随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样 一、随机数种子基础应用 在python中简单运用随机数种子 import random random.seed...之后可以重现第一次随机数的生成结果 二、随机数种子在scikit-learn中的应用(以鸢尾花为例) 注：以下代码需要在你的环境中先行安装scikit-learn工具包 具体方法可以参考https:...//blog.csdn.net/quicmous/article/details/106824638 首先scikit-learn中鸢尾花的数据集需要我们进行拆分，将其拆分为训练集和测试集。...X和y随机分为30%的测试数据和70%的训练数据 这里的随机数种子参数为random_state 在未来想要重新获取X_train, X_test, y_train, y_test的时候可以再次调用以下语句...，可以自行运行程序发现是一样的 如果将random_state设置成1以外的数 X_train2, X_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(X, y
在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法的绝对优势。...比较并选择R语言的机器学习模型 在本节中，你将会学到如何客观地比较R语言机器学习模型。 通过本节中的案例研究，你将为皮马印第安人糖尿病数据集创建一些机器学习模型。...比较模型：使用8种不同的技术比较训练得到的模型。 准备数据集 本研究案例中使用的数据集是皮马印第安人糖尿病数据集，可在UCI机器学习库中获取。也可在R中的mlbench包中获取。...比较R语言机器学习算法的散点图矩阵 成对XY图（Pairwise xyPlots） 你可以使用xy图，对两种机器学习算法的折叠试验精度进行成对比较。...你也可以画出它们之间的差异，但是我发现与上面的汇总表相比并没多大用处。 总结 在这篇文章中你学会了8种不同的技术，可以用来比较R语言机器学习算法模型的估计精度。
CSDN:白马负金羁 最大期望算法（EM） K均值算法非常简单（可参见之前发布的博文），详细读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了，它与极大似然估计密切相关。...是的，这恰恰是K均值算法的本质，所以说K均值算法中其实蕴含了EM算法的本质。 EM算法，又称期望最大化（Expectation Maximization）算法。...在正式介绍EM算法的原理和执行过程之前，此处首先对边缘分布的概念稍作补充。 ? ? ? ? 2. 收敛探讨 ? 在下一篇中我们将讨论高斯混合模型（ＧＭＭ），相当于是EM的一种实现。...并给出在R中进行数据挖掘的实例。 4. 高斯混合模型 高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Model）可以看成是EM算法的一种现实应用。...利用这个模型可以解决聚类分析、机器视觉等领域中的许多实际问题。 4.1 模型推导 在讨论EM算法时，我们并未指定样本来自于何种分布。实际应用中，常常假定样本是来自正态分布之总体的。
在拿破仑•希尔的名著《思考与致富》中讲述了达比的故事：达比经过几年的时间快要挖掘到了金矿，却在离它三英尺的地方离开了！ 现在,我不知道这个故事是否真实。...但是,我肯定在我的周围有一些跟达比一样的人，这些人认为，机器学习的目的就是执行以及使用2 – 3组算法，而不管遇到什么问题。他们不去尝试更好的算法和技术，因为他们觉得太困难或耗费时间。...像达比一样,他们无疑是在到达最后一步的时候突然消失了!...最后,他们放弃机器学习,说计算量非常大、非常困难或者认为自己的模型已经到达优化的临界点——真的是这样吗下面这些内容能让这些“达比”成为机器学习的支持者。...这是10个最常用的机器学习算法，这些算法使用了Python和R代码。考虑到机器学习在构建模型中的应用，这些内容可以很好作为编码指南帮助你学好这些机器学习算法。
许多随机机器学习算法的一个问题是同一数据上相同算法的不同运行会返回不同的结果。 这意味着，当进行实验来配置随机算法或比较算法时，必须收集多个结果，并使用平均表现来总结模型的技能。...这就提出了一个问题，即一个实验的重复次数是否足以充分描述一个给定问题的随机机器学习算法的技巧。 通常建议使用30个或更多个重复，甚至100个。一些从业者使用数千个重复，似乎超出了收益递减的想法。...在本教程中，您将探索统计方法，您可以使用它们来估计正确的重复次数，以有效地表征随机机器学习算法的性能。...我们可以看到，该算法的平均成绩约为60.3个单位，标准偏差约为9.8。 如果我们假设分数是最小化分数，如RMSE，我们可以看到最差的成绩是99.5，最好的成绩是大约29.4。...在600次重复之后，它似乎变得更加稳定。 ? 我们可以放大图表中前500次重复，看看能否更好地了解发生了什么。
作者：李祖贤，Datawhale高校群成员，深圳大学 在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大（譬如，超定问题的最小二乘解），对于此类问题，通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解...负梯度方法与Newton型方法在最优化方法中发挥着重要作用，也在现代金融科技，大规模的机器学习发挥不可或缺的作用。接下来，我们将针对这两种优化方法在机器学习中的应用进行讨论。...1.2.5 最速下降法的优缺点 优点：算法每次迭代的计算量少，储存量也少，从一个不太好的初始点出发也能靠近极小点。 缺点： 收敛慢：线性收敛。 Zigzag现象（收敛慢的原因）：若迭代步 ?...满足这两个方程的矩阵有很多，因此拟牛顿方法是一类方法。 ? 在上述算法中，初始矩阵 ? 一般取单位矩阵，第一步迭代方向取为负梯度方向。 那么，算法的核心就是怎么由 ? 去修正 ? ，即 ? ，而 ?...的修正公式 ? 。 （1）DFP方法 在 ? 中，化简为 ? 由于 ? 的选择不是唯一的，为了计算方便，我们选择: ? 代入公式中可得 ? ，得到DFP公式： ? 根据SMW公式： ?
AI 科技评论按，本文作者张皓，目前为南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。...该文为其对 AI 科技评论的独家供稿，未经许可禁止转载。 摘要 本文介绍机器学习算法中的概率方法。概率方法会对数据的分布进行假设，对概率密度函数进行估计，并使用这个概率密度函数进行决策。...本文不省略任何推导步骤，适时补充背景知识，力图使本节内容是自足的，使机器学习的初学者也能理解本文内容。(c). 机器学习近年来发展极其迅速，已成为一个非常广袤的领域。...本文无法涵盖机器学习领域的方方面面，仅就一些关键的机器学习流派的方法进行介绍。(d). 为了帮助读者巩固本文内容，或引导读者扩展相关知识，文中穿插了许多问题，并在最后一节进行问题的“快问快答”。...梯度下降对学习率很敏感，而标准的牛顿法不需要设置学习率。 • 收敛速度。牛顿法的收敛速度比梯度下降更快。 • 牛顿法不适合小批量或随机样本。
在拿破仑•希尔的名著《思考与致富》中讲述了达比的故事：达比经过几年的时间快要挖掘到了金矿，却在离它三英尺的地方离开了！ 现在,我不知道这个故事是否真实。...但是,我肯定在我的周围有一些跟达比一样的人，这些人认为，机器学习的目的就是执行以及使用2 – 3组算法，而不管遇到什么问题。他们不去尝试更好的算法和技术，因为他们觉得太困难或耗费时间。...像达比一样,他们无疑是在到达最后一步的时候突然消失了!最后,他们放弃机器学习,说计算量非常大、非常困难或者认为自己的模型已经到达优化的临界点——真的是这样吗?...下面这些内容能让这些“达比”成为机器学习的支持者。这是10个最常用的机器学习算法，这些算法使用了Python和R代码。...考虑到机器学习在构建模型中的应用，这些内容可以很好作为编码指南帮助你学好这些机器学习算法。祝好运 ? PPV课原创翻译，转载请注明出处！
前言 这部分不是要介绍哪个具体的机器学习算法，前面做了一些机器学习的算法，本人在学习的过程中也去看别人写的材料，但是很多作者写的太难懂，或者就是放了太多的公式，所以我就想我来写点这方面的材料可以给大家参照...由于博客会越来越多，在这里我想对上面做的机器学习相关的博客做个目录，方便各位查看，这个目录也会一直更新。 一、引言 李航老师指出，机器学习=模型+策略+算法。...这里的模型在监督学习中就是指所要学习的条件概率或者决策函数；策略指的是如何定义损失函数或者风险函数。算法主要指的是如何去优化损失函数。所以在学习机器学习的过程中，有必要去了解一下优化函数。...梯度下降法是机器学习中使用最为广泛的一种优化算法。...，为什么把它放到这些基本的机器学习算法中，我个人觉得黄老师在设计ELM算法时，有些基本的思想是很重要的，ELM的模型和BP神经网络是一样的，都是单隐层前馈神经网络，只是ELM不是迭代的算法，通过信息的前向传播便能构造一个线性方程组
介绍 掌握机器学习算法并不是一个不可能完成的事情。大多数的初学者都是从学习回归开始的。是因为回归易于学习和使用，但这能够解决我们全部的问题吗？当然不行！因为，你要学习的机器学习算法不仅仅只有回归！...如果没有，我希望你先抽出一部分时间来了解一下他们，因为在本文中，我将指导你了解认识机器学习算法中关键的高级算法，也就是支持向量机的基础知识。...当SVM找到一条合适的超平面之后，我们在原始输入空间中查看超平面时，它看起来像一个圆圈： 现在，让我们看看在数据科学中应用SVM算法的方法。 3.如何在Python中实现SVM？...在Python中，scikit-learn是一个广泛使用的用于实现机器学习算法的库，SVM也可在scikit-learn库中使用并且遵循相同的结构（导入库，创建对象，拟合模型和预测）。...实践问题 找到一个正确的超平面用来将下面图片中的两个类别进行分类 结语 在本文中，我们详细介绍了机器学习算法中的高阶算法，支持向量机（SVM）。
作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。 机器学习中的“算法”是什么？...机器学习中的“算法”是在数据上运行以创建机器学习“模型”的过程。 机器学习算法执行“模式识别”。算法从数据中“学习”，或者对数据集进行“拟合”。 机器学习算法有很多。...比如，我们有分类的算法，如 K- 近邻算法；回归的算法，如线性回归；聚类的算法，如 K- 均值算法。...下面是机器学习算法的例子： 线性回归 逻辑回归 决策树 人工神经网络 K- 最近邻 K- 均值 你可以把机器学习算法想象成计算机科学中的任何其他算法。...机器学习中的“模型”是运行在数据上的机器学习算法的输出。 模型表示机器学习算法所学到的内容。
导读 最近在研究一些机器学习方面的论文，翻到了一篇较早的机器学习综述（2017年），虽然不是最新的研究现状，但考虑到经典机器学习算法其实发展并不像深度学习那么迅猛，所以其论述还是很有参考性。...05 贝叶斯算法 这是一组基于贝叶斯理论的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。...译者注：贝叶斯理论是机器学习中的常青树，不仅衍生了朴素贝叶斯算法，更是支撑起了HPO（超参）方向的一片天！ 06 支持向量机 SVM是一种如此流行的机器学习算法，以至于可将其独立分为一类。...11 降维算法 降维算法通常用于将较大的数据集降低体量，采用最有用的成份或少数特征来表达相关信息。这可有助于数据更好的提供可视化或者更高效的开展有监督学习中的分类。...译者注：单就经典机器学习而言（即不考虑深度学习和强化学习等），集成学习才是当前的主流和热点！主流集成学习思想可参考历史推文：一张图介绍机器学习中的集成学习算法。 ?
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...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。...在对数据进行降维与压缩的运算处理过程中，有一类矩阵扮演了极其重要的角色，那就是对称矩阵。在线性代数的理论与实践中，我们将对称矩阵称之为“最重要的”矩阵丝毫不显夸张。...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
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等，对于这些算法，我们后面会专门有文章进行介绍）： 公式解 数值优化...数值优化算法 前面讲述的三种方法在理论推导、某些可以得到方程组的求根公式的情况（如线性函数，正态分布的最大似然估计）中可以使用，但对绝大多数函数来说，梯度等于0的方程组是没法直接解出来的，如方程里面含有指数函数...虽然实现了自适应学习率，但这种算法还是存在问题：需要人工设置一个全局的学习率α，随着时间的累积，上式中的分母会越来越大，导致学习率趋向于0，参数无法有效更新。...在实现时，也需要设置学习率，原因和梯度下降法相同，是为了能够忽略泰勒展开中的高阶项。学习率的设置通常采用直线搜索（line search）技术。
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等，对于这些算法，我们后面会专门有文章进行介绍）： 公式解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...数值优化算法 前面讲述的三种方法在理论推导、某些可以得到方程组的求根公式的情况（如线性函数，正态分布的最大似然估计）中可以使用，但对绝大多数函数来说，梯度等于0的方程组是没法直接解出来的，如方程里面含有指数函数...虽然实现了自适应学习率，但这种算法还是存在问题：需要人工设置一个全局的学习率 ，随着时间的累积，上式中的分母会越来越大，导致学习率趋向于0，参数无法有效更新。...在实现时，也需要设置学习率，原因和梯度下降法相同，是为了能够忽略泰勒展开中的高阶项。学习率的设置通常采用直线搜索（line search）技术。
iPhone 变得更好 前言 现在是成为数据科学家的好时机 —— 所有顶尖的科技巨头都在将机器学习集成到他们的旗舰产品中，对这类专业人士的需求正处于历史最高水平。...苹果一直是机器学习的主要倡导者，它们已经把例如 FaceID，增强现实，Animoji，医疗传感器等特色包装到自己的产品中。...当在看苹果的发布会时，我不禁对他们开发出的使用机器学习算法的新芯片技术感到惊奇。 ? 在这篇文章，我们将细数苹果使用机器学习来丰富用户体验的一些方法。相信我，有些数字会让你大吃一惊。...正如我在这篇文章中提到的，医疗已经成熟到可以接受机器学习的时候了。有数十亿的数据点在起作用，而将 ML 与领域专家相结合是最大的优势。我很高兴看到像苹果这样的公司使用它，尽管是在他们自己的产品中。...结束语 苹果、谷歌等公司之间的竞争正在升温，人工智能和机器学习可能是赢得这场战斗的关键。硬件在这里是至关重要的 —— 它每年都有重大的升级，越来越多复杂的算法可以被嵌入其中。
强化学习是机器学习领域的一个重要分支，已在围棋（AlphaGo）、德州扑克、视频游戏等领域取得很大成功，并且已经被一些学者认为是实现强人工智能的关键。...基于强化学习玩FlappyBird游戏 Bandit算法是强化学习中的基础模型，理解这一模型，对理解强化学习的关键概念有很大的帮助。...这种赌博机的规则是：每次可以往机器里投入一枚硬币，然后按下K个中的一个摇臂，然后对应的机器会吐出若干硬币，也可能不吐。按下每个摇臂吐出硬币的概率都是未知的，有些摇臂吐硬币的概率高，有些则概率低。...2、仅利用（exploit）：根据现有条件，总是选择吐硬币最多的那个摇臂。 显然，两种方式都不能获得最大的收益。现实中，在两种策略中进行折中是最好的，那么如何进行折中呢？...上面过程中，通过ε的值可以在探索和利用之间进行折中。 ε-贪心法实际运行曲线 上图为实际运行中的ε-贪心策略的曲线，可以看到，ε越低，收敛越慢，达到同样的奖赏需要更多的尝试次数。
在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大（譬如，超定问题的最小二乘解），对于此类问题，通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解。 ...不同于上述算法对前进方向进行选择和调整，后面这些算法主要研究沿着梯度方向走多远的问题，也即如何选择合适的学习率αα。 Adagrad 即adaptive gradient，自适应梯度法。...它通过记录每次迭代过程中的前进方向和距离，从而使得针对不同问题，有一套自适应调整学习率的方法： ?...同样的，我们还需要手动设置初始 Adagrad-like 在《No More Pesky Learning Rates》一文中，提到另外一种利用了二阶导信息的类adagrad算法。...优点：缓解了Adagrad中学习率单调递减的问题 缺点：Hession矩阵的计算必须采用较好的近似解，其次t也成为了新的超参数需要手动设置，即我们需要保留参数前多少个梯度值用来缩放学习率。
对这三个特征描述的苹果中，对苹果的按味道进行分类，可取的值为good、bad。...是的，朴素的假设在实际世界中是较难满足的，但是实际使用中，基于这个假设作出预测的正确率是在一个可接受的范围。...c i ，而上式中的每一项都可以从训练集中得到。...4、R语言实现 ################################# 朴素贝叶斯分类器################################library(plyr) library...bad 5、朴素贝叶斯分类小结 1、属于有监督的学习（有训练集）； 2、主要处理离散类型的数据，如果为连续数据可先进行离散化； 3、训练集的特征取值要尽量完备，如果有缺失需进行预处理（Laplace校准
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