机器学习模型的缩放_机器学习算法还是机器学习模型？_不同大小的机器学习模型？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习系列 5：特征缩放

如果把该函数的参数 θ 和变量 x 全部写成向量的形式，就可以简化成下面这个函数： ? 如果你想预测房价，现在有两个变量 x1 和 x2 来控制房子的价格。...x1 为房子的大小，范围在 0 到 2000，x2 为房子中卧室的数目，范围在 0 到 5，那么画出这个代价函数的轮廓图就是这个样子，一个扁扁的椭圆形。 ?...你看这个图，麻麻赖赖的，一点都不圆润，怎么办？盘它！（手动狗头） ? 给它变成这个样子不就好办了吗。怎么盘？肯定不能用手盘呀，这里就要用到特征缩放（Feature Scaling）。...将变量 x1 和 x2 都缩放到一个范围中，我们将他们都缩放到 -1 到 1 这个范围内。最简单的方法就是将 x1 除以 2000（因为他的范围就是 0-2000）， x2 除以 5。...现在变量 x1 和 x2 的范围全部都在 -1 到 1 这个区间了，但是又出现一个问题，你发没发现，现在经过处理之后的数据全是正值，不分散，那么我们就要用稍微复杂一点的方法进行特征缩放。

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机器学习 | 数据缩放与转换方法（1）

如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级，那么它就会在机器学习过程中占据主导位置，导致学习器并不能像我们期望的那样，从所有特征中进行学习。...sklearn.preprocessing 包提供了几种实用的转换器功能，可以将原始特征向量转换为更适合机器学习的数据模型。 1 ....数据标准化 1.1 特定范围缩放比较基础的标准化是将数据缩放至给定的最小值和最大值直接，通常在 0和1 之间，或者将每个特征的最大绝对值转换为单位大小。...但是，缩放稀疏数据的输入还是有意义的，尤其是当不同特征具有不同的量级范围的时候。 MaxAbsScaler 转为缩放稀疏数据而设计，也是推荐使用的方法。...类别特征编码在机器学习中，特征经常不是连续的数值型而是枚举值。

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机器学习模型的特性

机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。对同一个问题来说，这些不同模型都可以被当成解决问题的黑箱来看待。然而，每种模型都源自于不同的算法，在不同的数据集上的表现也各不相同。...例如，梯度提升决策树在很多问题上都能取得比其他的机器学习模型更好的效果，同时它也是近年来最热门的机器学习方法之一。...线性模型的强大在于，它在算分和学习上都具有非常好的效果。基于随机梯度下降的学习算法具有很高的可扩展性，可以用来处理增量学习问题。线性模式的缺点在于其对于输入特征的线性假设通常是不成立的。...多层模型使得神经网络可以学习输入x和输出z之间的非线性关系。典型的学习技术是“反向错误传播”，错误从输出层被反向传播到输入层来调整相应权值。需要注意的是，神经网络只接受二元输入。...K近邻方法好在它很朴素简洁，因为无需去训练一个模型。当有新数据到来时，增量式学习就可以自动开始（旧数据已经可以删除）。

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机器学习(六)构建机器学习模型

1.9构建机器学习模型我们使用机器学习预测模型的工作流程讲解机器学习系统整套处理过程。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。...注：特征缩放、降维等步骤中所需的参数，只可以从训练数据中获取，并能够应用于测试数据集及新的样本，但仅仅在测试集上对模型进行性能评估或许无法监测模型是否被过度优化（后面模型选择中会提到这个概念）。...数据预处理也称作特征工程，所谓的特征工程就是为机器学习算法选择更为合适的特征。当然，数据预处理不仅仅还有上述的三种。...（3）不同机器学习算法的默认参数对于特定类型的任务来说，一般都不是最优的，所以我们在模型训练的过程中会涉及到参数和超参数的调整。什么是超参数呢？

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机器学习特性缩放的介绍，什么时候为什么使用

在这篇文章中，我们将讨论什么是特征缩放以及为什么我们在机器学习中需要特征缩放。我们还将讨论数据的标准化，以及使用scikit-learn实现同样的标准化。 ? 什么是特性缩放?...特征缩放是对输入数据进行标准化/规范化所需要的重要预处理之一。当每一列的值范围非常不同时，我们需要将它们扩展到公共级别。这些值重新规划成公共水平，然后我们可以对输入数据应用进一步的机器学习算法。...机器学习算法也可能对范围较小的列不敏感，并可能导致不一致总而言之，功能缩放是必需的，因为：回归系数直接受特征范围的影响具有较高比例的功能比具有较低比例的功能更重要如果我们具有缩放值，则可以轻松实现渐变下降...import MinMaxScaler norm = MinMaxScaler() X[:, 1:3] = norm.fit_transform(X[:, 1:3]) print(X) 什么是机器学习的标准化...在上述情况下，值在-3到3之间标准化，因此减小了数据列中值的范围。缩放这些值后，可以将其输入到机器学习算法进行进一步分析。

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机器学习的模型！

按照模型类型，机器学习主要分为三大类：监督学习模型、半监督学习和无监督学习模型。（除了上述三大类，还有个强化学习，它是让计算机与环境自动交互，学习出如何最大化奖励的策略。）...不同的机器学习模型，有其特定的原理，适用于不同的任务和场景。如下我们系统盘点下机器学习模型及其算法原理！...在回归问题中，机器学习模型通过学习输入特征与输出值之间的关系，对新的输入样本进行连续值的预测。...集成学习模型模型原理：集成学习不是指某一个模型，而是指一种机器学习技术，它通过结合多个基本学习器（如决策树、神经网络等）来提高预测的准确性和稳定性。...，而不同的机器学习模型适用于不同的任务和场景。

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对抗机器学习模型

Attack ML Model 随着AI时代机器学习模型在实际业务系统中愈发无处不在，模型的安全性也变得日渐重要。机器学习模型很可以会遭到恶意攻击，比较直接就能想到的如：人脸识别模型的攻击。...训练出具有对抗性的机器学习模型，在业务系统存在着越来越重要的实际意义。 2. Attack 机器学习模型攻击要做的事情如下图所示： ? 假设我们有一个Network用来做动物的图像识别。...机器学习模型攻击是在x0x^0x0上加上一个微小的噪音Δx\Delta xΔx，使得图片看起来还是一只“Tiger Cat”，但是通过Network的预测结果却是其他动物了。...该方法相当于使用了非常大的学习率，并且采用L-infinity距离，再把xxx拉回到正方形的角上。 2.4 Black box attack 之前讲的都是白盒攻击，即模型的网络结构我们都是知道的。...那么，如果一个未知结构的Black模型，该如何攻击？很神奇的是，我们只要用相同的数据训练某个自定义结构的Proxy模型，在该Proxy模型上做attack，Black模型也能被很好的attack了。

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机器学习中的概率模型

机器学习中的概率模型概率论，包括它的延伸-信息论，以及随机过程，在机器学习中有重要的作用。它们被广泛用于建立预测函数，目标函数，以及对算法进行理论分析。...如果将机器学习算法的输入、输出数据看作随机变量，就可以用概率论的观点对问题进行建模，这是一种常见的思路。...概率模型是机器学习算法中的大家族，从最简单的贝叶斯分类器，到让很多人觉得晦涩难懂的变分推断，到处都有它的影子。为什么需要概率论？这是我们要回答的第一个问题。...对于某些应用，我们需要机器学习算法实现因果之间的推理，这种模型具有非常好的可解释性，与神经网络之类的黑盒模型相比，更符合人类的思维习惯。 4.能够生产随机样本数据。...有些应用要求机器学习算法生成符合某一概率分布的样本，如图像，声音，文本。深度生成模型如生成对抗网络是其典型代表。整体概览在机器学习中，有大量的算法都是基于概率的。

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机器学习-LR模型

LR模型，理解成一个线性方程：如果只有一个特征：也就是y=ax+b,如果有两个特征也就是y=ax1+bx2+c 这里我们根据距海边的距离预测城市的最高温度。...30.79, 33.85, 30.91, 31.74])# 城市温度 model.fit(near_citys_dist.reshape(-1,1),near_citys_max_temp)#根据数据训练模型...x = np.array([65,12,44]).reshape(-1,1) #准备要预测的数据：距海边65、12、44km的城市温度 y = model.predict(x)#结果：[33.56614386...30.32827794 32.28321585] print(model.coef_) #coefficent,输出系数 0.061 print(model.intercept_) #跟y轴的交点坐标...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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机器学习模型评估

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。...拆分比例为6：2：2，这样做可以用于筛选合适的模型，如下图：注：图中有3个神经网络模型，分别用每一个模型在训练集上进行训练，会得到3组参数，将训练好的模型在验证集上进行验证，查看每一个模型的损失函数Jcv...(w,b)，找到误差最小的模型，假设第二个模型在验证集上的损失最小，那么最后再把第二个模型放到测试集上进行测试。...用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预测的好坏和选择模型及其对应的参数。把最终得到的模型再用于测试集检验模型效果。验证集用于模型选择和调优阶段，而测试集用于最终评估模型的性能。...模型在训练集和验证集上的错误率均较高，但是错误率接近，说明模型存在高偏差，高偏差是欠拟合的表现。模型在训练集的错误率高，在验证集的错误率更高，说明模型同时具有高偏差和高方差。

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机器学习（六）——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法

机器学习（六） ——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、多变量当有n个特征值，m个变量时，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn，其中可以认为x0=...二、特征缩放（FeatureScaling）特征缩放的目的，是为了让每个特征值在数量上更加接近，使得每个特征值的变化的影响相对比较“公平”。...三、学习速率α α表示迭代至稳定值的速率。当θ用公式进行迭代，两次迭代之间的Δθ的值小于某个值（一般可以用10-3），则可以认为代价函数已经最小。...由于这个方法是直接通过代数的方式，解出每个θ，因此，其不需要进行特征缩放，也不需要学习速率α。 2、特殊情况由于用标准方程法时，涉及到要计算矩阵XTX的逆矩阵。但是XTX的结果有可能不可逆。...缺点：需要调试出合适的学习速率α、需要多次迭代、特征值数量级不一致时需要特征缩放。 2）标准方程法优点：不需要α、不需要迭代、不需要特征缩放，直接解出结果。

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【机器学习】一、机器学习概述与模型的评估、选择

机器学习简介由来阿瑟.萨缪尔Arthur Samuel,1952年研制了一个具有自学习能力的西洋跳棋程序，1956年应约翰.麦卡锡John McCarthy（人工智能之父）之邀，在标志着人工智能学科诞生的达特茅斯会议上介绍这项工作...他发明了“机器学习”这个词，将其定义为“不显示编程地赋予计算机能力的研究领域”。...假设空间hypothesis space 版本空间version space 归纳偏好inductive bias 机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。...机器学习5种学习方法 1、监督学习supervised learning：是利用已知类别的样本（即有标记的样本 labeled sample，已知其相应的类别），调整分类器的参数，训练得到一个最优模型，...（相当于先无监督后有监督） 5、迁移学习transfer learning：考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的参数（parameter）分享给新模型从而加快并优化模型的学习

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机器学习（六） ——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法

机器学习（六）——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、多变量当有n个特征值，m个变量时，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn，其中可以认为x0...二、特征缩放（FeatureScaling）特征缩放的目的，是为了让每个特征值在数量上更加接近，使得每个特征值的变化的影响相对比较“公平”。...三、学习速率α α表示迭代至稳定值的速率。当θ用公式进行迭代，两次迭代之间的Δθ的值小于某个值（一般可以用10-3），则可以认为代价函数已经最小。...由于这个方法是直接通过代数的方式，解出每个θ，因此，其不需要进行特征缩放，也不需要学习速率α。 2、特殊情况由于用标准方程法时，涉及到要计算矩阵XTX的逆矩阵。但是XTX的结果有可能不可逆。...缺点：需要调试出合适的学习速率α、需要多次迭代、特征值数量级不一致时需要特征缩放。 2）标准方程法优点：不需要α、不需要迭代、不需要特征缩放，直接解出结果。

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快速学习-机器学习(模型介绍)

机器学习模型介绍监督学习-回归模型线性回归模型线性方程求解线性回归模型最小二乘法求解线性回归多元线性回归梯度下降法求解线性回归梯度下降法和最小二乘法分类模型 K近邻 KNN示例 KNN...逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂回归-分类问题 Sigmoid函数(压缩函数) 逻辑斯蒂回归-损失函数损失函数梯度下降法求解决策树决策树示例决策树与if-then规则决策树目标特征选择随机变量熵熵的示例...决策树的目标条件熵信息增益决策树的生成算法

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机器学习模型与传统机理模型的融合

基于物理过程的各种数学模型在水力、市政、海洋等领域已经得到了很多年的发展和应用，随着这几年机器学习技术的大热，也有越来越多的人尝试将机器学习技术应用在水力、市政领域，但是这些尝试大部分集中在使用机器学习模型替代传统机理模型...那么以后的趋势会是机器学习模型替代机理模型，或是各自应用在不同领域？...龙猫老师认为都不是的，以后的趋势必然是机器学习技术与传统数学模型融合StormSVM模型正是一个很好的例子，它将传统的内涝数学模型与机器学习技术SVM有机结合在一起上次我们给大家带来了StormSVM...，但是数值模型在应用到实时内涝预报中，最大的瓶颈既是需要大量的计算资源和模拟时间，虽然有各种各样的简化模型技术被提出来，但是这些技术往往只能应用在满足一定前提条件的项目中 SVM作为一种机器学习技术...SVM模型结合起来的技术，由经过率定的水力模型生产数据提供给SVM模型进行训练，训练后的SVM模型可以提供与水力模型几乎精度的预报同时，仅仅消耗非常少的计算资源。

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【机器学习】使用MLflow管理机器学习模型版本

在机器学习项目中工作通常需要大量的实验，例如尝试不同的模型、特征、不同的编码方法等。我们都遇到过一个非常常见的问题，就是改变模型中的一些设置或参数，并意识到我们之前的运行可能会产生更好的结果。...或者由于其他原因，我们的可追溯性可能会发生变化，或者因为其他原因，我们的模型会发生变化。这就是MLflow发挥作用的地方，在我们的机器学习生命周期中带来可追溯性和可再现性。...在这篇文章中，我将向你展示如何在本地设置MLflow以及使用PostgreSQL注册模型和管理端到端机器学习生命周期的数据库备份存储。...而下面简要概述了其他组件的目标： MLflow跟踪：记录和查询实验：代码、数据、配置和结果 MLflow模型：在不同的服务环境中记录和部署机器学习模型模型注册表：在中央存储库中存储、注释、发现和管理模型...在本文中，我们将学习如何：设置本地postgreSQL数据库作为MLflow的后端存储创建MLflow实验并跟踪参数、度量和其他注册模型，允许阶段转换和模型版本控制 ---- 安装程序我将使用WSL

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机器学习（七）：Azure机器学习模型搭建实验

Azure机器学习模型搭建实验前言了解Azure机器学习平台，知道机器学习流程。...Azure平台简介Azure Machine Learning（简称“AML”）是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务，机器学习属人工智能的一个分支，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别...这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为，其实现方式明显优于传统的商业智能形式。微软的目标是简化使用机器学习的过程，以便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。...这款服务的目的在于“将机器学习动力与云计算的简单性相结合”。...Azure机器学习实验实验目的：了解机器学习从数据到建模并最终评估预测的整个流程。

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机器学习和统计模型的差异

考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。 ?...但当我们看到通过机器学习产生的颜色时，我们发现统计模型似乎没有办法和机器学习算法进行比较。机器学习的方法获得了任何边界都无法详细表征的信息。这就是机器学习可以为你做的。...所属的学派产生时间基于的假设处理数据的类型操作和对象的术语使用的技术预测效果和人力投入以上提到的方面都能从每种程度上区分机器学习和统计模型，但并不能给出机器学习和统计模型的明确界限。...这催生了机器学习的发展。随着数据规模和复杂程度的不断提升，机器学习不断展现出巨大的发展潜力。假设程度差异统计模型基于一系列的假设。...一个预测模型中越少的假设，越高的预测效率。机器学习命名的内在含义为减少人力投入。机器学习通过反复迭代学习发现隐藏在数据中的科学。由于机器学习作用在真实的数据上并不依赖于假设，预测效果是非常好的。

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机器学习和统计模型的差异

考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。 ?...但当我们看到通过机器学习产生的颜色时，我们发现统计模型似乎没有办法和机器学习算法进行比较。机器学习的方法获得了任何边界都无法详细表征的信息。这就是机器学习可以为你做的。...所属的学派产生时间基于的假设处理数据的类型操作和对象的术语使用的技术预测效果和人力投入以上提到的方面都能从每种程度上区分机器学习和统计模型，但并不能给出机器学习和统计模型的明确界限。...这催生了机器学习的发展。随着数据规模和复杂程度的不断提升，机器学习不断展现出巨大的发展潜力。假设程度差异统计模型基于一系列的假设。...一个预测模型中越少的假设，越高的预测效率。机器学习命名的内在含义为减少人力投入。机器学习通过反复迭代学习发现隐藏在数据中的科学。由于机器学习作用在真实的数据上并不依赖于假设，预测效果是非常好的。

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机器学习平台的模型发布指南

导读：近两年，各式各样的机器学习平台如雨后春笋一样出现，极大地降低了从业者的门槛。大家的关注点往往在平台如何能够高效地进行各种花样地数据预处理，如何简单易用地训练出各种模型上。但是在产出模型之后呢？...作为机器学习平台的构建者，在得到应用于不同场景、不同类型的模型后，接下来需要思考的就是模型产生价值的场景，比如: 实时预测服务：兼容不同模型，包装成用于预测的功能，进一步发布面向用户的高时效性的预测服务...如今各种不同的机器学习框架，如tensorflow、caffe、pytorch等，都定义了自家的模型格式，以下以tensorflow为例。 ?...api，并发布成平台服务，暴露给用户得力于机器学习框架对运行时环境要求的一致性，平台只需要针对每种机器学习框架，把模型发布代码及依赖打包成一个Docker镜像，就能满足该框架里所有模型的发布需求...实际上，在构建机器学习平台的后期，在平台的功能点趋于稳定，各个功能的模块化日益完善的条件下，下一步必然向着更加自动化进行的，是离不开自身模型的应用的。

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