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陜西機器學習培訓心得體會5.決策樹易于解釋。它可以毫無壓力地處理特征間的交互關系并且是非參數化的，因此你不必擔心異常值或者數據是否線性可分（舉個例子，決策樹能輕松處理好類別A在某個特征維度x的末端，類別B在中間，然后類別A又出現在特征維度x前端的情況）。它的缺點之一就是不支持在線學習，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個缺點就是容易出現過擬合，但這也就是諸如隨機森林RF（或提升樹boostedtree）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經常是很多分類問題的贏家（通常比支持向量機好上那么一丁點），它訓練快速并且可調，同時你無須擔心要像支持向量機那樣調一大堆參數，所以在以前都一直很受歡迎。決策樹...
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（1）決策樹決策樹歸納是經典的分類算法。它采用自頂向下遞歸的各個擊破方式構造決策樹。樹的每一個結點上使用信息增益度量選擇測試屬性。可以從生成的決策樹中提取規則。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K**近鄰法，**初由Cover和Hart于1968年提出的，是一個理論上比較成熟的方法。該方法的思路非常簡單直觀：如果一個樣本在特征空間中的k個**相似(即特征空間中**鄰近)的樣本中的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。該方法在定類決策上只依據**鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。KNN方法雖然從原理上也依賴于極限定理，但在類別決...
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步驟4：訓練大部分人都認為這個是**重要的部分，其實并非如此~數據數量和質量、還有模型的選擇比訓練本身重要更多（訓練知識臺上的3分鐘，更重要的是臺下的10年功）。這個過程就不需要人來參與的，機器**就可以完成，整個過程就好像是在做算術題。因為機器學習的本質就是將問題轉化為數學問題，然后解答數學題的過程。步驟5：評估一旦訓練完成，就可以評估模型是否有用。這是我們之前預留的驗證集和測試集發揮作用的地方。評估的指標主要有準確率、召回率、F值。這個過程可以讓我們看到模型如何對尚未看到的數是如何做預測的。這意味著**模型在現實世界中的表現。步驟6：參數調整完成評估后，您可能希望了解是否可以以...
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5.決策樹易于解釋。它可以毫無壓力地處理特征間的交互關系并且是非參數化的，因此你不必擔心異常值或者數據是否線性可分（舉個例子，決策樹能輕松處理好類別A在某個特征維度x的末端，類別B在中間，然后類別A又出現在特征維度x前端的情況）。它的缺點之一就是不支持在線學習，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個缺點就是容易出現過擬合，但這也就是諸如隨機森林RF（或提升樹boostedtree）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經常是很多分類問題的贏家（通常比支持向量機好上那么一丁點），它訓練快速并且可調，同時你無須擔心要像支持向量機那樣調一大堆參數，所以在以前都一直很受歡迎。決策樹...
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在統計學習框架下，大家刻畫模型復雜度的時候，有這么個觀點，認為Error=Bias+Variance。這里的Error大概可以理解為模型的預測錯誤率，是有兩部分組成的，一部分是由于模型太簡單而帶來的估計不準確的部分（Bias），另一部分是由于模型太復雜而帶來的更大的變化空間和不確定性（Variance）。所以，這樣就容易分析樸素貝葉斯了。它簡單的假設了各個數據之間是無關的，是一個被嚴重簡化了的模型。所以，對于這樣一個簡單模型，大部分場合都會Bias部分大于Variance部分，也就是說高偏差而低方差。在實際中，為了讓Error盡量小，我們在選擇模型的時候需要平衡Bias和Varia...
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1. 回歸回歸是一種監督機器學習方法，在先前數據的基礎上預測或解釋特定數值。例如要想知道某房產的價值，可根據與之相似房產的定價來預測。線性回歸是**簡單的回歸方法，用直線方程(y = m * x + b)來模擬數據集。通過計算直線的位置和斜率得到具有許多數據對（x，y）的線性回歸模型，在該直線上，所有數據點到它的距離之和**小。換言之，計算的是**接近數據中觀測值的那條線的斜率(m)和y截距(b)。接著再來看一些具體的線性回歸例子。將建筑物的年齡、樓層數、面積（平方英尺）和墻上插入式設備的數量這些數據匯總在一起，用線性回歸方法來預測該建筑物的耗能情況（以千瓦時為單位）。由于有多種輸入值（年齡，...
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降低維度算法像聚類算法一樣，降低維度算法試圖分析數據的內在結構，不過降低維度算法是以非監督學習的方式試圖利用較少的信息來歸納或者解釋數據。這類算法可以用于高維數據的可視化或者用來簡化數據以便監督式學習使用。常見的算法包括：主成份分析（PrincipleComponentAnalysis，PCA），偏**小二乘回歸（PartialLeastSquareRegression，PLS），Sammon映射，多維尺度（Multi-DimensionalScaling,MDS）,投影追蹤（ProjectionPursuit）等。集成算法集成算法用一些相對較弱的學習模型**地就同樣的樣本進行訓練...
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4.降維顧名思義，降維可用來刪除數據集中**不重要的數據。實踐中常會遇到包含數百甚至數千列（也稱為特征）的數據集，因此減少總量至關重要。例如，圖像中數千個像素中并不是所有的都要分析；或是在制造過程中要測試微芯片時，如果對每個芯片都進行測試也許需要數千次測試，但其實其中很多芯片提供的信息是多余的。在這些情況下，就需要運用降維算法以便對數據集進行管理。主成分分析（PCA）是**常用的降維方法，通過找出比較大化數據線性變化的新向量來減小特征空間的維數。在數據的線性相關性很強時，主成分分析法可以***減小數據的維度，且不會丟失太多信息。（其實，還可以衡量信息丟失的實際程度并進行相應調整。）...
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非監督學習非監督學習中，給定的數據集沒有“正確答案”，所有的數據都是一樣的。無監督學習的任務是從給定的數據集中，挖掘出潛在的結構。舉個栗子：我們把一堆貓和狗的照片給機器，不給這些照片打任何標簽，但是我們希望機器能夠將這些照片分分類。將不打標簽的照片給機器通過學習，機器會把這些照片分為2類，一類都是貓的照片，一類都是狗的照片。雖然跟上面的監督學習看上去結果差不多，但是有著本質的差別：非監督學習中，雖然照片分為了貓和狗，但是機器并不知道哪個是貓，哪個是狗。對于機器來說，相當于分成了A、B兩類。 深度智谷深度人工智能學院四川機器學習培訓班哪個好 7.遷移學習假設你是個零售業的數據科學...
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強化學習：在這種學習模式下，輸入數據作為對模型的反饋，不像監督模型那樣，輸入數據**是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數據直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態系統以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporaldifferencelearning）在企業數據應用的場景下，人們**常用的可能就是監督式學習和非監督式學習的模型。在圖像識別等領域，由于存在大量的非標識的數據和少量的可標識數據，目前半監督式學習是一個很熱的話題。而強化學習更多的應用在機器人控制及其他需要進行系統控制的領域。算法類似性根據算法的功能和...
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為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?以下內容引自知乎：首先，假設你知道訓練集和測試集的關系。簡單來講是我們要在訓練集上學習一個模型，然后拿到測試集去用，效果好不好要根據測試集的錯誤率來衡量。但很多時候，我們只能假設測試集和訓練集的是符合同一個數據分布的，但卻拿不到真正的測試數據。這時候怎么在只看到訓練錯誤率的情況下，去衡量測試錯誤率呢？由于訓練樣本很少（至少不足夠多），所以通過訓練集得到的模型，總不是真正正確的。（就算在訓練集上正確率100%，也不能說明它刻畫了真實的數據分布，要知道刻畫真實的數據分布才是我們的目的，而不是只刻畫訓練集的有限的數據點）。而且，實際中，訓練樣本往往還有一...
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人類一直試圖讓機器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。從上世紀50年代，人工智能的發展經歷了“推理期”，通過賦予機器邏輯推理能力使機器獲得智能，當時的AI程序能夠證明一些***的數學定理，但由于機器缺乏知識，遠不能實現真正的智能。因此，70年代，人工智能的發展進入“知識期”，即將人類的知識總結出來教給機器，使機器獲得智能。在這一時期，大量的**系統問世，在很多領域取得大量成果，但由于人類知識量巨大，故出現“知識工程瓶頸”。\quad無論是“推理期”還是“知識期”，機器都是按照人類設定的規則和總結的知識運作，永遠無法超越其創造者，其次人力成本太高...
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第四步：數據集實操雖然有了系統化流程和相關工具，仍需要多加練習，方能生巧。在標準機器學習數據集上的實踐。使用真實的數據集，從實際問題領域收集（而不是人為虛構的）。使用適合的內存或Excel電子表格的小型數據集。使用易于理解的數據集，以便了解期望的結果類型。練習不同類型的數據集，練習一些讓你不喜歡的問題，因為你將不得不提高技術來獲得解決方案。在數據問題中找出不同的特征，例如：不同類型的監督學習，如分類和回歸。從數十，數百，數千和數百萬個實例的不同大小的數據集。不到十個，幾十個，幾百個和幾千個屬性的不同數量的屬性。來自實數，整數，分類，序數和混合的不同屬性類型。不同的領域，迫使你迅速理...
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KNNk臨近算法遍歷所有訓練樣本，求距離**近的點的結論，作為***的預測結果MR版：map求樣本距離（key：樣本，value：距離），combine求的**小值，是過濾功能，reduce就有一個求得距離**小值貝葉斯：貝葉斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)貝葉斯將在屬性條件下的結論的概率轉為：在結論條件下屬性的概率的乘積*結論的概率求得樣本屬性的在結論上的出現次數，樣本結論的次數，商就是P(B|A)MR版：map求拼接keyvalue（key：屬性-結論|結論，value：1）combine求和（key：屬性-結論|結論，value：count）redu...
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機器學習、人工智能、深度學習是什么關系？1956年提出AI概念，短短3年后（1959）ArthurSamuel就提出了機器學習的概念：Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.機器學習研究和構建的是一種特殊算法（而非某一個特定的算法），能夠讓計算機自己在數據中學習從而進行預測。所以，機器學習不是某種具體的算法，而是很多算法的統稱。機器學習包含了很多種不同的算法，深度學習就是其中之一，其他方法包括決策樹，聚類，貝葉斯等。深度學習的靈感來自大腦的結構和功能，即許多神經元...
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KNNk臨近算法遍歷所有訓練樣本，求距離**近的點的結論，作為***的預測結果MR版：map求樣本距離（key：樣本，value：距離），combine求的**小值，是過濾功能，reduce就有一個求得距離**小值貝葉斯：貝葉斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)貝葉斯將在屬性條件下的結論的概率轉為：在結論條件下屬性的概率的乘積*結論的概率求得樣本屬性的在結論上的出現次數，樣本結論的次數，商就是P(B|A)MR版：map求拼接keyvalue（key：屬性-結論|結論，value：1）combine求和（key：屬性-結論|結論，value：count）redu...
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5.集成方法假設你對市面上的自行車都不滿意，打算自己制作一輛，也許會從尋找各個比較好的零件開始，然后**終會組裝出一輛比較好的自行車。集成方法也是利用這一原理，將幾個預測模型（監督式機器學習方法）組合起來從而得到比單個模型能提供的更高質量的預測結果。隨機森林算法就是一種**方法，結合了許多用不同數據集樣本訓練的決策樹。因此，隨機森林的預測質量會高于單個決策樹的預測質量。集成方法可理解為一種減小單個機器學習模型的方差和偏差的方法。任何給定的模型在某些條件下可能是準確的，但在其他條件下有可能不準確，因此這種方法十分重要。如果換用另一個模型，相對精度可能會更低。而組合這兩個模型，就可以平...
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，每個模型都是基于上一次模型的錯誤率來建立的，過分關注分錯的樣本，而對正確分類的樣本減少關注度，逐次迭代之后，可以得到一個相對較好的模型。是一種典型的boosting算法。下面是總結下它的優缺點。優點adaboost是一種有很高精度的分類器。可以使用各種方法構建子分類器，Adaboost算法提供的是框架。當使用簡單分類器時，計算出的結果是可以理解的，并且弱分類器的構造極其簡單。簡單，不用做特征篩選。不容易發生overfitting。關于隨機森林和GBDT等組合算法，參考這篇文章：機器學習-組合算法總結缺點：對outlier比較敏感，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數據在原...
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7.遷移學習假設你是個零售業的數據科學家，已經花了幾個月的時間訓練高質量模型，用來將圖像分為襯衫、T恤和Polo衫這三類。新任務是建一個類似的模型，把服裝圖像分為牛仔褲、工裝褲、休閑褲和正裝褲這幾類。那么能不能把***個模型中已建立的知識轉移到第二個模型中呢？當然可以，遷移學習可以做到。遷移學習是指重復使用先前訓練的神經網絡的一部分，并使其適應類似的新任務。具體來說就是，使用先前任務中訓練過的神經網絡，可以傳輸一小部分訓練過的圖層，并將它們與用于新任務數據訓練的幾個圖層組合在一起。通過添加圖層，新的神經網絡就能快速學習并適應新的任務。遷移學習的主要優點是訓練神經網絡所需的數據較少，...
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4.**近領算法——KNNKNN即**近鄰算法，其主要過程為：1.計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離（常見的距離度量有歐式距離，馬氏距離等）；2.對上面所有的距離值進行排序；3.選前k個**小距離的樣本；4.根據這k個樣本的標簽進行投票，得到***的分類類別；如何選擇一個比較好的K值，這取決于數據。一般情況下，在分類時較大的K值能夠減小噪聲的影響。但會使類別之間的界限變得模糊。一個較好的K值可通過各種啟發式技術來獲取，比如，交叉驗證。另外噪聲和非相關性特征向量的存在會使K近鄰算法的準確性減小。近鄰算法具有較強的一致性結果。隨著數據趨于無限，算法保證錯誤率不會超過貝葉斯算法錯誤...
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甘肅人工智能機器學習培訓「成都深度智谷科技供應」
機器學習背后的**思想是，設計程序使得它可以在執行的時候提升它在某任務上的能力，而不是有著固定行為的程序。機器學習包括多種問題的定義，提供很多不同的算法，能解決不同領域的各種問題。我們之前講到的是一個講監督學習應用到語言識別的例子。正因為機器學習提供多種工具可以利用數據來解決簡單規則不能或者難以解決的問題，它被廣泛應用在了搜索引擎、無人駕駛、機器翻譯、醫療診斷、垃圾郵件過濾、玩游戲、人臉識別、數據匹配、信用評級和給圖片加濾鏡等任務中。雖然這些問題各式各樣，但他們有著共同的模式從而可以被機器學習模型解決。**常見的描述這些問題的方法是通過數學，但不像其他機器學習和神經網絡的書那樣，我...