5.集成方法假設(shè)你對(duì)市面上的自行車(chē)都不滿(mǎn)意，打算自己制作一輛，也許會(huì)從尋找各個(gè)比較好的零件開(kāi)始，然后**終會(huì)組裝出一輛比較好的自行車(chē)。集成方法也是利用這一原理，將幾個(gè)預(yù)測(cè)模型（監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法）組合起來(lái)從而得到比單個(gè)模型能提供的更高質(zhì)量的預(yù)測(cè)結(jié)果。隨機(jī)森林算法就是一種**方法，結(jié)合了許多用不同數(shù)據(jù)集樣本訓(xùn)練的決策樹(shù)。因此，隨機(jī)森林的預(yù)測(cè)質(zhì)量會(huì)高于單個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)質(zhì)量。集成方法可理解為一種減小單個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方差和偏差的方法。任何給定的模型在某些條件下可能是準(zhǔn)確的，但在其他條件下有可能不準(zhǔn)確，因此這種方法十分重要。如果換用另一個(gè)模型，相對(duì)精度可能會(huì)更低。而組合這兩個(gè)模型，就可以平衡預(yù)測(cè)的質(zhì)量。絕大多數(shù)Kaggle競(jìng)賽的獲勝者都會(huì)使用集成方法。**為流行的集成算法有隨機(jī)森林、XGBoost和LightGBM。 深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像形態(tài)學(xué)操作。浙江尚學(xué)堂機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

    技巧和竅門(mén)以下是您在使用此過(guò)程時(shí)可能會(huì)考慮的一些實(shí)用技巧和竅門(mén)。從一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程開(kāi)始（像上面）和一個(gè)簡(jiǎn)單的工具（像Weka），然后提升難度，在這個(gè)過(guò)程中，你的自信心會(huì)得到提高。從**簡(jiǎn)單和**常用的數(shù)據(jù)集（鳶尾花和皮馬糖尿?。╅_(kāi)始。每次應(yīng)用一個(gè)流程時(shí)，都要尋找改進(jìn)方法和使用方法。如果你發(fā)現(xiàn)新的方法，找出把它們整合到你的收藏中。學(xué)習(xí)算法，再多不多，以幫助您獲得更好的結(jié)果與您的過(guò)程。從**身上學(xué)習(xí)，看看哪些東西可以應(yīng)用到自己的項(xiàng)目上。像研究預(yù)測(cè)建模問(wèn)題一樣研究你的工具，并充分利用它。解決越來(lái)越難的問(wèn)題，因?yàn)樵诮鉀Q問(wèn)題的過(guò)程中，你會(huì)從中學(xué)到很多東西。在論壇和**網(wǎng)站上參與社區(qū)，提出問(wèn)題和回答問(wèn)題。概要在這篇文章中，您看到了簡(jiǎn)單的5個(gè)步驟，您可以使用它學(xué)習(xí)“機(jī)器學(xué)習(xí)”并取得學(xué)習(xí)進(jìn)展。雖然看上去很簡(jiǎn)單，但這種方法卻需要付出艱辛的努力，**終將受益無(wú)窮。我的許多學(xué)生都是通過(guò)這個(gè)步驟來(lái)學(xué)習(xí)的，而且還是機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。 浙江尚學(xué)堂機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)深度智谷深度人工智能學(xué)院圖像邊界檢測(cè)。

    算法選擇參考之前翻譯過(guò)一些國(guó)外的文章，有一篇文章中給出了一個(gè)簡(jiǎn)單的算法選擇技巧：1.首當(dāng)其沖應(yīng)該選擇的就是邏輯回歸，如果它的效果不怎么樣，那么可以將它的結(jié)果作為基準(zhǔn)來(lái)參考，在基礎(chǔ)上與其他算法進(jìn)行比較；2.然后試試決策樹(shù)（隨機(jī)森林）看看是否可以大幅度提升你的模型性能。即便***你并沒(méi)有把它當(dāng)做為**終模型，你也可以使用隨機(jī)森林來(lái)移除噪聲變量，做特征選擇；3.如果特征的數(shù)量和觀測(cè)樣本特別多，那么當(dāng)資源和時(shí)間充足時(shí)（這個(gè)前提很重要），使用SVM不失為一種選擇。通常情況下：【GBDT>=SVM>=RF>=Adaboost>=Other…】，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)很熱門(mén)，很多領(lǐng)域都用到，它是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的，目前我自己也在學(xué)習(xí)，只是理論知識(shí)不是很厚實(shí)，理解的不夠深，這里就不做介紹了。算法固然重要，但好的數(shù)據(jù)卻要優(yōu)于好的算法，設(shè)計(jì)優(yōu)良特征是大有裨益的。假如你有一個(gè)超大數(shù)據(jù)集，那么無(wú)論你使用哪種算法可能對(duì)分類(lèi)性能都沒(méi)太大影響（此時(shí)就可以根據(jù)速度和易用性來(lái)進(jìn)行抉擇）。

    機(jī)器學(xué)習(xí)背后的**思想是，設(shè)計(jì)程序使得它可以在執(zhí)行的時(shí)候提升它在某任務(wù)上的能力，而不是有著固定行為的程序。機(jī)器學(xué)習(xí)包括多種問(wèn)題的定義，提供很多不同的算法，能解決不同領(lǐng)域的各種問(wèn)題。我們之前講到的是一個(gè)講監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用到語(yǔ)言識(shí)別的例子。正因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)提供多種工具可以利用數(shù)據(jù)來(lái)解決簡(jiǎn)單規(guī)則不能或者難以解決的問(wèn)題，它被廣泛應(yīng)用在了搜索引擎、無(wú)人駕駛、機(jī)器翻譯、醫(yī)療診斷、垃圾郵件過(guò)濾、玩游戲、人臉識(shí)別、數(shù)據(jù)匹配、信用評(píng)級(jí)和給圖片加濾鏡等任務(wù)中。雖然這些問(wèn)題各式各樣，但他們有著共同的模式從而可以被機(jī)器學(xué)習(xí)模型解決。**常見(jiàn)的描述這些問(wèn)題的方法是通過(guò)數(shù)學(xué)，但不像其他機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的書(shū)那樣，我們會(huì)主要關(guān)注真實(shí)數(shù)據(jù)和代碼。下面我們來(lái)看點(diǎn)數(shù)據(jù)和代碼。 深度智谷深度人工智能學(xué)院EM算法。

    9.自然語(yǔ)言處理世界上很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)和知識(shí)都以人類(lèi)語(yǔ)言的形式存在著。你能想象在幾秒內(nèi)閱讀、理解成千上萬(wàn)的書(shū)、文章和博客嗎？顯然，計(jì)算機(jī)還不能完全理解人類(lèi)語(yǔ)言，但經(jīng)訓(xùn)練可以完成某些任務(wù)。比如可以訓(xùn)練手機(jī)自動(dòng)回復(fù)短信或糾正拼寫(xiě)錯(cuò)的單詞，甚至可以教一臺(tái)機(jī)器與人進(jìn)行簡(jiǎn)單交談。自然語(yǔ)言處理（NLP）本身不是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，而是一種用于為機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)備文本的技術(shù)，其應(yīng)用十分***。想像一下：有大量各種格式的文本文檔（詞語(yǔ)、在線博客…等），充滿(mǎn)了拼寫(xiě)錯(cuò)誤、缺少字符和字詞多余的問(wèn)題。目前，由斯坦福大學(xué)的研究人員創(chuàng)建的NLTK（自然語(yǔ)言工具包）是使用**為***的一種文本處理包。將文本映射到數(shù)字表示，**簡(jiǎn)單的方法是計(jì)算每個(gè)文本文檔中各個(gè)單詞的頻率。在一個(gè)整數(shù)矩陣中，每行**一個(gè)文本文檔，每列**一個(gè)單詞。這種單詞頻率矩陣通常稱(chēng)為術(shù)語(yǔ)頻率矩陣（TFM）。在這個(gè)基礎(chǔ)上，可以用矩陣上的每個(gè)條目除以每個(gè)詞在整個(gè)文檔集中重要程度的權(quán)重，從而得到文本文檔的另一種流行矩陣表示。這種方法稱(chēng)為術(shù)語(yǔ)頻率反向文檔頻率（TFIDF），通常更適用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。 深度智谷深度人工智能學(xué)院霍夫變換。浙江尚學(xué)堂機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

深度智谷深度人工智能學(xué)院梯度下降法。浙江尚學(xué)堂機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

    10.詞嵌入TFM和TFIDF是文本文檔的數(shù)字表示，只根據(jù)頻率和加權(quán)頻率來(lái)表示文本文檔。相比之下，詞嵌入可以捕獲文檔中某個(gè)詞的上下文。根據(jù)語(yǔ)境，嵌入可以量化單詞之間的相似性，反過(guò)來(lái)這又方便了對(duì)詞的算術(shù)運(yùn)算。Word2Vec是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，將語(yǔ)料庫(kù)中的單詞映射到了數(shù)字向量。然后，這些向量可用來(lái)查找同義詞、使用單詞執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算，或用來(lái)表示文本文檔（通過(guò)獲取文檔中所有詞向量的均值）。比如，假設(shè)用一個(gè)很大的文本文檔來(lái)估計(jì)單詞嵌入，并且“king”、“queen”、“man”和“woman”這四個(gè)詞也是語(yǔ)料庫(kù)的一部分，向量（‘word’）是表示單詞“word”的數(shù)字向量。為了估計(jì)向量（‘woman’），可以用向量執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算：向量（‘king’）+向量（‘woman’）-向量（‘man’）~向量（‘queen’）詞（向量）嵌入的數(shù)字運(yùn)算有了單詞表示，可以計(jì)算兩個(gè)單詞的向量表示之間的余弦相似性，以此發(fā)現(xiàn)單詞之間的相似性。余弦相似性測(cè)量的是兩個(gè)矢量的夾角。機(jī)器學(xué)習(xí)方法可用來(lái)計(jì)算單詞嵌入，但這往往是在頂部應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的前提步驟。例如，假設(shè)我們能訪問(wèn)數(shù)千名推特用戶(hù)的推文，并知道這些用戶(hù)中哪些人買(mǎi)了房子。為預(yù)測(cè)新用戶(hù)買(mǎi)房的概率。 浙江尚學(xué)堂機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

成都深度智谷科技有限公司是一家服務(wù)型類(lèi)企業(yè)，積極探索行業(yè)發(fā)展，努力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。公司是一家有限責(zé)任公司企業(yè)，以誠(chéng)信務(wù)實(shí)的創(chuàng)業(yè)精神、專(zhuān)業(yè)的管理團(tuán)隊(duì)、踏實(shí)的職工隊(duì)伍，努力為廣大用戶(hù)提供***的產(chǎn)品。以滿(mǎn)足顧客要求為己任；以顧客永遠(yuǎn)滿(mǎn)意為標(biāo)準(zhǔn)；以保持行業(yè)優(yōu)先為目標(biāo)，提供***的人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)。深度智谷自成立以來(lái)，一直堅(jiān)持走正規(guī)化、專(zhuān)業(yè)化路線，得到了廣大客戶(hù)及社會(huì)各界的普遍認(rèn)可與大力支持。