，机器学习的真实应用场景是让算法学习到的参数在先前未观测到的新输入数据上仍然能够预测准确，而不只是在训练集上表现良好。...但是，机器学习又不能简单等同于最优化问题，因为在一些情况下，尽管我们可以让模型在训练集上将误差优化到很小，但是这个模型很可能在新输入数据上的泛化能力很差。 ?...图中最左侧使用线性回归 来对一个数据集进行拟合，这个模型无法捕捉到数据集中的曲率信息，有欠拟合（Underfitting）的可能。...机器学习领域的一大挑战就是如何处理欠拟合和过拟合问题。我们必须考虑： 降低模型在训练集上的误差。 缩小训练集误差和测试集误差之间的差距。...但如何确定最优容量实际上并没有太好的方法，尤其是确定深度学习模型容量非常困难。
引言在机器学习模型中，过拟合和欠拟合是两种常见的问题。它们在模型训练和预测过程中扮演着重要的角色。...了解过拟合和欠拟合的概念、影响、解决方法以及研究现状和趋势，对于提高机器学习模型性能和实用性具有重要意义。过拟合和欠拟合的概念过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现优良，但在测试数据上表现较差的现象。...这意味着模型在训练数据集上学习了过多的特定细节，以至于在新的、未见过的数据上无法泛化。相反，欠拟合是指机器学习模型在训练数据上和测试数据上都表现较差的现象。...此外，过拟合和欠拟合还可能使模型对新数据的适应能力下降，导致在实际应用中效果不佳。因此，了解如何避免过拟合和欠拟合对于提高机器学习模型的性能至关重要。...就像识别一只猫和一只狗，过拟合会导致猫换个色就识别不出来是猫了，欠拟合则会阴差阳错的将猫识别为狗总结过拟合和欠拟合是机器学习过程中的两个重要概念，对于提高模型的性能和实用性具有重要意义。
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第40篇，对应第3周第8个视频。 “Regularization——The problem of overfitting”。...本小节学习什么是过拟合问题，接下来的几个小节将介绍解决过拟合问题的方法（正则化）。 什么是过拟合？ 看下面的图： ? 上图中还是房屋面积与房屋售价之间的关系的一个散点图，我们用三种模型去拟合这些点。...欠拟合相对容易理解，就是模型过于简单使得最后的出来的结果与实际的结果偏差比较大。 那过拟合是不是更好的意思呢？...一种比较原始、容易想到的办法是绘制假设模型曲线，当使用的是一维、二维数据的时候，我们可以通过散点图、曲线图等人为判断，如下： ?...比如，前面卖房子的例子中，其实可能很多变量都会对房屋的最终售价产生影响，这个时候我们就需要使用正则化方法。 那正则化到底是个什么东西？该怎么使用呢？后面的几个小节会有更详细的介绍。
编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 DeepMind在去年年底发表在《科学》杂志上的一篇论文中，详细介绍了AlphaZero，这是一种人工智能系统，可以自学如何掌握国际象棋、日本象棋“将棋...在追求可控的高性能机器学习模型本身的规则时，DeepMind的研究人员设计了MUZERO，它是一种学习模型，能够预测与游戏决策最相关的数量，从而使其在57种不同的Atari游戏中达到行业领先的性能，并与...基于模型的强化学习 从根本上说，MuZero会接收观察结果并将其转换为隐藏状态。该隐藏状态通过接收先前状态和假设的下一个动作的过程进行迭代更新。...正如DeepMind研究人员所解释的那样，MuZero是强化学习的一种形式，它是AlphaZero的核心技术，其中的奖励将AI代理带向目标。...研究人员说，MuZero为许多实际领域中的学习方法铺平了道路，尤其是那些缺乏交流规则或环境动态性模拟器的领域。
机器也可以学习这种方式，这被称为“迭代机器学习”。在大多数情况下，迭代是一种有效的学习方法，有助于更快、更准确地达到预期的最终结果，而不会成为资源紧缩的噩梦。 ...迭代学习是如何工作的 让我们仔细观察机器学习算法中单个迭代流期间发生的情况来了解迭代的原理。 首先将预处理的训练数据集引入到模型中。...提升算法：有监督机器学习中的迭代 提升算法本质上是迭代的，是通过最小化错误来改善结果的最佳方式。它们主要旨在减少结果中的偏差，并将一组特定的弱学习分类器算法转换为强学习器，从而使它们能够减少错误。...这种本质上改进算法的过程被称为提升，目前是有监督机器学习中最流行的方法之一。 优缺点 这种方法的明显优点是，它允许在最终模型中出现最小的错误，因为迭代模型能够在每次出现错误时自行纠正。...人工神经网络：无监督机器学习中的迭代 神经网络已经成为无监督机器学习的典型代表，因为它们在预测数据模型方面的准确性。
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。 为什么需要评估？...以相同的方式，如上所述，可以使用许多参数和新技术对机器学习模型进行广泛的训练，但是只要您跳过它的评估，就不能相信它。 混淆矩阵 混淆矩阵 是一个模型的预测和数据点的实际类别标签之间的相关性的矩阵。...现在，我们如何绘制ROC？ 为了回答这个问题，让我带您回到上面的表1。仅考虑M1模型。您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。...只要您模型的AUC分数大于0.5。您的模型很有意义，因为即使是随机模型也可以得分0.5 AUC。 非常重要： 即使是从不平衡的数据集生成的哑模型，您也可以获得很高的AUC。...是的，您的直觉是正确的。假设有一个非常简单的均值模型，无论输入数据如何，均能每次预测目标值的平均值。 现在我们将R²表示为： ?
通过一个机器学习模型对面部的标志进行渐进式的超分辨，训练后的网络可以输入小至16×16像素的图像进行面部图像的重建，并重新缩放到128×128像素大小作为输出图像，以下是他们给出的例子： 相关论文介绍...---- 该机器学习模型来自论文：Progressive Face Super-Resolution via Attention to Facial Landmark（https://arxiv.org...现在有了新的进展！因为这个模型是专门用于寻找面部标志的，所以任何一个标志都可以在一个像素上画出眼睛和鼻孔。作者表示非常肯定意大利辣香肠披萨就是模仿人类的嘴唇?...这显然增加了很多模糊，但似乎为模型提供了更多创造性的空间来解释某个事物。作者还将预测的图像作为输入发送回模型进行迭代（迭代次数多达10次），其中有许多输入图像都是来自后来迭代生成的结果。...只花了大约40次迭代，（输出的图像）就揭示它实际上是一个可爱的小外星人的形象。很确定天文学是如何运作的？
作者 | Thomas Ciha 译者 | 刘旭坤 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营 【导读】一般来说机器学习模型的优化没什么捷径可循。...对深度学习模型来说，有下面这几个可控的参数： 隐藏层的个数 各层节点的数量 激活函数 优化算法 学习效率 正则化的方法 正则化的参数 我们先把这些参数都写到一个存储模型参数信息的字典 model_info...下面这个 build_nn 函数根据输入的 model_info 中的参数构建，并返回一个深度学习模型: 1def build_nn(model_info): 2 """ 3 This...然后我们取这五次测试结果的均值作为这个模型的测试结果。...自动建模是通过 build_nn 这个函数实现的，逐步收窄则是通过参数区间的判断和随机抽样实现的。只要掌握好这个思路，相信大家都能实现对机器学习尤其是深度学习模型参数的快速优化。
今天谈谈如何对比多个机器学习算法的性能，阅读本文需要基本的统计检验知识，比如明白假设检验中 P<0.05通常说明了统计学显著性差异。 0....背景 对比多个机器学习的算法性能是研究中很重要的一步，举几个常见的场景： 假设你开发了一个新的算法，那么希望在多个数据集上证明你的新算法是 state of the art（最牛逼的）。...其实从某个角度看这个观点也有道理，因为在很长的一段时间里机器学习算法的对比都是简单的走以下几个步骤： 直接对比误分率(misclassification rate)，也就是准确度。...一些研究者的尝试 首先令人感到诧异的是，直到今天大部分的机器学习算法论文和书籍都还在用上面的简单做法。虽然往往能得到有效的结论，但一部分研究得到的结论其实站不住脚。...可能，大概，或许...只是因为做机器学习的人真的不太懂统计吧。 玩笑归玩笑，文中介绍的方法只是抛砖引玉，也并不适用于每个场景，但可以在你不知道如何对比的时候破局。
我们在拉勾网上搜索 机器学习关键字，得到了下面的结果： 可以看出来，这个待遇在当前 IT 行业中还是很不错的，究其原因，是由于这个市场目前是供不应求，人才紧缺，自然而然与之相关的岗位待遇会相对...我是如何入门的呢 入门前的基础 先来分享下在开始入门前我的基础吧，先罗列下当时我所掌握掌握的知识吧。...聊聊如何通过工作/比赛提高水平 在掌握了Python的基本用法以及对机器学习有了基本了解之后，当时的实习工作有一部分是使用机器学习算法来去识别用户的评论是否违法，也就是一个二元分类问题。...另外，大多数时间你也不是在去研究别人的算法时如何写出来的，而是处理数据，运用现有的第三方库去跑模型、调参数。...入门后再来聊一聊数学知识在机器学习中的作用，虽说你数学知识不好，一样可以调用第三方库的模型。但是如果你想要深入理解算法，数学的底子还必须是有一点的。
本文以一个小项目带你弄清ML的项目流程 这周做作业查资料时，无意中看到一个GitHub项目ML-web-app，它以PyTorch训练MNIST文字识别模型为例，介绍了从模型训练到部署上线的整个流程。...是非常好的学习项目！下图是效果图: ? 笔者浏览了项目的代码,以学习为目的,简单解读下这个项目。 模型训练 模型训练是相对独立的部分，可以由算法工程师来做。...总结起来就是调用PyTorch接口，建立一个神经网络，然后利用MNIST数据进行训练，最后把训练好的模型文件存储起来，后面部署的时候要用到。...下面的代码中，通过加载预训练好的模型数据，得到模型实例，可以进行预测： # initialize flask application app = Flask(__name__) # Read model...(request.form['img'])) res = model.predict(input_img) return json.dumps(results) 请求过程 默认主页是通过模板渲染的
2021 开年巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 人类是如何学习的？...机器的学习方式 机器自然不可能像人类那样去把概念具象化成某种事物，它能做的是：把所有的概念都转换成数值，把这些概念之间的关系转化成运算，通过这些数值的运算来展现这个世界上的万事万物及其关联。...如前所述，如今人工智能主流的支持技术是机器学习和深度学习，它们共同的核心原理也就是如此的。 机器学习和深度学习具有三个共同要素：数据（Data）、算法（Algorithm）和模型（Model）。...计算机运行实现了算法的程序对数据进行运算，通过运算结果得到模型。 ? 然后利用得出的模型来预测新的结果。这就是机器学习模型的用途，也是机器学习应用所要达到的目的。...机器学习的整个流程分为训练、测试、预测三个要素，下次我们会用一个例子来说明这个流程是怎么运作的。
热烈欢迎各位新朋友，前面写了这么多机器学习的概念解说，原来大家只喜欢我推书呀，真·五味杂陈。今天聊机器学习在数学基础方面的经典推荐。 应该说，学机器学习，数学是无论如何也绕不过去的一道坎。...虽然口头上我们称之为机器学习的数学基础，听起来像是网络里的协议栈，数学是底层，机器学习是应用层，机器学习的数学要更高级更难一点。...譬如说机器学习里面常提到“奇异值分解”，你首先得知道这是矩阵运算里的概念，然后分词，把这个词拆分成“奇异值”和“分解”，弄懂奇异值是什么意思，分解又有什么作用，最后你就能弄懂在机器学习里它扮演的角色。...这个方面我推荐《概率论基础教程》： Ross写的概率统计方面的书都挺不错，另一本《随机过程》也是经典，不过和机器学习离的有点远。...我推荐这本《机器学习基础》，差不多就是机器学习的数学字典的意思了： 前面的都是名家经典，都说读书就得读经典，读经典总会让人有所收获。我是很认可这个观点的。
选自TowardsDataScience 作者：Anuradha Wickramarachchi 机器之心编译 参与：Nurhachu Null 在机器学习中，绝大多数任务会涉及到耗费时间的大量运算，而且随着数据集的增加...解决这个问题的一个方法就是使用多线程。在这篇文章中，我要结合代码介绍一下 GPU 加速，它是如何完成的，以及用于 GPU 任务的简单 API。下面以一个矩阵乘法开始全文内容。 矩阵乘法 ?...那么，我们可以得到这样的结论：这个任务的时间复杂度是 O（mn^2）。这也就意味着，2000×2000 的矩阵运算将会需要 8,000,000,000 次乘法运算。这会花费大量的 CPU 计算时间。...CUDA 线程模型 这张图展示了 CUDA 的线程模型（这个和市场上其他的架构几乎是相同的，例如 AMD）。简单起见，我们假设一每个 CUDA 核一次只能运行一个线程。...GPU 不能处理 2D 数组，但是它们是通过维度的概念来处理的（此处暂且不讨论这个内容）。
为了彻底弄明白Python打包和安装依赖的问题，我下载了LightGBM、TensorFlow等机器学习库的源码，并做了一些调研。...为什么pip安装的机器学习库对GPU支持不好 对于主流机器学习库，比如TensorFlow、PyTorch、LightGBM等，主要都是使用C/C++编写的。...cuBLAS和cuDNN代码会最终编译成英伟达GPU可运行的机器码。 cuDNN对英伟达硬件、驱动和CUDA版本有依赖要求，由于版本迭代，新版本的cuDNN只能运行在高版本的驱动和CUDA上。...从源码开始编译一个包其实很麻烦： 很多时候需要基础环境一致，这包括操作系统版本（高版本的操作系统glibc版本比较高，一些新兴机器学习包一般基于更高版本的glibc，这些包无法安装到低版本的操作系统上）...但是： 别人编译好的软件是在别人的基础环境上进行的，这就导致这个软件非常依赖当初编译它的环境。 安装当前包之前肯定要先安装好这个包所依赖的软件包。 可见，包管理也是一个有一定挑战的问题。
无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。...而且，MSE 随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于函数的收敛，即使固定学习因子，函数也能较快取得最小值。...这往往是我们不希望看到的。 2. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE） 平均绝对误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离的平均值。...而且 MAE 大部分情况下梯度都是相等的，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。这不利于函数的收敛和模型的学习。...拟合结果如下图所示： 显然，使用 MAE 损失函数，受离群点的影响较小，拟合直线能够较好地表征正常数据的分布情况。这一点，MAE 要优于 MSE。
什么时候强制做出选择是合适的?我认为需要考虑这个问题是机械的 (确定性的)还是随机/概率的。机器学习的提倡者经常想把为前者 (机械性问题)所做的方法应用到存在生物变异、抽样变化和测量误差的问题上。...概率的一个优点是，它们是自己的错误的度量。如果预测疾病发生的概率是0.1，而当前的决定是不进行治疗；这个决定犯错的概率也是0.1。...而是希望获得带有可信区间或置信区间的风险估计得分。我的观点是，机器学习分类器最好用于机械的/确定性的高信噪比的数据或应用场景中，而概率模型应该用于大多数其他情况。...出于这个原因，对数据进行子集抽样的奇怪做法被用来平衡训练集中样本的频率，从而产生看起来合理的分类器 (回归模型的用户永远不会为了得到答案而排除好的数据)。...多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 这个统一了238个机器学习模型R包的参考手册推荐给你 莫烦Python机器学习 机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第61篇，对应第6周第3个视频。...本节实质上还是讲如何通过样本数据找到一个适合于解决对应问题的算法模型。 还是说过拟合 如果用多项式拟合，对训练集的拟合效果很好，但往往意味着很差的泛化能力。就是越是好看的花架子，实战可能越差。 ?...代表模型选择的参数 那，如果想用一个算法来选择这个多项式的最高次幂，我们可以把这个最高次幂也设计为一个待求解的参数d，那么对应的每个d的取值都会有一组多项式的系数参数\theta，对应的每个模型也会有一个测试误差函数...那求解最好模型的问题，也就变成了求解上图中最小测试误差的问题。比如最后可能d=5最好，那对应的五次多项式的拟合结果即是所求。 ? 上面所说的就是模型选择的基本思路。...上图中的三个函数实际上是一回事，只是参与运算的样本不一样而已。
机器学习工具库开发的“哲学” 首先你有这个困惑是因为你直接调用了工具库，比如Python的sklearn和xgboost等，所以你认为算法A可以自动处理缺失值而B不可以。...恰好最近在开发一个机器学习开源工具包，相关的问题也想了很多。是否替使用者做了本该他自己做的事情，这需要在易用性和准确性中间找平衡。...我开发的机器学习开源工具包地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29868365 2. 决策树模型怎么处理异常值？...主流的机器学习模型千千万，很难一概而论。但有一些经验法则(rule of thumb)供参考： 树模型对于缺失值的敏感度较低，大部分时候可以在数据有缺失时使用。...缺失值补全(missing value imputation)是一个非常大的方向，答案中只能简单带过，推荐深入了解。 5. 写在最后 - 如何优雅的调包？
【IT168 资讯】对于以数据为中心的工程师来说，Python和R是数据中心最流行的编程语言之一。但是，它们并不总是构建应用程序的其余部分的语言。...这就是为什么你有时需要找到一种方法，将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。...在本文中，将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。 输入：Flask 我们可以使用Flask作为共享和主持机器学习预测的一种方式。...现在有一个预测，需要一些值来预测，一种方法是从URL参数中获取信息，在这之后出现的值对是关键?在一个URL中。例如，如果您导航到http：// localhost：4000 / predict?...为了了解这个过程，我们来看看使用Microsoft Azure部署到IIS环境。 假设： ·你已经创建了一个Azure Cosmos数据库(这篇文章的范围之外)。
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
