XGBoost算法的这3类参数，你知道吗？

2020-07-09

XGBoost是诞生于2014年2月的一种专攻梯度提升算法的机器学习函数库，它有很好的学习效果，速度也非常快，与梯度提升算法在另一个常用机器学习库scikit-learn中的实现相比，XGBoost的性能可以提升10倍以上。还有，X ...

对于KNN算法概念以及原理的简单理解

2020-07-09

KNN的全称是K-Nearest Neighbors，具体意思为K个最近的邻居。KNN算法可以说是机器学习算法中最简单、最基础的算法了。既能用于分类，也能用于回归。是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN的基本思路 ...

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 ...

关于模型优化的几个思考

2020-04-16

目前模型的问法优化看似进入了一个瓶颈期，在这个阶段模型的同学一直在调数据跑模型，但见效甚微，大家难免会有些感到手足无措，或者沮丧，这种情况在咱们做模型的过程中肯定会经常遇到的。那么如果碰到 ...

33 个神经网络「炼丹」技巧

2019-12-26

作者 | Andrej Karpathy 编译 | AI有道 特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 发布新博客，介绍神经网络训练的技巧。 Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、与领域的研究员 ...

22道机器学习常见面试题目汇总！(附详细答案)

2019-12-03

作者 | 数据分析1480 来源 | lsxxx2011 (1) 无监督和有监督算法的区别？ 有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。 ...

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。 ...

25道题检测你对支持向量机算法的掌握程度

2019-06-26

介绍 在我们学习机器算法的时候，可以将机器学习算法视为包含刀枪剑戟斧钺钩叉的一个军械库。你可以使用各种各样的兵器，但你要明白这些兵器是需要在合适的时间合理的地点使用它们。作为类比，你可以将“ ...

每个数据科学人都应该知道的7种回归技术

2019-05-21

介绍 事实是，有无数种形式的回归可以使用。每种形式的回归都有其自身的重要性和最适合应用的特定场景。在本文中，我会以简单的方式解释了数据科学中最常用的7种回归形式。通过这篇文章，我也希望人们能够对回 ...

为什么说朴素贝叶斯是高偏差低方差？

2019-04-04

大家在学习机器学习的时候可能听说过一种算法，这种算法就是朴素贝叶斯算法，而很多人说朴素贝叶斯算法是高偏差低方差，在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下朴素贝叶斯为什么被说高偏差低方差的原因 ...

机器学习常见算法优缺点之逻辑回归

2019-04-01

我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家 ...

机器学习中各个算法的优缺点（一）

2019-03-13

由于人工智能的火热，现在很多人都开始关注人工智能的各个分支的学习。人工智能由很多知识组成，其中人工智能的核心——机器学习是大家格外关注的。所以说，要想学好人工智能就必须学好机器学习。其中机 ...

人工智能算法的实现（下）

2019-02-16

在上一篇文章中我们给大家介绍了人工智能的一些算法，人工智能离不开算法，所以我们必须重视算法的应用。人工智能的算法有很多，除了我们在前面提到的机器学习以及专家系统以外，还有遗传算法以及深度学 ...

机器学习中几个常见模型的优缺点

2018-08-20

机器学习中几个常见模型的优缺点 朴素贝叶斯：优点：对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点：对输入数据的表达形式很敏感（连续数据的处理方式）。 决策树：优点：计算量简单， ...

弱分类器的强势体：逻辑回归算法与推导

2018-08-06

弱分类器的强势体：逻辑回归算法与推导 逻辑回归的函数表达式为  用极大似然估计求解 每个样本发生的后验概率为 则所以样本发生总概率即似然函数为 L(θ)即为目标函数，-L(θ)即 ...

神经网络测试结果很差，该怎么做

2018-07-26

神经网络测试结果很差，该怎么做 当我们编程实现了神经网络模型，将模型用于测试集时，经常会发现测试的准确率非常的低，神经网络层数很深，通常我们不容易判断具体的梯度下降求解参数的过程，那我们该 ...

机器学习入门之多项式曲线拟合

2018-06-22

机器学习入门之多项式曲线拟合 机器学习和人工智能是最近几年特别火的领域，比如微软小冰、微软cortana、苹果siri、谷歌Now和alphaGo都使用了机器学习，使得他们的产品变得更加智能。 当然除了这些科技巨头， ...

一文搞定数据科学和机器学习的最常见面试题

2018-06-13

一文搞定数据科学和机器学习的最常见面试题 去的几个月中，我参加了一些公司数据科学、机器学习等方向初级岗位的面试。 我面试的这些岗位和数据科学、常规机器学习还有专业的自然语言处理、计算机视觉相关。 ...

机器学习模型可解释的重要及必要性

2018-06-06

机器学习模型可解释的重要及必要性 不管你是管理自己的资金还是客户资金，只要你在做资产管理，每一步的投资决策都意义重大，做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节，但是通过机器学 ...

我是如何从物理学转行到数据科学领域

2018-05-05

我是如何从物理学转行到数据科学领域 很多人问我是如果从物理学转行到数据科学，本文讲述了关于我为什么决定成为一名数据科学家，以及我是如何追求并实现目标的。希望能够最终鼓励更多的人追求自己的梦想。让 ...