文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。 面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」...我们可以使用算法分析训练数据来学习一个将输入映射到输出的函数。算法推断的函数可通过概括训练数据预测未知情景中的结果进而预测未知的新实例。 分类：当数据被用于预测类别时，监督学习也可处理这类分类任务。...强化学习 强化学习是通过环境的反馈信息来分析和优化智能体的行为。在强化学习中，智能体不会被告知应该采取哪种行为，而是通过不断尝试不同的策略，从而发现哪种行为能够产生最大的回报。...这种思路仅在整个训练的第一步过程中适用。 一旦你获得了一些结果并且开始逐渐熟悉数据，你或许应该花更多时间，使用更加复杂的算法来强化你对数据的理解，这样方可改进结果。...当存在训练样本 {xi，yi} 时，参数向量β能在给定数据集下，最大化 β 对数似然值来学习。 ? 线性 SVM 和核 SVM 核（kernel）技巧可被用于将非线性可分函数映射成高维的线性可分函数。
本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」...我们可以使用算法分析训练数据来学习一个将输入映射到输出的函数。算法推断的函数可通过概括训练数据预测未知情景中的结果进而预测未知的新实例。 分类：当数据被用于预测类别时，监督学习也可处理这类分类任务。...强化学习 强化学习是通过环境的反馈信息来分析和优化智能体的行为。在强化学习中，智能体不会被告知应该采取哪种行为，而是通过不断尝试不同的策略，从而发现哪种行为能够产生最大的回报。...这种思路仅在整个训练的第一步过程中适用。一旦你获得了一些结果并且开始逐渐熟悉数据，你或许应该花更多时间，使用更加复杂的算法来强化你对数据的理解，这样方可改进结果。...具体而言，我们将尝试学习如下形式的一个函数： 以及 ，其中 是一个 sigmoid 函数。当存在训练样本 {xi，yi} 时，参数向量β能在给定数据集下，最大化 β 对数似然值来学习。
面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」...强化学习 基于来自环境的反馈，强化学习分析和优化智能体的行为。机器尝试不同的策略，从而发现哪种行为能产生最大的回报，因此智能体不是被告知应该采取哪种行为。...这种思路仅在整个训练的第一步过程中适用。一旦你获得了一些结果并且开始逐渐熟悉数据，你或许应该花更多时间，使用更加复杂的算法来强化你对数据的理解，这样方可改进结果。...，参数向量β可从训练样本中学到。 如果因变量不连续且为类别，那么线性回归可以转为使用一个 Sigmoid 函数的 logistic 回归。logistic 回归是一种简便，快速而且强大的分类算法。...当存在训练样本 {xi，yi} 时，参数向量β能在给定数据集下，最大化 β 对数似然值来学习。 ? 线性 SVM 和核 SVM 核（kernel）技巧可被用于将非线性可分函数映射成高维的线性可分函数。
一个初学者面临各种机器学习算法的典型问题是“我应该使用哪种算法？”问题的答案取决于许多因素，包括： 数据的大小、质量和性质。 可用计算时间。 任务的紧迫性。...通过监督学习，你有一个输入变量，由标记的训练数据和期望的输出变量组成。你使用算法分析训练数据，来得到将输入映射到输出的函数。这个推断函数通过从训练数据推广来预测未知情况下的结果来映射新的未知示例。...获得一些结果并熟悉数据后，你可以花费更多时间使用更复杂的算法来加强对数据的理解，从而进一步改进结果。...给定训练样例 ? ，可以通过使给定数据集β的对数似然度最大化来得知参数向量β。 ? ? 线性SVM和核SVM 核机制用于将非线性可分离函数映射为更高维度的线性可分离函数。...当类不可线性分离时，可以使用核机制将非线性可分离空间映射到更高维度的线性可分离空间。 当大多数因变量是数字时，逻辑回归和SVM应该是分类的第一个尝试。 这些机型易于实现，其参数易调，性能也相当不错。
21.在一个包含5000个特征及超过一百万个观测值的数据集上建立一个机器学习的模型，下面哪种方法能更高效地训练模型？...A.从数据集中随机抽取样本来建立模型 B.使用在线学习算法 C.使用主成分分析法（PCA）对数据降维 D.B和C E.A和B F.以上全部 答案：F 解析：以下是在有限内存机器上处理高维数据的方法...22.以下哪种方法可以减少数据集中的特征（选择一个最佳答案）？ a.使用“前向”搜索 b.使用“后向”搜索 c.我们把模型中的所有特征都训练一次，得到测试中模型的精确性。...k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，通常选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果，所以决策边界可能不是线性的。...38.在进行线性回归分析时，我们应该遵循哪些假设?
初学者面对各种机器学习算法，一个典型的问题是：我应该使用哪种算法？问题的答案取决于许多因素，包括： 数据的大小，质量和性质。 可接受的计算时间。 任务的紧迫性。 你想用数据做什么。...例如，它可以使用历史售价来估计未来售价。在监督学习里，输入变量包含带标签的训练数据和你感兴趣的某个输出变量。通过某种算法分析训练数据，就是一个学习将输入映射到输出的函数的过程。...一旦获得一些结果并熟悉数据后，你可以花更多时间，使用更复杂的算法来加强对数据的理解，从而进一步改进结果。...如果因变量不是连续的而是分类的，则可以使用对数变换将线性回归转换为逻辑回归。逻辑回归是一种简单、快速而强大的分类算法。...当大多数因变量是数字时，逻辑回归和SVM应该是分类的第一个尝试。这些模型易于实现，其参数易调，性能也相当不错。所以这些模型适合初学者。
我在 95% 的置信区间下构建了一个线性回归模型。这是否意味着我的模型参数对于试图近似的函数有 95% 的概率是真实的估计值？（提示：这实际上意味着在 95% 的试验情况下...） 2....（提示：考虑一下非线性函数的情况？） 5. 神经网络可以作为降维的工具吗？请详细解释一下。（提示：自编码器） ? 6. 似乎很多人都忽视了截距项在线性回归模型中的作用，请告诉我一个截距项的功能。...决策树和神经网络都是非线性分类器，也就是说，通过复杂的决策边界来分割解空间。那么，直观地看，为什么我们认为使用决策树模型比深度神经网络要容易得多呢？ 13. 反向传播是深度学习的关键算法。...请列举一些可能替代反向传播算法来训练神经网络的技术。（提示：随机搜索...） 14. 假设你现在有两个问题（线性回归和 logistic 回归）。其中哪一个更有可能从超快大型矩阵乘法算法中获益？...假设已知数据集是线性可分的，而你需要保证算法能够收敛并且具有最大的迭代次数/训练步数（由于计算资源有限）。在这种情况下你会使用梯度下降法吗？你会选择什么方法呢？
我在 95% 的置信区间下构建了一个线性回归模型。这是否意味着我的模型参数对于试图近似的函数有 95% 的概率是真实的估计值？（提示：这实际上意味着在 95% 的试验情况下...） 2....（提示：考虑一下非线性函数的情况？） 5. 神经网络可以作为降维的工具吗？请详细解释一下。（提示：自编码器） 6. 似乎很多人都忽视了截距项在线性回归模型中的作用，请告诉我一个截距项的功能。...决策树和神经网络都是非线性分类器，也就是说，通过复杂的决策边界来分割解空间。那么，直观地看，为什么我们认为使用决策树模型比深度神经网络要容易得多呢？ 13. 反向传播是深度学习的关键算法。...请列举一些可能替代反向传播算法来训练神经网络的技术。（提示：随机搜索...） 14. 假设你现在有两个问题（线性回归和 logistic 回归）。其中哪一个更有可能从超快大型矩阵乘法算法中获益？...假设已知数据集是线性可分的，而你需要保证算法能够收敛并且具有最大的迭代次数/训练步数（由于计算资源有限）。在这种情况下你会使用梯度下降法吗？你会选择什么方法呢？
在本文中，作者给出了 25 个非常有意思的机器学习面试问题，这些问题都没有给出明确的答案，但都有一定的提示。读者也可以在留言中尝试。 1、 我在 95% 的置信区间下构建了一个线性回归模型。...(提示：考虑一下非线性函数的情况?) 5、 神经网络可以作为降维的工具吗?请详细解释一下。 (提示：自编码器) 6、 似乎很多人都忽视了截距项在线性回归模型中的作用，请告诉我一个截距项的功能。...12、 决策树和神经网络都是非线性分类器，也就是说，通过复杂的决策边界来分割解空间。那么，直观地看，为什么我们认为使用决策树模型比深度神经网络要容易得多呢? 13、 反向传播是深度学习的关键算法。...请列举一些可能替代反向传播算法来训练神经网络的技术。 (提示：随机搜索...) 14、 假设你现在有两个问题(线性回归和 logistic 回归)。其中哪一个更有可能从超快大型矩阵乘法算法中获益?...在这种情况下你会使用梯度下降法吗?你会选择什么方法呢? (提示：哪种简单的算法能够保证找到解?) 24、 假设你拥有的内存/存储空间非常小。你会更喜欢 logistic 回归还是 KNN 算法?
借助监督学习，我们会有一组由标注训练数据组成的输入变量和一组希望预测的输出变量。我们可以使用算法分析训练数据来学习一个将输入映射到输出的函数。...强化学习 基于来自环境的反馈，强化学习分析和优化智能体的行为。机器尝试不同的策略，从而发现哪种行为能产生最大的回报，因此智能体不是被告知应该采取哪种行为。...这种思路仅在整个训练的第一步过程中适用。一旦你获得了一些结果并且开始逐渐熟悉数据，你或许应该花更多时间，使用更加复杂的算法来强化你对数据的理解，这样方可改进结果。...如果因变量不连续且为类别，那么线性回归可以转为使用一个 Sigmoid 函数的 logistic 回归。logistic 回归是一种简便，快速而且强大的分类算法。...当存在训练样本 {xi，yi} 时，参数向量β能在给定数据集下，最大化 β 对数似然值来学习。 线性 SVM 和核 SVM 核（kernel）技巧可被用于将非线性可分函数映射成高维的线性可分函数。
针对希望对机器学习有个基本了解的新人来说，下面将介绍数据科学家们最常使用的 10 种机器学习算法。 1. 线性回归 线性回归可能是统计和机器学习领域最广为人知的算法之一。...线性回归 例如：y = B0 + B1 * x 。我们针对给出的输入 x 来预测 y。线性回归学习算法的目标是找到 B0 和 B1 的值。 不同的技巧可以用于线性回归模型。...这会对算法的性能产生负面的影响。这被称作维度灾难。我建议你只有当输入变量与输出预测变量最具有关联性的时候使用这种算法。 7. 学习矢量量化 K 最近邻算法的缺点是你需要存储所有训练数据集。...结语 当面对各种机器学习算法，一个新手最常问的问题是「我该使用哪个算法」。...要回答这个问题需要考虑很多因素：（1）数据的大小，质量和类型；（2）完成计算所需要的时间；（3）任务的紧迫程度；（4）你需要对数据做什么处理。
本文我们主要面向初学者或中级数据分析师，他们对识别和应用机器学习算法都非常感兴趣，但是初学者在面对各种机器学习算法时，都会遇到一个问题是 “在实际项目中，我到底应该使用哪种算法呢？”。...在半监督学习中，我们可以使用未标记的数据和一小部分的标记数据来训练我们的模型，从而来提高我们模型的准确性。 无监督学习 在使用无监督学习的时候，我们所使用的数据都是不用进行标记的。...反复试错和奖励机制是强化学习和别的算法最不同的地方。 那么如何选择这些类别的算法呢？ 当我们去选择一个算法的时候，总是会考虑到很多的方面，比如：模型准确率，训练时间，可扩展性等等。...如果我们的数据集非常大，而且时间非常紧，那么根据模型的训练时间来选择算法是一条非常好的路径。 线性 很多的机器学习算法是可以利用线性模型来解决的。线性分类算法假设数据是可以利用一条直线来进行分裂的。...接下来，我们来学习几个例子。 线性回归和逻辑回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。 因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。...线性回归 线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。 由于预测建模主要关注最小化模型的误差，或者以可解释性为代价来做出最准确的预测。...可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘和梯度下降优化的线性代数解。 线性回归已经存在了200多年，并且已经进行了广泛的研究。...如果你发现KNN在您的数据集上给出了很好的结果，请尝试使用LVQ来减少存储整个训练数据集的内存要求。 8. 支持向量机 支持向量机也许是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。...写在最后 初学者在面对各种各样的机器学习算法时提出的一个典型问题是“我应该使用哪种算法？”
逻辑回归可能是最常用的解决所有分类问题的算法。这里有27个问题专门测试你对逻辑回归的理解程度。 1)判断对错:逻辑回归是一种有监督的机器学习算法吗?...A)是 B)不是 答案: A 逻辑回归是一种有监督的学习算法，因为它使用真正的标签进行训练。当你训练模型时，监督学习算法应该有输入变量(X)和目标变量(Y)。 2)判断对错:逻辑回归主要用于回归吗?...5)下列哪种方法在逻辑回归上最适合数据? A)最小二乘方误差 B)极大似然估计 C)杰卡德距离 D)A和B 答案:B 极大似然估计最适合逻辑回归的训练。...A)是 B)不是 答案:B 逻辑回归不需要标准化。标准化特性的主要目的是帮助优化技术的融合。 9)我们用哪些算法来进行变量选择?...A)的训练精度增加 B)训练的准确性增加或保持不变 C)测试精度降低 D)测试的准确性增加或保持不变 答案:A和D 在模型中加入更多的特性会提高训练的准确性，因为模型必须考虑更多的数据来适应逻辑回归。
模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。 因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。...01 线性回归 线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。 由于预测建模主要关注最小化模型的误差，或者以可解释性为代价来做出最准确的预测。...可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘和梯度下降优化的线性代数解。 线性回归已经存在了200多年，并且已经进行了广泛的研究。...如果你发现KNN在您的数据集上给出了很好的结果，请尝试使用LVQ来减少存储整个训练数据集的内存要求。 08 支持向量机 支持向量机也许是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。...初学者在面对各种各样的机器学习算法时提出的一个典型问题是“我应该使用哪种算法？”
总的来说，数据标准化或归一化对于提高回归模型性能和稳定性非常重要，特别是在使用正则化算法时。需要仔细捉摸。 # 处理非线性关系 读者问：“如果我的数据中的变量间关系不是线性的，我应该怎么办？...我听说过多项式回归和变换方法，比如对数变换，但不太明白它们是如何应用的。” 大壮答：当数据中的变量间关系不是线性的时候，线性回归模型可能无法很好地拟合数据。...在这种情况下，你可以考虑使用多项式回归或进行变换（如对数变换）来捕捉非线性关系。 下面详细阐述这两种方法： 1. 多项式回归 多项式回归通过引入原始特征的高次幂，将线性模型扩展到非线性关系。...绘制学习曲线： 通过绘制学习曲线，观察模型在训练集和验证集上的表现。随着模型复杂度的增加，你可能会看到训练集误差降低，但验证集误差升高，这是过拟合的迹象。 交叉验证： 使用交叉验证来评估模型的性能。...使用正则化： 如果发现模型过拟合，可以考虑使用正则化方法，如岭回归（Ridge Regression）或LASSO回归，来限制模型参数的大小。 领域知识： 考虑问题的领域知识。
机器学习基本概念 统计机器学习整个流程就是：基于给定的训练数据集，由实际需求，需要解决的问题来选择合适的模型;再根据确定学习策略，是最小化经验风险，还是结构风险，即确定优化目标函数;最后便是采用什么样的学习算法...，或者说优化算法来求解最优的模型。...参照《统计机器学习方法》所讲，统计机器学习(特指有监督学习)的三要素为： 1)模型 模型是指基于训练数据集，所要学习到的概率分布或者决策函数，比如线性模型(线性回归，逻辑回归等)，非线性模型(决策树...2) 策略 确定了需要学习哪种模型，接下来任务的便是从该类模型的假设空间中选择出最优的模型。模型的优劣需要通过一定的准则来评价，直观来讲，选用模型的预测误差作为评判标准比较合理。...而不同的模型基于模型原理或解优化的便利性，往往对应着不同的误差函数，也叫损失函数，如： -平方损失函数，对应线性回归; -对数损失函数，对应logistic回归; -指数损失函数，对应boosting
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