对于任何机器学习应用程序而言,特征选择都是一项重要任务。当所讨论的数据具有许多功能时,这尤其重要。最佳数量的特征还可以提高模型的准确性。获得最重要的特征和最佳特征的数量可以通过特征重要性或特征等级来获得。在本文中,我们将探讨功能排名。
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。
监督机器学习的关键方面之一是模型评估和验证。当您评估模型的预测性能时,过程必须保持公正。使用train_test_split()数据科学库scikit-learn,您可以将数据集拆分为子集,从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。
在智慧司法领域中,针对法律裁判文书的分析和挖掘已经成为计算法学的研究热点。目前公开的裁判文书资料大都以长篇文本的形式出现,内容主要包含案号、当事人、案由、审理过程、裁判结果、判决依据等,篇幅较长、表述复杂,无论对于普通民众或是司法领域从业人员而言,通过阅读裁判文书来准确、快速地了解案件要点信息,都是一项复杂、耗时的工作。因此,借助AI技术快速准确解构裁判文书,结构化展示文书中的关键信息,成为了大数据时代司法领域的迫切需求之一。
随机森林是一种灵活,易于使用的机器学习算法,即使没有超参数调整,也能在大多数情况下产生出色的结果。它也是最常用的算法之一,因为它简单,并且可以用于分类和回归任务。在这篇文章中,您将学习随机森林算法如何工作以及其他几个重要的事情。
疫情之下,全球金融市场进入大波动时代,各国金融调控政策、突发事件层出不穷,例如美联储无限量QE、欧央行7500亿复苏基金、中美关闭使领馆、阿塞拜疆和亚美尼亚爆发空战...如何24*7小时全天候自动、智能监控全球新闻事件,从而最快速地做出反应、最大可能地规避风险?
本篇文章是论文的介绍性博客:Benchmarking Graph Neural Networks (https://arxiv.org/abs/2003.00982)的介绍性文章,有兴趣的可以下载原文阅读
拆分可用的数据是有效训练和评估模型的一项重要任务。在这里,我将讨论 scikit-learn 中的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。
HI~!最近过得好吗?零一可是忙死了,呵呵。今天继续跟大家分享。我的微信号是start_data。 上次跟大家说过数据分析的4个任务,今天讲第一个任务,预测。 预测这个任务在很多场景可以应用到。比如 预测某行业未来的市场走势 预测买家会不会响应我们的营销主张 预测股票走势/预测福利彩票开奖号码 预测我们自己的体重/身高 大家可以发现,无论是商业还是生活都可以应用到,作为一名【业务】数据分析师而言(以下简称数据分析师,但特指业务数据分析师),当然不会什么事情都去做分析,那么,是什么因素决定了我们
本文讲解什么是决策树回归模型,以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型,只需要5个步骤。
随着深度学习的蓬勃发展,越来越多的小伙伴开始尝试搭建深层神经网络应用于工作场景中,认为只需要把数据放入模型中,调优模型参数就可以让模型利用自身机制来选择重要特征,输出较好的数据结果。
在我们训练机器学习模型时,为提高模型拟合效果,经常使用K-Fold交叉验证,这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中,我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理,以及如何通过各种随机样本来查看数据。
本文从单棵决策树讲起,然后逐步解释了随机森林的工作原理,并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。
很多人问过我:“你一个文科生,究竟是怎么自学入门‘机器学习、深度学习’这种高深莫测的东西的?并且拿到2次全国数据分析大赛亚军的?”
本文将探索 AI 的一些重要方面和它的子领域。我们首先会分析 AI 的时间线,然后深入介绍每种要素。 几千年来,人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始,人工智能 (AI) 经历了起起落落
本文图片皆引自吴恩达机器学习教学视频,是对视频内容的提炼和总结,本文内容适合正在入门的初学者。
华南理工大学曾发表了一篇关于“面部美容预测”的论文和数据集。你可以在找到它。数据集包括5500人,他们的吸引力在1至5分之间。
上个月,国际体操联合会(FIG)宣布,将日本富士通公司开发的「竞技体操辅助打分系统」用于 2019 年 FIG 主办的系列体操赛事上。系统将于明年的体操世界杯系列赛事上进行测试,并在明年 10 月于德国斯图加特举办的体操世锦赛上正式启用。FIG 的目标是在 2020 年东京奥运会上,将一半项目的打分完全自动化,在 2024 年的巴黎奥运会上实现全部项目打分自动化。
在机器学习中,模型评估是指对训练好的模型进行性能评估的过程。评估模型的性能是为了确定模型在解决特定问题或任务上的效果如何。是机器学习流程中至关重要的一步,它可以帮助我们了解模型的优劣,并做出进一步的改进或决策。
机器学习模型通常分为有监督和无监督学习算法。当我们定义(标记)参数时创建监督模型,包括相关的和独立的。相反,当我们没有定义(未标记)参数时,使用无监督方法。在本文中,我们将关注一个特定的监督模型,称为随机森林,并将演示泰坦尼克号幸存者数据的基本用例。 在深入了解随机森林模型的细节之前,重要的是定义决策树、集成模型、Bootstrapping,这些对于理解随机森林模型至关重要。 决策树用于回归和分类问题。它们在视觉上像树一样流动,因此得名,在分类情况下,它们从树的根开始,然后根据变量结果进行二元拆分,直到到达
现在的训练可能很少用到交叉验证(cross-validate), 因为我现在处理的数据集规模庞大,如果使用交叉验证则会花费很长的时间。但是交叉验证的重要性有目共睹的,无论你是在使用小数据集做算法的改进,还是在Kaggle上打比赛,交叉验证都能够帮助我们防止过拟合,交叉验证的重要性已经不止一次的在kaggle的比赛中被证明了,所以请记住这句话:In CV we trust。
下面我们提取数据集中花瓣宽度与花瓣长度数据,将花瓣数据分为训练数据与测试数据,训练数据用于训练线性回归模型,测试数据用于检测我们的模型的准确率。
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。
如何通过方法有效的分析海量数据,并从其中找到有利的资讯已经成为一种趋势。而决策树算法是目前在进行数据分析时很常用的方法。本文将使用IBM SPSS Modeler进行实践,介绍决策树在空气污染预测领域的实践案例。
在建立模型之前一个非常重要的工作就是做特征工程,而在特征工程的过程中,探索性数据分析又是必不可少的一部分。
玩过建模的朋友都知道,在建立模型之前有很长的一段特征工程工作要做,而在特征工程的过程中,探索性数据分析又是必不可少的一部分,因为如果我们要对各个特征进行细致的分析,那么必然会进行一些可视化以辅助我们来做选择和判断。
几千年来,人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始,人工智能 (AI) 经历了起起落落,这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今,随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。从癌症检测和预测到图像理解和总结以及自然语言处理,AI 正在增强人们的能力和改变我们的世界。
在以前,我曾经介绍过很多在游戏圈比较出名的AI智能体。这些AI智能体往往能在MOBA类游戏和即时战略游戏中超越专业选手,例如腾讯在王者荣耀训练出来的“绝悟AI”:
而决策树算法是目前在进行数据分析时很常用的方法。本文将使用IBM SPSS Modeler进行实践,介绍决策树在空气污染预测领域的实践案例。
预测燃油效率对于优化车辆性能和减少碳排放至关重要,这可以使用python库tensorflow进行预测。在本文中,我们将探讨如何利用流行的机器学习库 Tensorflow 的强大功能来使用 Python 预测燃油效率。通过基于 Auto MPG 数据集构建预测模型,我们可以准确估计车辆的燃油效率。让我们深入了解在 Python 中使用 Tensorflow 进行准确的燃油效率预测的过程。
原标题 | Six Important Steps to Build a Machine Learning System
交叉验证是帮助机器学习模型选择最优超参数的有用程序。它对于较小的数据集特别有用,因为这些数据集没有足够的数据来创建具有代表性的训练集、验证集和测试集。
决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。
2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a),即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。
这次主要来介绍下 Nebula 在 Akulaku 智能风控的实践。分为以下 6 个部分内容:
当涉及到机器学习分类任务时,用于训练算法的数据越多越好。在监督学习中,这些数据必须根据目标类进行标记,否则,这些算法将无法学习独立变量和目标变量之间的关系。但是,在构建用于分类的大型标记数据集时,会出现两个问题:
决策树可能会受到高度变化的影响,使得结果对所使用的特定训练数据而言变得脆弱。
作者:Eryk Lewinson 翻译:张睿毅校对:张睿毅 本文约4200字,建议阅读10分钟本文我们主要使用非常知名的Python包,以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包。 标签:数据帧, 精选, 机器学习, Python, 技术演练 设置和数据 在本文中,我们主要使用非常知名的Python包,以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包,这是一个包含许多有用功能的库,这些功能正在扩展scikit-learn的功能。我们导入所需的库,如下所示: import n
在这一过程中,会用到某种形式的「序列到序列」这一王者模型,如语言模型——应用语言模型根据前面的句子预测接下来的单词。
动态链接和静态链接是两种不同的链接方式,它们之间的主要区别在于代码的加载时间和内存使用方式。
在许多情况下,机器学习模型比传统线性模型更受欢迎,因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而,机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如,集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能,但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题,可解释人工智能(explainable AI, xAI)被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型(所谓的黑匣子模型)如何进行预测,实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于,许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能,还要解释生成结果的方式。例如,在医疗领域,可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命,因此了解决策的驱动因素非常重要。此外,能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
构建文本分类器和理解自然语言处理 (NLP) 的世界涉及很多步骤。这些步骤必须按特定顺序执行。如果数据中的目标类别不平衡,则需要更多步骤。从头开始学习这一切可能有点雷区。网上有很多学习资源,但事实证明,要找到涵盖高层次所有内容的整体指南非常棘手。因此,我写这篇文章[1]的目的是希望通过 10 个简单的步骤指南为这个过程提供一些透明度。
""" 案例:研究生学院录取数据,用梯度下降训练一个网络。 数据有三个输入特征:GRE 分数、GPA 分数和本科院校排名(从 1 到 4)。排名 1 代表最好,排名 4 代表最差。 """ # ----------分隔线------------- """ 数据解读说明: admit 0未录取 1 录取 gre分数 gpa绩点分数 rank 本科院校等级 #数据预处理 admit --目标标签 rank ---分类变量--》亚编码|one-hot独热编码,相当于去除量纲的影响 gre,gpa
其中,xi为实例特征向量,yi为实例的类别;i=1,2,3,…N。 输出:实例x所属的类别y
所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种,树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应,这一种方法称为回归树。第二种,树上的叶子节点对应一个线性模型,最后的结果由线性模型给出。这一种方法称为模型树。
构建文本分类器和理解自然语言处理 (NLP) 的世界涉及很多步骤。这些步骤必须按特定顺序执行。如果数据中的目标类别不平衡,则需要更多步骤。从头开始学习这一切可能有点雷区。网上有很多学习资源,但事实证明,要找到涵盖高层次所有内容的整体指南非常棘手。因此,我写这篇文章的目的是希望通过 10 个简单的步骤指南为这个过程提供一些透明度。
你需要知道你的算法在看不见的数据上表现如何。
在上一集中,你扮演了 Mr. Bean——你的 AI 的耐心教授。既然你越来越在行了,那就让你坚持下去吧。我常说,避免应用人工智能陷阱的最好方法是永远不要忘记学习基本的知识,所以我暗地里希望你永远保持当 Bean 教授的思维方式。
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