“特征提取”是机器学习的核心任务吗？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习中的特征提取

特征提升早期机器学习的研究与应用,受模型种类和运算能力的限制。...所谓特征抽取,就是逐条将原始数据转化为特征向量的形式,这个过程同时涉及对数据特征的量化表示;而特征筛选则更进一步,在高维度、已量化的特征向量中选择对指定任务更有效的特征组合,进一步提升模型性能。...特征抽取原始数据的种类有很多种,除了数字化的信号数据(声纹、图像),还有大量符号化的文本。然而,我们无法直接将符号化的文字本身用于计算任务,而是需要通过某些处理手段,预先将文本量化为特征向量。...mnb_count= MultinomialNB () #使用朴素贝叶斯分类器，对CountVectorizer(不去除停用词)后的训练样本进行参数学习。...那么交叉验证得出的准确性有着很大的波动,最好的模型性能表现在选取前7%维度的特征的时候; 如果使用前7%维度的特征,那么最终决策树模型可以在该分类预测任务的测试集上表现出85.71%的准确性,比起最初使用全部特征的模型性能高出接近

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你知道机器是怎么学习的吗？

我顿时愣了一下，是啊，如果机器学习会思考，那么是如何思考的呢？就拿人工智能中应用最广的机器学习来说，在整个学习流程中，其实并不是自己就会了。...我们在这里用机器学习的观点解读一下人类中的存在的现象。 ▊ 人为什么会对某些类型的信息比较敏感？小明爸爸是厨师，或许小明对味觉本身就比较敏感；小虎的妈妈是摄影师，或许小虎对颜色比较敏感。...套袋法（Bagging），是一种机器学习集成算法，旨在提高机器学习算法在统计分类和回归中的稳定性和准确性。它还减少了差异，并有助于避免过度拟合。...本书从分类、回归、聚类、降维、深度学习等方面介绍了主要的机器学习概念及模型原理，并有大量的基于主流机器学习平台的上机实践内容，可以让新人在理解机器学习原理的同时快速上手实战。...▊ 内容简介近年来机器学习是一个热门的技术方向，但机器学习本身并不是一门新兴学科，而是多门成熟学科（微积分、统计学与概率论、线性代数等）的集合。

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学习是智能的核心能力吗？人类的学习和AI的学习

前言大家对智能的要求通常是希望可以比较有效的去解决在人类看起来不太容易的问题，当具备了解决困难问题的能力的时候，这种机器或者软件就可以认为是具有一定智能的。...AI如何学习 AI的学习搞得非常火热，学习本身也一直被认为是AI的重要特征之一，比如机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、小样本学习、终身学习等等各种学习的方法思路百花齐放，不难看出，能够具备持续提升能力的...这当然是与AI在做的核心算法模型有关，因为算法模型在追求的就是对于数据或者现象背后规律的拟合，然后再用这种规律去指导新的问题，即所谓的泛化或预测。...而且这里面还涉及一个很核心的问题，就是学习结果在预期任务中的表现（泛化能力）的评估，因为可以说学习的根本目标是为了泛化。这种评估目前理论上还有很多工作要做，远没有发展完善。...不知道这算不算是造物主的工作了呢。镜子中的自己，AI和人的学习聊到这儿基本上可以说，学习就是AI的核心能力，或许没有之一。

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最后走的人关灯，人类的任务是迎接智能机器的来临吗？

人类的任务是迎接智能机器的来临吗？...为人类哀悼可以有几种方式:要么是认为在人类消亡之后剩下的只是一大堆的机会,可悲的是绝大部分都被错过了,这些机遇曾给我们带来巨大的希望;相反的,我们也可以认为,从某种角度看,人类可以确信完成了他的任务——...“机器统治下的另一种文化会在未来将长久的存在并且可以传播到地球以外;而人类及人类所有的思想只是这种机器统治下文化的更深层次思索的先驱。”我们应该为此感到悲哀吗?当然不!...他的提议也与科幻的主题有关,但它是以某种反终结者的形式出现的:当机器人发现了最后一个可能阻挡它们实现征服全宇宙计划的人的时候,它们瞄准了我们,而我们则自豪地高呼“任务完成了!”...为此第一个要遵守的条件是我们永远不要将我们的进展成果交给军方,因为他们总是习惯于用冲突的眼光去看待发生的事件。我这么说并没有什么恶意。如果我们尽心尽力的完成了任务,机器人也许会将我们复活。

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你真的知道什么是机器学习吗？

1、机器学习汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院-机器学习系，根据他在《机器学习》一书中的定义，机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。...机器学习在本质上来说是跨学科的，使用了计算机科学、统计学和人工智能以及其他学科的知识。机器学习研究的主要产物是算法，可以帮助基于经验的自动改善。...决策树通常来说由两种任务组成：归纳和修剪。归纳是用一组预先分类的数据作为输入，判断最好用哪些特性来分类，然后将数据库分类，基于其产生的分类数据库再进行递归，直到所有的训练数据都完成分类。...深度学习是应用深度神经网络技术——具有多个隐藏神经元层的神经网络架构——来解决问题。深度学习是一个过程，正如使用了深度神经网络架构的数据挖掘，这是一种独特的机器学习算法。...增强学习中，并没有给出明确的目标;机器必须通过不断试错的方式进行学习。我们来用经典的马里奥游戏举个例子。

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机器学习的核心：优化的简介

优化是几乎所有机器学习和统计技术的核心。在本文中，我们讨论最流行的机器学习和统计建模方法背后的核心优化框架。...这这是因为优化是每一个主要业务、社会、经济甚至个人决策的核心，而这些决策由个别的人，集体代表人、智能机器和软件智能体做出。...因此，对于数据科学和机器学习实践者来说，对于用于常见的统计和机器学习算法的优化框架的理论基础有一个健全的知识是至关重要的如何有效地使用数据如何估算处理大数据集的计算量，如何避免局部最小值并从复杂的多维空间中寻找一个好的解决方案...深度学习/神经网络大多数神经网络通过反向传播技术优化神经元之间连接的权重。采用先进的优化方法可以确保找到具有高收敛的良好解决方案。 ? 强化学习（RL） RL是任何现代AI系统或智能体的核心。...我们展示了基本优化模型，它是一些广泛流行的统计技术和机器学习算法的核心。

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【FinTech】机器学习是发展金融科技公司的最佳方式吗？

笔者邀请您，先思考： 1 金融科技如何使用机器学习技术？ 2 机器学习可以解决金融科技那些问题？金融是地球上没有人不需要的东西。这是生活的基本必需品，因为每个人都需要钱来吃饭，旅行和买东西。...金融行业机器学习的特点如果人类的大脑被推向极致，那么他们只能同时完成几项任务。而没有边界的机器可以集中处理数千个任务。...然后建立模型，这是在数据集中预判欺诈或异常的重要步骤。准确性：人类表明，做同样的平凡任务会导致工作重点和质量的下降。而且，机器可以执行无限次的重复性任务。...我们都需要某人的帮助才能完成我们需要的任务，无论是在谷歌还是人类的帮助下。借助机器学习功能的数字助理，高管和经理可以比以往更轻松地完成工作。...总之，虽然机器学习是一项较新的技术，但有许多院士和行业专家，非常欢迎机器学习。可以肯定地说，这个领域有更多的创新。由于数据敏感性，基础设施要求，商业模式的灵活性等原因，采用机器学习也有其自身的挫折。

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值得思考，机器学习模型做出的决策是你想要的吗？

什么时候强制做出选择是合适的?我认为需要考虑这个问题是机械的 (确定性的)还是随机/概率的。机器学习的提倡者经常想把为前者 (机械性问题)所做的方法应用到存在生物变异、抽样变化和测量误差的问题上。...而是希望获得带有可信区间或置信区间的风险估计得分。我的观点是，机器学习分类器最好用于机械的/确定性的高信噪比的数据或应用场景中，而概率模型应该用于大多数其他情况。...17篇 - 特征变量筛选（1）机器学习第18篇 - Boruta特征变量筛选（2）机器学习第19篇 - 机器学习系列补充：数据集准备和更正YSX包机器学习第20篇 - 基于Boruta选择的特征变量构建随机森林...机器学习第21篇 - 特征递归消除RFE算法理论机器学习第22篇 - RFE筛选出的特征变量竟然是Boruta的4倍之多机器学习第23篇 - 更多特征变量却未能带来随机森林分类效果的提升机器学习相关书籍分享...多套用于机器学习的多种癌症表达数据集这个统一了238个机器学习模型R包的参考手册推荐给你莫烦Python机器学习机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？

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【机器学习】：分类任务的常用评价指标

本期给大家介绍机器学习分类任务的常用评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F1-score。...TL;DR * 机器学习的分类任务 * Confusion Matrix（混淆矩阵） * Accuracy * Pricision * Recall * F1-score 一、分类任务？...分类是机器学习的基础任务，比如：新闻分类、事件分类、情感分类、话题分类、主题分类、图片分类、视频分类等等。分类是指将数据分成不同的类别，或者说是贴上各种标签。...评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。不同的机器学习任务，有不同的评价指标。本文重点说明分类任务的评价指标。...我们需要定义分类结果中的正类（positive）和负类（negative），在机器学习中，我们通常将更关注的事件定义为正类事件。

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微软又开源了一个机器学习框架，这次是核心产品的机器学习引擎infer.NET

下面就来回答这些问题~ 关于infer.NET 简单来说，Infer.NET是一个基于模型的机器学习框架。...根据官方介绍，Infer.NET是一个在图形模型中运行贝叶斯推理框架，可以用于概率编程，也可以用来解决许多不同类型的机器学习问题，包括分类、推荐或聚类等标准问题，并可以针对特定领域问题提供定制解决方案。...随着机器学习应用逐渐进入日常生活，理解和解释它们的行为变得越来越重要。 2、数据适用性强。基于模型的机器学习框架，对于那些具有某些特征的数据有很强的适用性，可以更好的使用这些数据来完成机器学习任务。...Infer.NET的一个关键功能是支持在线贝叶斯推断，即系统在新数据到来时进行学习的能力。这在与用户进行实时交互的商业和消费品中是必不可少的。...除了广泛应用于信息检索、流行病学、生物信息学等各个学术研究领域之外，Infer.NET已经发展成了微软 Office、 Xbox 和 Azure 等微软核心产品中的机器学习引擎。

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分析机器学习中的核心算法

在数据分析的过程中，我们会通过观察一系列的特征属性来对我们感兴趣的对象进行分析研究，一方面特征属性越多，越有利于我们细致刻画事物，但另一方面也会增加后续数据处理的运算量，带来较大的处理负担，我们应该如何平衡好这个问题...利用矩阵的特征值分解进行主成分分析就是一个很好的解决途径。...主成分分析是机器学习中的核心算法之一，本文将基于 Python 语言，为读者深入浅出的分析他的来龙去脉和本质内涵，相信读完此文，将扫清你心中的所有疑虑，今后在应用他解决实际问题的时候也能更加得心应手。...对称矩阵除了“自身与转置后的结果相等”这个最浅显、基本的性质外，还拥有许多重要的高级特性。在对角化的运算讨论中，我们会发现实数对称矩阵一定能够对角化，并且能够得到一组标准正交的特征向量。...本场 Chat 主要内容有：对称矩阵的基本性质对称矩阵的对角化与特征值数据降维的需求背景与主要目标主成分分析法降维的核心思路主成分分析的细节实现过程推广到 N 个特征的降维实现

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学习能力必然是职场的核心能力

下面分享一下自己最近三周学习Golang的一些经验和方法，大家可以拿来借鉴的其他学习方面上：第一、实践。任何的学习都离不开实践。不能够运用到实践中的学习大概率是无效学习，而实践也是学习最有效的手段。...单纯动手实践的过程中会掺杂着业务逻辑的实现，学习效率和范围上会有一些局限，属于用到什么学什么，缺点是不够系统。...另外，我们可能都听说过“一万小时定律”，这个概念是极具迷惑性的，会让你觉得学习任何东西都需要花费大量的时间的。其实不然，一万小时定律指的是学习一个复杂的领域并且成为这个领域的专家。...对于一个懂编程语言的人来说，从零学习另外一门语言，一般也就一两周时间就可以上手了。因此，我们不要对此产生畏惧心理。上面讲的是学习方法，但最根本的是学习的意愿。...你是选择花一年时间学习一门技术，然后重复十年，还是愿意每年都不断的学习迭代自己？两者的结果差距超乎你的想象。

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机器学习是万能的吗？AI落地有哪些先决条件？

1.引言入门机器学习或从事其相关工作前，不知道你思考过如下2个问题吗： 1) 机器学习是万能的吗？ 2) 工业界要想尽可能落地机器学习，需要满足哪些先决条件？...今天结合他们的报告，在这里总结与大家一起分享，他们的报告实际上完美地解决了以上两个问题。 2.机器学习是万能的吗？机器学习包括深度学习吗？当然。...，人们不禁会问机器学习可以解决一切问题吗，如果是这样，所有国家的科学家去深入研究AI理论，工业界的大牛去将这些理论落地，一场革命诞生。...为了使用机器学习的技术，先从全国各地选取建仓的数据，模型考虑了几百个特征(包括时间刻画等多个维度)，是一个有监督学习任务，训练好模型后，再输入要预测的建仓地区的相关数据到模型中，最后决策一个得分最高的建仓位置...机器学习是基于过去的预测，仿真是基于未来的预测。机器学习和仿真优化结合才是解决问题的最全面方法论。 3. 机器学习落地，先决条件有哪些？

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机器学习的未来一定是深度学习吗？

今天与大家分享的是来自Airbnb的朱赟的一篇文章《IT江湖（一）之机器学习篇》，这篇文章讨论的是机器学习的五个部落，现在我们一起带着这些疑问，寻找这些部落后面的秘密吧。...通过上图，大家可以深度了解整个机器学习的框架。事实上，如果把学习机器学习比作学习一门功夫，从整个程序设计来看，我们首先要学的应该是内功。这里有四大内功：存储系统、程序设计、网络通讯、操作系统。...比如海星机器人，这个机器人不仅能自己学会走路，而且假如受到刺激后失去了腿，他还能重新模拟并学习新的行走方式。...大家可能会发现机器学习的这些概念每个听起来都太难懂了，但如果你真的把它拆解开来，好像也并没有那么复杂。这个宗派的核心是近邻算法和内核机，起源于心理学。那它用在哪里呢？...机器学习只是在外面的一种招数，内在还有很多东西，比如上文讲到的四大内功，大家也要多多修炼。拿来主义，遇到问题就拿方法解。如果是图片识别，就选择机器学习算法。

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使用图进行特征提取：最有用的图特征机器学习模型介绍

图中的每个节点都是相互连接的，这是我们不能忽视的重要信息。幸运的是，许多适合于图的特征提取方法已经创建，这些技术可以分为节点级、图级和邻域重叠级。...在本文中，我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。注意:我的文章结构类似于William L. Hamilton[1]所写的图形学习书籍。...节点的度为了计算节点度，将关联边的数量计算到Vr中。节点度是一个简单的度量指标，可以定义为关联到节点的边数。数学上可以定义为: 节点度方程[1] 其中A是邻接矩阵，du是节点u的一个度。...它是一种基于学习的方法，将一个图作为输入，并学习节点[4]的表示和输出。它将语言建模中使用的技术重新应用到图形领域。...邻域重叠特征，例如，Sorensen索引或LHN相似性，创建了度量两个节点之间共同邻域的特征。在本文中，我总结了最流行的图形特征提取方法。当然，还有很多，我没有在这里说。

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腾讯提出的最强多任务学习(MFH)不学习下吗?

作者：十方以往多任务学习(MTL)的研究都是针对小数量级任务做的,但是在推荐系统里需要对大数量的任务做multi-task的学习.举例来说,在推荐系统中会用MTL对用户多种行为进行建模,不同任务之间有着各种维度的相关性...任务一(回归): 播放率预估任务二(分类): 完播率预估任务三(分类): 跳出率预估该问还提到了一个冷启问题,对于高活跃度的用户,模型会过拟合,对于低活跃的用户模型会欠拟合,解决这个问题的方法是...把用户分成3档,高/中/低,和上面3个任务组合成9个任务去学习....MFH 对于上节中的9个task的任务,一个switcher已经完全不够用了,因此层级MTL隆重登场,第0个level学习用户不同behavior的关系,第1个level直接精细到不同级别用户的各个...H-MTL是不是有点死板,最上层是个树结构,并没有信息共享.MFH由多个H-MTL构成,从多个视角学习9个任务: 两个视角: 三个视角: 更多细节参考原文.

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教育机器人是新的“智商税”吗？

撰文 / 顾青云编辑 / 沈洁复读机、电子词典、点读机、学习机……几乎每个世代的青春记忆里，都少不了那些让人向往的“学习神器”。...，一些学校开展机器人教育的核心驱动因素就是为了参加机器人比赛加分。...教育机器人是毋庸置疑的朝阳行业，现阶段终究只是一种通过组装、搭建、运行机器人，激发学生学习兴趣、培养学生综合能力的教育方式，早期的市场教育并不是一件容易的事。...再比如大疆创新、优必选等擅长的是硬件设计，为了满足学校等G端客户的需求，常常会搭配一整套的教学课程、管理平台和开发平台，虽然在内容层面缺少先天优势，但不愿将核心竞争力假手于人。...可以佐证的是，百度、猿辅导、有道、作业帮、掌门教育、大力教育等陆续推出了教育智能硬件，涉及词典笔、学习平板、智能灯等产品，进一步切入教育机器人赛道或许只是时间问题罢了。

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我是这样入门“机器学习”的

我刚入学那会儿被各种各样的大部头吓坏了，这能啃完吗？甚至有的老师也不建议啃。但其实现在看来，大学期间最适合啃这些书，因为那时候有非常多的时间来心无旁骛地学习。...好奇大家口中的机器学习、神经网络这些名词到底是怎么回事，有什么高深的算法，会如何发展，是否存在自己一直寻找的兴趣方向。 ?...我自己本人是，基本上所有的公开课app都装了（买了几千块的手机，不能白买）。机器学习首先推荐：吴恩达老师在Cousera上的“机器学习公开课”。 ?...至于机器学习相关的书籍，我觉得周志华老师的西瓜书（《机器学习》）对我来说太难了，大神觉得简单，请无视我。...里面有人工智能核心能力的说法我觉得很好："人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测"。的的确确就是这么一回事。

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预测友谊和其他有趣的图机器学习任务

至少就目前而言，人工智能是深度学习的代名词，这意味着基于神经网络的机器学习（如果你不知道神经网络是什么，不要担心——在这篇文章中你不需要它们）。...用户之间的这些连接自然形成可用于创建图的边。但是，在许多情况下，机器学习从业者在构建机器学习模型时不会利用这些连接，而是将节点（在本例中为用户）视为完全独立的实体。...机器学习Machine learning 机器学习中的三个主要任务是回归（regression）、分类（classification）和聚类（clustering）。...预测边到目前为止，我们已经通过结合图论特征来增强传统的机器学习任务。我们的最后一个主题是传统的非图论世界中没有对应项的机器学习任务：边预测。...然后，这些量化可以作为聚类、回归和分类任务的特征，这有助于所涉及的机器学习算法将图形结构整合到数据点上。

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Salesforce 用机器学习来自动总结文本，AI＋SaaS 是未来吗？

计算机能从文本预先有的措辞中提取，只是目前灵活度还有欠缺；抽象则是计算机在了解原文的基础上，引入新词概括原义。　　这背后用到了机器学习技术，深度学习神经网络也在此发挥作用。...所谓强化学习，简单来说，就是训练机器能在采取某种行动后，通过结果的好坏，判定行动的好坏。如棋盘游戏，你能针对对手每步棋作出回应，最终你便能在一系列棋局中找到某步棋的最佳下法，并将此内化成一种积极信号。...AI＋SaaS 是未来？还是噱头？　　自动总结模型的背后，是 Salesforce 去年收购的深度学习创企 MetaMind，这还仅揭露了 Salesforce 人工智能版图的冰山一角。...几乎与 Salesforce 同段时间，甲骨文发力 AI ，推出自适应智能应用（Adaptive Intelligent Apps）；Adobe 为它旗下所有软件提供基于深度学习和机器学习的底层技术平台...——Adobe Sensei；IBM 有 Waston；SAP 近期开始逐步发力机器学习和人工智能领域 …… 　　近期中美 SaaS 峰会上，北森 CEO 纪伟国提出，AI ＋大数据是重构下一代 HRSaaS

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