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11选5助手:机器学习基础知识整理,新手必备?。ǜ搅唇樱?/h1>
来源:Welcome-牛牛游戏平台 发布时间:2019-04-27 10:12:27 点击数:

介绍

Welcome-牛牛游戏平台 www.nrxeeee.com.cn 在曩昔的几年里,人们对机器学习从头发作了爱好。 这种复兴好像是由强壮的根底要素推进的 - 全球传感器正在发作很多数据,低价的存储本钱和最低的计算本钱!

可是,并非每个人都了解机器学习是什么。这儿有一些比方:

  • 机器学习是什么?它与大数据和事务剖析有何不同?

https://discuss.analyticsvidhya.com/t/what-is-machine-learning-and-how-is-it-different-from-big-data-and-business-analytics/306

  • 机器学习,数据剖析,数据发掘,数据科学和AI之间有什么差异?

https://discuss.analyticsvidhya.com/t/what-is-the-difference-between-machine-learning-data-analysis-data-mining-data-science-and-ai/572

关于咱们最近在Facebook页面上撒播的论题,这儿有一点风趣的(但却是千真万确的)当地。

Facebook页面

https://www.facebook.com/AnalyticsVidhya/

鉴于对该主题的混杂程度,咱们想要写一系列精彩的关于机器学习的介绍性文章。这个主意的意图是消除一切在曩昔或许吓到你的术语,并发明一些能够被5岁的孩子读懂的东西(好吧......对不住,或许是高中毕业)!

那么终究什么是机器学习呢?我的小试验……

为了保证我不会高估(或轻视)方针受众的才能,我找到了10个对该范畴彻底生疏的人。他们之前都没有听说过机器学习(是的,有这样的人?。?。这是他们所说的:

  • 不知道,或许是从机器中学习?

  • 机器学习一些东西,也便是编程机器软件

  • 在电脑的协助下学习

  • 经过在线课程学习(!!)

这真风趣!关于这个解说机器学习的完美试验小组, 我开端是这样向这些人解说的:

机器学习是指以最智能的办法(经过开发算法)处理很多数据以取得可操作的见地的技能。

这个时分,他们看着我,如同我在火星人面前说了几句话!所以,我停下来,然后反过来问他们一个问题,让他们能够更深化地了解:

KJ:你觉得在谷歌上查找时会发作什么?

组员:谷歌显现与该查找相关的最相关的web页面。

KJ:很好!可是终究发作了什么,使得谷歌能够向你显现这些相关的页面呢?

这一次,他们好像想得更多了。这时,人群中有人说话了。

组员:谷歌检查用户曩昔的点击量,以了解哪些页面与这些查找更相关,然后在查找成果顶部给出这些成果。

这是一个更好的测验。这时分,我有必要控制自己的激动去讲出谷歌做到这一点的办法比这个简略的概念要聪明得多??墒?,我想我有了一个很好的关键来解说机器学习。所以我继续说:

KJ:好的,听起来是个好办法??墒?,谷歌会定时处理多少次查找以及哪些类型的查找?

组员:一定是一个很大的数字 – 每年或许是一万一次查找。

KJ:那么,你以为谷歌怎么能够如此精确地满意如此多的恳求呢?你是否以为有人坐在谷歌的作业室里,不断地决议哪些查找成果是相关的,哪些不是?

组员:尽管没有仔细想过,可是不是这样的。这听起来是人类不或许做到的。

KJ:你是对的。这便是机器学习发挥作用的当地。机器学习是一组技能,有助于以最智能的办法处理很多数据(经过开发算法或一组逻辑规矩)来取得可操作的见地(在这种状况下为用户供给查找)。

组员们依照常理的允许, 看起来像完结了使命……耶!可是等等……

现在的常见问题 - 机器学习与X有什么不同?

你开端阅览有关机器学习资料的那一刻,你会看到各种火箭高速炮击你。 这些火箭便是业界常常运用的术语。 比方:人工智能,深度学习,数据发掘和计算。

为了让你清楚地了解,我现已以简略的办法解说了以下这些术语。 你还将了解这些术语在机器学习环境中的重要性:

X = 人工智能(Artificial Intelligence – AI):

它是指对一台计算机(机器)进行编程以使其变得理性的程序。??!理性是什么?理性是做出决议的根底。

我说到“理性”而不是才智(正如预期的那样),由于咱们人类倾向于做出高度合理和可行的决议,而不是显着的聪明的决议。这是由于一切智能的决议方案不一定都是理性和可行的(我的假定)。因而,运用人工智能的中心动机是完结计算机(机器)以一种时尚的办法来替代人类的辅导,而不是愚笨的辅导!

人工智能或许包含一些来检查程序中的某些参数是否正常作业的程序。例如,假如参数“X”超越某个阈值,机器或许会宣布警报,而该阈值反过来又或许影响相关进程的成果。

人工智能机器学习中的运用

机器学习人工智能的一个子集,机器经过练习能够从中学习曩昔的经历。曩昔的经历是经过搜集的数据开展起来的。然后结合朴素贝叶斯(Naïve Bayes)、支撑向量机(SVM)等算法给出终究成果。

X =计算:

在这个高级阶段,我假定你现已了解了计算学。假如你没有,这儿有一个快速的界说,计算学是数学的一个分支,它运用数据,或许是整个集体的数据,或许是从集体中抽取的一个样本,来进行剖析并给出推论。运用的计算技能有回归、方差、标准差、条件概率等。要了解此主题,请阅览“怎么运用计算数据了解人口散布”。

怎么运用计算数据了解人口散布

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/07/statistics/

计算学在机器学习中的运用

让咱们了解这一点。假定,我需求将收件箱中的邮件分为两类:“垃圾邮件”和“重要邮件”。为了辨认垃圾邮件,我能够运用一种称为朴素贝叶斯(Naive Bayes)的机器学习算法,它将检查曩昔垃圾邮件的频率,然后将新邮件辨认为垃圾邮件。朴素贝叶斯运用计算技能贝叶斯定理(一般称为条件概率)。因而,咱们能够说机器学习算法运用计算概念来履行机器学习。

附加信息:机器学习计算模型之间的首要差异来自它们的发源地。机器学习起源于计算机科学系,而计算建模则起源于数学系。此外,任何计算模型都假定有许多散布,而机器学习算法一般不知道一切特点的散布。

X =深度学习

深度学习是与机器学习算法(人工神经网络,ANN)相联系的,它运用人脑的概念来促进恣意函数的建模。神经网络需求很多的数据,当一同对多个输出进行建模时,该算法具有很高的灵活性。ANN是一个愈加杂乱的论题,咱们能够在另一篇文章中对它进行公平的谈论。

X =数据发掘

在我开端做剖析师的几天里,我总是把机器学习数据发掘这两个术语搞混??墒?,后来我了解到,数据发掘处理的是查找特定信息。机器学习只专心于完结一项特定的使命。让我举个协助我记住这个差异的比方:教他人跳舞是机器学习;运用或人来寻觅城市中最好的舞蹈中心是数据发掘。简略!

另请阅览:在线机器学习入门

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/01/introduction-online-machine-learning-simplified-2/

可是,咱们终究怎么教机器呢?

教育机器触及到结构化进程,在这个进程中,每个阶段都构建一个更好的机器版别。简略来讲,教育机器的进程能够分为三个部分:

我将在今后的文章中具体介绍这三个进程。到目前为止,你应该了解,这三个进程保证机器的全体学习以平等重要的办法履行给定的使命?;鞯某晒θ【鲇诹礁鲆兀?/p>

  • 笼统数据的泛化作用怎么。

  • 机器怎么将其学习运用到猜测未来举动的实践运用中。

另请阅览: 了解Scikit-Learn  -  Python中的机器学习东西

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/01/scikit-learn-python-machine-learning-tool/

机器学习的进程是什么?

履行机器学习使命有5个底子进程:

  • 搜集数据:不管是来自excel, access, text files等文件的原始数据,这一步(搜集曩昔的数据)是未来学习的根底。相关数据的品种、密度和数量越大,机器的学习远景就越好。

  • 预备数据:任何剖析进程都依赖于所运用数据的质量。咱们需求花时刻来确认数据的质量,然后采纳办法来处理缺失数据和异常值的处理等问题。探索性剖析或许是研讨数据纤细差别的一种办法,然后敏捷进步数据的养分含量。

  • 练习模型:这一步包含挑选适宜的算法并以模型的方式表明数据。清洗后的数据分为练习和测验两部分(份额视条件而定)。榜首部分(练习数据)用于开发模型。第二部分(测验数据),用作参阅。

  • 评价模型:为了测验精确性,运用了数据的第二部分(holdout / test data)。这一步依据成果确认算法挑选的精确度。查验模型精确性的更好的测验办法是检查其在模型构建进程中底子没有用到的数据上的功能。

  • 进步功能:这一步或许包含挑选一个彻底不同的模型,或许引进更多的变量来进步功率。这便是为什么需求花费很多的时刻来搜集和预备数据。

不管是什么模型,这5个进程都能够用来结构技能,当咱们谈论算法时,你将发现这5个进程是怎么出现在每个模型中的!

另请阅览:经过机器学习取得智能——Ada Boost与Gradient Boost

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/boosting-algorithms-simplified/

机器学习算法有哪些类型?

监督学习/猜测模型:

望文生义,猜测模型是依据历史数据猜测未来的成果。猜测模型一般从一开端就被给出了清晰的指示,比方需求学习什么以及怎么学习。这类学习算法被称为监督学习。

例如:当营销公司企图找出哪些客户或许会流失时,就会运用监督学习。咱们还能够用它来猜测地震、龙卷风等风险事情发作的或许性,以确认总稳妥价值。运用的算法有:最近邻算法、朴素贝叶斯算法、决议方案树算法、回归算法等。

监督学习/描绘性模型:

它用于练习描绘模型,其间没有设置方针,也没有一个特性比其他特性更重要。无监督学习的状况或许是:零售商期望找出哪些产品的组合,顾客往往会更频频地购买。此外,在制药职业,无监督学习能够用来猜测糖尿病的并发症。这儿运用的算法示例是:K-均值聚类算法。

强化学习(RL):

它是机器学习的一个比方,在这个比方中,机器被练习来依据事务需求做出特定的决议方案,其仅有的座右铭是最大化功率(功能)。强化学习所触及的思维是:机器/软件署理依据其所在的环境不断地练习自己,并运用其丰厚的常识来处理事务问题。这种继续的学习进程保证了更少的人类专业常识的参加,然后节省了很多的时刻!

RL算法的一个比方是马尔可夫决议方案进程。

重要提示:监督学习强化学习之间有纤细的差异。强化学习本质上是经过与环境的交互来学习。强化学习署理从其曩昔的经历中学习,而不是从其不断的测验和过错学习进程中学习,相反监督学习中由外部监管供给示例。

自动驾驶轿车便是一个很好的比方。自动驾驶轿车运用强化学习来不断地做出决议——走哪条路?开到什么速度?这些问题都是在与环境互动后决议的。监督学习的一个简略体现便是猜测出租车从一个当地到另一个当地的车费。

机器学习有哪些运用?

了解机器学习的运用是很风趣的。谷歌和Facebook广泛运用机器学习向相关用户推送各自的广告。以下是一些你应该知道的运用:

  • 银行与金融效劳:机器学习能够用来猜测那些或许无法归还借款或信用卡账单的客户。这一点至关重要,由于机器学习将协助银行辨认哪些客户能够取得借款和信用卡。

  • 医疗保?。?/strong>用于依据患者的症状确诊丧命疾?。ㄈ绨┲ⅲ?,并将其与曩昔同类患者的数据进行计算。

  • 零售:它是用来辨认哪些产品卖得更频频(快速移动),哪些产品卖得慢,协助零售商决议在货架上引进或撤下哪些产品。此外,机器学习算法能够用来找出哪两种/三种或更多的产品一同出售。这样做是为了规划客户忠实度方案,然后协助零售商开展和?;ぶ沂档目突?。

这些比方仅仅冰山一角。机器学习在各个范畴都有广泛的运用。您能够检查一些Kaggle问题来取得更多的了解。上面说到的比方很简单了解,而且至少让咱们领会了机器学习的无所不能。

尾记

在本文中,咱们首要对机器学习有了底子的了解。咱们还研讨了它与其他几个术语是怎么混杂的。咱们还介绍了教机器的进程,机器学习中运用的底子进程,机器学习中运用的算法,以及机器学习的运用。

我期望本文能协助你了解机器学习的根底常识。咱们很想听听你的定见。你觉得有用吗?机器学习的哪些方面最让你困惑?请经过下面的谈论宣布你的主意。

原文标题:

Machine Learning basics for a newbie

原文链接:

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/machine-learning-basics/?utm_source=11stepsBItoDSarticle&utm_medium=blog

THU数据派

THU数据派"根据清华,放眼世界",以厚实的理工功底闯练“数据江湖”。发布全球大数据资讯,定时安排线下活动,共享前沿工业动态。了解清华大数据,敬请重视姐妹号“数据派THU”。

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