概述 机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。...文件格式（如csv） 可用的数 scikit-learn Kaggle UCI 常用数据集数据的结构组成 结构：特征值 + 目标值 处理： pandas：一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具...sklearn: 对于特征的处理提供了强大的接口 特征工程 概念 将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对位置数据的预测准确性 意义 直接影响预测结果 工具 scikit-learn
是EM算法的核心，称为Q函数 EM算法可以用于生成模型的非监督学习，生成模型由联合概率分布P(X,Y)表示，可以认为非监督学习训练数据是联合概率分布产生的数据，X为观测数据，Y为未观测数据。...蒙特卡罗算法，混合高斯、协同过滤、k-means 参考： 《机器学习》 《统计学习方法》 Expectation-Maximum（EM算法）
97.78% 94.37%/93.71% 多项式贝叶斯 66.07%/65.79% 96.24%/91.11% 84.27%/81.12% 看来，对三组数据高斯贝叶斯算法在三个数据中最好，我们让他与以前学习过的分类算法做个比较
本章主要围绕机器学习的推荐实践过程以及评测指标，一方面告诉我们如何优化我们的模型；另一方面告诉我们对于分类的算法，使用精确率和召回率或者F1值来衡量效果更佳。...最后还强调了下，在大部分的机器学习中，训练样本对模型的准确率都有一定的影响。...机器学习最佳实践 针对垃圾邮件分类这个项目，一般的做法是，首先由一堆的邮件和是否是垃圾邮件的标注，如[(邮件内容1,是),(邮件内容2,否),(邮件内容3,是)...]。...接下来如果想要优化机器学学习模型，可以有下面几种： 1 搜集更多的数据 2 从邮件的地址中寻找新的feature 3 从邮件内容中寻找新的feature 4 基于更复杂的算法检测错拼词 推荐的步骤是...： 1 先通过一些简单的算法快速实现，然后通过交叉验证选择一个比较好的模型 2 通过学习曲线，确定是属于高偏差的情况、还是高方差的情况，再来决定是否增加样本、或者增加特征 3 错误分类的分析，通过分析那些被分错的样本
\[ 1 1 0 3\\ 1 0 3 3\\ 0 1 3 3\\ 0 0 0 0\\ \] \[ \Downarrow \] \[ 0 0 0 1\\ 0 ...
为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。...如果不使用这些工具，你将会花费大部分时间来构建你自己的工具，而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具而学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具。...机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习新工具或是新功能的时候，问自己这么一个问题： 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果？...那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢？ 直观的界面：强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。...参考文章： 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具。
丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时，存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。...机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来，这已成为过去几年中的一个重要分支。...浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理，脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。...GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性，因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。...最后，附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物，演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。
采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（Backpropagation Algorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价...
无监督学习介绍 某位著名计算机科学家有句话：“如果智能是蛋糕，无监督学习将是蛋糕本体，有监督学习是蛋糕上的糖霜，强化学习是蛋糕上的樱桃” 现在的人工智能大多数应用有监督学习，但无监督学习的世界也是广阔的...，因为如今大部分的数据都是没有标签的 上一篇文章讲到的降维就是一种无监督学习技术，我们将在本章介绍聚类 聚类 聚类是指发现数据集中集群的共同点，在没有人为标注的情况下将数据集区分为指定数量的类别 K-Means...使用方法 from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3) model.fit(data) 这段代码导入了KMeans机器学习库...Decision Boundaries') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.legend() plt.show() 本章总结 无监督学习的意义
机器学习-1：MachineLN之三要素 2. 机器学习-2：MachineLN之模型评估 3. 机器学习-3：MachineLN之dl 4. 机器学习-4：DeepLN之CNN解析 5. ...机器学习-5：DeepLN之CNN权重更新（笔记） 6. 机器学习-6：DeepLN之CNN源码 7. 机器学习-7：MachineLN之激活函数 8. ...机器学习-8：DeepLN之BN 9. 机器学习-9：MachineLN之数据归一化 10. 机器学习-10：MachineLN之样本不均衡 11. ...机器学习-11：MachineLN之过拟合 12. 机器学习-12：MachineLN之优化算法 13. 机器学习-13：MachineLN之kNN 14. ...机器学习-14：MachineLN之kNN源码 15. 机器学习-15：MachineLN之感知机 16. 机器学习-16：MachineLN之感知机源码 17.
由于阶梯函数不好求导优化；整个网络的激活函数都是线性函数的话，和只使用一个线性函数没太多的区别；所以我们更多使用S形函数，这里使用双曲正切函数，写作tanh： ? 我的可以得到新的基本模型： ?...神经网络学习 我们学习的目标的：学习到各层之间的w，使得最终输出的误差最小。记误差为： ? 那么我们是想使用（随机）梯度下降来计算： ? ? 我们先来看下对于最后一层w该如何计算： ?
对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结...这两本是机器学习和深度学习的入门经典。...即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据分析结果指导算法设计。...往期回顾之作者刘才权专栏 【1】《机器学习》笔记-聚类（9） 【2】《机器学习》笔记-集成学习（8） 【3】《机器学习》笔记-贝叶斯分类器（7） 【4】《机器学习》笔记-支持向量机（6） 【5】《机器学习...》笔记-神经网络（5） 【6】2017年历史文章汇总|机器学习
集成学习 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器。...常见的集成学习思想有： （1）投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 （2）再学习(boosting): 是基于所有分类器的加权求和的方法...RF的主要缺点： 1..在某些噪音比较大的特征上,RF模型容易陷入过拟； 2.取值比较多的划分特征对RF的决策会产生更大的影响,从而有可能影响模型的效果； 示例：乳腺癌预测 在现实生活中，机器学习的应用非常广泛...=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.legend(loc='lower right', fancybox=True, framealpha=0.8, fontsize=12...plt.ylabel(u'错误率', fontsize=16) plt.legend(loc='upper left', fancybox=True, framealpha=0.8, fontsize=12
在机器学习EDA阶段，变量分析及可视化是常做的事情，这篇文章总结变量分析中，最常使用的单变量，双变量分析以及可视化。 单变量分析 单变量分析是指分析单个变量对目标变量的影响。...as plt # 准备数据 data = [0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5] # 绘制盒须图 plt.boxplot(data) plt.show() 双变量分析...双变量分析则是分析两个变量之间的关系。...例如，在同样的房屋价格预测模型中，双变量分析可以探究房屋面积和房龄对价格的影响。...以上就是理解单变量分析、双变量分析以及常用的分析技巧。 一起
写在前面的话：部分牛友在评论区喷 强调机器学习、算法要求没那么高，那么我说一句，你们凭心而论，如果不是手里有那么些个竞赛大奖或者acm等算法大奖，你们的简历怎么能说好，况且算法大奖这些东西毕竟只存在于少数人之中...，不可能人手必备（本来就是写给双非学弟学妹的建议 大佬们勿喷）。...要做到这个 请务必刷算法题，尽量不要找机器学习、算法相关的工作 除非你有大的项目作为支撑，因为这些大公司这些岗位基本要求C9硕士！...12、讲ssh搭建 。。。。...12、redis的持久化（aof和rdb），redis和本地缓存优劣分析 13、在分布式情况下，如何实现服务器之间数据的一致性，后面又问了CAP原理 14、算法：二叉树的反转 15、谈谈你学习新技术的方法
算法及工具 说明 编程语言：Python 机器环境：Windows 参考书籍：《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。...on Data Mining (ICDM) 2007年 12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法。...），即通过程序积累经验，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成； 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。...机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。...3.把复杂的概念通俗化，不要架空算法 下期 机器学习（一）：机器学习基础 机器学习系列： 家明将与大家一起学习机器学习，借助于网上的教程与书籍指导，家明总结，与大家一起进步，共同应对AI时代。
编辑：张倩，来源：机器之心 在机器学习社区，越来越多的人开始讨论研究的可复现性，但这些讨论大部分局限于学术环境。如何确保生产环境的ML可复现？...近日，机器学习开发服务提供商 maiot.io 的 CTO Benedikt Koller 发布一篇博客文章，介绍了他基于自身经验总结的开发可复现生产级机器学习所要注意的 12 个要素。...机器学习这个领域虽不同于传统的软件开发，但我们也能从软件开发行业汲取很多实用的经验教训。过去几年里，我们一直在开发生产型机器学习项目。...现在，我们将这些经验进行了归纳总结，得到了成功构建生产型机器学习的 12 个要素（类似于软件开发中的十二要素应用/12 factor app）。 1....机器学习其实是一种特殊的软件开发，有着自己特定的要求。首先，机器学习中会变化的部分不止一种，而是两种：代码和数据。
#机器学习库sklearn中，我们使用metrics方法实现： import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score print(...) y_pred = svc.predict(X_test) print("y_pred:\n",y_pred) print(accuracy_score(y_test, y_pred)) #第五步机器学习评测方法...：交叉验证 (Cross validation) #机器学习库sklearn中，我们使用cross_val_score方法实现： from sklearn.model_selection import...cross_val_score scores = cross_val_score(svc, iris.data, iris.target, cv=5) print(scores) #第六步机器学习:...模型的保存 #机器学习库sklearn中，我们使用joblib方法实现： # from sklearn.externals import joblib import joblib joblib.dump
References： Python3入门机器学习 经典算法与应用: https://coding.imooc.com/class/chapter/169.html#Anchor
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。...主要包括12种机器学习算法。 本文为个人翻译分享，限于英语水平，定有翻译不当甚至的错误的地方还望谅解。另外，部分不为熟知的算法举例有所删减。...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。...12 集成算法 集成算法的主要出发点是综合多个独立训练的弱学习器预测结果，确保最终结果相较于单个学习器而言更为精准和鲁棒。为了最大化集成学习效果，需谨慎考虑基学习器类型和集成方法。...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。 ?
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