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  • 机器学习模型部署的两种方式 ,There are two very different ways to deploy ML models。
  • 训练机器学习模型代码,训练机器学习模型代码,训练机器学习模型代码
  • 对于机器学习中分类问题常见模型的整理,可直接使用清理好的数据运行,包含模型拟合度、评分、召回率等常见指标,方便针对问题选择模型,并支持将答案写入excel文档
  • 各种机器学习模型和算法的Python实现,头开始学习
  • 包括讲解线性模型的PPT与用python实现线性模型的代码。
  • 使用Web界面训练和部署机器学习模型 - 采用Docker,PyTorch和Flask实现
  • 使用QSAR机器学习模型预测有机分子与特定受体的分子结合活性。 诸如此类的虚拟筛选技术通过减少经过高通量筛选的潜在药物的数量来降低药物发现的成本。 该项目表明,机器学习模型可以从药物的分子定量结构-活性关系...
  • 机器学习模型机器学习模型的存储库
  • 机器学习和深度学习模型汇总:CNN :Alexnet,vggnet,Google Inception Net,resnet
  • 机器学习模型管理平台 Michael Berthold是KNIME的创始人兼首席执行官。 在当今快节奏的分析开发环境中,数据科学家通常承担的任务远不只是建立机器学习模型并将其部署到生产中。 现在,他们负责定期监视,微调,...

    机器学习模型管理平台

    Michael Berthold是KNIME的创始人兼首席执行官。

    在当今快节奏的分析开发环境中,数据科学家通常承担的任务远不只是建立机器学习模型并将其部署到生产中。 现在,他们负责定期监视,微调,更新,再培训,替换和快速启动模型,在某些情况下,甚至是数百个甚至数千个模型。

    结果,出现了不同级别的模型管理。 在下文中,我将重点介绍从单一模型管理到构建整个模型工厂的各个过程。

    [避免机器学习失败: 使机器学习失败的6种方法 机器学习课程:5家公司分享了他们的错误 ]

    机器学习工作流基础

    您可能想知道,如何使用训练过程的结果对新的传入数据进行评分? 有很多选项,例如在用于训练和导出标准格式的模型的同一系统中进行评分。 或者,您可以将模型推入其他系统,例如在数据库中对作为SQL语句的模型进行评分或对模型进行容器化以在完全不同的运行时环境中进行处理。 从模型管理的角度来看,您只需要能够支持所有必需的选项。

    标准过程如下所示:

    机器学习模型管理1 尼米

    注意:实际上,除非通常至少一部分数据处理(转换/集成)是生产中“模型”的一部分,否则仅靠模型本身并不是很有用。 这就是许多部署选项显示出令人惊讶的弱点的地方,因为它们仅支持仅对预测模型进行部署。

    机器学习模型评估和监控

    模型管理的重要一环是确保模型保持应有的性能。 像许多数据科学家被迫那样,定期收集过去的数据只能保证模型不会突然改变。 连续监控使您能够测量模型是否开始“漂移”,即由于现实变化而变得过时。 有时也建议包括手动注释的数据以测试边界案例,或者只是确保模型没有犯严重错误。

    最终,模型评估应得出一个分数,用于衡量某种形式的模型质量,例如分类准确性。 有时,您将需要更依赖于应用程序的度量,例如预期成本或风险度量。 但是,您使用该分数所做的却是另一回事。

    更新和重新训练机器学习模型

    在下一阶段,我们将从监视转向实际管理某些事情。 假设您的监视解决方案开始报告越来越多的错误。 您可以触发自动模型更新,重新训练,甚至完全替换模型。

    一些模型管理设置仅训练新模型然后进行部署。 但是,由于培训可能会占用大量资源和时间,因此更明智的方法是使此切换取决于性能。 性能阈值可确保实际上值得替换现有模型。 运行评估程序以采用先前的模型(通常称为冠军)和新的(经过重新训练的)模型(挑战者); 给他们打分,然后决定是应该部署新模型还是保留旧模型。 在某些情况下,您可能只想在新模型明显优于旧模型时经历模型部署的麻烦。

    即使在不间断地进行监视,再培训和更换的情况下,如果您在管理系统中的其他地方未采取预防措施,则机器学习模型仍然会遇到季节性问题。 例如,如果模型正在预测服装的销售配额,则季节将极大地影响这些预测。 如果您每年逐年进行监视和重新训练,则可以有效地训练模型以适应当前季节。 您还可以手动设置各种季节模型,这些模型的权重因季节而异。

    有时模型需要保证在某些情况下的特定行为。 将专家知识注入模型学习中是实现此目的的一种方法,但是拥有一个单独的规则模型可以覆盖训练后的模型的输出是一个更透明的解决方案。

    尽管可以更新某些模型,但是许多算法可能会遗忘。 很久以前的数据在确定模型参数中的作用越来越小。 有时这是合乎需要的,但很难正确地调整遗忘率。

    一种替代方法是重新训练模型,从头开始构建新模型。 这使您可以使用适当的数据采样(和评分)策略来确保新模型是根据过去和最近数据的正确组合进行训练的。

    现在,管理过程看起来更像这样:

    机器学习模型管理2 尼米

    管理多种机器学习模型

    假设您现在要连续监视和更新/重新训练整个模型集。 您可以按照与单模型案例相同的方式来处理此问题,但是如果有多个模型,则会出现与接口和实际管理相关的问题。 您如何将许多模型的状态传达给用户,并让她与他们互动,以及由谁控制所有这些过程的执行? 必须具有所有模型的仪表板视图,并且具有管理和控制单个模型的能力。

    大多数工作流程工具都允许其内部作为服务公开,因此您可以预想一个单独的程序,以确保正确调用您的各个模型管理过程。 您可以构建单独的应用程序,也可以使用现有的开源软件来编排建模工作流,监督这些过程并总结其输出。

    将它们分为不同的模型系列时,管理大量机器学习模型变得更加有趣。 您可以类似地处理预测非常相似行为的模型。 如果您经常需要新模型,这将特别有用。 当模型相似时,您可以通过从系列中现有模型初始化新模型来节省时间和精力,而不是从头开始或仅对孤立的过去数据进行训练。 您可以使用最相似的模型(通过某种程度的对象相似性确定)或混合使用多种模型进行初始化。

    现在,模型管理设置如下所示:

    机器学习模型管理3 尼米

    如果您充分抽象了模型族之间的接口,则应该能够随意混合和匹配。 这允许新模型重用负载,转换,(重新)培训,评估和部署策略,并以任意方式将它们组合在一起。 对于每个模型,您只需要定义在此通用模型管理管道的每个阶段中使用了哪些特定处理步骤。

    看一看:

    机器学习模型管理4 尼米

    可能只有两种不同的方式来部署模型,但是有十二种不同的方式来访问数据。 如果必须将其划分为不同的模型流程族,那么最终会有一百多种变化。

    机器学习模型工厂

    机器学习模型管理的最后一步是创建模型工厂。 例如,可以通过仅从上方定义各个部分(过程步骤)并将它们以配置文件中定义的灵活方式进行组合来完成。 然后,每当有人要在以后更改数据访问权限或首选模型部署时,您只需要调整该特定流程步骤,而不必修复使用该流程的所有流程。 这是一个梦幻般的节省时间。

    在此阶段,将评估步骤分为两部分是有意义的,这两个部分用于计算模型的分数,而第二部分则决定如何处理该分数。 后者可以包括处理冠军/挑战者场景的不同策略,并且与您计算实际得分的方式无关。

    然后,使模型工厂正常工作很简单。 配置设置定义了每个流程步骤的哪个化身用于每个模型管道。 对于每个模型,您可以自动比较过去和当前的表现,并触发重新培训和更新。 本白皮书在企业规模模型流程中对此进行了详细描述。

    这是很多信息,但是数据科学家可以掌握每个级别,因为他们必须这样做。 今天的大量信息不久将显得微不足道。 现在,我们必须开发合理,可靠的管理实践,以处理日益增长的海量数据和随之而来的大量模型,以最终使它们完全有意义。

    Michael Berthold博士是 KNIME 的创始人兼首席执行官 他拥有25多年的研究和行业专业知识,涉及数据分析,机器学习,人工智能和规则归纳。 Michael在康斯坦茨大学,卡内基·梅隆大学和加州大学伯克利分校担任教授,在学术界工作很久,并在英特尔,Utopy和Tripos从事过行业工作。 Twitter LinkedIn KNIME博客 上关注Michael

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    翻译自: https://www.infoworld.com/article/3331980/how-to-manage-machine-learning-models.html

    机器学习模型管理平台

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  • 机器学习项目,金融反欺诈模型,完整例程,python编写,已测试通过
  • 今天我给大家分享机器学习模型的几种保存方式! 大家都知道,在我们做数据分析的时候,不仅需要掌握业务,对业务指标进行监控等,而且在有些时候我们需要掌握一些数据挖掘的方法来满足一些“特殊”的工作需要。这就...

    Python进行机器学习的几种模型保存方式!

    大家好,我是翔宇!今天我给大家分享机器学习模型的几种保存方式!

    大家都知道,在我们做数据分析的时候,不仅需要掌握业务,对业务指标进行监控等,而且在有些时候我们需要掌握一些数据挖掘的方法来满足一些“特殊”的工作需要。这就经常用到机器学习的模型进行分类、回归等。那么,很多时候我们都是将重点放在模型的算法、效果上,很少有人在乎当我们训练出一个模型后,如果我们需要将其保存下来,以便任何需要的时候都可以拿出来使用。因此,今天我特意分享一下,在Python中,如果我们想要完成这样的一个需求,我们该怎样做!

    机器学习模型的保存和加载

    模型训练(下面保存方式基于此例,这里训练一棵决策树来预测boston房价)

    0.1 导入Boston房价数据

    # 导入模块
    from sklearn.datasets import load_boston     
    # 实例化
    boston = load_boston()
    

    0.2 划分数据

    from sklearn.model_selection import train_test_split as TTS  # 用来划分数据集
    # 划分数据集,xtrain为训练特征,xtest测试特征,ytrain训练标签,ytest测试标签
    # test_size=0.3表示30%数据集用来测试
    xtrain,xtest,ytrain,ytest = TTS(boston.data,boston.target,test_size=0.3)    
    

    0.3 训练模型

    from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor    # 导入回归决策树模块
    
    DT = DecisionTreeRegressor().fit(xtrain,ytrain)    # 用训练集训练模型
    
    DT.score(xtest,ytest)
    
    out: 0.7601720678519819   (什么都没做的去情况下R方已经是0.76)
    

    这里我们的一个简单的模型就已经训练好了,接下来就是保存它了.

    1.使用pickle保存模型

    # 导入包,无需pip install
    import pickle
    
    # 保存模型,我们想要导入的是模型本身,所以用“wb”方式写入,即是二进制方式,DT是模型名字
    pickle.dump(DT,open("dtr.dat","wb"))   # open("dtr.dat","wb")意思是打开叫"dtr.dat"的文件,操作方式是写入二进制数据
    
    # 加载模型 
    loaded_model = pickle.load(open("dtr.dat","rb"))
    
    # 使用模型,对测试数据集进行预测
    loaded_model.predict(xtest)
    

    结果:

    image-20211110225620331

    2.使用joblib保存模型

    # 导入包
    import joblib 
    
    # 保存模型
    joblib.dump(DT,'DT.dat')  # 第二个参数只需要写文件名字,是不是比pickle更人性化
    
    # 加载模型
    loaded_model2 = joblib.load('DT.dat')
    
    # 使用模型
    loaded_model2.predict(xtest)
    

    结果:

    image-20211110225611065

    在强学习器xgboost中我们训练好模型就可以直接进行保存!当然不了解的话,前面两种已经足够使用了,我这里大致写一下代码.供有兴趣的朋友阅读,当然,如果需要了解更多,请移步到翔宇公众号“Python和数据分析

    3.在xgboost中直接保存模型

    # 模型保存(这里假设模型名字xgboost)
    xgboost.save_model('train.model')  
    # 加载模型
    loaded_model3 = xgb.Booster(model_file='train.model')
    # 使用模型
    loeded_model3.predict(xtest)
    

    好了,今天的内容就分享这里了,如果对你有帮助请点赞、分享加关注,防止错过更多内容哦!

    我是翔宇,公众号是“Python和数据分析”,我们明天见!

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  • 6分钟了解所有机器学习模型

    千次阅读 2020-03-15 18:56:03
    所有机器学习模型都可以分为有监督的或无监督的。如果模型是监督模型,则将其再分类为回归模型或分类模型。我们将介绍这些术语的含义以及下面每个类别中对应的模型。 监督学习模型 监督学习涉及基于示例输入-输出对...

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    所有机器学习模型都可以分为有监督的或无监督的。如果模型是监督模型,则将其再分类为回归模型或分类模型。我们将介绍这些术语的含义以及下面每个类别中对应的模型。

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    监督学习模型

    监督学习涉及基于示例输入-输出对学习将输入映射到输出的功能。

    例如,如果我有一个包含两个变量的数据集,即年龄(输入)和身高(输出),那么我可以实现一个监督学习模型,以根据一个人的年龄预测其身高。

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    监督学习示例

    重申一下,在监督学习中,有两个子类别:回归和分类。

    回归模型

    在回归模型中,输出是连续的。以下是一些最常见的回归模型类型。

    -线性回归

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    线性回归示例

    线性回归的概念就是简单地找到一条最适合数据的直线。线性回归的扩展包括多元线性回归(例如,找到最佳拟合的平面)和多项式回归(例如,找到最佳拟合的曲线)。

    -决策树
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    图片来自Kaggle

    决策树是一种普遍应用的模型,常用于运筹学、战略计划和机器学习。上方的每个正方形称为一个节点,你拥有的节点越多,决策树(通常)将越准确。做出决策的决策树的最后节点称为树的叶子。决策树直观且易于构建,但在准确性方面稍有不足。

    -随机森林

    随机森林是一种基于决策树的整体学习技术。随机森林涉及使用原始数据通过“自举法”(Bootstrapping)得到的数据集创建多个决策树,并在决策树的每个步骤中随机选择变量的子集。然后,模型选择每个决策树的所有预测的模式。这有什么意义呢?通过依靠“多数决定”模型( ‘Majority Wins’ Model),它降低了单个树出错的风险。

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    如上图所示,如果我们只创建一个决策树,那么第三个决策树,它的预测值将是0。但是,如果我们依靠所有4个决策树的模式,则预测值为1。这就是随机森林的力量。

    -神经网络
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    神经网络的视觉表示

    神经网络是一种受人脑启发的多层模型。就像我们大脑中的神经元一样,上面的圆圈代表一个节点。蓝色的圆圈代表输入层,黑色的圆圈代表隐藏层,绿色的圆圈代表输出层。隐藏层中的每个节点代表特定输入的一个函数,最终生成绿色圆圈中的输出。

    分类模型

    在分类模型中,输出是离散的。以下是一些最常见的分类模型类型。

    -逻辑回归

    逻辑回归类似于线性回归,但用于模拟有限数量结果的概率,通常是两个。在对结果的概率建模时,使用逻辑回归而不是线性回归的原因有很多(详情可查看:https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)。本质上,是以输出值只能在0到1之间(见下图)的方式创建逻辑方程。

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    -支持向量机

    支持向量机是一种监督分类技术,实际使用上这种方法可能会非常复杂,但在最基本的级别上却非常直观。

    假设有两类数据。支持向量机将在两类数据之间找到一个超平面或边界,以使两类数据之间的余量最大化(参考下图)。有许多平面可以将两个类别分开,但是只有一个平面可以使两个类别之间的边距或距离最大化。
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    -朴素贝叶斯

    朴素贝叶斯(Naive Bayes)是数据科学中另一个通用的分类器。它背后的思想是由贝叶斯定理驱动的:

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    尽管对朴素贝叶斯(Naive Bayes)做出了许多看起来不太实际的假设(因此将其称为”Naive“),但事实证明,它在大多数情况下都是可执行的,并且构建起来也相对较快。

    如果您想了解更多有关它们的信息,详情可参见:https://towardsdatascience.com/naive-bayes-classifier-81d512f50a7c

    决策树,随机森林,神经网络……这些模型遵循与先前解释相同的逻辑。唯一的区别是其输出是离散的而不是连续的。

    无监督学习模型

    与监督学习不同的是,无监督学习被用来从输入数据中推断和发现模式,而不需要参考标记的结果。无监督学习的两种主要方法是聚类和降维。

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    聚类模型

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    图片来自GeeksforGeeks

    聚类是一种无监督学习的技术,它涉及对数据点的分组或聚类。通常用于客户细分、欺诈检测和文档分类等场景。

    常见的聚类技术包括k均值聚类、分层聚类、均值漂移聚类和基于密度的聚类。尽管每种技术在寻找聚类时都有不同的方法,但它们都旨在实现同一目标。

    降维模型

    降维是通过获取一组主变量来减少所考虑的随机变量数量的过程[2]。简单地说,就是减少特性集的维数的过程(更简单地说,就是减少数据集中的特征数量)。大多数降维技术可以分为特征消除技术和特征提取技术。

    主成分分析模型(PCA)

    从最简单的意义上讲,PCA涉及将较高维度的数据(例如3维)投影到较小的空间(例如2维)。这样会导致数据维度较低(2维而不是3维),同时将所有原始变量保留在模型中。

    结论

    当然,如果你想要深入学习和了解某种特定模型,都将面临更多的复杂问题,但对每一种机器学习算法的工作原理有一个基本的了解,对你的研究一定会有所帮助。

    参考文献:[1] Stuart J. Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (2010), Prentice Hall
    [2] Roweis, S. T., Saul, L. K., Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding (2000), Science

    原文链接:https://towardsdatascience.com/all-machine-learning-models-explained-in-6-minutes-9fe30ff6776a

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  • 九种机器学习模型的简单介绍

    千次阅读 2020-08-19 16:15:40
    机器学习分类,简单讲述了九种机器学习模型

    学习分类

    根据数据标记分类

    1. supervised learning 监督学习

      • 训练集中的目标是由人标注的
    2. unsupervised learning 无监督学习

      • 输入数据没有被标记,也没有确定的结果。样本数据类别未知,需要根据样本间的相似性对样本集进行分类(聚类,clustering)试图使类内差距最小化,类间差距最大化。
    3. SEMI-SUPERVISED learning 半监督学习

      • 让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能,就是半监督学习(semi-supervised learning)。

      • 半监督学习可进一步划分为纯(pure)半监督学习和直推学习(transductive learning),前者假定训练数据中的未标记样本并非待测的数据,

        而后者则假定学习过程中所考虑的未标记样本恰是待预测数据,学习的目的就是在这些未标记样本上获得最优泛化性能。

    根据应用类型分类

    ​ 1.REINFORCEMENT learning 强化学习

    ​ 2.TRANSFER LEARNING 迁移学习
    在这里插入图片描述

    一、线性回归

    二、逻辑回归

    优点:计算事件概率,能减少极端值的影响

    缺点:是由时间的线性分布转化为概率来进行判断,所以只适合线性分布的数据

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GyciRCqj-1597824699351)(C:\Users\Free\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200819104518451.png)]

    实际上我们会采用更多的方法对逻辑回归的结果进行评估

    如:精确度,混淆矩阵confusion matrix,f-score

    三、K临近算法:环境会影响决策

    K-NEAREST NEIGHBOR

    step1:找到待测样本周围最近的已知样本点,这一步需要定义空间、距离公式

    step2: 录入样本点信息

    step3:找最近的k个样本点

    step4:找到最近的k个样本点中,哪个类别最多

    k临近算法和逻辑回归都是做分类问题

    KNN只关注待测样本的局部分布,所以不需要用到loss函数(交叉熵函数)

    逻辑回归则关注是对全局分布

    KNN还可以用来做推荐系统

    优点:

    1. 直观,好解释
    2. 局部分布,不需要估算整体

    缺点:

    1. 局部估算可能不符合全局的分布
    2. 不能计算概率
    3. 对K的取值非常敏感

    通常为了保证一个合理的K的取值,我们会采取交叉验证(cross-validation)找到哪个K的设置会保证最优的估算

    四、决策树

    决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。

    决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。

    决策树生成的主要分为两步:

    step1:节点的分裂:一般当一个节点所代表的属性无法给出判断时,则选择将这一节点分成2个

    子节点(如不是二叉树的情况会分成n个子节点)

    step2: 阈值的确定:选择适当的阈值使得分类错误率最小 (Training Error)。

    比较常用的决策树有ID3,C4.5和CART(Classification And Regression Tree),CART的分类效果一般优于其他决策树。下面介绍具体步骤。

    ID3: 由**增熵(Entropy)**原理来评估当前条件下的所有情况并决定哪个做父节点,那个节点需要分裂。

    对于一组数据,熵越小说明分类结果越好。熵定义如下:

    Entropy=- sum [p(x_i) * log2(P(x_i) ]

    其中p(x_i) 为x_i出现的概率。假如是2分类问题,当A类和B类各占50%的时候,

    Entropy = - (0.5log_2( 0.5)+0.5log_2( 0.5))= 1

    当只有A类,或只有B类的时候,

    Entropy= - (1*log_2( 1)+0)=0

    所以当Entropy最大为1的时候,是分类效果最差的状态,当它最小为0的时候,是完全分类的状态。因为熵等于零是理想状态,一般实际情况下,熵介于0和1之间。

    熵的不断最小化,实际上就是提高分类正确率的过程。

    决策树是否能用来做回归问题呢?

    五、梯度下降法

    梯度下降(gradient descent)在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是Logistic回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值,或者收敛到最小值。

    梯度是一个向量,具有大小和方向。想象我们在爬山,从我所在的位置出发可以从很多方向上山,而最陡的那个方向就是梯度方向。
    对函数 f(x1,x2,…,xn)f(x1,x2,…,xn) 来讲,对于函数上的每一个点 P(x1,x2,…,xn)P(x1,x2,…,xn),我们都可以定义一个向量 {∂f∂x1,∂f∂x2,…,∂f∂xn}{∂f∂x1,∂f∂x2,…,∂f∂xn},这个向量被称为函数 ff 在点 PP 的梯度(gradient),记为 ∇f(x1,x2,…,xn)∇f(x1,x2,…,xn) 。函数ff在PP点沿着梯度方向最陡,也就是变化速率最快。比如对于二元函数 f(x,y)f(x,y)来讲,我们先将函数的偏导数写成一个向量 {∂f∂x,∂f∂y}{∂f∂x,∂f∂y},则在点 (x0,y0)(x0,y0)处的梯度为 {∂f∂x0,∂f∂y0}{∂f∂x0,∂f∂y0}。
    梯度方向是函数上升最快的方向,沿着梯度方向可以最快地找到函数的最大值,而我们要求误差的最小值,所以在梯度下降中我们要沿着梯度相反的方向。

    1. 梯度下降只能知道导数方向,并不知道最优点的距离,所以我们需要手动设定一个步长,他对学习率很敏感
    2. 不能保证全局最优性

    六、Kmeans 物以类聚

    是无监督学习

    1. 随机从数据集中选取K个样本当做centroids
    2. 对于数据集中的每个点,计算它距离每个centroid的距离,并把它归为距离最近的那个cluster
    3. 更新新的centroid位置
    4. 重复2.3,知道centroid的位置不再改变

    优点:非监督类的算法不需要样本的标注信息

    缺点:

    1. 不能利用到数据的标注信息,意味着模型的性能不如其他监督学习

    2. 对于K的取值,也就是你认为数据集中的样本应该分为几类,这个参数的设置极为敏感

    七、向量支持机

    在这里插入图片描述

    目的是找到分界面,并最大化这个间距

    即等于最小化间距倒数的平方

    SVMLOSS FUNCTION: Loss(β)= ||β||^2/2

    所以也叫大间隔分类器

    优点:

    1. 是强分类器,能保证最大化区分两个类别,所以模型的性能优异

    缺点:

    1. Hard-margin SVM是线性分类器不能处理不同类别相互交融情况

    2. 在这种情况下可以强制允许对于一些错误样本的分类来保持大体上的容错率

      这就是 SOFT_MARGINSVM

    3. 分类器,不可用于求解线性完全不可分的情况 当出现这种情况时,会引入KERNEL,来把数据映射到更高的维度,用线性超平面去使用。

    在这里插入图片描述

    八、随机森林

    是一种集成学习中Bagging类型算法(Bootstrap Aggregation

    )即引导聚合类算法,内部是多个弱监督模型结合,这类算法不专注于解决困难样本,所以模型的Performance往往会受限,集成学习中的另一种算法Boosting,即可解决这种缺点。

    森林意思是模型中包含很多决策树

    随机意思是从数据集中采用以训练模型中的每颗决策树(即看问题角度不一样)

    设计步骤:

    1. 预设模型的超参数,几棵树,分几层?

    2. 随机采用,训练每个决策树

    3. 输入待测样本到每个树中,再将每个树的结果整合

      求均值或者求众数

      优点:

      1. 模型随机性很强,不容易overfit,但是抗噪性强,表示对异常点outlier不敏感
      2. 处理高位数据相对更快
      3. 树状结构,模型可解释度高,可以告诉你每个特征的重要性

      缺点:

      ​ 模型往往过于General不具备正确处理过于困难的样本的能力

    九、Adaboost

    可以解决随机森林的问题,一句话总结特点,前人栽树,后人乘凉!

    ADABOOST:自适应增强算法

    后一个模型的训练永远是在前一个模型的基础上完成的,是顺序,级联的结构

    step1:对于训练每个weak learner计算样本困难度

    1. 初始化所有样本的困难度为 wi= 1/N
    2. 利用当前weak learner的训练结果 更新所有样本的困难度,如果正确则减少困难反正增加
    3. 然后在这个基础上训练下一个模型

    step2:学习每个weak learner的权重

    ​ 然后权限*输出整合起来

    优点

    1. 顺序,级联的结构+利用权重组合结果擅长解决困难问题
    2. 模型性能的天花板高

    缺点:

    1. 容易Overfit
    2. 对于异常点Outlier过于敏感,模型的性能起点低
    3. 速度慢
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  • 机器学习模型评估方法

    千次阅读 2018-05-22 23:08:37
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空空如也

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机器学习模型的好处