机器学习-数据科学专业问答社区-CDA答疑社区

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dreamhappy2012

回归主要解决哪方面问题？

问、回归主要解决哪方面问题？答：◼ 回归问题：根据样本上抽取的特征，预测连续值结果。属于有监督学习◼ 应用：预测电影的票房值，预测某城市的房价、股票的价格等

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分类问题应用于哪些方面？

问、分类问题应用于哪些方面？答：◼ 分类问题：根据数据样本抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。在实际中做分类的时候，大多会产出一个概率值，对概率值做排序得到该样本属于哪个类别的概率最高◼ 应用：垃圾邮件识别，结果类别为垃圾邮件和正常邮件；文本情感褒贬分析，结果类别褒、贬，股票的涨跌等

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机器学习的主要任务有哪些？

问、机器学习的主要任务有哪些？答：在机器学习中，要解决某一问题，通常把问题转为成分类、回归、聚类、强化学习这四类问题进行解决

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什么是强化学习？

问、什么是强化学习？答：定义：主要特点是通过试错来发现最优行为策略而不是带有标签的样本学习。如在没有老师提示的情况下，自己对预测的结果进行评估的方法。通过这样的自我评估，学生为了获得老师的最高评价将而不断的进行学习。强化学习被认为是人类主要的学习模式之一✓ 最终目标：使计算机获得对没学习过的问题也可以做出正确解答的泛化能力✓ 应用：机器人的自动控制、计算机游戏中的人工智能、市场战略的最优

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什么是半监督学习？

问、什么是半监督学习？答：✓ 定义：在半监督学习方式下，训练数据有部分被标识，部分没有被标识，这种模型首先需要学习数据的内在结构，以便合理的组织数据来进行预测。算法上，包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对标识数据进行建模，在此基础上再对未标识的数据进行预测✓ 例：给学生很多未分类的书本与少量的清单，清单上说明哪些书属于同一类别，要求对其他所有书本进行分类

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怎么解释无监督学习？

问、怎么解释无监督学习？答：✓ 定义：主要特点是训练时只提供给学习系统训练样本，而没有样本对应的类别标签信息。例：没有老师的情况下，学生从书本或网络自学的过程✓ 最终目标：无监督学习不局限于解决有正确答案的问题，所以目标可以不必十分明确✓ 典型的无监督学习方法：聚类学习、自组织神经网络学习✓ 应用：人造卫星故障诊断、视频分析、社交网站解析、声音信号解析、数据可视化、监督学习的前处理工具等

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dreamhappy2012

什么是监督学习？举例说明

问、什么是监督学习？举例说明答：✓首先了解监督学习的定义：主要特点是要在训练模型时提供给学习系统训练样本以及样本对应的类别标签，因此又称为有导师学习。例：学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程✓ 机器学习的最终目标：根据在学习过程中获得的经验技能，对没学习过的问题也可以做出正确解答，使计算机获得这种泛化能力泛化能力是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。

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dreamhappy2012

机器学习分为哪几类？

问、机器学习分为哪几类？答：机器学习包括以下四大类：✓ 监督学习（supervised learning）✓ 无监督学习（unsupervised learning ）✓ 半监督学习（semi-supervised learning ）✓ 强化学习（reinforcement learning，增强学习）

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dreamhappy2012

机器学习需要学哪些知识？

问、机器学习需要学哪些知识？答：✓ 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构（利用数据或经验等）使之不断改善自身的性能✓ 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，包括网络

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PGC123

Read time out错误

问：在安装低版本的scikit-learn的时候，出现Read time out错误，如何解决？答：因为一般在安装的时候，默认的时候是100秒。有时候会因为安装时间过长而导致安装失败。这时候需要修改默认的时间。例如：pip --default-timeout=500 install xxx（xxx为第三方库），其中的500可以任意更改。

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PGC123

sklearn导入某些包时会报错

问：在使用sklearn库导入模块的时候，会显示无法导入‘cross_validation’，为什么？答：在终端使用pip list命令查看scikit-learn的版本，如图： a能看到 scikit-learn的版本已经更新到0.20.0，但cross_validation 在0.20.0版本中已经被移除掉了，所以即使安装了scikit-learn，也无法调用。这时候需要再

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詹惠儿

如何区别神经网络的正反向传播

当神经元向另一个神经元发送兴奋信号时，该信号将被添加到该神经元的所有其他输入。如果它超过给定的阈值，那么它将使目标神经元向前发射一个动作信号 - 这就是思维过程在内部的作用，人工神经网络过程包括以下步骤：正向传播：取输入，乘以权重（只使用随机数作为权重）设Y = W i I i = W 1 I 1 W 2 I 2 W 3 I 3将结果通过sigmoid公式计算神经元的输出。Si

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詹惠儿

人工神经网络的步骤

在计算机科学中，我们通过使用矩阵在计算机上创建“网络”来建模此过程。这些网络可以被理解为神经元的抽象，而不考虑所有生物复杂性。为了简单起见，我们将只模拟一个简单的NN，其中两层能够解决线性分类问题。假设我们有一个问题，我们希望在给定一组输入和输出作为训练示例的情况下预测输出，如下所示：注意，输出与第三列直接相关，即输入3的值是图3中每个训练示例中的输出。2.因此，对于测试示例，输

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詹惠儿

人工神经网络是什么

人工神经网络（ANN）是一种激发大脑灵感的信息处理范例。人工神经网络与人一样，以身作则。通过学习过程为特定应用配置ANN，例如模式识别或数据分类。学习主要涉及调整神经元之间存在的突触连接。大脑由数百亿个称为神经元的细胞组成。这些神经元通过突触连接在一起，突触只是神经元可以向另一个神经元发送冲动的连接。当神经元向另一个神经元发送兴奋信号时，该信号将被添加到该神经元的

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诗人都在海底

吴恩达的视频课程(文字版)

不废话！两门课程的资源地址如下，感兴趣的读者可自行查看或下载：机器学习课程地址：https://www.coursera.org/course/ml笔记地址：http://www.ai-start.com/ml2014/深度学习课程地址：https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c笔记地址：http

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zxq997

「深度神经网络」如何应用于金融工程？

问题描述：现在神经网络的发展如何与金融工程结合？[提要] 随着人工智能技术的快速发展，深度学习，强化学习等技术不断进入各行各业。金融领域也不例外，利用深度学习进行大数据挖掘，分析客户的画像，提供对应的金融服务已经在现实中使用。在金融交易领域其中一个分支量化交易（金融工程）采用相关的人工智能技术，必将大势所趋。本文主要是针对证券期货交易的量化交易采用深度神经，卷积神经网

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zxq997

机器学习中分类和聚类有什么区别？

在我们的生活中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类，其实机器学习中分类与聚类有着本质的区别：分类（classification）:分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中。分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervis

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zxq997

如何搭建量化交易智能系统

RT，小散户的股指期货投资还是靠传统的主观交易方式，但是交易的量化交易是否可靠？通过AI、大数据等手段，有没有成熟且可投入市场化运作的程序化交易方法？

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朝阳Tim

人工智能、机器学习和深度学习的关系是什么？

问题描述：和数据相关的领域中，常常会谈到人工智能、机器学习和深度学习，那么它们之间是什么样的关系呢？思路参考：从种属关系来看，人工智能的外延最大，其次是机器学习，最次是深度学习；可以理解为三个圈圈套在一起从产出成果来看，人工智能，即为机器赋予人的智能，会联想到alpha go、小度机器人，往往具备实体性；机器学习由于是统计学的延伸，是实现人工智能的手段，会联想到垃圾邮件过滤、产品

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dreamhappy2012

一般神经网络的训练过程是什么样的？

问：一般神经网络的训练过程是什么样的？答：主要进行以下4步： 1、采样一个batch数据（比如100张）2、前向计算得到损失loss3、反向传播计算梯度（一个batch上的）4、用这部分梯度迭代更新权重参数不断循环上面四步，直到达到你想要的结果。

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