secret Chats of Telegram

Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.

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