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原理+代碼|Python實(shí)戰(zhàn)多元線性回歸模型: 2020-08-05; 線性回歸就是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，運(yùn)用十分廣泛。我們在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中也經(jīng)常會遇到構(gòu)建線性回歸模型的場景，對于初學(xué)者來說還是比較困難的 ...

過擬合是如何產(chǎn)生的？有什么好的解決方法？: 2020-07-23; 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，相對于欠擬合，過擬合出現(xiàn)的頻次更高。這是因?yàn)?，假設(shè)某一數(shù)據(jù)集其對應(yīng)的模型為‘真’模型，我們通常是采用提高模型的復(fù)雜度的方法，來避免欠擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，但與此同時(shí)，我們又很難把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成和 ...

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些？應(yīng)該如何解決？: 2020-07-23; 對于機(jī)器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)模型來說，我們既希望這個模型能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好(訓(xùn)練誤差)，又希望這個模型在測試集中也能有良好的表現(xiàn)(泛化誤差)。而過擬合和欠擬合就是用來描述泛化誤差的。欠擬合問題與過擬合 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中感知機(jī)是什么？如何實(shí)現(xiàn)？: 2020-07-10; 感知機(jī)(Perceptron)或者叫做感知器，是Frank Rosenblatt在1957年就職于Cornell航空實(shí)驗(yàn)室(Cornell Aeronautical Laboratory)時(shí)所發(fā)明的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最基礎(chǔ)的模型，被譽(yù)為機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚。 ...

決策樹剪枝，常用這2種方法: 2020-07-09; 前面我們了解了決策樹的概念，現(xiàn)在來了解一下決策樹剪枝?？赡軙腥藛枺簽槭裁匆糁?答案是：如果一棵決策樹完全生長，那么這棵決策樹所對應(yīng)的每一個葉節(jié)點(diǎn)中只會包含一個樣本，就很有可能面臨過擬合問題，因此 ...

如何快速簡單的理解決策樹的概念？: 2020-07-09; 決策樹(Decision Tree)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見的算法，它的思想非常樸素，就像我們平時(shí)利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法，當(dāng)被用于分類時(shí)叫做分類樹，被用于回歸時(shí)叫做回歸樹。一、決策 ...

學(xué)習(xí)曲線--幫你清晰判斷過擬合和欠擬合: 2020-07-09; 前面小編給大家簡單介紹過擬合和欠擬合時(shí)，提到了一個概念：學(xué)習(xí)曲線，我們通過學(xué)習(xí)曲線能夠很清晰的判別出模型現(xiàn)在說出的狀態(tài)是欠擬合還是過擬合，下面小編具體整理了學(xué)習(xí)曲線的相關(guān)內(nèi)容，希望對大家有所幫助。 ...

過擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法: 2020-07-08; 過擬合(over-fitting)是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過于優(yōu)越，導(dǎo)致在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集以及測試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。也就是referstoa模型對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合程度過高的情況。通過學(xué)習(xí)曲線來理解 ...

特征工程是什么？常用的方法有哪些？: 2020-07-07; “數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數(shù)據(jù)指的就是經(jīng)過特征工程得到的數(shù)據(jù)。特征工程指的是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟Ｐ偷挠?xùn)練數(shù)據(jù)的過程，它的目的就是獲取更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征，使得機(jī)器 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)的未來: 2019-12-09; 作者 | Francois Chollet 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 The future of deep learning 鑒于我們對深網(wǎng)的工作原理，局限性以及研究現(xiàn)狀的了解，我們能否預(yù)測中期的發(fā)展方向？這是一些純粹的個 ...

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見面試題目匯總！(附詳細(xì)答案): 2019-12-03; 作者 | 數(shù)據(jù)分析1480 來源 | lsxxx2011 (1) 無監(jiān)督和有監(jiān)督算法的區(qū)別？有監(jiān)督學(xué)習(xí)：對具有概念標(biāo)記（分類）的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，以盡可能對訓(xùn)練樣本集外的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記（分類）預(yù)測。 ...

AI時(shí)代的稀缺人才：全面剖析數(shù)據(jù)科學(xué)家成長的4個階段: 2019-11-12; 作者 | 彭鴻濤張宗耀來源 | 大數(shù)據(jù)DT 一次偶然的機(jī)會，有一位正在深造機(jī)器學(xué)習(xí)方面學(xué)位的朋友問了筆者一個問題：如何成為一名合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家？這個問題回答起來亦簡亦難。簡單回答 ...

用11個事實(shí)為8歲女兒解讀深度學(xué)習(xí): 2019-08-28; 作者 | Jean-Louis Queguiner 來源 | 機(jī)器之心「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像數(shù)數(shù)一樣簡單」，「卷積層只是一個蝙蝠信號燈」……在本文中，一位奶爸從手寫數(shù)字識別入手，用這樣簡單的語言向自己 8 歲的女 ...

使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來構(gòu)建智能聊天機(jī)器人: 2019-07-15; 翻譯 | CDA數(shù)據(jù)分析研究院，轉(zhuǎn)載需授權(quán) 原文 | https://blog.statsbot.co/chatbots-machine-learning-e83698b1a91e 你是否曾與蘋果的Siri，亞馬遜的Alexa，微軟的Cortana或其他助手交談以設(shè) ...

深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型: 2019-06-18; LeNet-5模型在CNN的應(yīng)用中，文字識別系統(tǒng)所用的LeNet-5模型是非常經(jīng)典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一個成功大規(guī)模應(yīng)用在手寫數(shù)字識別問題的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在MNIST數(shù)據(jù)集 ...

無所不能的深度學(xué)習(xí)？: 2019-06-14; 古往今來，人類一直在探求科技的極限。隨著信息技術(shù)在21世紀(jì)的爆發(fā)，數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能技術(shù)迎來自己的春天，尤其是以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)可謂是大放異彩，在諸多領(lǐng)域遠(yuǎn)勝人類，并且如人臉識別這樣的 ...

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中決策樹的知識: 2019-05-27; 在數(shù)據(jù)挖掘中，有很多的算法是需要我們?nèi)W(xué)習(xí)的，比如決策樹算法。在數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹能夠幫助我們解決更多的問題。當(dāng)然，關(guān)于決策樹的概念是有很多的，所以說我們需要多多學(xué)習(xí)多多總結(jié)，這樣才能夠?qū)W會并 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的優(yōu)缺點(diǎn)之SVM和線性回歸: 2019-04-03; 在之前的文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法知識，通過這些知識我們不難發(fā)現(xiàn)每個算法都是有很多功能的，這些功能能夠更好地幫助大家理解機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，在這篇文章中我們給大家介紹一下 ...

什么是支持向量機(jī)？支持向量機(jī)基本概念: 2018-08-19; 什么是支持向量機(jī)？支持向量機(jī)基本概念 SVM算法是一種學(xué)習(xí)機(jī)制，是由Vapnik提出的旨在改善傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法的理論弱點(diǎn)，最先從最優(yōu)分類面問題提出了支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)。SVM學(xué)習(xí)算法根據(jù)有限的樣本信息 ...

我是R語言小白帶你建模之a(chǎn)daboost建模: 2018-08-16; 我是R語言小白帶你建模之a(chǎn)daboost建模今天更新我用我蹩腳的R技能寫的一個adaboost建模的過程，代碼有參考別人的代碼再根據(jù)自己的思路做了更改。代碼一部分來自書籍《實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)》，我個人特別喜歡這本書 ...

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