机器学习小白如何成长为业内专家?

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正则化:在模型试图进一步学习(减少错误,倾向于过度拟合)的某个时刻,正则化能助 对付过度拟合效应。正则化通常是在成本/误差计算过程中加带的参数。机器学习算法肯能一定会 明确地提供正则化参数。在你四种 情况下,通常还有四种 四种 参数还可以 调整,以在必要的范围内引入正规化。

4.3:切换环境:  activate.bat 处在虚拟环境文件夹中的脚本

应用机器学习需要条件。

模型堆叠:当单个学习算法不好时,多个机器学习算法被用来进行预测,假如有一天预测以不同的措施组合在同去。最简单的是加权预测。有时,四种 机器学习模型(元模型)被用在第一级模型的预测之上。这肯能会达到任何多样化程度,并肯能有不同的管道。

Train set(数据集):数据集的原来子集,用于(训练)机器学习算法以学习模式。

降维: Dimentionality减少的目的在于找到所有功能中最重要的功能,旨在减少 维度 的数据。您还可以 在这里找到更多关于降维的信息

1Python

4.1:创建虚拟环境: python -m venv c:\path\to\env\folder

参加带线机器学习/数据科学比赛。四种 流行的是KaggleHackerEarth等等。肯能你最终从非常困难的事情后后后后刚开始,试着坚持一下。肯能还觉得困难,把它停在一边,找到四种 的。这样必要失望。通常在线比赛的问題有一定的难度,肯能从不适合初学者。写下来你所学到的东西!这将能助 巩固你对你四种 问題的理解和想法。PS:还可以 在云栖社区发表!

深度学习必备手册(上)——博客架构设计 系列(五)

5.3:创造新的环境conda create --name environment_name

监督学习:在监督问題中,历史数据包括需要为将来/不可见数据预测的标签。例如,对于房屋价格预测,我应该 们儿有关于房屋(面积,卧室数量,位置等)和价格的数据。在对具有给定数据(X数据)和价格(Y标签)的机器学习模型进行后续训练后后,将针对新的/不可见数据(X)预测将来的价格(Y)。

关于数据科学的哪几种事——博客架构设计 系列(二)

2.学习PythonR

2.2Notepad+ +

作者:Abhijit Annaldas是一位软件工程师,也是一位贪婪的学习者,协会获得了机器学习方面的知识和专业知识。译者:虎说八道,审阅:

3.1使用python的本地工具管理软件包 pip install <package-name>

1.了解机器学习概念概述

请收下这份关于人工智能的根目录——博客架构设计 系列(一)

Python环境设置

5.5Anaconda虚拟环境文档

3.了解并学习使用您选用的语言使用流行的库

过度拟合:过度拟合是机器学习模型几乎记忆所有训练数据假如有一天几乎准确地预测肯能在训练集中的数据的情况。这是原来模型未能概括和预测未被看见的数据的情况。还可以 使用正则化来补救过度拟合,肯能配置不当,则调整超参数,从而阻止次要数据集使用正确的交叉验证12策略。

1.对上述科目的基础知识(14)很好的理解。

无监督学习:在无监督学习中,这样标签或目标属性。原来典型的例子是基于学习模式的数据聚类。对于房屋细节(面积,位置,价格,卧室数量,建成日期等)的数据集,算法需要查找不是有任何隐藏的模式。例如,四种 房屋非常昂贵,而另外四种 则是平常的价格。四种 房子很大,而四种 房子的大小一般。有了哪几种模式,记录/数据被聚集成一组,如豪华豪华别墅,非豪华豪华别墅,Bunglows,公寓等。

预测:为了用训练的机器学习模型进行预测,通过提供测试数据集作为参数来调用模型的预测措施。测试数据集应该按照训练数据集的措施进行预补救。换句话说,在用于训练的机器学习模型的相同格式的训练数据中。

2Python  R编程语言,根据您的偏好。

5.四种 流行的Python库:  LightGBM  XGBoost  CatBoost

肯能你想了解哪几种是机器学习和它肯能是哪几种样的。我应该 通过你四种 措施进行实验,快速掌握。

参数调整:尽管当今最先进的算法大次要都具有合理的参数默认值,但通过调整参数来控制模型的准确性并改善总体预测,一直有帮助的。参数调整还可以 通过反复改变和评估准确性来反复试验。肯能,还可以 提供一组参数值来尝试所有哪几种参数的不同排列,并找到最佳的参数组合。这还可以 scikit-learn使用称为超参数优化器的四种 辅助函数完成  

数据转换:当数据集中的列/属性这样固有的模式时,它会被转加带logvalues),sqrtvalues)等等。

测试集:数据集检验学习成果。对于监督问題,训练集合测试集必须相同。对于无人监督,训练和测试集可不是相同的。

3.学习使用所选编程语言中流行的机器学习、数据操作和可视化库。我当事人使用Python编程语言,假如有一天我将在下面完整版说明。

2.微积分 -  基础,Coursera高级,Coursera

开头奉上云栖社区的礼物:

3.比例缩放:按比例将列中的值缩减为常用比例,如01.在所有列中的值在原来同去的范围内还可以 在一定程度上提高准确性和训练速率单位。

5.2:列出可用的环境conda env list

1.线性代数 -  MITIISc班加罗尔

良好的深度学习资源:

2.1Visual Studio代码(搜索并安装Python扩展,选用最下载的原来)

肯能你选用,我有原来建议我应该 。 永远从不放弃。这绝对是值得的,我还可以 说,从过去18个月以来,我走过了这条路......几乎每一天,每个周末和每个闲暇的时间(除了我旅行时,肯能完整版被我的日常工作所淹没)。掌握数据科学的道路从不容易。正如我应该 们所说: “罗马一定会 一天建成的!。你需要学习四种 科目,兼顾不同的学习重点。即使学了四种 东西,你仍然会发现后后从来这样想过或听说过的新东西。你不断发现的新概念/新技术肯能会我应该 觉得你还是不了解四种 东西,还有更多的理由要报道。这很常见。假如有一天坚持下去。设定大目标,计划小任务,只关注手头的任务。

5.管理Anaconda虚拟环境(肯能需要多个环境)

4deeplearningbook.org - 一本在线书籍

4.需要知道Python库:  numpy  pandas  scikit-learn  matplotlib

1Fast.ai  -  Pranay Tiwari

有趣的是,今天补救的所有机器学习问題中的大次要(我猜测超过90%)一定会 使用随机森林,梯度增强决策树,SVMKNN,线性回归,Logistic回归来补救的。

另外,您还可以   搜索机器学习数据集

5.1:默认conda环境root

机器学习概念概述

2.代码编辑器/ IDE

5.4:切换到环境 -  activate environment_name 

4.异常值:异常值需要根据问題和商业案例逐个补救。

在过去的一段时间内,我通过不断的深入学习,成长为一名不错的机器学习从业者。为此我接受了原来小时的访谈,以此来总结我学习的历程。学习机器学习主要有四种 措施:理论机器学习措施和应用机器学习措施。

2neuralnetworksanddeplearning.com - 一本在线书籍,强调理论和基础

机器学习必备手册——博客架构设计 系列(三)

3.安装python

练习是最重要的,这样提及练习机器学习,你四种 指南是不完整版的。要进一步练习和掌握你的技能,下面一定会我应该 做的事情:

训练:这是机器学习算法对给定数据进行训练以找出应用于未知数据的一般化模式的主要步骤。

机器学习:是四种 通过函数fx从血块数据中找到模式的措施,该函数有效地推广到看不见的x 从而在未被看后的数据中找到学习模式,并使机器学习模型得到训练。

文章为简译,更为完整版的内容,请查看原文

评估/验证/交叉验证集:数据集的子集,没了训练集中,用于评估机器学习算法的工作措施。

4.管理Python(本地)虚拟环境(肯能需要多个环境)

强化:在强化学习中,代理环境中起作用,并收到正面或负面的反馈。正面的反馈告诉原来代理,它做得很好,代理进行例如的计划/行动。负面反馈告诉代理商,它做了四种 错误的事情,应该改变它的行动措施。代理和环境是软件/编程实现。强化学习的核心是建立原来还可以成功完成原来环境中的特定任务的代理。

3.概率和统计 -  麻省理工学院

1.1Python.org  下载 学习

数据集:数据被用于应用机器学习,并从中找到模式。对于监督式机器学习应用线程池,数据集涵盖  x (输入/属性/自变量)和 y(目标/标签/因变量)数据。对于无监督的数据,它四种   x,输入和数据的输出是四种 学习模式。

深度学习

扩展眼界的一定会 这——博客架构设计 系列(四)

最后的想法:

肯能您正在认真从事机器学习/数据科学领域,肯能您正在考虑改变职业生涯,请考虑您的动机以及您为哪几种我应该 另原来做。

文章原标题《getting-started-machine-learning-one-hour》,

常用算法:线性回归Logistic回归支持向量机K-最近邻居决策树随机森林梯度提升

形态工程:形态工程是从现有数据中获取隐藏洞察的过程。考虑原来房屋价格预测数据集,其涵盖房屋深度房屋长度卧室数量价格两列。在这里,我应该 们儿看后房子的原来关键属性区域缺失,但还可以 根据绘图深度绘图长度进行计算。四种 原来计算列,面积被加带到数据集。这被称为形态工程。

对于学习机器学习的理论措施,下面的课题应该进行深入的研究。

预补救:在现实世界的场景中,机器学习算法还可以 直接应用的情况下,数据很少干净整洁。预补救是原来清理数据的过程,供给机器学习算法。四种 常见的预补救步骤是:

算法类型:

关注数据科学,关于Quora的机器学习主题,四种 伟大的建议和问題/答案。

3Coursera的深度学习专长Andrew Ng

理论机器学习

假如有一天,有四种 问題必须用上述技术来补救。例如图像分类,图像识别,自然语言补救,音频补救等问題,但还可以 使用称为深度学习的技术来补救。在后后后后刚开始深入学习后后,我相信首没能掌握所有上述概念。

1.缺失值:当四种 值丢失时,通常通过加带中值/平均值或删除相应的行,或使用前一行的值等来补救。有四种 措施还可以 做到你四种 点。究竟需要做哪几种取决于数据的种类。

4.2:命令帮助: python -m venv -h

1.2Anaconda  下载学习

5.机器学习 -  CourseraCaltech

4.4Python(本地)虚拟环境  文档

四种 术语:

从各种在线数据源获取数据集。原来另原来流行的数据源是 UCI机器学习库

评估度量标准:评估度量标准是用于评估其正确性预测的度量标准。机器学习算法在训练时使用评估度量来评估,计算成本并优化成本凸函数。尽管每个算法一定会 原来默认评估指标,但建议根据业务案例/问題指定确切的评估指标。

欠拟合(差异):欠拟合是即使在预测训练集中的数据时,机器学习模型的预测四种 会很好。这也被称为具有高方差的模型。欠拟合还可以 补救加带更多数据,加带/删除形态,尝试不同的机器学习算法等。

2.3Jupyter(与Anaconda 同去安装)

速成机器学习措施

肯能你知道深度学习的概念,四种 流行的深度学习库是:KerasCNTKTensorflowtflearnpytorchTheano

2.分类变量:离散有限的一组值,像车型部门等,哪几种值被转加带数字或向量。转换为矢量被称为单热编码。在Python涵盖四种 措施。四种 机器学习算法/库四种 通过内控 编码来补救分类列。四种 编码措施是 scikit-learn中使用  sklearn.preprocessing.OneHotEncoder

接着四种 阅读和研究论文,实施研究工作/新算法,发展专业知识,并进一步选用专业化的研究路径。

应用机器学习

4.统计学习理论 -  麻省理工学院斯坦福

本文由阿里云云社区组织翻译。

3.2anaconda管理软件包 conda install <package-name>

实践: