机器学习

机器学习中安全与隐私问题(对抗性攻击)

近几年,机器学习异常火爆,可以用来解决各种各样的问题,但却很少有人意识到机器学习本身也容易受到攻击,终于Ian Goodfellow和Papernot首次将机器学习的攻击提出,并且做了很多非常重要的研究,这里给出这二位大牛的博客的翻译,有兴趣的朋友可以关注一下,觉得还是很有意思的研究。本文也是安全方面的学习,有兴趣的希望可以一起讨论学习~~

(一)背景

直到几年前,机器学习算法在许多有意义的任务上都没有很好地发挥作用,比如识别物体或翻译。因此,当机器学习算法没能做正确的事情时,这是规则,而不是例外。今天,机器学习算法已经进入了下一个发展阶段:当呈现自然产生的输入时,它们可以比人类表现得更好。机器学习还没有达到真正的人类水平,因为当面对一个微不足道的对手时,大多数机器学习算法都失败了。换句话说,我们已经达到了机器学习的目的,但很容易被打破。

机器学习常见算法分类汇总

作者:王萌

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里总结了一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。

机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。

学习方式

根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

监督式学习:

机器学习常见算法分类汇总

人工智能世界里的机器学习与深度学习

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。AI是一门让机器变得智能的科学研究,让机器像人类一样具备解决某些特定问题的能力。其实,AI可不是什么新事物,早在上世纪中叶就已经诞生了。1950年,一位名叫马文﹒明斯基的大四学生和同学一起建造了世界上第一台神经网络计算机,被看作是人工智能的起点。马文后来也被人称为“人工智能之父”,从那时到现在已经过了近70年。这些年AI技术一直不温不火,偶尔出现一些吸引人的技术,很快就消失殆尽了。直到最近,AI又重新回到人们的视线里,而且获得了几乎所有互联网大佬的青睐,将AI看作是未来技术发展的方向,并投入大量人力和资金去研究它。

AI之所以到现在才火爆起来是有原因的。早在70年前,计算机技术刚出现,计算能力和传感器技术都不发达,AI的理念虽然先进,却无实施的条件。众所周知,让机器具备学习的能力,要进行大量的学习计算,通过对已掌握的数据计算规律,从而知晓下一步该如何处理。甄别和计算数据的能力在70年前都不具备,所以AI技术的研究总是被搁浅。而现在则不同,云计算、虚拟化和大数据技术的出现,对数据的分析能力已经很强,再加上计算能力的提升,海量数据的计算数秒内就能完成,这给AI提供了良好的成长土壤,所以到了现在,AI不火都不行了。

机器学习概念性内容整理

机器学习的定义:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。

机器学习中的有监督学习,无监督学习,半监督学习

在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法:监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)。

监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数,将输入映射到合适的输出,比如分类。

非监督学习:直接对输入数据集进行建模,比如聚类。

半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数。

一、监督学习

1、监督式学习(Supervised learning),是一个机器学习中的方法。能够由训练资料中学到或建立一个模式( learning model)。并依此模式猜測新的实例。

训练资料是由输入物件(一般是向量)和预期输出所组成。函数的输出能够是一个连续的值(称为回归分析)。或是预測一个分类标签(称作分类)。

2、一个监督式学习者的任务在观察完一些训练范例(输入和预期输出)后,去预測这个函数对不论什么可能出现的输入的值的输出。要达到此目的。学习者必须以"合理"(见归纳偏向)的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况。

人工智能与机器学习的不同之处

人工智能早已不是一个新名词,它的发展历史已经有几十年。从80年代早期开始,当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。在学习方面,最重要的算法是神经网络,但由于模型过于强大,没有足够的数据支持,导致不是很成功。然而,在一些更具体的任务中,使用数据来适应函数的想法获得了巨大的成功,这也构成了机器学习的基础。在模仿方面,人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理方面有着广泛的应用。专家们花费了大量时间去创建边缘计算,彩色型材,N-gram语言模型,语法树等,不料所获成绩平平。

传统的机器学习

机器学习(ML)技术在预测中发挥了重要作用,机器学习已经经历了多代,有一套完备的模型结构,如:

 • 线性回归
 • Logistic回归
 • 决策树
 • 支持向量机
 • 贝叶斯模型
 • 正则化模型
 • 集成模型
 • 神经网络

每一个预测模型都基于一定的算法结构,参数可进行调整。训练预测模型涉及以下步骤:

1.选择模型结构(例如,逻辑回归、随机森林等)。

2.用训练数据(输入和输出)对模型进行反馈。

3.学习算法将输出最优模型(即具有特定参数的模型,使训练误差最小化)。

机器学习中的梯度下降法

最优化问题是机器学习算法中非常重要的一部分,几乎每一个机器学习算法的核心都是在处理最优化问题。

本文中我将介绍一些机器学习领域中常用的且非常掌握的最优化算法,看完本篇文章后你将会明白:

• 什么是梯度下降法?
• 如何将梯度下降法运用到线性回归模型中?
• 如何利用梯度下降法处理大规模的数据?
• 梯度下降法的一些技巧

让我们开始吧!

梯度下降法

梯度下降法是一个用于寻找最小化成本函数的参数值的最优化算法。当我们无法通过分析计算(比如线性代数运算)求得函数的最优解时,我们可以利用梯度下降法来求解该问题。

梯度下降法的直觉体验

想象一个你经常用来吃谷物或储存受过的大碗,成本函数的形状类似于这个碗的造型。

机器学习中的梯度下降法

机器学习—— 基本设定

最近的十几年机器学习很是火热,尤其是其中的一个分支深度学习在工业界取得很好应用,吸引了很多眼球。不过从其历程来看,机器学习的历史并不短暂~从早期的感知机到八十年代火热的神经网络,再到九十年代被提出的经典算法集成学习和支持向量机;而最近的十年算得上是机器学习发展的黄金年代,软、硬件计算条件大幅提高,尤其是现在数据量的爆发式增长让机器拥有充分“学习”的资本...

1.概念

机器学习到底是什么?Wiki上有Tom M. Mitchell这样一段定义:

"A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E."

我经常这样总结: “设计模型,并从已观测的数据中学习出模型参数,然后通过模型对未知进行分预测 。”这样说似乎还是有点抽象,台大李宏毅老师ppt解释的非常形象:

九个机器学习的迷思!

当技术像机器学习一样被炒得沸沸扬扬时,就会有许多误解产生。以下是关于机器学习可以提供,或不能提供的清晰视角。

机器学习被证明是非常有用的,人们很容易假设它可以解决所有问题并适用于所有情况。和其它工具一样,机器学习在特定领域也很有用,特别是对于一直困扰着你,但你永远不会雇用足够的人来解决的问题,或者对于有明确目标,但没有明显的实现方法的问题。

尽管如此,每个组织都有可能以这样或那样的方式利用机器学习,因为42%的高管最近告诉埃森哲,他们预计人工智能将在2021年之前成为他们的创新的后盾。但是,只要你的视野能绕过炒作,并避免下面这些常见的误解你会得到更好的成果——通过了解机器学习可以实现和不能实现的机制。

迷思1:机器学习就是人工智能

机器学习和人工智能经常被用作同义词,但机器学习是最成功地从研究实验室走出来,迈向现实世界的技术,而人工智能则是一个广泛的领域,它涵盖计算机视觉、机器人技术和自然语言处理等领域,以及不涉及机器学习的约束满足等方法。不妨把它看成是使机器变得智能的一切东西。这些都不是那种一般人所害怕的通用“人工智能”——可以与人竞争甚至攻击人类的东西。

留意这些流行语并做到准确无误。机器学习是关于学习模式和预测大数据集的结果;结果可能看起来很“智能”,但其本质事关以前所未有的速度和规模应用统计数据。

机器学习中的五种回归模型及其优缺点

【导读】近日,机器学习工程师 George Seif 撰写了一篇探讨回归模型的不同方法以及其优缺点。回归是用于建模和分析变量之间关系的一种技术,常用来处理预测问题。博文介绍了常见的五种回归算法和各自的特点,其中不仅包括常见的线性回归和多项式回归,而且还介绍了能用于高维度和多重共线性的情况的Ridge回归、Lasso回归、ElasticNet回归,了解它们各自的优缺点能帮助我们在实际应用中选择合适的方法。

编译 | 专知
参与 | Yingying

五种回归模型及其优缺点

线性和逻辑斯蒂(Logistic)回归通常是是机器学习学习者的入门算法,因为它们易于使用和可解释性。然而,尽管他们简单但也有一些缺点,在很多情况下它们并不是最佳选择。实际上存在很多种回归模型,每种都有自己的优缺点。

在这篇文章中,我们将介绍5种最常见的回归算法及特点。我们很快就会发现,很多算法只在特定的情况和数据下表现良好。

线性回归(Linear Regression)

同步内容
--电子创新网--
粤ICP备12070055号