编译 | AI科技大本营 参与 | 王珂凝 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】现在，不管想解决什么类型的机器学习（ML）问题，都会有各种不同的算法可以供你选择。尽管在一定程度上，一种算法并不能总是优于另外一种算法，但是可以将每种算法的一些特性作为快速选择最佳算法和调整超参数的准则。 本文，我们将展示几个著名的用于解决回归问题的机器学习算法，并根据它们的优缺点设定何时使用这一准则。尤其在为回归问题选择最佳机器学习算法上，本文将会为你提供一个重要的引导！ ▌线性回归和多项式回归 线性回归 从简单的
机器学习是当前比较热门的领域，作为人工智能（AI）的一个分支，它基本上是一种算法或模型，可以通过“学习”来改善自身，因此变得越来越精通执行其任务。机器学习的应用正在迅速发展，已迅速成为医学，电子商务，银行等不同领域不可或缺的一部分。今天，我们将把机器学习分解为一个过程，并了解从开始到实现的所有步骤，以及其实际应用。
机器学习是技术爱好者中高度关注的领域。作为人工智能（AI）的一个分支，它基本上是一种算法或模型，可以通过“学习”来改善自身，因此变得越来越精通执行其任务。机器学习的应用正在迅速发展，已迅速成为医学，电子商务，银行等不同领域不可或缺的一部分。今天，我们将把机器学习分解为一个过程，并了解从开始到实现的所有步骤。它的实际应用。
虽然人工智能和机器学习为企业提供了充分的可能性来改善其运营并最大化其收入，但却没有“免费午餐”这样的东西。
本文整理了一些最常见的机器学习面试问题及其相应的回答。机器学习有志者以及经验丰富的ML专业人员可以在面试前以此巩固其基础知识。
2023年人工智能的发展取得了令人瞩目的成就，不仅在技术层面取得了重大突破，也在产业应用方面展现出广阔的前景。人工智能在深度学习、自动驾驶、自然语言处理等领域取得了重大突破。在人工智能领域，机器学习是一个必不可少的核心，而机器学习又离不开算法。
统计学习理论是机器学习的重要基础，为许多机器学习算法提供理论支持，通过一些统计学的角度我们试图找出从经验数据中得出有效结论这一过程的数学解释。
企业面临的问题种类繁多，用于解决这些问题的ML模型种类繁多，因为有些算法比其他算法更擅长处理特定类型的问题。因此，我们需要清楚地了解每种ML模型的优点，今天我们列出了10种最流行的AI算法:
在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。我们将学习如何使用Python来实现它，以及如何将其应用到实际应用程序中，以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。
R是一个庞大而复杂的平台。对于最好的数据科学家来说，它也是世界上最流行的平台。
机器学习，不过是和数据和软件打交道。那就应该是是运行代码、迭代算法的简单问题呀？一段时间后，我们就能拥有一个完美的训练有素的ML模型。
AiTechYun 编辑：xiaoshan 任何类型的机器学习（ML）问题，都有许多不同的算法可供选择。在机器学习中，有一种叫做“无免费午餐（No Free Lunch）”的定理，意思是没有任何一种ML算法对所有问题都是最适合的。不同ML算法的性能在很大程度上取决于数据的大小和结构。因此，除非我们直接通过简单的试验和错误来测试我们的算法，否则我们往往不清楚是否正确选择了算法。 但是，我们需要了解每个ML算法的优点和缺点。尽管一种算法并不总是优于另一种算法，但是我们可以通过了解每种算法的一些特征来快速选择正确
整个过程包括了数据预处理、模型学习、模型验证及模型预测。其中数据预处理包含了对数据的基本处理，包括特征抽取及缩放、特征选择、特征降维和特征抽样；我们将带有类标的原始数据划按照82原则分为训练数据集和测试集。使用训练数据集用于模型学习算法中学习出适合数据集的模型，再用测试数据集用于验证最终得到的模型，将模型得到的类标签和原始数据的类标签进行对比，得到分类的错误率或正确率。
人工智能无疑是技术世界的最新进展之一。随着其在从医疗保健到游戏虚拟现实等广泛行业的增长和应用，它也带来了对人工智能专业人员的需求的巨大激增。人工智能领域并不是在公园里散步那么简单，但也不必担心。
更大的规模不一定更适合机器学习。但是，随着研究人员相互竞争追求最先进的基准，深度学习模型和训练它们的数据集不断扩展。不管它们如何突破，更大的模型都会对预算和环境产生严重的影响。比如 GPT-3，一个在去年夏天推出的大受欢迎的自然语言处理模型，据说花了 1200 万美元 用于训练。更有甚者，马萨诸塞大学阿默斯特分校（UMass Amherst）的 研究人员发现，训练大型人工智能模型所需的计算能力能够产生 60 多万磅的二氧化碳排放——是普通汽车寿命周期排放量的 5 倍。
继上次对机器学习在参数化方面的讨论之后 前沿讨论｜机器学习云参数化所面临的关键挑战，Stephan Rasp又提出了机器学习在气象应用方面的几点思考，经 Stephan 授权后特翻译为中文与大家一起分享。
AI 研习社按：在神经网络的成功的带动下，越来越多的研究人员和开发人员都开始重新审视机器学习，开始尝试用某些机器学习方法自动解决可以轻松采集数据的问题。然而，在众多的机器学习算法中，哪些是又上手快捷又
AI 科技评论按：在神经网络的成功的带动下，越来越多的研究人员和开发人员都开始重新审视机器学习，开始尝试用某些机器学习方法自动解决可以轻松采集数据的问题。然而，在众多的机器学习算法中，哪些是又上手快捷
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。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 全球人工智能 本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型，算法简单、易于实现，并且具有很好的效果。 许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习representations的迁移，其有一种方法在迁移已学习的representations时，其简洁性、鲁棒性、有效性尤为
时间序列预测问题可以作为一个有监督学习问题来解决。
当今组织继续寻找快速，准确地准备数据的方法，以解决他们的数据挑战并实现机器学习（ML）。 但在将数据引入机器学习模型或任何其他分析项目之前，确保其数据清晰，一致且准确非常重要。 由于今天的大部分分析都依赖于数据的上下文，因此最好由最接近实际数据的人完成任务; 可以将预感，理论和业务知识应用于数据的业务领域专家。
机器学习：构建自动根据数据开展学习的模型的技术。可以分为“传统机器学习” 和 “深度机器学习”。 传统机器学习
近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。
也许建模生物数据的最大挑战是生物数据的多样性。生物学家使用的数据包括基因和蛋白质序列、随时间变化的基因表达水平、进化树、显微图像、3D结构和互作网络等。我们在表2中总结了特定生物数据类型的一些最佳实践和重要注意事项。由于所遇到的数据类型的多样性，生物数据通常需要一些定制的解决方案来有效地处理它们，这使得很难推荐现成的工具，甚至是通用的机器学习指南来进行模型的选择，训练程序和测试数据将在很大程度上取决于人们想要回答的确切问题。然而，为了在生物学中成功地使用机器学习，需要考虑一些常见的问题，但也需要更广泛地考虑。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 混合整数规划（MIP）是一类 NP 困难问题，来自 DeepMind、谷歌的一项研究表明，用神经网络与机器学习方法可以解决混合整数规划问题。 混合整数规划（Mixed Integer Program, MIP）是一类 NP 困难问题，旨在最小化受限于线性约束的线性目标，其中部分或所有变量被约束为整数值。混合整数规划的形式如下： MIP 已经在产能规划、资源分配和装箱等一系列问题中得到广泛应用。人们在研究和工程上的大量努力也研发出了 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 X
本文是AGU专著《Clouds and Climate》其中的一章：《Machine Learning for Clouds and Climate》。文章详细的介绍了机器学习在云和气候方面的应用、当前所面临的问题及未来的发展前景。对于了解机器学习在云和气候方面的应用研究而言是一篇很好的概述类文章。
今天给大家介绍的是来自不列颠哥伦比亚大学Jason E. Hein教授发表在Nature官网News and Views上的文章。在本文中，作者介绍了Shields等人最近发表在Nature上关于加快各种合成反应的优化速度的可访问机器学习工具这一工作，并揭示了人为认知偏见如何影响优化。
现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高，有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已，没有数学含金量。
Scikit-Learn是python的核心机器学习包，它拥有支持基本机器学习项目所需的大部分模块。该库为从业者提供了一个统一的API(ApplicationProgramming Interface)，以简化机器学习算法的使用，只需编写几行代码即可完成预测或分类任务。它是python中为数不多的库之一，它遵守了维护算法和接口层简单的承诺。该软件包是用python编写的，它包含了支持向量机的C++库(如LibSVM和LibLinearnforSupportVectorMachine)和广义线性模型实现。包依赖于Pandas(主要用于dataframe进程)、numpy(用于ndarray构造)和cip(用于稀疏矩阵)。
机器学习领域有一条“没有免费的午餐”定理。简单解释下的话，它是说没有任何一种算法能够适用于所有问题，特别是在监督学习中。 例如，你不能说神经网络就一定比决策树好，反之亦然。要判断算法优劣，数据集的大小和结构等众多因素都至关重要。所以，你应该针对你的问题尝试不同的算法。然后使用保留的测试集对性能进行评估，选出较好的算法。 当然，算法必须适合于你的问题。就比如说，如果你想清扫你的房子，你需要吸尘器，扫帚，拖把。而不是拿起铲子去开始挖地。 大的原则 不过，对于预测建模来说，有一条通用的原则适用于所有监督学习算法。
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。
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。
【新智元导读】作者在本文提出一种5步入门并应用机器学习的方法。它不是传统的方法。传统的机器学习方法提倡从下往上学，先从理论和数学开始，然后是算法实现，最后让你去解决现实世界的问题。 作者提倡的掌握机器
【磐创AI导读】：对于想要了解机器学习的新手，本文为大家总结了数据科学家最经常使用的十大机器学习算法来帮助大家快速入门。如果喜欢我们的文章，欢迎点赞、评论、转发到朋友圈~想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
training set是用来训练模型或确定模型参数的，如ANN中权值等； validation set是用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，如ANN的结构；而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推广能力。当然，test set这并不能保证模型的正确性，他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。样本少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K折交叉验证法。就是将样本打乱，然后均匀分成K份，轮流选择其中K－1份训练，剩余的一份做验证，计算预测误差平方和，最后把K次的预测误差平方和再做平均作为选择最优模型结构的依据。特别的K取N，就是留一法（leave one out）。在应用中，一般只将数据集分成两类，即training set 和test set，大多数文章并不涉及validation set。
从字面意思来理解的话，就是使得“机器”具有学习的能力，从而能够自主工作，解放人类生产力。
简单来说机器学习的核心步骤在于“获取学习数据；选择机器算法；定型模型；评估模型，预测模型结果”，下面本人就以判断日报内容是否合格为例为大家简单的阐述一下C#的机器学习。
机器学习是个非常吸引人的研究领域，但是您怎么把它真正地应用到您自己的问题上呢？
问题导读 1.机器学习工程师面试的流程是什么？ 2.本文典型的第一轮面试由哪三部分组成? 3.对于基本的常识问题你是否有更好的理解及答案？ 一、面试流程介绍 对于招聘机器学习工程师或数据科学家来说
【IT168 资讯】在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法能够适用每一个问题，而且它对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 📷 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。 因此，你应该为你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择胜出者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习任务的地方。打一个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器、扫帚或拖把，但是你不会
摘要： 本文主要讲述了如何在python中用七步就能完成中数据准备。 上图为CRISP-DM模型中的数据准备 下面七个步骤涵盖了数据准备的概念，个别任务以及从Python生态系统中处理整个任务过程的不同方法。 维基百科将数据清洗定义为： 它是从记录集、表或者数据库检测和更正（或删除）损坏或不正确的记录的过程。指的是识别数据的不完整、不正确、不准确或不相关的部分，然后替换、修改或删除它们。数据清洗（data cleaning）可以与数据整理（data wrangling）的工具交互执行，也
对生物数据建模的最大挑战是数据种类繁多。生物学家使用的数据包括基因和蛋白质序列、随时间推移的基因表达水平、进化树、显微镜图像、3D 结构和相互作用网络等。研究者在下图中，总结了针对特定生物数据类型的一些例子和重要注意事项。
吴恩达对此的想法是，一个机器学习团队80%的工作应该放在数据准备上，确保数据质量是最重要的工作，每个人都知道应该如此做，但没人在乎。如果更多地强调以数据为中心而不是以模型为中心，那么机器学习的发展会更快。
作者授权转载 作者：龙心尘、寒小阳 摘自：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50282141 大数据文摘愿意为读者打造高质量【机器学习讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合，有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 互动一下：） 上面图片中篆体字写的什么，欢迎在文末评论区留言 1、 引言：不要站在岸上学游泳 “机器学习”是一个很实践的过程。就像刚
选自machinelearningmastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本文以搜索问题的视角重构机器学习，为我们提供了新的思维架构，富有启发意义。 由于针对某一特定问题设计一套完美的智能系统难以控制，所以机器学习的实际应用极具挑战。 实际生产中并没有完全适用于你的问题的训练集和算法，一切都等你自己去发现。 我们最好将机器学习应用看成针对特定项目的已知知识和可用资源寻找输入到输出的最佳映射的搜索问题。 在本文中，你将会学到如何将机器学习应用于搜索问题。 读完本文
我觉得人工智能就像是去建造一艘火箭飞船。你需要一个巨大的引擎和许多燃料。如果你有了一个大引擎，但燃料不够，那么肯定不能把火箭送上轨道；如果你有一个小引擎，但燃料充足，那么说不定根本就无法成功起飞。所以，构建火箭船，你必须要一个巨大的引擎和许多燃料。 深度学习（创建人工智能的关键流程之一）也是同样的道理，火箭引擎就是深度学习模型，而燃料就是海量数据，这样我们的算法才能应用上。——吴恩达 使用深度学习解决问题的一个常见障碍是训练模型所需的数据量。对大数据的需求是因为模型中有大量参数需要学习。 以下是几个例子展
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
