你能训练一个机器学习模型来预测你的模型的错误吗? ? 没有什么能阻止你去尝试。万一成功了呢，对吧。 我们已经不止一次地看到这个想法了。 从表面上看，这听起来很合理。机器学习模型也会出错。...让我们利用这些错误，训练另一个模型来预测第一个模型的错误!有点像“信任探测器”，基于我们的模型过去的表现。 ? 从错误中学习本身就很有意义。 这种方法正是机器学习中提升技术的基础。...它在许多集成算法中都得到了实现，如决策树的梯度增强。对下一个模型进行训练，以纠正前一个模型的错误。模型组合比单一组合性能更好。 ? 但它能帮助我们训练另一个模型来预测第一个模型是否正确吗?...也就是说，你可以训练一个模型来预测一些事情。 但如果是这样，这意味着您应该重新训练初始模型! 让我们解释一下。 为什么机器学习模型会出错?...我们不训练第二个模型，而是检查输入数据是否属于相同的分布! 总结 我们都希望我们的机器学习模型表现良好，并且知道我们可以信任模型输出。
本文主要介绍了如何在 TiDB 中使用纯 SQL 训练一个机器学习模型。...一般来说，CTE 可以被用作一个 Statement 作用于临时的 View，将一个复杂的 SQL 解耦，提高开发效率。...因此，既然 Recursive CTE 给了我们 “迭代” 的能力，这让我想挑战一下，能否在 TiDB 中使用纯 SQL 实现机器学习模型的训练、推理 。...Iris Dataset 首先要选择一个简单的机器学习模型和任务，我们先尝试 sklearn 中的入门数据集 iris dataset。...但实际上，这种实现方式更加的通用，一个 SQL 可以处理所有维度数量的模型（我最初想尝试用 TiDB 训练 MINIST）。
凡事尽可能简洁,但不能太过简单 阿尔伯特·爱因斯坦 从一个非常简单的模型开始的完全相同的方法可以应用到机器学习工程中，这是非常有价值的。...他们从逻辑回归开始，并迅速(经过一些微调)达到90%的准确性。 问题在这里出现了:团队是否应该集中将准确性提高到白分之九十五，还是他们应该将当前其他问题的准确性提高到百分之九十？...它们通常包含相对较少的可训练参数，并且不需要太多的工作就可以快速地适应你的数据。 这意味着当涉及到工程时，简单的模型通常是: 训练速度更快，快速给出表现反馈。...对于大多数分类问题，查看一个混乱矩阵将提供非常有用的信息，可以知道学习哪些类会给你的模型带来麻烦。每当一组类的性能特别差时，我们就应该研究这些数据来理解其中的原因。 你的模型所接收到的信号类型。...学习如何应用复杂的方法当然是一个挑战，机器学习工程师面临的最大挑战是决定一个给定任务的建模策略。
这个迷你课程不是关于机器学习的教科书。 它将把您从一个懂一点机器学习的开发者转变为一个可以使用Weka平台从头到尾地处理一个数据集，并提供一个预测模型或高性能模型的开发者。...即使您将必须做一点工作，进行一点阅读，在Weka上修补模型。您想开始应用机器学习吗？ （提示：所有课程的答案都可以在这个博客上找到，请善用使用搜索功能） 如有任何问题，请在下面的评论中发帖。...默认情况下，此选项将训练66％的数据集，并使用剩余的34％来评估模型的性能。 或者，如果您有单独的包含验证数据集的文件，您则可以通过选择“Supplied test set”选项来评估您的模型。...您的模型将在整个训练数据集上进行训练，并在单独的数据集上进行评估。 最后，您可以在整个训练数据集上评估模型的性能。相比起预测性模型，如果您对描述性模型更感兴趣，这将非常有用。...您刚刚在整个训练数据集上训练出最终模型，并将生成的模型保存到文件中。 您可以将此模型加载到Weka中，并使用它来预测新数据。
Weka机器学习使用介绍（数据+算法+实战） Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写，新西兰怀卡托大学用Java...本文将利用一个csv数据对Weka的使用过程进行简单的介绍，并采用其中一种机器学习算法决策树进行实战，其他的一些机器学习算法在机器学习专辑里都有介绍。...Ranker中可以设置阈值，低于这个阈值的特征将被扔掉，我们将阈值设置为0，点击apply，可以看到特征被重新排序，低于阈值的已被删掉。 ? ?...Test options是评价模型效果的方法，Use training set：只使用训练集，即训练集和测试集使用同一份数据，一般不使用这种方法。...Percentage split：按照一定比例，将训练集分为两份，一份做训练，一份做测试。在这些验证方法的下面，有一个More options选项，可以设置一些模型输出，模型验证的参数。
HK-WEKA将典型的GPU匮乏的“multi-hop”AI数据管道折叠成一个单一的、零拷贝的高性能AI数据平台—其中大容量对象存储与高速HK-WEKA存储“融合”在一起，共享同一命名空间，并由GPU通过...图片通过HK-WEKA零拷贝架构，数据只需写入一次，就可以被深度学习数据流中的所有资源透明地访问。...1.专为最低延迟深度学习数据管道设计的架构深度学习人工智能工作流程包括跨训练数据集的密集随机读取，低延迟可以加速训练和推理性能。HK-WEKA的设计是为了尽可能实现最低的延迟和最高的性能。...此过程可以看到两个框框彼此之间是不相关的，因此我们可以单独启用两个计算流 (stream)，分别运算。...网络在经过此过程后，都可有效降低隐藏层的数量，也表示减少计算量。而经过TensorRT优化后模型的效能，由下图可知。
对于 Weka，你可以在打开应用时，把内存当作一个参数进行调整。 2. 用更小的样本 你真的需要用到全部数据吗？ 可以采集一个数据的随机样本，比如前 1,000 或 100,000 行。...在全部数据上训练最终模型之前（使用渐进式的数据加载技巧），先试着用这个小样本解决问题。 总的来说，对算法做快速地抽查、看到结果在前后的变化，在机器学习领域是一个很好的习惯。...更多内存 你必须要用 PC 吗？ 你可以考虑内存、性能高一个量级的计算设备。比如，租用 AWS 这样的云服务。租用云端有数十 GB 内存的机器，最低价格每小时不到一美元。...或许，你可以用代码或库，随时把需要的数据做流式处理或渐进式加载，导入内存里训练模型。 这可能需要算法使用优化技术迭代学习，比如使用随机梯度下降。...它们能让你进行数据转换，并在其上开发机器学习算法。 两个很好的例子是 Hadoop 与机器学习库 Mahout，以及 Spark 与 MLLib 库。
现在，有一项工作希望让这些过程自动化，只需一个按钮，就能让你得到训练好的模型，这就是“自动机器学习”（autoML）。...而自动机器学习的两大工具，Auto-weka 有可视化界面，只需轻点鼠标就能完成训练工作，auto-sklearn 也仅需数行代码便可构建可用的模型。...让机器学会学习，让机器学习工程师更有价值 诸如 Auto-sklearn 的工具数年前就已经问世，但却没有被机器学习科学家广泛使用，其中一个原因是，模型的好坏很大程度取决于训练模型之前对数据的清洗工作。...自动机器学习则希望将这些繁重的工作自动完成，例如 Auto-Weka 项目，仅提供了一个“自动学习”按钮，实现“一键学习”。 2. 新智元：机器学习在多大程度上可以自动？...俞扬：一个机器学习系统可能包含数据预处理、特征抽取、模型学习等环节，每一个环节都有多种算法可以选择，每一种算法又有多种超参数可以调节，模型学习算法还存在递归嵌套的可能。
从事机器学习方面的工作，不会用工具将极大的阻碍工作效率。但现在工具那么多，我们该如何选择呢？...不会开发，不会编程，也能用机器学习？答案是可以的，只要你会用工具。这里为初学者推荐两个工具： Knime Knime是一款出色的工具，可让你无需编写任何代码即可完成端到端的数据科学工作流程。...MLflow跟踪 - 通过记录和比较结果和参数来处理实验 MLflow项目 - 允许你将项目打包成其他成员的可重用表单 MLflow模型 - 帮助你在不同平台中部署和管理ML库 MLFlow的另一个惊人功能是它与库无关...如果你希望收集数据科学项目的数据，可以使用以下工具。 Weka Weka用于数据挖掘任务。它借助于为数据挖掘设计的机器学习算法来实现。...官方网址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 结论 机器学习正在改变我们与世界互动的方式。它使我们的生活更轻松，并确保我们建立一个未来世界。
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。...3.你能详细说明交叉验证策略吗？ 交叉验证意味着从我的主集中随机地创建了2个集。 我用第一个集建立（训练）我的算法（让我们称之为训练集），并用另一个评分（让我们称之为验证集）。...因为我没有开发人员背景，个人项目是展示我的知识的最好方式吗？ 将业务问题转化为机器学习的能力，并将其转化为可解决的问题。...我的问题是机器学习和深度学习技巧/算法对营销研究或业务问题有用吗？ 例如，如何解释一个神经网络的输出到客户端是有用的？有什么资源可以参考吗？...38.你对于使用Weka或R 和Python来学习机器学习有什么看法？ 我喜欢Weka。它有一个很好的文档——特别是如果你想学习算法。 不过我不得不承认，它不像R和Python的一些实现一样有效。
---- 新智元报道 来源：hackernoon 编辑：元子 【新智元导读】从事机器学习方面的工作，不会用工具将极大的阻碍工作效率。但现在工具那么多，我们该如何选择呢？...不会开发，不会编程，也能用机器学习？答案是可以的，只要你会用工具。这里为初学者推荐两个工具： Knime Knime是一款出色的工具，可让你无需编写任何代码即可完成端到端的数据科学工作流程。...MLflow跟踪 - 通过记录和比较结果和参数来处理实验 MLflow项目 - 允许你将项目打包成其他成员的可重用表单 MLflow模型 - 帮助你在不同平台中部署和管理ML库 MLFlow的另一个惊人功能是它与库无关...如果你希望收集数据科学项目的数据，可以使用以下工具。 Weka Weka用于数据挖掘任务。它借助于为数据挖掘设计的机器学习算法来实现。...官方网址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 结论 机器学习正在改变我们与世界互动的方式。它使我们的生活更轻松，并确保我们建立一个未来世界。
包 使用 Caret R 包比较模型并选择最佳方案 在 R 中比较机器学习算法 R 中的凸优化 使用可视化更好地理解你在 R 中的数据（今天你可以使用的 10 个秘籍） 将 Caret R 包用于数据可视化...Caret 包估计 R 中的模型准确率 如何在 R 中入门机器学习算法 如何在 R 中加载机器学习数据 如何将 R 用于机器学习 R 中的线性分类 R 中的线性回归 R 中的机器学习数据集（你现在可以使用的...R 中的机器学习算法（随机森林案例研究） 使用 Caret 包调整机器学习模型 将 R 用于机器学习 什么是 R Machine Learning Mastery Weka 教程 Weka 机器学习迷你课程...使用 Weka 加快应用机器学习的进度 如何在 Weka 中更好地理解你的机器学习数据 我开始机器学习时犯的最大错误，以及如何避免 如何在 Weka 中逐步完成二分类项目 案例研究：预测五年内糖尿病的发作...设计并运行你在 Weka 的第一个实验 如何下载安装 Weka 机器学习工作台 如何在 Weka 中评估机器学习模型的基线表现 如何在 Weka 中估计机器学习算法的表现 用于提高准确率和减少训练时间的特征选择
在这篇文章中，您会了解到特征选择（feature selection），下一次您可以使用同种类型的方法和一个有制可循的清单，以供您在需要选择机器学习模型特征时使用。...特征选择是有用的，但它主要作为一个过滤器，消除除了您现有的特征之外没有用的特征。 罗伯特·诺伊豪斯（Robert Neuhaus）回答“ 您认为机器学习中的特征选择有多宝贵？”...R：有关使用Caret R软件包进行递归功能消除的方法，请参阅使用Caret R软件包进行功能选择 ” 选择功能时的陷阱 特征选择是应用机器学习过程的另一个关键部分，如模型选择，您不能一劳永逸。...Dikran Marsupial回答“ 在机器学习中执行交叉验证时，最终模型的特性选择 ” 原因是，选择这些特性的决策是在整个训练集上做出的，而这些决定又被传递到模型上。...我在这里展示了部分清单的内容： 您有该领域知识吗？如果是的话，构建一组更好的临时“特性”。 您的功能相称吗？如果不是，请考虑使其正常化。 你怀疑特征的相互依存吗?
这个超参数可以让你方便地发现添加了这个属性是否对机器学习算法有帮助。更一般地，你可以为每个不能完全确保的数据准备步骤添加一个超参数。...你在前面限定了问题、获得了数据、探索了数据、采样了一个测试集、写了自动化的转换pipeline来清理和为算法准备数据。现在，你已经准备好选择并训练一个机器学习模型了。...下面的代码采用了K折交叉验证（K-fold cross-validation）：它随机地将训练集分成十个不同的子集，成为“折”，然后训练评估决策树模型10次，每次选一个不用的折来做评估，用其它9个来做训练...在深入随机森林之前，你应该尝试下机器学习算法的其它类型模型（不同核心的支持向量机，神经网络，等等），不要在调节超参数上花费太多时间。目标是列出一个可能模型的列表（两到五个）。...希望这一章能告诉你机器学习项目是什么样的，你能用学到的工具训练一个好系统。
有一些工具可以避免编程，并提供用户友好的GUI（图形用户界面），因此任何对算法知之甚少的人都可以简单地使用它们来构建高质量的机器学习模型。...list=PLm4W7_iX_v4NqPUjceOGd-OKNVO4c_cPD Auto-WEKA是一个用Java编写的数据挖掘软件，由新西兰怀卡托大学的机器学习小组开发。...你只需要执行三个步骤来建立一个不错的模型： 上传你的数据集。 训练和调整许多机器学习算法并选择最佳的算法。 使用最佳模型进行预测并分享您的结果。 目前该工具用于订阅版本。...Pure Predictive （http://www.purepredictive.com/）- 该工具使用有专利的人工智能系统，该系统可以避免部分数据准备和模型调整；它使用AI将1000个模型组合成他们所谓的...如果你是第一次听到这些名字，你不是一个人！随着越来越多的数据被收集，自动化机器学习的市场正在扩大。他们在未来几年会被淹没在市场中吗？时间会证明一切。
因此，一门语言的流行程度仅应作为当前趋势的一个指标，而不是决定你选择的因素。归根结底，这是涉及到应用、经验和个人偏好的问题。 MATLAB 通过吴恩达的机器学习课程，我开始接触机器学习领域。...如果你也想学习机器学习，这是一个很不错的选择。 虽然当时Python和R语言更受欢迎，但吴恩达在课程中选择了MATLAB。当时我并没有觉得有什么困扰，但如今看来有些奇怪。...WEKA 我学习Weka的经历是短暂的。在大学时期，Weka作为我完成模式识别课程作业一种工具。 通过这个课程，我得到最有价值的教训是：GUI对数据科学家的影响是深远的。...Weka以其易用性和可理解性引以为豪，并声称只需加载数据集并按下按钮就可以轻松训练机器学习模型。这当中的益处也是显而易见的，当时市场对预测模型的需求很大，而且能够满足这种需求的人才并不多。...如今，当你想要跨语言转移机器学习模型时，存在很多选择。比如你可以转移数学模型，即算法的参数化，然后通过跨库转换模型文件，或使用包跨语言进行交互。 我发现，简单地使用相同的参数化是不够的。
监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的...当我们见识多了以后，脑子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，这就是训练得到的那个函数，从而不需要大人在旁边指点的时候，我们也能分辨的出来哪些是树木，哪些是花。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。...例如：我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅作品之后，我们也能把它们分成不同的派别（比如哪些更朦胧一点，哪些更写实一些，即使我们不知道什么叫做朦胧派，什么叫做写实派，但是至少我们能把他们分为两个类...机器学习平台比较 机器学习平台提供了从头到尾完成一个机器学习项目的功能，包括数据分析，数据准备，建模和算法评估及选择。...常用的机器学习平台有：（1）WEKA：一款免费开源的机器学习和数据挖掘可视化工具软件，其操作简便，运行速度快，尤其适合小规模的机器学习建模，适合于科研探索和机器学习入门人员等；（2）RapidMiner
当时这一已经从单纯的视觉拓展到翻译、视频和自然语言处理领域。 谷歌的宏伟愿景由此可见一斑——你只需在改系统中上传自己的标签数据，大能得到一个训练好的机器学习模型。...整个过程，从导入数据到标记到模型训练，都可以通过拖放界面完成。...AutoML 有用吗？ AutoML提供了一种选择模型和优化超参数的方法。它还可以用于获取对于一个问题可能性能的基准结果。这是否意味着数据科学家将被取代？...我必须要强调，机器学习（特别是深度学习）中最耗时的两个方面是清理数据（这是机器学习中不可或缺的一部分）和训练模型。...我将提出一些替代AutoML方法的建议，以使机器学习从业者在进行最后一步时更有效率。
模型是通过一个训练过程来准备的. 在训练过程中模型需要进行预测, 并在预测错误时予以纠正. 训练过程要一直持续到模型达到训练数据所需的准确度. 示例的问题是关于分类和回归的....请注意: 对于用于分类和回归的算法存在强烈的偏见, 这两个算法是你将遇到的最普遍的受监督的机器学习问题. 如果你知道一个或一组算法这里没有列出来的, 请在评论中与我们分享. 让我们可以学习探究...., 这些模型是经过独立训练的, 它们各自的预测以某种方式进行组合以作出整体预测....如何学习任何一种机器学习算法: 一个系统的方法, 你可以使用“算法描述模板”(我用这种方法来写我的第一本书)研究和理解任何机器学习算法....如何在Weka中运行你的第一个分类器: 在Weka中运行你的第一个分类器的教程(无需代码！). 最后致词 我希望你觉得这个文章有用. 如果你对如何改进算法游览有任何疑问或想法, 请留下评论.
此时，我们暂且可以将机器学习理解为，我们给定一批数据和结果，机器从中通过算法运算，得到一个模型（model），这个model将在未来你次给出之前未知的数据时，机器将返回给你一个正确或者相对靠谱的结果。...比较重要的地方我都用箭头指出来了。 左上部分有这个数据集的基础属性，attributes有2个，即x，y两个属性。Instances为5，代表共5行5条数据。...右上角有个save，譬如你对数据集做了一些处理，可以将处理后的数据save一下，就成了新的数据集。如果使用的是csv文件，也最好save一下，保存为weka默认的数据格式arff。 OK！...此时我们已经完成了机器学习的第一步，根据数据训练得到了我们的第一个模型，以后用这个模型就可以预测别的数据了。 ? 在这里右键，我们可以save model，保存这个模型。...将来就可以反复使用这个模型了，要知道机器学习的最终目的就是为了得到一个模型，这个模型能完成预测任务。 OK，我们已经有了自己的模型，下面就要使用它为我们做未知数据的预测了。
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