机器学习

最通俗的机器学习介绍

在本文中,我将描述数据分析是如何与机器学习相关的,还将揭开机器学习中的一些荒唐和错误的说法,并解释机器学习的过程和类型。

如果你不是一个人工智能专家,不要担心,我不会提及线性回归和k-均值聚类。

数据分析和机器学习

如果你认为大数据仅仅是关于SQL语句查询和海量的数据的话,那么别人也会理解你的,但是大数据真正的目的是通过对数据的推断,从数据中获取价值、从数据中发现有用的东西。例如,“如果我降低5%的价格,我将增加10%的销售量。”

数据分析是重要的技术,包括如下方面:

  •   描述性分析:确定所发生的事情。这通常涉及到描述发生了什么现象的报告。例如,用这个月的销售额与去年同期进行比较的结果。

  •   特征性分析:解释现象发生的原因,这通常涉及使用带有OLAP技术的控制台用以分析和研究数据,根据数据挖掘技术来找到数据之间的相关性。

  •   预测性分析:评估可能发生的事情的概率。这可能是预测性分析被用来根据你的工作性质、个人兴趣爱好,认为你是一个潜在的读者,以便能够链接到其他的人。

机器学习适合于预测性分析。

5分钟内看懂机器学习和深度学习的区别

在本文中,我们将研究深度学习和机器学习之间的差异。我们将逐一了解它们,然后讨论他们在各个方面的不同之处。除了深度学习和机器学习的比较外,我们还将研究他们未来的趋势和走向。

深度学习与机器学习简介

一、什么是机器学习?

通常,为了实现人工智能,我们使用机器学习。我们有几种算法用于机器学习。例如:
Find-S算法
决策树算法(Decision trees)
随机森林算法(Random forests)
人工神经网络
通常,有3种类型的学习算法:
1,监督机器学习算法用于进行预测。此外,该算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。
2,无监督机器学习算法:没有标签与数据点相关联。这些ML算法将数据组织成一组簇。此外,它需要描述其结构,使复杂的数据看起来简单,有条理,便于分析。
3,增强机器学习算法:我们使用这些算法来选择动作。此外,我们可以看到它基于每个数据点。一段时间后,算法改变其策略以更好地学习。

二、什么是深度学习?

机器学习之模型评估的方法总结

一、分类模型评估

1、混淆矩阵(confusion matrix)

TP(True Positive) —- 将正类预测为正类数
FN(False Negative) —- 将正类预测为负类数
FP(False Positive) —- 将负类预测为正类数
TN(True Negative) —- 将负类预测为负类数

机器学习之模型评估的方法总结

分类模型总体判断的准确率:反映分类器统对整个样本的判定能力,能将正的判定为正,负的判定为负
机器学习之模型评估的方法总结

人工智能、机器学习和深度学习的区别与联系?

人工智能的浪潮正在席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们耳边:人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解,那么他们之间有什么样的联系啦?

人工智能:从概念提出到走向繁荣

1956年,几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议,提出了“人工智能”的概念,梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后,人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中,并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年,人工智能一直在两极反转,或被称作人类文明耀眼未来的预言,或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前,这两种声音还在同时存在。

2012年以后,得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示,截至2017年一季度,基于领英平台的全球AI(人工智能)领域技术人才数量超过190万,仅国内人工智能人才缺口达到500多万。

[机器学习]推荐系统之协同过滤算法

在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题.

1、什么是推荐算法

推荐算法最早在1992年就提出来了,但是火起来实际上是最近这些年的事情,因为互联网的爆发,有了更大的数据量可以供我们使用,推荐算法才有了很大的用武之地。

最开始,所以我们在网上找资料,都是进yahoo,然后分门别类的点进去,找到你想要的东西,这是一个人工过程,到后来,我们用google,直接搜索自己需要的内容,这些都可以比较精准的找到你想要的东西,但是,如果我自己都不知道自己要找什么肿么办?最典型的例子就是,如果我打开豆瓣找电影,或者我去买说,我实际上不知道我想要买什么或者看什么,这时候推荐系统就可以派上用场了。

2、推荐算法的条件

现在的各种各样的推荐算法,但是不管怎么样,都绕不开几个条件,这是推荐的基本条件
1.根据和你共同喜好的人来给你推荐
2.根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐
3.根据你给出的关键字来给你推荐,这实际上就退化成搜索算法了
4.根据上面的几种条件组合起来给你推荐

【通俗易懂】10幅图解释机器学习中的基本概念

作者:Maybe2030
来源:http://lib.csdn.net/article/machinelearning/49601

以下的几幅图是我认为在解释机器学习基本概念时最有启发性的条目列表。

1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢:以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。

【通俗易懂】10幅图解释机器学习中的基本概念

2. Under and overfitting: 低度拟合或者过度拟合的例子。多项式曲线有各种各样的命令M,以红色曲线表示,由绿色曲线适应数据集后生成。

【通俗易懂】10幅图解释机器学习中的基本概念

机器学习基本概念

要理解什么是机器学习,其实可以类比于人类的学习。假设一个场景:父母教三岁大的孩子认识什么是西瓜。首先父母要给孩子看西瓜,然后告诉孩子这个是西瓜...

干货 | 如何测量 NLP 模型的性别偏见到底有多大?

本文由 Ben Packer, Yoni Halpern, Mario Guajardo-Céspedes & Margaret Mitchell (Google AI)于 2018 年 4 月 13 日发布。这篇文章讨论并尝试实际测量了不同文本嵌入模型中的性别偏差。

当面对任务时,我们机器学习从业者通常基于该任务上的表现好坏来选择或训练模型。例如,假设我们正在建立一个系统来分类电影评论是正面还是负面,我们会选取 5 种不同的模型,看看每个模型对于这项任务的表现如何。

干货 | 如何测量 NLP 模型的性别偏见到底有多大?

通常情况下,我们会选择模型 C。尽管较之其他模型,模型 C 的效果最好,但是我们发现,模型 C 也最有可能将更积极的情感赋予「主角是男人」这句话,而不是「主角是女人」这句话。 我们应该重新思考这个问题吗?

机器学习模型中的偏差

深度学习的能与不能

2018(第九届)清洁发展国际融资论坛上,北京交通大学人工智能研究院常务副院长、教授于剑先生从专业角度回顾了人工智能的发展历程,并介绍了深度学习的适用范围和所面临的问题。他指出,深度学习是机器学习领域最引人注目的研究方向,但没有任何一种算法可以解决机器学习所有的应用。

深度学习算法的分类

深度学习在早期被称为神经网络。神经网络是一种特殊的学习方式,在神经网络领域,人们将学习定义为“基于经验数据的函数估计问题”。需要指出,这样的学习定义虽然非常片面,但对于神经网络而言已经够用了。如此一来,如何构造函数,并应用经验数据将其估计出来,就成了神经网络面临的首要问题。

学习算法的分类有很多种。一种分类方式是将学习算法分为傻瓜型学习算法与专家型学习算法。所谓傻瓜型学习算法,就是任何人使用得到的结果都差别不大的学习算法。所谓专家型学习算法,就是专家与普通人使用得到的结果差别巨大的学习算法,每个人得出的结果很难一致。当然,中间还有一些处于两者之间的学习算法,既不是纯傻瓜型的也是不纯专家型的。

如何在学习机器学习时学习数学?

到目前为止,我们都还不完全清楚开始机器学习需要什么样的数学水平,特别是那些没有在学校学习数学或统计学的人。

在这篇文章中,我的目标是提出建立产品或进行机器学习学术研究所需的数学背景。这些建议源于与机器学习工程师、研究人员和教育工作者的对话以及我在机器学习研究和行业角色方面的经验。

首先,我会提出不同的思维模式和策略,以便在传统课堂之外接近真正的数学教育。然后,我将概述不同类型的机器学习工作所需的具体背景,这些学科的范围涉及到高中统计和微积分到概率图形模型(PGM)。

关于数学焦虑的一个解释

事实证明,很多人包括工程师都害怕数学。首先,我想谈谈“善于数学”的神话。

事实是,擅长数学的人有很多练习数学的习惯。并不是他们先天就是擅长数学,你可能在看他们做数学时发现他们得心应手。要清楚,要达到这种舒适状态需要时间和精力,但这肯定不是你生就有的。本文的其余部分将帮助你确定所需的数学基础水平,并概述构建它的策略。

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