机器学习算法

机器学习算法在自动驾驶领域的应用大盘点

将汽车内外传感器的数据进行融合,借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类,都要用到机器学习。本文中,我们讲解了不同的自动驾驶算法。

自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战,如今,各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU(电子控制单元)已经整合了传感器数据处理,如何充分利用机器学习完成新的任务,变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合,借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达,雷达,摄像头或者是物联网。

车载信息娱乐系统所运行的应用,能从传感器数据融合系统中获取数据。举个例子,如果系统察觉驾驶员发生状况,有能力把车开到医院。基于机器学习的应用,还包括对驾驶员的语言和手势识别以及语言翻译。相关的算法被分类为非监督和监督算法。它们两者的区别在于学习的方式。

• 监督学习算法使用训练数据集学习,并且能够持续学习直到达到设定的置信水平(最小化出错概率)。监督学习算法分为回归、分类和异常检测以及数据降维。

如何成为一名机器学习算法工程师?

如何成为一名机器学习算法工程师

成为一名合格的开发工程师不是一件简单的事情,需要掌握从开发到调试到优化等一系列能 力,这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验。而要成为一名合格的机器学习算法工程师(以下简称算法工程师)更是难上加难,因为在掌握工程师的通用技能以外,还需要掌握一张不算小的机器学习算法知识网络。下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分,一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师。

如何成为一名机器学习算法工程师?

基础开发能力

所谓算法工程师,首先需要是一名工程师,那么就要掌握所有开发工程师都需要掌握的一些能力。有些同学对于这一点存在一些误解,认为所谓算法工程师就只需要思考和设计算法,不用在乎这些算法如何实现,而且会有人帮你来实现你想出来的算法方案。这种思想是错误的,在大多数企业的大多数职位中,算法工程师需要负责从算法设计到算法实现再到算法上线这一个全流程的工作。

机器学习算法工程师必须掌握的七大技能

实话实说,目前大部分人上各种班来学习机器学习,学习大数据,归根到底还是希望能找到一个好的工作,拿到更高的薪水,当然还有一部分原因是自己对这一方面比较感兴趣,希望更深入的了解这个领域。
我个人觉得,第一个原因的因素更大。

首先,我们看看一个机器学习的系统长成什么样子

机器学习算法工程师必须掌握的七大技能

几乎所有的机器学习系统都是由上述系统图组成,不同的是监督型的系统训练数据可能需要人工干预而非监督型的系统不需要人工干预,简单来说就是给一批训练数据给这个机器学习模型进行学习,得到一个预测模型,然后用这个预测模型对新的未知数据进行预测。

现在网络上机器学习方面的文章,博客到处都是,市面上各种各样的书籍也到处都是,而且目前在线教育最火的领域也是这个,各种各样的机器学习的在线教育的班,学费还挺贵。

每个人都应该知道的3种机器学习算法

译者注:决策树 & 聚类算法 & 线性回归:应该使用哪种机器学习算法?使用它的原因是什么?作者在本文中详细介绍了这些内容。以下为译文。

假设有一些跟数据相关的难题需要你去解决。之前你已经听过机器学习算法的厉害之处了,因此你自己也想借此机会尝试一番——但是你在这个领域并没有经验或知识。于是你开始用谷歌搜索一些术语,比如“机器学习模型”和“机器学习方法”,但一段时间后,你发现自己在不同算法之间已经完全迷失了,所以便开始放弃了。

坚持才能胜利!

幸运的是,我将在本文介绍三个主要的机器学习算法,了解了这些内容后,我相信针对于大多数的数据科学难题,你都可以满怀自信去解决。

在下面的文章中,我们将讨论决策树、聚类算法和回归,指出它们之间的差异,并找出如何根据不同的案例选择最合适的模型。

有监督学习 VS 无监督学习

理解机器学习的基础就是如何对有监督学习和无监督学习这两个大类进行分类的问题,因为机器学习问题中的任何一个问题最终都是这两个大类中的某一个。

在有监督学习的情况下,我们有数据集,某些算法会将这些数据集作为输入。前提是我们已经知道正确的输出格式应该是什么样子(假设输入和输出之间存在某种关系)。

稍后我们看到的回归和分类问题都是属于这一类。

十大必须掌握的机器学习算法,你都知道了吗?

来源:AI研习社
作者:杨熹

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。

每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。

今天的算法如下:
1.决策树
2.随机森林算法
3.逻辑回归
4.SVM
5.朴素贝叶斯
6.K最近邻算法
7.K均值算法
8.Adaboost算法
9.神经网络
10.马尔可夫

1. 决策树

根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。

十大必须掌握的机器学习算法,你都知道了吗?

机器学习经典算法优缺点总结

作者:姚凯飞

1.决策树:判别模型,多分类与回归,正则化的极大似然估计
特点:

适用于小数据集

优点:

计算量简单,可解释性强,比较适合处理有缺失属性值的样本,能够处理不相关的特征;

缺点:

容易过拟合(后续出现了随机森林,减小了过拟合现象),使用剪枝来避免过拟合;

适用数据范围:

数值型和标称型

CART分类与回归树:

决策树分类方法,采用基于最小距离的基尼指数估计函数,用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形。决策树回归方法,采用切分点与切分变量来计算的损失来估计函数。如果目标变量是标称的,称为分类树;如果目标变量是连续的,称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。

优点:

非常灵活,可以允许有部分错分成本,还可指定先验概率分布,可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树,产生的分类规则易于理解,准确率较高。

缺点:

机器学习的四大降维算法

机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的)。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。

目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以使用降维后的数据表示是因为在原始的高维空间中,包含有冗余信息以及噪音信息,在实际应用例如图像识别中造成了误差,降低了准确率;而通过降维,我们希望减少冗余信息所造成的误差,提高识别(或其他应用)的精度。又或者希望通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征。

在很多算法中,降维算法成为了数据预处理的一部分,如PCA。事实上,有一些算法如果没有降维预处理,其实是很难得到很好的效果的。

一、主成分分析算法(PCA)

Principal Component Analysis(PCA)是最常用的线性降维方法,它的目标是通过某种线性投影,将高维的数据映射到低维的空间中表示,并期望在所投影的维度上数据的方差最大,以此使用较少的数据维度,同时保留住较多的原数据点的特性。

IBM最新成果:利用机器学习算法预测精神分裂症准确率达74%

近日,IBM 科学家和阿尔伯塔大学加拿大埃德蒙顿分校在《自然》杂志的合作期刊《精神分裂症》(Schizophrenia) 上发布了新的数据,证明 AI 和机器学习算法能够以 74% 的准确率帮助预测精神分裂症病例。这项追溯性分析还表明,根据在大脑不同区域观察到的活动之间的关联,该技术能够从很高的相关性预测精神分裂症患者特定症状的严重程度。

这项开创性研究还可以帮助科学家识别更可靠、客观的神经影像生物指标 (Neuroimaging Biomarkers),用于预测精神分裂症及其严重等级。

精神分裂症是一种慢性衰弱性神经障碍,每 1,000 个人中有 7 到 8 个人会受其影响。精神分裂症患者可能出现幻觉、错觉或思维障碍,还可能出现认知障碍,比如无法集中注意力和身体缺陷,比如运动障碍。

阿尔伯塔大学的精神病学兼神经科学教授 Serdar Dursun 博士表示:“这种独特、富有创新的多学科方法加深了我们对精神分裂症的神经生物学原理的理解,可以帮助改善该疾病的治疗和管理。

我们在大脑中发现了许多重要的异常连接,未来的研究可以探索这些连接,而且 AI 创建的模型让我们离发现基于神经影像的客观模式更进了一步,这些模式可以作为精神分裂症的诊断和预后指标。”

游戏设计中几种常用机器学习算法合集

当今机器学习算法已经广泛应用于我们的日常生活之中,每天我们需要处理的数据也在不断增加。理解数据背后的真实含义,能够帮助人们认识事物本质,提高生产效率。机器学习算法主要用于分类、回归和聚类,常用的几种算法如下所示:

监督分类算法
K-邻近算法
决策树(ID3算法)
朴素叶倍斯分类器
Logistic回归
支持向量机(SVM)
AdaBoost元算法
回归预测
线性回归
树回归
无监督聚类
K-均值聚类
关联分析
Apriori算法
FP-growth算法
优化技术
降维:PCA算法
降维:SVD算法
大数据:MapReduce

该文作为《机器学习实战》(Peter Harrington)的读后感,列举常用的机器学习算法,单看几篇文章不可能充分理解机器学习,但可以作为一个索引,知道某种算法适合解决某一类问题,需要时再仔细研究。

K-邻近算法

一种分类数据最简单有效的算法,优点是容易实现,缺点在于效率低。原理是选择与样本数据中前K个最相似的数据,将k个最相似数据中出现最多的分类,作为新数据的分类。

如下图所示是几部电影里的打斗镜头与接吻镜头所出现次数的数据,现在要计算最后一部电影的类型。

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