5.集成方法假設(shè)你對市面上的自行車都不滿意，打算自己制作一輛，也許會從尋找各個比較好的零件開始，然后**終會組裝出一輛比較好的自行車。集成方法也是利用這一原理，將幾個預(yù)測模型（監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法）組合起來從而得到比單個模型能提供的更高質(zhì)量的預(yù)測結(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。因此，隨機(jī)森林的預(yù)測質(zhì)量會高于單個決策樹的預(yù)測質(zhì)量。集成方法可理解為一種減小單個機(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。如果換用另一個模型，相對精度可能會更低。而組合這兩個模型，就可以平衡預(yù)測的質(zhì)量。絕大多數(shù)Kaggle競賽的獲勝者都會使用集成方法。**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)

    技巧和竅門以下是您在使用此過程時可能會考慮的一些實用技巧和竅門。從一個簡單的過程開始（像上面）和一個簡單的工具（像Weka），然后提升難度，在這個過程中，你的自信心會得到提高。從**簡單和**常用的數(shù)據(jù)集（鳶尾花和皮馬糖尿?。╅_始。每次應(yīng)用一個流程時，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)果與您的過程。從**身上學(xué)習(xí)，看看哪些東西可以應(yīng)用到自己的項目上。像研究預(yù)測建模問題一樣研究你的工具，并充分利用它。解決越來越難的問題，因為在解決問題的過程中，你會從中學(xué)到很多東西。在論壇和**網(wǎng)站上參與社區(qū)，提出問題和回答問題。概要在這篇文章中，您看到了簡單的5個步驟，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。雖然看上去很簡單，但這種方法卻需要付出艱辛的努力，**終將受益無窮。我的許多學(xué)生都是通過這個步驟來學(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。

    算法選擇參考之前翻譯過一些國外的文章，有一篇文章中給出了一個簡單的算法選擇技巧：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（隨機(jī)森林）看看是否可以大幅度提升你的模型性能。即便***你并沒有把它當(dāng)做為**終模型，你也可以使用隨機(jī)森林來移除噪聲變量，做特征選擇；3.如果特征的數(shù)量和觀測樣本特別多，那么當(dāng)資源和時間充足時（這個前提很重要），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，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)，只是理論知識不是很厚實，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)計優(yōu)良特征是大有裨益的。假如你有一個超大數(shù)據(jù)集，那么無論你使用哪種算法可能對分類性能都沒太大影響（此時就可以根據(jù)速度和易用性來進(jìn)行抉擇）。

    機(jī)器學(xué)習(xí)背后的**思想是，設(shè)計程序使得它可以在執(zhí)行的時候提升它在某任務(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)域的各種問題。我們之前講到的是一個講監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用到語言識別的例子。正因為機(jī)器學(xué)習(xí)提供多種工具可以利用數(shù)據(jù)來解決簡單規(guī)則不能或者難以解決的問題，它被廣泛應(yīng)用在了搜索引擎、無人駕駛、機(jī)器翻譯、醫(yī)療診斷、垃圾郵件過濾、玩游戲、人臉識別、數(shù)據(jù)匹配、信用評級和給圖片加濾鏡等任務(wù)中。雖然這些問題各式各樣，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。**常見的描述這些問題的方法是通過數(shù)學(xué)，但不像其他機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的書那樣，我們會主要關(guān)注真實數(shù)據(jù)和代碼。下面我們來看點數(shù)據(jù)和代碼。 深度智谷深度人工智能學(xué)院EM算法。

    9.自然語言處理世界上很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)和知識都以人類語言的形式存在著。你能想象在幾秒內(nèi)閱讀、理解成千上萬的書、文章和博客嗎？顯然，計算機(jī)還不能完全理解人類語言，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)自動回復(fù)短信或糾正拼寫錯的單詞，甚至可以教一臺機(jī)器與人進(jìn)行簡單交談。自然語言處理（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、在線博客…等），充滿了拼寫錯誤、缺少字符和字詞多余的問題。目前，由斯坦福大學(xué)的研究人員創(chuàng)建的NLTK（自然語言工具包）是使用**為***的一種文本處理包。將文本映射到數(shù)字表示，**簡單的方法是計算每個文本文檔中各個單詞的頻率。在一個整數(shù)矩陣中，每行**一個文本文檔，每列**一個單詞。這種單詞頻率矩陣通常稱為術(shù)語頻率矩陣（TFM）。在這個基礎(chǔ)上，可以用矩陣上的每個條目除以每個詞在整個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。這種方法稱為術(shù)語頻率反向文檔頻率（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)頻率來表示文本文檔。相比之下，詞嵌入可以捕獲文檔中某個詞的上下文。根據(jù)語境，嵌入可以量化單詞之間的相似性，反過來這又方便了對詞的算術(shù)運算。Word2Vec是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，將語料庫中的單詞映射到了數(shù)字向量。然后，這些向量可用來查找同義詞、使用單詞執(zhí)行算術(shù)運算，或用來表示文本文檔（通過獲取文檔中所有詞向量的均值）。比如，假設(shè)用一個很大的文本文檔來估計單詞嵌入，并且“king”、“queen”、“man”和“woman”這四個詞也是語料庫的一部分，向量（‘word’）是表示單詞“word”的數(shù)字向量。為了估計向量（‘woman’），可以用向量執(zhí)行算術(shù)運算：向量（‘king’）+向量（‘woman’）-向量（‘man’）~向量（‘queen’）詞（向量）嵌入的數(shù)字運算有了單詞表示，可以計算兩個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。余弦相似性測量的是兩個矢量的夾角。機(jī)器學(xué)習(xí)方法可用來計算單詞嵌入，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)我們能訪問數(shù)千名推特用戶的推文，并知道這些用戶中哪些人買了房子。為預(yù)測新用戶買房的概率。 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)型類企業(yè)，積極探索行業(yè)發(fā)展，努力實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。公司是一家有限責(zé)任公司企業(yè)，以誠信務(wù)實的創(chuàng)業(yè)精神、專業(yè)的管理團(tuán)隊、踏實的職工隊伍，努力為廣大用戶提供***的產(chǎn)品。以滿足顧客要求為己任；以顧客永遠(yuǎn)滿意為標(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，一直堅持走正規(guī)化、專業(yè)化路線，得到了廣大客戶及社會各界的普遍認(rèn)可與大力支持。