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  • 常用的机器学习与深度学习算法简介1、机器学习1.1 决策树随机森林1.2 支持向量机(SVM)1.3 k-最近邻算法1.4 朴素贝叶斯分类器2、深度学习2.1 人工神经网络2.2 深度神经网络2.3 卷积神经网络2.4 循环神经网络2.5 自...

    1、机器学习

    1.1 决策树与随机森林

    决策树(Decision Tree)是一种将决策流程以树状结构清晰表示的机器学习方法,本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

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    图1-决策树

    随机森林(Random Forest)是通过构建多个决策树对样本进行训练并预测的一种分类器,其最终输出的类别是由每个决策树输出的类别的众数而决定。

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    图2-随机森林


    1.2 支持向量机(SVM)

    支持向量机(Support Vector Machine)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。
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    图3-支持向量机


    1.3 k-最近邻算法

    k-最近邻算法(k-Nearest Neighbor,KNN)是一种用于分类和回归的无监督学习算法,也是最简单的机器学习算法之一。该算法在诸多领域得到了广泛的应用,如在药物研发领域常用于化合物的分类,识别活性化合物。

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    图4-k最近邻算法

    1.4 朴素贝叶斯分类器

    朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)是应用最为广泛的分类算法之一。借助于先验概率与后验概率的概念,贝叶斯分类器只需要少量的训练数据即可估计出一些必要的参数,能够在许多复杂的条件中取得较好的效果。

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    图5-朴素贝叶斯分类器


    2、深度学习

    2.1 人工神经网络

    人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。

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    图6-人工神经网络


    2.2 深度神经网络

    人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)又称简单神经网络(Simple Neural Network),由输入层、一个隐藏层、输出层三个部分组成,每层都包含若干个神经元。而深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)本质上是具有多个隐藏层的ANN,它是最早被应用的深度学习算法之一。

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    图7-深度神经网络


    2.3 卷积神经网络

    卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,通常由输入、卷积层、池化层、全连接层、输出五个部分组成。其中,卷积层是CNN的核心层,该层由一系列的卷积核组成。池化层又称下采样层,主要用于压缩特征空间。CNN在图像识别领域的表现尤为出色,除此之外,CNN在物体检测、图像分割、人脸识别、脑电信号分类等领域都有着广泛的应用。

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    图8-卷积神经网络


    2.4 循环神经网络

    与ANN类似,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)同样由输入层、隐藏层、输出层三部分组成。RNN是一类用于处理序列的神经网络,如时间序列数据、文本序列数据等。不同于ANN,RNN隐藏单元的状态不仅依赖于当前的输入,还依赖于上一个时刻隐藏单元的输出,这使得RNN成为了一个具有记忆能力的神经网络。RNN在自然语言处理(Natural Language Processing)方面得到了广泛应用,比如基于RNN的LSTM算法被应用于文本生成、机器翻译、语音识别等领域。

    值得一提的是,LSTM算法在近年来有着一些我们熟知的应用:

    • 2015年以来,在机械故障诊断和预测领域,相关学者应用LSTM来处理机械设备的振动信号。
    • 2016年,谷歌公司应用LSTM来做语音识别和文字翻译,其中Google翻译用的就是一个7-8层的LSTM模型
    • 2016年,苹果公司使用LSTM来优化Siri应用

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    图9-循环神经网络


    2.5 自编码器

    自编码器(Auto Encoder,AE)是一种用于非监督学习的神经网络,同样具有输入层、隐藏层、输出层三层结构,包含编码、解码两个部分。AE的主要作用在于重构输入,即将原始输入经编码抽象后传递至解码器。AE在NLP领域中的机器翻译、文档聚类、情绪分析等任务中都有着广泛的应用。

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    图10-自编码器

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    课程三、深度强化学习基础
    课程四、多智能体深度强化学习
    课程五、多任务深度强化学习
    课程六、强化学习应用
    课程七、仿真实验
    课程八、辅助课程
    主讲内容2:
    课程一: Tensorflow入门到熟练:
    课程二:图像分类:
    课程三:物体检测:
    课程四:人脸识别:
    课程五:算法实现:
    1、卷积神经网络CNN
    2、循环神经网络RNN
    3、强化学习DRL
    4、对抗性生成网络GAN
    三、报名联系方式:
    联系人: 李连杰(老师)
    手机:13311241619电话:010-56129268 官方咨询QQ:1503177939
    强化学习 QQ 交流群群号:872395038(加群备注:李连杰邀请)
    深度学习-远程在线课程QQ群群号:1057802989(加群备注:李连杰邀请)在这里插入图片描述
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  • 本书基于Python语言,结合实际的数据集,介绍如何使用机器学习与深度学习算法,对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进,先介绍了Python的基础内容,以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化...

    1  书籍简介

    本书基于Python语言,结合实际的数据集,介绍如何使用机器学习与深度学习算法,对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进,先介绍了Python的基础内容,以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作,然后结合实际数据集,分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集,方便读者在阅读时同步运行程序,在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织,每个小节注释清晰,讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解,辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时,更加注重实战应用和对结果的解读。 

    本书共分为12 章,前面4 章是介绍了Python 的使用与基于Python 机器学习的预备知识,后面8 章则是分模块介绍了统计分析、机器学习与深度学习的主流算法和经典应用。本书尽可能做到内容全面、循序渐进,案例经典实用,而且代码通过Jupyter Notebook 来完成,清晰易懂,方便操作,即使没有Python 基础知识的读者也能看懂本书的内容。

    2  本书目录 

    第1章 Python机器学习入门 1
    1.1 机器学习简介 1
    1.1.1 机器学习是什么 1
    1.1.2 机器学习算法分类 2
    1.2 安装Anaconda(Python) 6
    1.2.1 Spyder 7
    1.2.2 Jupyter Notebook 8
    1.2.3 JupyterLab 8
    1.3 Python快速入门 10
    1.3.1 列表、元组和字典 10
    1.3.2 条件判断、循环和函数 15
    1.4 Python基础库入门实战 18
    1.4.1 NumPy库应用入门 18
    1.4.2 pandas库应用入门 25
    1.4.3 Matplotlib库应用入门 34
    1.5 机器学习模型初探 40
    1.6 本章小结 43
    第2章 数据探索与可视化 44
    2.1 缺失值处理 45
    2.1.1 简单的缺失值处理方法 46
    2.1.2 复杂的缺失值填充方法 52
    2.2 数据描述与异常值发现 55
    2.2.1 数据描述统计 55
    2.2.2 发现异常值的基本方法 61
    2.3 可视化分析数据关系 63
    2.3.1 连续变量间关系可视化分析 63
    2.3.2 分类变量间关系可视化分析 68
    2.3.3 连续变量和分类变量间关系可视化分析 71
    2.3.4 其他类型数据可视化分析 77
    2.4 数据样本间的距离 80
    2.5 本章小结 84
    第3章 特征工程 86
    3.1 特征变换 87
    3.1.1 数据的无量纲化处理 87
    3.1.2 数据特征变换 93
    3.2 特征 96
    3.2.1 分类特征重新编码 97
    3.2.2 数值特征重新编码 98
    3.2.3 文本数据的特征构建 102
    3.3 特征选择 105
    3.3.1 基于统计方法 106
    3.3.2 基于递归消除特征法 107
    3.3.3 基于机器学习的方法 108
    3.4 特征提取和降维 109
    3.4.1 主成分分析 109
    3.4.2 核主成分分析 111
    3.4.3 流形学习 113
    3.4.4 t-SNE 114
    3.4.5 多维尺度分析 115
    3.5 数据平衡方法 116
    3.5.1 基于过采样算法 117
    3.5.2 基于欠采样算法 119
    3.5.3 基于过采样和欠采样的综合算法 121
    3.6 本章小结 122
    第4章 模型选择和评估 124
    4.1 模型拟合效果 124
    4.1.1 欠拟合与过拟合表现方式 124
    4.1.2 避免欠拟合与过拟合的方法 126
    4.2 模型训练技巧 127
    4.2.1 交叉验证 128
    4.2.2 参数网络搜索 132
    4.3 模型的评价指标 134
    4.3.1 分类效果评价 134
    4.3.2 回归效果评价 135
    4.3.3 聚类效果评价 137
    4.4 本章小结 138
    第5章 假设检验和回归分析 139
    5.1 假设检验 141
    5.1.1 数据分布检验 141
    5.1.2 t检验 144
    5.1.3 方差分析 145
    5.2 一元回归 149
    5.2.1 一元线性回归 149
    5.2.2 一元非线性回归 151
    5.3 多元回归 154
    5.3.1 多元线性回归 155
    5.3.2 逐步回归 161
    5.3.3 多元自适应回归样条 164
    5.4 正则化回归分析 166
    5.4.1 Ridge回归分析 169
    5.4.2 LASSO回归分析 172
    5.4.3 弹性网络回归 176
    5.5 Logistic回归分析 178
    5.5.1 数据准备与可视化 179
    5.5.2 逻辑回归分类 181
    5.6 本章小结 185
    第6章 时间序列分析 186
    6.1 时间序列数据的相关检验 187
    6.1.1 白噪声检验 188
    6.1.2 平稳性检验 189
    6.1.3 自相关分析和偏自相关分析 192
    6.2 移动平均算法 196
    6.2.1 简单移动平均法 197
    6.2.2 简单指数平滑法 198
    6.2.3 霍尔特线性趋势法 199
    6.2.4 Holt-Winters季节性预测模型 201
    6.3 ARIMA模型 202
    6.3.1 AR模型 202
    6.3.2 ARMA模型 205
    6.3.3 ARIMA模型 209
    6.4 SARIMA模型 213
    6.5 Prophet模型预测时间序列 215
    6.5.1 数据准备 216
    6.5.2 模型建立与数据预测 216
    6.6 多元时间序列ARIMAX模型 220
    6.6.1 数据准备与可视化 220
    6.6.2 ARIMAX模型建立与预测 223
    6.7 时序数据的异常值检测 227
    6.7.1 数据准备与可视化 228
    6.7.2 时序数据异常值检测 228
    6.8 本章小结 230
    第7章 聚类算法与异常值检测 232
    7.1 模型简介 232
    7.1.1 常用的聚类算法 232
    7.1.2 常用的异常值检测算法 234
    7.2 数据聚类分析 236
    7.2.1 K-均值与K-中值聚类算法 236
    7.2.2 层次聚类 243
    7.2.3 谱聚类与模糊聚类 245
    7.2.4 密度聚类(DBSCAN) 249
    7.2.5 高斯混合模型聚类 253
    7.2.6 亲和力传播聚类 255
    7.2.7 BIRCH聚类 258
    7.3 数据异常值检测分析 261
    7.3.1 LOF和COF算法 262
    7.3.2 带有异常值的高维数据探索 267
    7.3.3 基于PCA与SOD的异常值检测方法 270
    7.3.4 孤立森林异常值检测 274
    7.3.5 支持向量机异常值检测 276
    7.4 本章小结 279
    第8章 决策树和集成学习 280
    8.1 模型简介与数据准备 280
    8.1.1 决策树与集成学习算法思想 280
    8.1.2 数据准备和探索 284
    8.2 决策树模型 290
    8.2.1 决策树模型数据分类 291
    8.2.2 决策树模型数据回归 295
    8.3 随机森林模型 302
    8.3.1 随机森林模型数据分类 302
    8.3.2 随机森林模型数据回归 306
    8.4 AdaBoost模型 310
    8.4.1 AdaBoost模型数据分类 310
    8.4.2 AdaBoost模型数据回归 314
    8.5 梯度提升树(GBDT) 317
    8.5.1 GBDT模型数据分类 317
    8.5.2 GBDT模型数据回归 319
    8.6 本章小结 321
    第9章 贝叶斯算法和K-近邻算法 322
    9.1 模型简介 322
    9.2 贝叶斯分类算法 325
    9.2.1 文本数据准备与可视化 325
    9.2.2 朴素贝叶斯文本分类 327
    9.3 贝叶斯网络数据分类 334
    9.3.1 自定义贝叶斯网络结构 334
    9.3.2 搜索所有网络结构 336
    9.3.3 启发式搜索网络结构 339
    9.4 K-近邻算法 340
    9.4.1 K-近邻数据分类 340
    9.4.2 K-近邻数据回归 353
    9.5 本章小节 357
    第10章 支持向量机和人工神经网络 358
    10.1 模型简介 358
    10.2 支持向量机模型 362
    10.2.1 支持向量机数据分类 363
    10.2.2 支持向量机数据回归 369
    10.3 全连接神经网络模型 374
    10.3.1 单隐藏层全连接神经网络数据分类 375
    10.3.2 多隐藏层全连接神经网络数据分类 379
    10.3.3 全连接神经网络数据回归 382
    10.4 本章小结 387
    第11章 关联规则与文本挖掘 388
    11.1 模型简介 388
    11.1.1 关联规则 388
    11.1.2 文本挖掘 390
    11.2 数据关联规则挖掘 392
    11.2.1 FPGrowth关联规则挖掘 393
    11.2.2 Apriori关联规则挖掘 396
    11.3 文本数据预处理 403
    11.3.1 英文文本预处理 403
    11.3.2 《三国演义》文本预处理 406
    11.4 文本聚类分析 410
    11.4.1 文本数据特征获取 410
    11.4.2 常用的聚类算法 412
    11.4.3 LDA主题模型 416
    11.5 《三国演义》人物关系分析 422
    11.5.1 人物重要性时序分析 422
    11.5.2 人物关系可视化分析 425
    11.6 本章小节 429
    第12章 深度学习入门 430
    12.1 深度学习介绍 431
    12.1.1 卷积和池化 431
    12.1.2 卷积神经网络 432
    12.1.3 循环神经网络 432
    12.1.4 自编码网络 433
    12.2 PyTorch入门 434
    12.2.1 张量的使用 434
    12.2.2 常用的层 438
    12.3 卷积神经网络识别草书 441
    12.3.1 草书数据预处理与可视化 441
    12.3.2 ResNet18网络识别草书 446
    12.4 循环神经网络新闻分类 452
    12.4.1 数据准备 452
    12.4.2 LSTM网络文本分类 454
    12.5 自编码网络重构图像 460
    12.5.1 数据准备 461
    12.5.2 自编码网络重构手写数字 462
    12.6 本章小结 467
    参考文献 468
    

    随书带有每个章节案例的原始程序和使用到的数据集

    本书的大部分章节都有较详细的程序视频讲解

    详实的代码片段、结果解释和输出结果

    本书在编写时尽可能地使用了目前最新的Python 库,但是随着计算机技术的迅速发展,以及作者水平有限,编写时间仓促,书中难免存在疏漏和错误,敬请读者不吝赐教。

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  • 机器学习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使之不断改善自身的...

    目录

    机器学习

    机器学习的步骤

    01  线性回归

    02 逻辑回归

    03 线性判别分析

    04 分类和回归树

    05 朴素贝叶斯

    06 K近邻

    07 学习矢量量化

    08 支持向量机

    09 bagging和随机森林

    10 Boosting和AdaBoost

     每文一语


    机器学习

    机器学习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使之不断改善自身的性能。它是人工智能的基础,更是我们现在社会进步的源泉。

    随着社会的进步和发展,我们在科技领域不断的创新,当人类的第一台计算机诞生之后,技术的迭代就已经被装上了风火轮了。我们希望计算机可以帮助我们计算我们人类无法涉及到的领域,但是野心永远是人类进化的动力,我们还希望我们的机器可以帮助我们解决我们的工作,那么机器学习就应运而生了。

     

    人工智能是追求目标,机器学习是实现手段,深度学习是其中一种方法

    机器学习的步骤

    作为一个初学者,机器学习需要掌握怎样的技术呢?首先必须要有一门熟练的编程语言

    Python,Java,R语言.....其实Python主要在一些大数据集模型背后占有强大的优势,而R语言在科研统计比较的吃香,因为R语言拥有很多个第三方程序包,利用少量简洁的代码就可以解决我们的科研工作。

    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)。

    这就是为什么我们说机器学习,底层基础是数学理论,其他的应该在编程上面下功夫

    差不多认识了我们机器学习,接下来我们就开始从机器学习最常见的10大算法入门,介绍它们的概念知识,最后我们将开启机器学习的大门,详细记录我们学习过程中的点点滴滴!

     

    在机器学习领域,有种说法叫做“世上没有免费的午餐”,简而言之,它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果,这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。

    举个例子来说,你不能说神经网络永远比决策树好,反之亦然。模型运行被许多因素左右,例如数据集的大小和结构。

    因此,你应该根据你的问题尝试许多不同的算法,同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。

    当然,你尝试的算法必须和你的问题相切合,其中的门道便是机器学习的主要任务。打个比方,如果你想打扫房子,你可能会用到吸尘器、扫帚或者拖把,但你肯定不会拿把铲子开始挖坑吧。这个道理很多人都懂,哈哈哈。

    01  线性回归

    线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。

    由于预测建模主要关注最小化模型的误差,或者以可解释性为代价来做出最准确的预测。 我们会从许多不同领域借用、重用和盗用算法,其中涉及一些统计学知识。

    线性回归用一个等式表示,通过找到输入变量的特定权重(B),来描述输入变量(x)与输出变量(y)之间的线性关系。

    图片

    Linear Regression

    举例:y = B0 + B1 * x

    给定输入x,我们将预测y,线性回归学习算法的目标是找到系数B0和B1的值。

    可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型,例如用于普通最小二乘和梯度下降优化的线性代数解。

    线性回归已经存在了200多年,并且已经进行了广泛的研究。 如果可能的话,使用这种技术时的一些经验法则是去除非常相似(相关)的变量并从数据中移除噪声。 这是一种快速简单的技术和良好的第一种算法。

    02 逻辑回归

    逻辑回归是机器学习从统计领域借鉴的另一种技术。 这是二分类问题的专用方法(两个类值的问题)。

    逻辑回归与线性回归类似,这是因为两者的目标都是找出每个输入变量的权重值。 与线性回归不同的是,输出的预测值得使用称为逻辑函数的非线性函数进行变换。

    逻辑函数看起来像一个大S,并能将任何值转换为0到1的范围内。这很有用,因为我们可以将相应规则应用于逻辑函数的输出上,把值分类为0和1(例如,如果IF小于0.5,那么 输出1)并预测类别值。

    图片

    Logistic Regression

    由于模型的特有学习方式,通过逻辑回归所做的预测也可以用于计算属于类0或类1的概率。这对于需要给出许多基本原理的问题十分有用。

    与线性回归一样,当你移除与输出变量无关的属性以及彼此非常相似(相关)的属性时,逻辑回归确实会更好。 这是一个快速学习和有效处理二元分类问题的模型。

    03 线性判别分析

    传统的逻辑回归仅限于二分类问题。 如果你有两个以上的类,那么线性判别分析算法(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)是首选的线性分类技术。

    LDA的表示非常简单。 它由你的数据的统计属性组成,根据每个类别进行计算。 对于单个输入变量,这包括:

    • 每类的平均值。

    • 跨所有类别计算的方差。

    图片

    Linear Discriminant Analysis

    LDA通过计算每个类的判别值并对具有最大值的类进行预测来进行。该技术假定数据具有高斯分布(钟形曲线),因此最好先手动从数据中移除异常值。这是分类预测建模问题中的一种简单而强大的方法。

    04 分类和回归树

    决策树是机器学习的一种重要算法。

    决策树模型可用二叉树表示。对,就是来自算法和数据结构的二叉树,没什么特别。 每个节点代表单个输入变量(x)和该变量上的左右孩子(假定变量是数字)。

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    Decision Tree

    树的叶节点包含用于进行预测的输出变量(y)。 预测是通过遍历树进行的,当达到某一叶节点时停止,并输出该叶节点的类值。

    决策树学习速度快,预测速度快。 对于许多问题也经常预测准确,并且你不需要为数据做任何特殊准备。

    05 朴素贝叶斯

    朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。

    该模型由两种类型的概率组成,可以直接从你的训练数据中计算出来:1)每个类别的概率; 2)给定的每个x值的类别的条件概率。 一旦计算出来,概率模型就可以用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。 当你的数据是数值时,通常假设高斯分布(钟形曲线),以便可以轻松估计这些概率。

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    Bayes Theorem

    朴素贝叶斯被称为朴素的原因,在于它假设每个输入变量是独立的。 这是一个强硬的假设,对于真实数据来说是不切实际的,但该技术对于大范围内的复杂问题仍非常有效。

    06 K近邻

    KNN算法非常简单而且非常有效。KNN的模型用整个训练数据集表示。 是不是特简单?

    通过搜索整个训练集内K个最相似的实例(邻居),并对这些K个实例的输出变量进行汇总,来预测新的数据点。 对于回归问题,新的点可能是平均输出变量,对于分类问题,新的点可能是众数类别值。

    成功的诀窍在于如何确定数据实例之间的相似性。如果你的属性都是相同的比例,最简单的方法就是使用欧几里德距离,它可以根据每个输入变量之间的差直接计算。

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    K-Nearest Neighbors

    KNN可能需要大量的内存或空间来存储所有的数据,但只有在需要预测时才会执行计算(或学习)。 你还可以随时更新和管理你的训练集,以保持预测的准确性。

    距离或紧密度的概念可能会在高维环境(大量输入变量)下崩溃,这会对算法造成负面影响。这类事件被称为维度诅咒。它也暗示了你应该只使用那些与预测输出变量最相关的输入变量。

    07 学习矢量量化

    K-近邻的缺点是你需要维持整个训练数据集。 学习矢量量化算法(或简称LVQ)是一种人工神经网络算法,允许你挂起任意个训练实例并准确学习他们。

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    Learning Vector Quantization

    LVQ用codebook向量的集合表示。开始时随机选择向量,然后多次迭代,适应训练数据集。 在学习之后,codebook向量可以像K-近邻那样用来预测。 通过计算每个codebook向量与新数据实例之间的距离来找到最相似的邻居(最佳匹配),然后返回最佳匹配单元的类别值或在回归情况下的实际值作为预测。 如果你把数据限制在相同范围(如0到1之间),则可以获得最佳结果。

    如果你发现KNN在您的数据集上给出了很好的结果,请尝试使用LVQ来减少存储整个训练数据集的内存要求。

    08 支持向量机

    支持向量机也许是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。

    超平面是分割输入变量空间的线。 在SVM中,会选出一个超平面以将输入变量空间中的点按其类别(0类或1类)进行分离。在二维空间中可以将其视为一条线,所有的输入点都可以被这条线完全分开。SVM学习算法就是要找到能让超平面对类别有最佳分离的系数。

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    Support Vector Machine

    超平面和最近的数据点之间的距离被称为边界,有最大边界的超平面是最佳之选。同时,只有这些离得近的数据点才和超平面的定义和分类器的构造有关,这些点被称为支持向量,他们支持或定义超平面。在具体实践中,我们会用到优化算法来找到能最大化边界的系数值。

    SVM可能是最强大的即用分类器之一,在你的数据集上值得一试。

    09 bagging和随机森林

    随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。 它是一种被称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。

    bootstrap是一种强大的统计方法,用于从数据样本中估计某一数量,例如平均值。 它会抽取大量样本数据,计算平均值,然后平均所有平均值,以便更准确地估算真实平均值。

    在bagging中用到了相同的方法,但最常用到的是决策树,而不是估计整个统计模型。它会训练数据进行多重抽样,然后为每个数据样本构建模型。当你需要对新数据进行预测时,每个模型都会进行预测,并对预测结果进行平均,以更好地估计真实的输出值。

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    Random Forest

    随机森林是对决策树的一种调整,相对于选择最佳分割点,随机森林通过引入随机性来实现次优分割。

    因此,为每个数据样本创建的模型之间的差异性会更大,但就自身意义来说依然准确无误。结合预测结果可以更好地估计正确的潜在输出值。

    如果你使用高方差算法(如决策树)获得良好结果,那么加上这个算法后效果会更好。

    10 Boosting和AdaBoost

    Boosting是一种从一些弱分类器中创建一个强分类器的集成技术。 它先由训练数据构建一个模型,然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误。 不断添加模型,直到训练集完美预测或已经添加到数量上限。

    AdaBoost是为二分类开发的第一个真正成功的Boosting算法,同时也是理解Boosting的最佳起点。 目前基于AdaBoost而构建的算法中最著名的就是随机梯度boosting。

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    AdaBoost

    AdaBoost常与短决策树一起使用。 在创建第一棵树之后,每个训练实例在树上的性能都决定了下一棵树需要在这个训练实例上投入多少关注。难以预测的训练数据会被赋予更多的权重,而易于预测的实例被赋予更少的权重。 模型按顺序依次创建,每个模型的更新都会影响序列中下一棵树的学习效果。在建完所有树之后,算法对新数据进行预测,并且通过训练数据的准确程度来加权每棵树的性能。

    • 数据的大小,质量和性质; 

    • 可用的计算时间; 

    • 任务的紧迫性; 

    • 你想要对数据做什么。

    是我们选择那种机器学习算法的关键

    scikit-learn作为一个丰富的python机器学习库,实现了绝大多数机器学习的算法,有相当多的人在使用,于是我这里很无耻地把machine learning cheat sheet for sklearn搬过来了,原文可以看这里。哈哈,既然讲机器学习,我们就用机器学习的语言来解释一下,这是针对实际应用场景的各种条件限制,对scikit-learn里完成的算法构建的一颗决策树,每一组条件都是对应一条路径,能找到相对较为合适的一些解决方法,具体如下:

     每文一语

    既然选择,就像当时一样,不问未来

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