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 由管理员2015年12月1日机器学习在我们的日常生活中根深蒂固。这是我们的垃圾邮件过滤机制,语音命令智能手机翻译和任何谷歌搜索的一部分。在你的生活中,机器学习一直在帮助你。但是什么是机器学习?机器学习存在于计算机科学和统计学的交叉点。这也许是真的…但一开始就有点太深了。让我们从一些基本的机器学习概念开始:问题定义在研究机器学习模型,甚至从数据收集开始之前,我们应该很好地定义需要解决的问题。记住,腾讯高防cdn,最终,计算机程序应该查看数据,测量值并预测一些结果。清晰的问题定义将防止使用错误的机器学习工具或数据集。清理/转换数据在使用数据集之前准备和理解它总是很重要的。它在处理机器学习和大数据时变得至关重要。每一个小错误都会对预期结果产生巨大影响。更多的数据并不总是更好的结果。有时更多的数据会有所帮助,有时却不会。由于样本大小会影响计算资源的需求,因此有时更多的数据会有所帮助,有时则不会。拿起合适的工具机器学习是一组解决多种问题的工具和技术。在问题和现有数据集定义良好之后,选择合适的工具是必不可少的。记住,机器学习总是关于估计和做出最佳猜测,所以不要期望完美的结果。机器学习中总是存在误差、噪声、相关系数等问题,防御ddos云服务中心,机器学习也是一种试错法。以下是您应该了解的几个技术术语:有监督的学习——当数据点有"标签"分配给它们,以"教授"每个输入的预期输出。该算法将对标记数据进行训练,并预测新输入的标签。无监督学习-没有标签可用于训练算法,让它自己在输入中寻找结构。分类与回归分类是当结果应该是n个值中的1个时,每个错误的预测都是同样错误的。例如,如果你想对物品的图像进行分类,那么把猫认作房子并不比把狗当作房子好或坏。对于分类,输出变量采用类标签(在我们的示例中–house、cat、dog…)。机器学习侧重于预测,基于从训练数据中学习的已知属性。当值之间存在某种距离感时,使用回归。例如,如果市场股票的实际价值是150美元,而你预测它是149.4美元,这是一个相当好的预测,而10美元则是一个更糟糕的预测。在回归中,输出变量取连续值(在我们的例子中,市场股票价值应该是多少)。分类与回归聚类与聚类中的分类类似,我们尝试对数据进行分组,只是数据没有事先标记。聚类检查相关性,看看数据是否可以根据相似性划分为组。由于聚类没有预先定义的标签,它在训练期间使用无监督的学习方法。降维许多现代机器学习问题需要多个维度的数据来建立使用多个系数的预测。降维通过将数据映射到低维空间来简化数据处理。在许多情况下,在进行尺寸缩减阶段之前,应将非数值转换为数值。我们应该停在这里…(它已经失控了:-)。许多聪明的人一直在开发机器学习算法,把他们的一生都花在研究已经存在的东西上…展示结果/预测验证没什么好说的。不管你得到什么结果,都要在真实的"外部"数据上进行验证。内部测试不能代替实际的生产环境。简化在大多数情况下,机器学习的"消费者"不是数据科学家,cc攻击防御器,也不具备统计学方面的专业知识,甚至不具备数据集的知识。他们唯一想要的就是答案。结果的示例可以是"77与30%的裕度误差"、"10/90比率"、"真/假"等。试着用简单的英语单词和复杂的公式或无意义的数字来展示结果。改善结果考虑模型在哪些方面不能很好地工作,或者模型没有回答哪些部分。回到最初的问题定义,并将其与结果进行比较。大多数机器学习算法,服务器什么防御ddos,都可以接受强化和调整参数,防御cc最有效的防火墙,以改善预测结果。报告就像大多数算命师所知道的那样,给出预测和预测本身一样重要。可视化是展示机器学习结果的最佳方法之一。具有仪表板和向下钻取功能的交互式报表,可以更好地了解结果。在教我们任何东西之前,机器学习应该"学习"。因此,应该很好地实现问题定义、数据清理、模型使用和表示。结果不逊色于惊人。分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享

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