机器学习

机器学习实践的10个小秘诀

对于开发人员而言,基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。然而,开发者想要在它们的应用程序中融入机器学习,通常会犯一些错误,本文列了十条注意点以飨读者。

在提供发现埋藏数据深层的模式的能力上,机器学习有着潜在的能力使得应用程序更加的强大并且更能响应用户的需求。精心调校好的算法能够从巨大的并且互不相同的数据源中提取价值,同时没有人类思考和分析的限制。对于开发者而言,机器学习为应用业务的关键分析提供了希望,从而实现从改善客户体验到提供产品推荐上升至超个性化内容服务的任何应用程序。

像Amazon和Micorosoft这样的云供应商提供云功能的机器学习解决方案,承诺为开发者提供一个简单的方法,使得机器学习的能力能够融入到他们的应用程序当中,这也算是最近的头条新闻了。承诺似乎很好,但开发者还需谨慎。

对于开发人员而言,基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。然而,当我们使用不当时,这些工具会输出不好的结果,用户可能会因此而感到不安。测试过微软年龄检测机器学习工具( http://how-old.net/ )的人都会发现,伴随即插即用的易用性而来的是主要的精度问题——对于关键应用程序或者是重大决策,它应该不值得信赖。

机器学习算法综述

近些年来,随着大数据、云计算、移动互联网、人工智能技术的兴起,“机器学习”成为了行业内炙手可热的一个名词。从通信互联网领域的专家,到各式各样的企业,甚至到普通的老百姓,都对“机器学习”技术略知一二。那么,机器学习到底是什么,它与我们常见的“人工智能”、“神经网络”、“数据挖掘“等相似概念都有什么关系?机器学习有那些基本分支、基本方法?在本文中,我们将用最简单易懂的语言解释这些问题。

问题一:“机器学习”和“人工智能”的关系是什么?

随着“机器学习”火起来的还有一个词语,即“人工智能”。每个人都肯定还记得不久以前的AlaphGo,随着机器打败围棋顶级高手李世石,人们也不得不感叹:“人工智能”时代真正到来了。

那么,“机器学习”和“人工智能”的关系到底是什么尼?其实,“人工智能”是一个很大的学科领域,里面包含很多子领域,如“机器学习”,“数据挖掘”,“模式识别”,“自然语言处理”等。这些子领域可能有交叉,但侧重点往往不同。比如”机器学习“就比较侧重于算法方面。总的来说,“人工智能”是一个学科领域,是我们研究的最终目的,而”机器学习“是这个领域中比较核心的,比较重要的,侧重于算法的一门学科,可以说,“人工智能”和“机器学习”是包含与被包含的关系。

机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点

一、C4.5 算法:

ID3 算法是以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类。ID3 算法计算每个属性的信息增益,并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。

C4.5 算法核心思想是ID3 算法,是ID3 算法的改进,改进方面有:
1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;
2)在树构造过程中进行剪枝
3)能处理非离散的数据
4)能处理不完整的数据

优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。

缺点:
1)在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。
2)C4.5 只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

二、K means 算法:

是一个简单的聚类算法,把 n 的对象根据他们的属性分为k 个分割,k < n。算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。

机器学习难吗?这12大经验总结,让你瞬间理解机器学习

机器学习难吗?有些小伙伴们会说,难!真的难!不知道怎么去应用实践?弯路陷阱太多不知如何避免?不知道如何更好的学习机器学习?这些问题相信大部分人都有过疑虑。

今天,小编整理了下,关于机器学习研究者和从业者的 12 个宝贵经验,包括需要避免的陷阱、需要关注的重点问题、常见问题的答案。

希望这些经验对机器学习爱好者有一些帮助。

01“表征+评估+优化”构成机器的主要内容

构成机器学习算法的 3 部分:

  •  表征(Representation):分类器必须用计算机可以处理的形式化语言来表示。相反地,为训练模型选择一个表征就等同于选择可训练分类器的集合。这个集合称为训练模型的「假设空间」。如果分类器不在「假设空间」中,那么它就不能由训练所得到。一个相关的问题是如何表征输入,即使用哪些特征。

  •  评估(Evaluation):需要一个评估函数来区分分类器的好坏。算法内部使用的评估函数可能与分类器优化的外部评估函数不同,这是为了便于优化,并且是由我们下一节所要讨论的问题导致的。

机器学习项目的完整工作流程是怎样的?

作者:七月在线寒小阳、龙心尘

1 抽象成数学问题

明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情,胡乱尝试时间成本是非常高的。

这里的抽象成数学问题,指的我们明确我们可以获得什么样的数据,目标是一个分类还是回归或者是聚类的问题,如果都不是的话,如果划归为其中的某类问题。

2 获取数据

数据决定了机器学习结果的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限。

数据要有代表性,否则必然会过拟合。

而且对于分类问题,数据偏斜不能过于严重,不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。
而且还要对数据的量级有一个评估,多少个样本,多少个特征,可以估算出其对内存的消耗程度,判断训练过程中内存是否能够放得下。如果放不下就得考虑改进算法或者使用一些降维的技巧了。如果数据量实在太大,那就要考虑分布式了。

3 特征预处理与特征选择

良好的数据要能够提取出良好的特征才能真正发挥效力。