不同的机器学习模型涉及到的决策边界是不同的。比如决策树就是垂直于坐标轴。
 
弱学习算法提升为强学习算法。
 
GBDT：考虑到一阶信息。
 XGBoost：可以考虑到二阶信息。
 

 
 
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现在搞AI研究写论文，其中论文里的框架图模型图很是考验你画图的能力，不费一番心思功夫，怎能画出一个入得Reviewer法眼的图，论文也不大好中，很是发愁。好消息来了，elvis介绍了有个ML visual的利器，提供一份32页的PPT模型图素材，你在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图，再也不用担心画图了！
 

 
比如要画一个 基于一个Transformer的模型的图，直接在上面修改就可以了，是不是很容易上手？

 

 
ML Visuals是一个新的协作项目，通过使用更专业、更吸引人、更充分的图块来帮助机器学习社区改进科学传播。你可以在你的演讲或博客文章中自由使用视觉效果。使用任何视觉效果都不需要经过许可，但是如果你能提供设计师/作者(作者信息可以在幻灯片注释中找到)，那就太好了。
 
地址：
 
https://github.com/dair-ai/ml-visuals
 
怎么使用ML Visual？
 
下载这份MLvisual PPT，在上面的模板编辑你要的就行。
 
要添加您自己的自定义图形，只需添加一个新的幻灯片并重用任何基本的可视组件(请记住请求编辑权限)。您还可以创建自己的幻灯片副本，并自定义您喜欢的内容。我们鼓励作者/设计师在这里添加他们的视觉效果，并允许其他人重用它们。确保包括你的作者信息(在幻灯片的注释部分)，这样其他人就可以在其他地方使用你的作品(如博客/演示文稿)。此外，提供一个简短的视觉描述，以帮助用户了解它是关于什么以及他们如何使用它。如果您需要“编辑”权限，请单击上面“仅查看”工具栏下的“请求编辑访问”选项，或者通过ellfae@gmail.com发送电子邮件给我。
 
从任何一张幻灯片上下载图片都很容易。只需点击文件→下载→(选择你的格式)。
 
如果你需要帮助定制一个数字或有可能对别人有价值的东西的想法，我们可以帮助。只要在这里打开一个问题，我们将尽我们最大的努力，以赶上视觉。谢谢。
 
在我们的Slack小组中，有任何关于这个项目的问题都可以问我们。
 
机器学习深度学习模型素材32页PPT
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
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如何画出漂亮的神经网络图？
 
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一个完整的机器学习模型的流程
 
总包含文章：
 
一个完整的机器学习模型的流程
浅谈深度学习：了解RNN和构建并预测
浅谈深度学习：基于对LSTM项目LSTM Neural Network for Time Series Prediction的理解与回顾
浅谈深度学习：LSTM对股票的收益进行预测（Sequential 序贯模型，Keras实现）
 
机器学习作为人工智能的一个分支，在金融行业得到广泛的应用。然而，多数金融服务企业缺乏对机器学习价值的深入了解，其原因除了企业对机器学习缺乏深入的了解，对其价值抱有不切实际的期望，或者因为机器学习的研究和开发太高而望而却步，数据科学家和机器学习专家短缺也是重要的原因。在机器学习的推广方面，老企业因为需要更新数据和IT架构，推广力度和研发进度往往缺乏动力。
 
本文介绍建立机器学习模型的主要步骤。
 
前期准备：软件包和数据加载采集
 
收集原始数据是机器学习过程的第一步，它从各个渠道被采集而来。数据的数量和质量直接影响模型的性能。在监督学习的场景中还需要对数据进行标记。例如，情感分析模型需要用标签标记。有时数据标记的工作往往非常耗时耗力，在某些场景中，这类工作不仅对人的专业背景要求高，而且完成标记所需的周期长。
 
 
 
1. 数据处理和分析(EDA)
 
 
 
 
原始数据往往有缺失信息或者噪音较多，需要将这些数据进行预处理，得到有效的训练数据。机器学习模型的数据预处理过程主要包含数据归一化（包括样本尺度归一化、逐样本的均值相减、标准化）和数据白化。另外，我们还需要将数据分为三种数据集，即：包括用来训练模型的训练集、开发过程中用户调参的验证集以及测试时所使用的测试集。
 
 
 
 
 
 
2. 数据可视化(Data Visualization)
 
 
 
 
数据可视化(Data Visualization)在机器学习中被大量使用，帮助用户直观地分析数据的特性，以及数据之间的相关性。如果使用Python开发机器学习模型，常用的可视化数据包有Matplotlib, Seaborn。此外，还可以通过一些数据分析软件帮助我们找寻数据间的关系与结构，进而设计更好的模型，例如power bi
 
 
 
 
 
 
3. 特征值工程
 
 
 
 
在机器学习中，特征值(feature)是可度量的，反映观察对象特征的度量。特征值一般是数值型的，在特定应用中，结构化的或者图形化的特征值在模式识别中也有广泛的应用。当一个观察对象具有多维的特征时，特征值就构成了一个特征向量(feature vector)。所有观察对象的特征向量构成的空间就是特征空间(feature space)。
 
 
特征值的重要性在于，它的选取和构造直接影响了模型的性能。原始数据的选取，特征值的构造和选择组成了特征值工程的主要部分。
 
 
 
 
4. 机器学习模型
 
 
 
 
选择模型
 
 
 
 
机器学习模型类型众多，通常，根据可以实现的目标被分为三种主要类型：监督型模型，非监督型模型，强化学习模型。模型的选择依赖于数据的类型和问题本身需要达到的目标。以下举例说明常用的模型和相对应的应用场景。
 
 
 
 
销售价格的预测，常用 Logistic Regression, XGBoost；图像处理，语音处理常用深度学习模型(Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks)；错误信息检测常用Random Forest；试错学习常用 Reinforcement Learning；普通的分类问题常用 Fully Connected Networks或者Support Vector Machines。
 
 
 
 
 
 
训练模型
 
 
 
 
在正式开始模型训练之前，需要针对我们的训练目标进行分类。理解目标的本质对选择训练的方式至关重要。前期算法工程师需要通过测试集和训练集，在集中可能的算法中做一些测试，再根据测试的结果选择具体的算法。有时候最终结果可能是多个模型结果的组合。
 
 
 
 
模型评估
 
 
 
 
利用在数据预处理中准备好的测试集对模型进行测试。由于测试集对模型来说是完全新的数据，因此可以客观地度量模型在现实世界中的性能表现。模型的效果通常以“拟合程度”来形容。值得注意的是，机器训练模型中经常出现过度拟合和拟合不足。
 
 
 
 
 
 
参数调整
 
 
 
 
对模型评估结束后，可以通过调参对训练过程进行优化。参数可以分为两类，一类是超参数，即需要在训练前手动设置的参数，另一种是不需要手动设置、在训练过程中可以自动被调整的参数。调参的过程是一种基于数据集、模型、和训练过程细节的实证过程。
 
 
 
 
根据模型测试的结果，调整特征值的选取，或者调整模型的参数，甚至尝试不同的模型。这是一个不断迭代的过程，直到取得满意的结果。
 
 
 
 
预测
 
 
 
 
得到最终的模型以后，对新的数据进行预测得到结果。
 

python编程快速上手（持续更新中…）
 
 


 
文章目录
 
python编程快速上手（持续更新中…）
一、Azure机器学习首页
二、点击“Sign in”，输入windows账号、密码，邮箱验证
三、登录后界面
四、数据集简介及准备
4.1数据集简介
4.2.数据上传至Azure机器学习实验
4.3.创建新的Azure机器学习实验
4.4分割数据集
4.5模型训练
4.6选择预测项
4.7模型评分
4.8模型计算结果的可视化
4.9模型评估
   
五、总结
5.1 曲线和度量指标
5.2 保存实验
  
 

 
一、Azure机器学习首页
 
Azure官网：https://studio.azureml.net/
 
 
二、点击“Sign in”，输入windows账号、密码，邮箱验证
 
 
三、登录后界面
 
 
四、数据集简介及准备
 
4.1数据集简介
 
UCI机器学习数据库的网址：http://archive.ics.uci.edu/ml/
 　　该数据库是加州大学欧文分校（UniversityofCalifornialrvine）提出的用于机器学习的数据库，这个数据库目前共有187个数据集，其数目还在不断增加，UCI数据集是一个常用的标准测试数据集。数据库不断更新，是所有学习人工智能、机器学习等都需要用到的数据库，是看文章、写论文、测试算法的必备数据集。数据库种类涉及生活、工程、科学各个领域，记录数也是从少到多，最多达几十万条。
 
 我们使用其中：美国人口普查数据集（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/census+income）的数据，该数据从美国1994年人口普查数据库抽取而来，可以用来预测居民收入是否超过50K/year。该数据集类变量为年收入是否超过50k，属性变量包含年龄，工种，学历，职业，人种等重要信息，
 值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量，数据集各属性:其中序号0~13是属性， 14是类别
 
 数据集局部图如下图所示：
 
 注意，在插入这些列的标题后，一定要以 .csv 格式保存，且保存时将文件命名为 adult.data.csv 。
 
4.2.数据上传至Azure机器学习实验
 
将人口收入普查数据集添加了列标题后，我们即可将数据上载至Azure机器学习工作区，并将其纳入预测模型。点击屏幕左下方的"+"，然后选择上传的数据集。下图显示上传本地数据文件的选项。
 

 
 完成信息的输入并点击签入按钮后，您的数据集将异步加载至您的第一个Azure机器学习实验的工作区中：
 
 
4.3.创建新的Azure机器学习实验
 
创建新的实验的方法是点击屏幕左下角的"+NEW"按钮，选择"实验"（EXPERIMENT）>“空白实验”（Blank Experiment）:
 
 
 
 完成新的空白实验的加载后，您可见到如下图所示的Azure ML Studio可视化设计界面
 

 可以看到设计器由三个主要区域构成：
 
左侧导航窗格 此区域包含Azure机器学习模块的可搜索列表，此模型可用于创建预测分析模型。
 按功能区域分组的模块
 数据集的读取和格式转换；
 使用和训练机器学习算法；
 评估预测模型的结果。
 
中间窗格 在可视化设计器中，Azure机器学习的实验类似于流程图的形式，可以通过拖拽左侧窗格中的功能模块至可视化设计器的中间窗格组装成工作流。模块可以自由的被拖放在中间窗格的任意位置，模块之间通过输入和输出端口之间画线连接。
 
右侧窗体 在属性视图中，可在右侧窗体查看和设置被选择模块的属性。
 
在左侧窗体展开**“已保存的数据集（Saved Datasets）”**选项，便可以看到我们上载的用于Azure机器学习的 Adult.data.csv 数据文件出现在数据集的列表中，如图显示 Adult.data.csv 将被拖放至可视化设计器的中间窗体:
 
 
4.4分割数据集
 
通常，创建Azure机器学习实验后，我们都会将数据集分割为两个分组即训练数据和验证数据，这样做有两个特定目的：
 　　1，训练数据通常用来创建预测模型，基于机器学习算法发现历史数据中的固有模式。
 　　2，验证数据的分组用来测试训练数据创建的预测模型对于已知结果预测的精度和概率。
 　　执行以下的步骤将数据集分割成两部分。
 　　1，在左侧窗体中展开"Data Transformation“即数据转换模块。
 　　2，拖动“Split“即分割模块至Azure 机器学习设计器。
 　　3，连接"Split“模块与Adult.data.csv数据集。
 　　4，点击分割模块并设置"Fraction of rows in the first output dataset"为0.8。这将80%的数据分割至训练数据集中。
 

 　以上操作就将数据集中的80%的数据用于训练模型，我们可使用剩余的20%数据验证模型的精度。
 
4.5模型训练
 
借助Azure机器学习算法”教“模型如何评估数据在左侧窗体中展开“"Machine Learning"即机器学习模块然后展开“Train"子模块将“Train Model"拖放至设计器中，最后在设计器中连接"Train　Model"和"Split"图形。
 
 　　然后，我们展开"Machine Learning”即机器学习模块下的"Initialize Model"即初始化模型，展开"Classfication”即分类子模块。在此实验中，我们使用“Two-Class Boosted Decision Tree“即双类提升的决策树算法。在左侧窗体中选中该算法模块并将其拖放至设计器中，至此您的实验应该如下图所示。
 
 
4.6选择预测项
 
要完成算法的配置，我们需要指定数据集中的哪一列数据作为输出或者预测列，数据集中的任意列将基于其他列的数据做预测。若要执行此操作，在设计器中点击"Train Model"，属性窗体将在Azure ML Studio的右侧窗体中显示，若您在设计器中设置，请选择"Launch column selector“即启动列选择器，选择"“Include"和列名称为“income“即收入的列。
 　　下图所示的列选择器将数据集中的收入列作为预测列，即要预测的是用户收入。如下图所示。
 
 　　按照这种方式，Azure机器学习算法从每行数据中的其他列训练模型，以预测收入。我们使用数据集中的80%基于已知的输入和输出数据训练训练模型。
 　　至此，我们已经做好训练模型的准备，选择屏幕底端的“RUN“即运行选项，然后静待Azure机器学习训练我们的模型。您会注意到，实验每个阶段完成的时候，绿色的复选框就出现在每个操作的右侧，如下图所示。
 
 
4.7模型评分
 
现在我们已经训练完成新的Azure机器学习预测模型，下一步我们从解决方案的适用性的角度评估预测结果的正确性，以确定模型的精度。请牢记，Azure 机器学习解决方案伟大之处在于迭代开发，最终成功的关键是快速试错。
 　　如要实现对模型的评价，首先展开Azure ML Studio左侧的"Machine Learning"即机器学习模块，然后展开"Score Model“即评分模型子模块，将"Score Model"拖放至设计器中，下一步连接"Score Model"和"Train Model"，最后链接"Score Model“和“Split"模块。至此，基本上就完成了利用数据集中20%的数据评估预测模型的准确性。
 　　下一步，单击屏幕底部的“Run"即运行按钮等待处理的结果（每个模块右侧出现绿色的复选标记表示运行完毕）。下图是机器学习实验预测收入的运算过程截图。
 
 
4.8模型计算结果的可视化
 
当所有的模型运算结束后，将鼠标悬停在"Score Model"即评分模型上点击右键，从快捷菜单中选择"Visualize“即可视化，如下图所示。
 
 
当您选择可视化新训练的模型数据选项后，会生成一个新的页面。在可视化的界面中滑动滚动条至最右端，您会发现两个额外的列显示在数据集中，如下图所示。
 
 
可以看到现在有两个额外的列添加到了我们的数据集中：
 　　1，"Scored Lables“即评分标签表示数据集中此行数据的预测结果
 　　2，"Scored Probabilities“即评分概率表示收入水平超过$50000的概率（或可能性）。
 　　在我们数据集中新增的列提供了算法针对每行数据计算的预测结果和概率因子。概率因子是模型基于数据集中其他列数据预测结果的准确度的概率估计。通常情况下，预测分析是一个多轮迭代的过程。可能您会尝试许多不同的算法，或者将他们联合使用（在高级的机器学习主题文章中被称为集成）以证明预测模型的有效性。
 
4.9模型评估
 
Azure机器学习最引入注目的功能之一就是它能够快速评估不同的算法，只要轻点鼠标就可完成这些功能，这一切都归功于评估模型。
 　　确定模型的精准度的方法很简单，我们只要使用Azure ML Studio内置的评估模型就轻松完成模型的评价。
 　　若要执行此操作，在Azure ML Studio的左侧导航窗格中点击"Machine Learning”即机器学习模块，选择“Evaluate”即评估子模块，最后选择"Evaluate Model"即评估模型的模块，将其拖至可视化设计器页面中的“Score Model"模块下方。连接"Split Model"和"Score Model“即分割模型和评分模型，以及"Evaluate Model"和"Score Model"即评价模型和评分模型，如下图所示。
 
 　点击Azure ML Studio屏幕底部的“Run"即运行按钮，在执行过程中您可以查看实验中每个模块的运行情况，如果模块运行完毕会在模块的右侧显示绿色的复选标记。整个过程运行完毕后，右键单击评估模型的模块底部连接器，在快捷菜单中选择"Visualize“即可视化：
 
 评估的结果就会如下图显示：
 
 
五、总结
 
5.1 曲线和度量指标
 
评分结果以以下三种形式展示：
 　　ROC曲线（Receiver Operator Characteristic） 即受试者工作特征曲线反映的是真阳性占总的实际阳性的比例。将它与在各种阈值设置情况下假阳性占总的实际阴性的比例进行对比。对角连线表示50%预测的准确性，并可作为评价的基准以便后续提高。曲线位于左边高出对角线的部分表示模型的精准度高，当然您也会希望实验的结果曲线出现在此区域。
 　　准确率和召回率是衡量信息检索系统性能的重要指标。准确率是指检索到相关文档数占检索到的文档总数的比例，而召回率是指检索到相关文档数占所有相关文档总数的比例。
 　　lift 曲线 是数据挖掘分类器最常用的方式之一，与ROC曲线不同的是lift考虑分类器的准确性，也就是使用分类器获得的正类数量和不使用分类器随机获取正类数量的比例。
 　　可视化结果中，您可看到两个数据集（“训练”数据集和“验证”数据集）几乎完全相同，即红色和蓝色曲线几乎完全重合，这表明我们的预测模型相当准确。Azure机器学习入门的初衷就是构建合理准确的预测模型，并在下一个阶段中进行应用。
 
 
 
5.2 保存实验
 
屏幕底部点击"SaveAs"。