机器学习概念_2

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 2.0px 0.0px; font: 14.0px ".PingFang SC" } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; min-height: 14.0px } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC&q

机器学习的大概概念 你们可以上百度查找—https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/217599?fr=aladdin 我当初学机器学习的时候用的是 jupyterlab 安装 jupyterlab pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyterlab Jupyther notebook(曾经的Ipython notebook),

机器学习的基本概念 数据 数据集 数据的整体叫做数据集   ( data set ) 样本 每一行数据被称为一个样本   ( sample ) 标记 最后一列, 称为标记   ( label ) 特征 表中的每个列都是一个特征, 用特征向量来表示一个特征值 特征空间 特征进行数据表示后的范围空间 此图中的形式是一个二维的特征空间, 高维的话则基于低维进行推导即可 抽象特征 很多的特征并不一定非要具体, 比如图像识别像素点 机器学习的基本任务 分类任务 二分类 多分类 多标签分类 回归任务 什么是

机器学习就是把无序的数据转换成实用的信息. 机器学习的主要任务就是分类,通过通过训练数据训练算法,终于能够将实际的数据分到合适的类别中 监督学习算法:预測目标变量的值 k-means算法.线性回归 朴素贝叶斯算法,局部加权线性回归 支持向量机.ridge回归 决策树.lasso最小回归系数预计 无监督学习算法:不须要预測目标变量的值 k-均值.最大期望算法 DBSCAN,parzen窗设计 确定哪种算法之后,还要确定目标变量的类型: 离散型:是/否,1/2/3     分类器算法 连续性:-99

1.机器学习分类 有监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 遗传算法 2.神经网络 一种基于传统统计学的模型,由大量的神经元与其关系构成.常用来对复杂的输入和输出关系进行建模 误差反向传递:给出信号,得到经过神经网络算法之后的结果(信号正向传播),再根据结果来修改神经网络中的神经元强度(信号反向传播) 通过正向和反向传播来更新神经元,从而形成更好的神经系统 每一个神经元都有属于它的激活函数,在训练过程中可以通过调整不同神经元的激活参数来调整模型 输入层:负责信息的传入 输出层:权衡.中转.输

Population Sparsity(种群稀疏) vs Lifetime Sparsity(存在稀疏) Fn×m=Wn×d?Xd×m d:表示原有的特征空间 n:变换后的特征空间 m:样本的数目 F:特征矩阵(Feature Matrix) 每个样本都只用很少的激活(非零)特征来描述.具体来说,对于特征矩阵的每一列(一个样本)f(i),只有很少的非零元素.其他的都是0 .例如,一幅图像可以由里面包含的一些目标来描述,如果里面存在很多可能的目标,那么在某一时刻,也只可能出现一些.我们称之为pop

分类:针对离散型数据 回归:针对连续型数据 代价函数就是目标函数和实际训练集的误差 平方误差代价函数可能是解决回归问题最常用的手段. https://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1004570029#/learn/video?lessonId=1049095158&courseId=1004570029 原文地址:https://www.cnblogs.com/yzhnm/p/10472224.html

欢迎大家前往云加社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:许敏 接上篇:机器学习概念总结笔记(一) 8)逻辑回归 logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等.因此因变量就为是否胃癌,值为"是"或"否",自变量就可以

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said