交叉验证：评估模型的泛化能力表现

2020-06-16

注明：本文章所有代码均来自scikit-learn官方网站 在实际情况中，如果一个模型要上线，数据分析员需要反复调试模型，以防止模型仅在已知数据集的表现较好，在未知数据集上的表现较差。即要确保模型的泛化能力 ...

机器学习基础：无监督异常检测和半监督异常检测！

2020-06-12

异常值检测一般要求新发现的数据是否与现有观测数据具有相同的分布或者不同的分布，相同的分布可以称之为内点（inlier），具有不同分布的点可以称之为离群值。离群点和新奇点检测是不同的，有一个重要的区分必须掌 ...

百闻不如一练：随机森林等可视化调试模型超参数

2020-06-10

以下使用scikit-learn中数据集进行分享。 如果选用随机森林作为最终的模型，那么找出它的最佳参数可能有1000多种组合的可能，你可以使用使用穷尽的网格搜索（Exhaustive Grid Seaarch）方法，但时间成本将会很 ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么？

2020-05-29

机器学习算法通常分为有监督的（训练数据有标记答案）和无监督的（可能存在的任何标签均未显示在训练算法中）。有监督的机器学习问题又分为分类（预测非数字答案，例如错过抵押贷款的可能性）和回归（预测 ...

如何正确选择线性回归、逻辑回归、决策等机器学习算法

2020-05-27

机器学习既是艺术又是科学。但当您查看机器学习算法时，没有一种解决方案或一种适合所有情况的算法。有几个因素会影响您选择哪种机器学习。 有些问题非常具体，需要采取独特的方法。例如，如果您使用推荐系统， ...

机器学习python应用，简单机器学习项目实践！

2020-05-25

上一篇文章中介绍了机器学习的简单知识，还有python中进行机器学习实践需要的生态环境，接下来将会通过鸢尾花分类这个例子对机器学习做一个简要的介绍。通过一步一步地实现这个项目来介绍以下内容。 导入和 ...

SVC是什么意思？

2020-05-20

SVC，英文全称support vector machine，中文为支持向量机，是一种分类算法，但是也可以做回归，根据输入的数据不同可做不同的模型（若输入标签为连续值则做回归，若输入标签为分类值则用SVC()做分类） ...

有监督学习：从过去到现在的模型流行度（深度翻译好文）！

2020-05-14

在过去的几十年中，机器学习领域发生了巨大的变化。诚然，有些方法已经存在很长时间了，但仍然是该领域的主要内容。例如，Legendre和Gauss已经在19世纪初提出了最小二乘的概念。在最近的几十年中，诸如神经网络等 ...

机器学习算法：无监督、半监督、有监督学习算法浅析

2020-05-06

随着人工智能的飞速发展，机器学习成为当下数据分析领域的热门之一，很多人在平时的工作中，或多或少都会使用到机器学习的算法。这里机器学习的算法进行了盘点，将有监督、无监督，半监督学习等进行了简单的解 ...

极具感染力的贝叶斯定理，写给数据科学专业人的你

2020-03-27

作者 | KHYATI MAHENDRU 概述 贝叶斯定理是统计学中最强大的概念之一，而贝叶斯定理也是数据科学专业人员必须知道的定理 熟悉贝叶斯定理，其工作原理及其多种多样的应 ...

机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图

2020-03-26

作者 | 卢誉声 大部分的机器学习算法主要用来解决两类问题——分类问题和回归问题。在本文当中，我们介绍一些简单但经典实用的传统机器学习算法，让大家对机器学习算法有一个基本的感性认识。 ...

机器学习入门篇 | 面向初学者的十大机器学习算法

2020-03-03

作者 | Rekhit Pachanekar 来源 | CDA数据分析师 英国数学家，计算机科学家，逻辑学家和密码分析员艾伦·图灵（Alan Turing）推测未来机器会具有智能。 “这就像一个学生，他从老师那 ...

如何将机器学习与灵敏性分析相结合来制定业务策略？

2020-03-03

作者 | Jeremy Curuksu 编译 | CDA数据分析师 数不清的企业通常使用机器学习（ML）来辅助决策。但是，在大多数情况下，机器学习系统做出的预测和业务决策仍然需要人类用户的直觉来做出判断 ...

Python机器学习中七种损失函数的科学指南

2019-12-11

作者 | KHYATI MAHENDRU 编译 | CDA数据分析师 损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码。 前言 首先想 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(二)

2019-12-03

作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过线性变换将向量投影到低维空间。对向量进行投影就是对向量左乘一个矩阵，得到结果向量 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

2019-12-02

作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 数学 1.列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法， 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

38个常用Python库：数值计算、可视化、机器学习等8大领域都有了

2019-11-29

作者 | 李明江 张良均 周东平 张尚佳 来源 | 大数据DT Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。 ...

一篇适合新手的深度学习综述

2019-11-28

作者 | Matiur Rahman Minar、Jibon Naher 来源 | 机器之心 摘要 深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉和机 ...

9大Python深度学习库，哪一个最适合你？

2019-11-22

作者 | Adrian Rosebrock 编译 | 数盟 如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。 在这篇文章里，我详细解 ...

花 100 天学习人工智能之后，我得出了 5 个结论

2019-09-26

作者 | Jamie Beach 编译 | AI开发者 Top 5 Insights After I Spent 100 Days Learning About Artificial Intelligence 本文的作者是 Jamie Beach，在自学人工智能 100 天以后，他分 ...