Keras是Python中一个的强大而易用的库，主要用于深度学习。在设计和配置你的深度学习模型时，需要做很多决策。大多数决定必须通过反复试错的方法来解决，并在真实的数据上进行评估。因此，有一个可靠的方
尽管数据集得到了有效的解决，但它可以作为学习和实践如何开发、评估和使用卷积深度学习神经网络从头开始进行图像分类的基础。这包括如何开发一个用于评估模型性能的强大测试工具，如何探索模型的改进，以及如何保存模型，然后加载它以对新数据进行预测。
交叉验证（也称为“过采样”技术）是数据科学项目的基本要素。它是一种重采样过程，用于评估机器学习模型并访问该模型对独立测试数据集的性能。
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
与大多数机器学习模型一样,这里的目标是构造一个将输入映射到输出的函数,在这种情况下，输出将是一组向量.单一目标(ST)考虑m个单一模型来预测多标签。此外，还引入了stack的方式(SST)提高效果。SST有两个预测阶段。在第一阶段，用m个模型预测m个目标。在后一阶段，通过变换训练集D，为每个目标学习一组m'元模型。在变换后的训练集中，它使用输出空间的估计值。
总第100篇 本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。 前言 在说交叉验证以前，我们先想一下我们在搭建模型时的关于数据切分的常规做法[直接利用train_test_split把所有的数据集分成两部分:train_data和test_data，先在train_data上进行训练，然后再在test_data上进行测试评估模型效果的好坏]。 因为我们训练模型时，不是直接把数丢进去就好了，而是需要对模型的不断进行调整(比如参数)，使模型在测试集上的表现足够好，但是即使模型在测试集上效果好，不
所有函数和类的确切API，由docstrings给出。API会为所有功能提供预期类型和允许的功能，以及可用于算法的所有参数。 原文链接 : http://scikit-learn.org/stab
每天给你送来NLP技术干货！ 干货 作者：炼丹小生来自：炼丹笔记 如何通过融合解决多标签分类(MLC)问题.这里给了两个的方案: SST 与大多数机器学习模型一样,这里的目标是构造一个将输入映射到输出的函数,在这种情况下，输出将是一组向量.单一目标(ST)考虑m个单一模型来预测多标签。此外，还引入了stack的方式(SST)提高效果。SST有两个预测阶段。在第一阶段，用m个模型预测m个目标。在后一阶段，通过变换训练集D，为每个目标学习一组m'元模型。在变换后的训练集中，它使用输出空间的估计值。
现在让我们继续解决一个真正的业务问题。一家保险公司向你提供了他们客户先前索赔的数据。保险公司希望你开发一个模型来帮助他们预测哪些索赔看起来是欺诈的。通过这样做，你希望每年为公司节省数百万美元。这是一个分类问题。这些是数据集中的列。
本篇文章主要介绍了几种常用的数据准备方法,以及在数据准备的过程中如何避免数据泄露。
翻译 | 王柯凝 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） ▌介绍 关于卷积神经网络从交通灯识别到更实际的应用，我经常听到这样一个问题：“会否出现一种深度学习“魔法”，它仅用图像作为单一输入就能判断出食物质量的好坏？”简而言之，在商业中需要的就是这个： 当企业家面对机器学习时，他们是这样想的：欧姆蛋的“质量（quality）”是好的 这是一个不适定问题的例子：解决方案是否存在，解决方案是否唯一且稳定还没办法确定，因为“完成”的定义非常模糊（更不用说实现了）。虽然
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型，从指标得到反馈，不断改进，直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
本文取自《机器学习实战》第二章，原始为python2实现，现将代码移植到python3，且原始代码非常整洁，所以这本书的代码很值得学习一下。
评估机器学习模型的程序是，首先基于机器学习训练数据对其进行调试和评估，然后在测试数据库中验证模型是否具有良好的技能。通常，在使用训练数据集评估模型后，你会对得到的成绩非常满意，但用测试数据集评估模型时成绩不佳。在这篇文章中，你会了解到当这个常见问题出现时，你需要考虑的技术和问题。
高水平的深度学习库，如TensorFlow，Keras和Pytorch，通过隐藏神经网络的许多乏味的内部工作细节，使深度学习从业者的生活变得更容易。尽管这是深度学习的好方法，但它仍然有一个小缺点:让许多基础理解较差的新来者在其他地方学习。我们的目标是提供从头开始编写的一个隐藏层全连接神经网络分类器(没有深度学习库)，以帮助消除神经网络中的黑箱。 项目地址:https://github.com/ankonzoid/NN-from-scratch 所提供的神经网络对描述属于小麦的三类内核的几何属性的数据集进
Dropout 是一类用于神经网络训练或推理的随机化技术，这类技术已经引起了研究者们的广泛兴趣，并且被广泛地应用于神经 网络正则化、模型压缩等任务。
原始数据 –> 数据特征工程（训练数据和测试数据） –> 选择合适的算法进行学习 –> 建立模型 –> 模型评估(测试数据) –> 判断模型是否合格 –> 模型应用（一般以API的形式提供）
假设这样一种情况，你对一个样本不均匀的数据集做了一段时间的处理，在这期间你用其中一部分数据做试验，测试了n种机器学习方法，然后喜闻乐见的发现每次的准确率都高达95%。你觉得这95%的准确率真的是实至名归吗？
【磐创AI导读】：本文是一个完整的机器学习项目在python中的演练系列第第四篇。详细介绍了超参数调整与模型在测试集上的评估两个步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍
你有没有想过是什么原因导致了这些排名的高差异?换句话说，为什么一个模型在私有排行榜上评估时会失去稳定性? 在本文中，我们将讨论可能的原因。我们还将学习交叉验证和执行它的各种方法。 模型的稳定性? 总
介绍 预测分析是基于以前收集的数据来预测未来的结果。它包括两个阶段： 训练阶段：从训练数据中学习一个模型。 预测阶段：使用模型预测未知或未来的结果。 预测模型 我们可以选择许多模型，每个模型都基于一些与数据底层分布有关的不同假设。因此，我们对所要讨论中的两个一般问题感兴趣：1.分类 - 关于预测类别（一个离散的值，有限的，没有排序的），以及2.回归-关于预测一些数值的量（一个连续且有序的无限值）。 对于分类问题，我们使用“虹膜”数据集，并从其萼片和花瓣的“宽度”和“长度”测量中预测其“物种”。以下是
导语 JavaScript 适合做机器学习吗？这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法，并思考：它将会给我们的工作带来什么？同样，算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程，带读者了解机器学习解决问题的一般过程。本文适合以下背景的读者阅读： 你不需要具备 Python、C++ 的编程能力：全文使用 JavaScript 作为编程语言，且不依赖任何第三方库实现机器学习算法。 你不需要具备算法能力和高数的背景，本文机器学习算法的实现不过 20 行代
提到回归算法，我想很多人都会想起线性回归，因为它通俗易懂且非常简单。但是，线性回归由于其基本功能和有限的移动自由度，通常不适用于现实世界的数据。
一种方法是先对数据集进行探查，然后思考什么模型适用于这个数据集，先尝试一些简单的模型，最后再开发并调优一个稳健的模型。
在使用机器学习算法进行建模和训练时，我们有时会遇到一些警告和错误提示。其中之一是"Fit Failed Warning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these param"。本文将介绍这个警告的原因，并提供一些解决方法。
影像组学是放射学领域的一个相对较新的词，意思是从医学图像中提取大量的定量特征。人工智能（AI）大体上被定义为一组先进的计算算法，可以对所提供的数据模式进行学习，以便对未知的数据集进行预测。由于与传统的统计方法相比，人工智能具有更好的处理海量数据的能力，因此可以将影像组学方法与人工智能结合起来。总之，这些领域的主要目的是提取和分析尽可能多和有意义的深层定量特征数据，以用于决策支持。如今，影像组学和人工智能都因其在各种放射学任务中取得的显著成功而备受关注，由于担心被人工智能机器取代，大多数放射科医生对此感到焦虑。考虑到计算能力和大数据集可用性的不断发展进步，未来临床实践中人与机器的结合似乎是不可避免的。因此，不管他们的感受如何，放射科医生都应该熟悉这些概念。我们在本文中的目标有三个方面：第一，让放射科医生熟悉影像组学和人工智能；第二，鼓励放射科医生参与这些不断发展的领域；第三，为未来方法的设计和评估提供一套良好实践建议。本文发表在Diagnostic and Interventional Radiology杂志。
今天我给大家盘点下机器学习中所使用的交叉验证器都有哪些，用最直观的图解方式来帮助大家理解他们是如何工作的。
1 问题 模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归 ，也可以用多项式回归 。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中，涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
概述 今天介绍一下机器学习常用算法，以及常用的数据处理技巧等。我们都知道机器学习针对特定任务从经验中学习，并且使得我们的任务效果越来越好。我们看一机器学习的workflow，如下所示: 数据采集和标记->数据清洗->特征选择->模型选择->模型训练和测试->模型性能评估和优化->模型使用即上线。 我们一般通过Python来实现机器学习常用算法的程序，所以基于Python语言常用的机器学习类库及其第三方扩展库有:IPython,Jupyter,numpy,matplotlib,scipy,scikit-lea
本文是一篇对 Scikit-learn 开发者的专访，原载于 towardsdatascience，我们对其进行了编译整理，采访内容如下文。
模式分类（pattern classification）和机器学习（machine learning）是非常热的话题，几乎在所有的现代应用程序中都得到了应用：例如邮局中的光学字符识别（OCR），电子邮件过滤，超市条形码扫描，等等。 在这篇文章中，我会简要描述一个典型的监督学习任务的主要概念，这些概念将作为将来的文章和实现各种学习算法的基础。 机器学习和模式分类 预测建模是建立一个能够进行预测的模型的通用概念。通常情况下，这样的模型包括一个机器学习算法，以便从训练数据集中学习某些属性做出这些预测。 预测建模可
想提高机器学习实验的效率，把更多精力放在解决业务问题而不是写代码上？低代码平台或许是个不错的选择。
2018 IEEE International Conference on Cluster Computing
您应该意识到时间序列不是随机分布数据这一事实，它本质上是按照时间顺序排序的，因而不使用K-折交叉验证。
在使用Python的机器学习库scikit-learn进行网格搜索（Grid Search）时，可能会遇到"ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.grid_search'"的错误。这个错误通常是由于scikit-learn版本更新而导致的，因为从sklearn 0.18版本开始，sklearn.grid_search模块已经被重命名为sklearn.model_selection。 为了解决这个错误，我们可以采取以下步骤：
在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇笔记一直更新下去。 01scikit-learn基础介绍 1.1 估计器 估计器，很多时候可以直接理解成分类器，主要包含两个函数： 1、fit()：训练算法，设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 2、predic
简单描述：在预测目标值的时候选择和自己相似的目标值。比如，有五个人分在在武汉的五个区域，小明不知道自己在什么区域，他计算自己和其他4个人的距离，谁离自己最近,他在什么区，小明就在什么区。
来源：Deephub Imba本文约5000字，建议阅读10分钟本文将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。 对于 SQL，你应该知道一些最简单的操作，例如： 从表中选择
方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况（或称之为离散情况）
错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务.
官方文档：https://ww2.mathworks.cn/help/bioinfo/ref/crossvalind.html
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
机器学习有四种用途：分类、聚类、回归和降维。更严格一点，机器学习的目的只有三个：分类、聚类和回归，降维不过是达成目标的手段之一。
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
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