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赢咖4机器学习系列(一)——机器学习简介
作者:管理员    发布于:2021-03-13 23:11    文字:【】【】【

  \quad人类一直试图让机器具有智能也就是人工智能Artificial Intelligence。从上世纪50年代人工智能的发展经历了“推理期”通过赋予机器逻辑推理能力使机器获得智能当时的AI程序能够证明一些著名的数学定理但由于机器缺乏知识远不能实现真正的智能。因此70年代人工智能的发展进入“知识期”即将人类的知识总结出来教给机器使机器获得智能。在这一时期大量的专家系统问世在很多领域取得大量成果但由于人类知识量巨大故出现“知识工程瓶颈”。

  机器学习是一类算法的总称这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律并用于预测或者分类更具体的说机器学习可以看作是寻找一个函数输入是样本数据输出是期望的结果只是这个函数过于复杂以至于不太方便形式化表达。需要注意的是机器学习的目标是使学到的函数很好地适用于“新样本”而不仅仅是在训练样本上表现很好。学到的函数适用于新样本的能力称为泛化Generalization能力。

  1、选择一个合适的模型这通常需要依据实际问题而定针对不同的问题和任务需要选取恰当的模型模型就是一组函数的集合。

  2、判断一个函数的好坏这需要确定一个衡量标准也就是我们通常说的损失函数Loss Function损失函数的确定也需要依据具体问题而定如回归问题一般采用欧式距离分类问题一般采用交叉熵代价函数。

  3、找出“最好”的函数如何从众多函数中最快的找出“最好”的那一个这一步是最大的难点做到又快又准往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法最小二乘法等和其他一些技巧tricks。

  学习得到“最好”的函数后需要在新样本上进行测试只有在新样本上表现很好才算是一个“好”的函数。

  机器学习是一个庞大的家族体系涉及众多算法任务和学习理论下图是机器学习的学习路线图。

  1、按任务类型分机器学习模型可以分为回归模型、分类模型和结构化学习模型。回归模型又叫预测模型输出是一个不能枚举的数值分类模型又分为二分类模型和多分类模型常见的二分类问题有垃圾邮件过滤常见的多分类问题有文档自动归类结构化学习模型的输出不再是一个固定长度的值如图片语义分析输出是图片的文字描述。

  2、从方法的角度分可以分为线性模型和非线c;线性模型较为简单但作用不可忽视线性模型是非线性模型的基础很多非线性模型都是在线性模型的基础上变换而来的。非线性模型又可以分为传统机器学习模型如SVMKNN决策树等和深度学习模型。

  一,SVM(Support Vector Machine)支持向量机 a. SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面,说明它不在乎细枝末节,所以不容易过拟合,但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 d. 缺点:计算量大 二,决策树(有监督算法,概率算法) ...

  方法学到的函数的输出是连续实数值,回归模型可以用于预测或者分类,这篇博客中主要整理用于预测的线性回归模型和多项式回归模型。 线性回归 按照

  建模的三个步骤,首先需要确定选用的模型,这里就是线性回归(Linear regression)模型,然后将其形式化表达: h(x)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bh(x)=w1x1+w2x2+⋯+w...

  作者 Lizzie Turner编译 专知翻译 Xiaowen本文用浅显易懂的语言精准概括了

  (machine learning):致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能。

  所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生模型的算法,即学习算法(learning algorithm)。 模型(model):泛指从数据中学得的结果。有文献用模型指全局性结 果(例如一棵决策树),而用模式指局部性结果(例如一条规则)。 数据集(d...

  算法: 1.1监督学习:我们教计算机如何做事情 监督学习是指:我们给算法一个数据集,并且给定正确答案;数据集中的每个样本都有相应的正确答案,再根据这些样本作出预测;即监督学习中的样本不是都相同的,每个样本都有自己的标签。 回归问题:预测连续的输出值;回归一词是指这样的事实,我们预测一个真正的值输出 ...

  经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷在这个部分我会简要介绍一下

  中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想,数学与实践细节不会在这讨论。1、回归算法在大部分

  课程中,回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个:一.回归算法比较简单,介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到

  我们先来说个老生常谈的情景:某天你去买芒果,小贩摊了满满一车芒果,你一个个选好,拿给小贩称重,然后论斤付钱。 自然,你的目标是那些最甜最成熟的芒果,那怎么选呢?你想起来,啊外婆说过,明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准:只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。啊哈,人生完整了? 呵呵呵。 告诉你吧人生就是各种麻烦 等你回到家,尝了下芒果。有些确实挺甜,有些就不行了。额~显然,外婆...

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  不少同学跃跃欲试,想投入 AI 的怀抱,但苦于不知如何下手。其中,人工智能的核心就是

  (Machine Learning),它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。我们今天就来分享一篇来自 EliteDataScience 上专门讲给

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  是从数据中自动分析获得模型,并利用模型对未知数据进行预测。 1.1. 图解

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  p br / /p p Python数据分析与

  实战教程,该课程精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合

  案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门

  。学完该课程即可: 1.掌握Python数据科学工具包,包括矩阵数据处理与可视化展示。 2.掌握

  算法原理推导,从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。 3.掌握每一个算法所涉及的参数,详解其中每一步对结果的影响。 4.熟练使用Python进行建模实战,基于真实数据集展开分析,一步步完成整个建模实战任务。 /p

  在我个人看来就是运用相关的算法,对某件事一次又一次地重复,直到达到自己想要的目标

  的分类 学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的,依从简单到复杂,从少到多的次序分为以下六种基本类型: 机械学习(Rote learning) 学习者无需任何推理或其它的知识转换,直接吸取环境所提供的信息...

  的第三方库,但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解

  算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,本书会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。 “

  衡量分类器的好坏 对于二类分类器/分类算法,评价指标主要有accuracy, [precision,recall,F-score,pr曲线],ROC-AUC曲线,gini系数。 对于多类分类器/分类算法,评价指标主要有accuracy, [宏平均和微...

  的数学模型,再学习深度学习,再学习工程化,再考虑落地。这其中每个环节都在快速发展,唯独落地特别困难。我们花费大量时间成本去学习以上内容,成本无疑是特别昂贵的。所以我们不如先“盲人摸象”、“不求甚解”地探索下

  ,浅尝辄止。如果想到自己的应用场景,再学以致用,深入探索。这无疑是使沉没成本最低的决策。 本教程适合兴趣广泛的人士增加自己知识的广度,从应用的角度谨“使用”

  的基础。常用的几个概率统计概念:随机变量、离散随机变量、连续随机变量、概率密度/分布(二项式分布、多项式分布、高斯分布、指指数族分布)、条件概率密度/分布、先验密度/分布、后验密度/分布、最大似然估计、最大后验估计。 最优化方法被广泛用于

  中常见的几个最优化概念:凸/非凸函数、梯度下降、随机梯度下降、原始对偶问题。 优化方法,例如Liblinear、...

  涉及的概念和学科特别多,主要是数学和计算机,通过计算机实现由数据推导而来的各种算法,目的就是让机器(计算机)模拟人类的学习行为,获得技能(skill),帮助进行预测和识别(如识别图像)。 现在应用比较广泛的主要是人工智能,数据挖掘等。关于数据挖掘,还是有点小小的区别,

  的目的是通过学习获得某项技能,这项技能本来就是用来决策某些事情,而数据挖掘则是从历史数据中发现

  弱人工智能近几年取得了重大突破,悄然间,已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例,看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。 下图是一部典型的智能手机上安装的一些常见应用程序,可能很多人都猜不到,人工智能技术已经是手机上很多应用程序的核心驱动力。 图1 智能手机上的相关应用 传统的

  算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。这篇文章将对

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