03 机器学习开发流程

  • 时间:
  • 浏览:9
  • 来源:大发快3官方网址—大发快3APP下载

假设你这个 造物主公式中:y = θ01x1+ … + θnxn;

目标值y = 预测某肥宅少年的一生算不算不需要里能迎娶白富美。

https://tianchi.aliyun.com/datalab/index.htm 天池数据首页。

https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList.htm 天池比赛数据。定个小目标,参加3~5次比赛,能进入前10%就算合格了。

https://www.kaggle.com/competition kaggle比赛数据。

https://aws.amazon.com/cn/public-datasets/ 亚马逊数据。

http://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php 搜狗实验室

将造物主公式进行泰勒展开不里能得到如下的线性价值形式:

z111x112x2+ … + α1nxn肥宅少年健康的程度

z212x122x2+ … + α2nxn 肥宅少年皮囊好看的程度



znn1x1n2x2+ … + αnnxn 肥宅少年算不算喜欢吃圣女果

价值形式降维:为了彻底说明白你这个 间题,我绕一一有一个多圈。

最后回到价值形式降维的间题中,显然对于“预测某肥宅少年算不算不需要里能赢取白富美”你这个 模型来说, “肥宅少年算不算喜欢吃圣女果 ” 你这个 价值形式对于模型的预测结果不里能忽略不计,造物主决定把该价值形式从分析中删除。

即删除了造物主公式中的 θnxn项 , θn是所有影响因子中最小的值,小到无限趋向于0。

也删除了泰勒展开中的 znn1x1n2x2+ … + αnnxn 你这个 项。完后 将线性代数转化成矩阵来看,就等于少了一维。

你这个 操作称为降维。

本章内容针对大伙提出的间题,对以下知识点进行深入探讨:

1、机器学习的开发流程具体有什么步骤?

2、不需要爬虫句子数据从何而来?

3、遇到某一点特定数据应该做什么避免?

4、大伙怎么评价一一有一个多模型的好坏?

完后 不懂得爬虫,又想尽快进入机器学习的研究,没人不里能从以下网站中获取数据。

假如有一天大伙完后 获取到了一一有一个多造物主公式,对于每一一有一个多输入,大伙都不需要里能得到一一有一个多完美的输出,和实际具体情况百分百得匹配。

着实机器学习分蒸发了价值形式的重要性排序,一起计算出了大伙对应的θ值。而且造物主就是选择本次得到的公式是好是坏,于是造物主决定再测试一下。

笔者的写作思路是先把机器学习的每个大分类,以及大分类下的中小分类做一一有一个多总体介绍。当后续对具体的算法模型讲解后,大伙再回过头对照今天讲过的什么分类,大伙会发现整个文集提供给大伙的是一一有一个多完全的知识体系。

重点介绍:

http://archive.ics.uci.edu/ml/dataset.html 加州大学提供的机器学习入门级数据,基本都清洗好了,不里能直接倒入机器里跑。

一点一点企业在价值形式避免中遇到了一点间题,完后 数据量大,其中价值形式完后 有上千个,企业能力有限数据清洗不过来。于是大伙将所有的价值形式完全倒入机器中进行学习,一一有一个多一来最大的间题就是运算带宽会无比缓慢。根据经验,完后 跑10000个价值形式不里能跑1~2天,而且避免分类的完后 会特别痛苦,估计会花个5天左右。一点一点要形成两种个人的价值形式避免风格,你这个 风格的形成不里能靠极少量的实战去积累,如果再说。

1、数据整理

机器学习最关键的是数据,有了数据大伙不里能知道选择什么样的模型,选择什么样的参数,为甚对模型进行调优,得到大伙最后我想要的结果。而且数据搜集是一件相对比较关键的任务,一般不里能大伙从企业现有的数据中找出有用的数据。

4、模型构建

模型构建的第一步,是保证输入机器的数据不需要报错,而且不里能返回数据预避免的步骤。

模型构建这步不里能选择最少的算法。重新举一下建造金茂大厦的例子:

算法就是图纸,数据是盖楼的砖,最终模型是建立出来的房子。大伙希望建立出来的模型是金茂大厦,完后 图纸盖出来的模型是平房,没人大伙不里能调正图纸的价值形式,直到盖出来的模型是高楼为止。此后大伙就选择这张不需要里能盖出高楼的图纸去建立金茂大厦。

上一章《02 机器学习理性认识》让大伙对机器学习的相关算法有了一一有一个多初步的认识和了解。

完后 大伙分析的数据来自一一有一个多心智心智性心智成长期图片 图片 是什么是什么图片 图片 的句子的句子 的句子的行业,比如金融行业,金融行业的风控部门对模型建立得完后 相当完善了。当大伙入手一组价值形式数据后,大伙对什么价值形式相当熟悉,大伙知道跑出来的结果肯定在95%~97%之间。你这个 具体情况下为了让模型更好得调优,就要花更多时间在数据预避免和价值形式提取你这个 一有一个多多环节。

2、 数据预避免

企业中一般有一点数据库维护的运维人员,大伙对于数据的定义和专门做机器学习的人不一样。数据库中的数据往往会指在一点一点缺失值,甚至是一点逻辑混乱的数据。大伙不里能对什么数据的异常充分了解后,不里能算完成了数据整理的操作。

Attribute Type:属性价值形式。其中Categorical是经过分类的数据, Numerical是数值类型数据,Mixed是混合类型数据。对应的是x1,x2…xn的值。

完后 大伙分析的数据来自一一有一个多接触AI领域的新兴行业,大伙对行业里的数据没一一有一个多大致的认知,你这个 具体情况下大伙不里能尽早得进入你这个 闭环的步骤。完后 大伙无法知道会跑出什么样的数据,没人在做了简单的数据预避免及价值形式提取后,大伙就要让数据尽快跑出来形成一一有一个多最初的模型,而且交给测试机和模型训练不断调优。

5、模型测试

模型构建完成完后 ,大伙要对模型不断得调优。此时的数据在模型训练和模型测试上形成了一一有一个多闭环。

x1:肥宅少年健康的程度。最重要的考虑因素。

x2:肥宅少年皮囊好看的程度。第二重要的考虑因素。

x3:肥宅少年家境充足的程度。第三重要的考虑因素。

x4:肥宅少年自身才华的程度。第四重要的考虑因素。

...

xn:肥宅少年算不算喜欢吃圣女果 。最不重要的因素。

比如大伙设姓别属性,0代表男,1代表女。数据库暗含都有经常总出 00或01一一有一个多的数据。完后 人为得去看,很明显不里能识别出00代表男,01代表女。而完后 是机器拿来学习,它会以为目标一一有一个多分类(0,1,00,01)。大伙要将数据都转化成0和1,再交给机器避免。

本章解答了前一一有一个多,后一一有一个多留到下一章完全讨论。时间不早了,大伙晚安。

大伙就是能在拿到数据后一点一点一点一点做,第一时间就将数据扔给机器进行避免(直接用API对数据进行分析)。一一有一个多的避免结果会非常差。一般而言做完数据分析后,工程师不里能写一份报告,其中涉及:为甚选什么模型,为甚要选什么数据。一点一点当大伙拿到数据后,首先一定要去阅读什么数据集的数据描述(Data Description)。数据描述会对每一一有一个多数据的价值形式以及目标做一一有一个多完全的解释。完后 是参加比赛,没人比赛的数据都有把不里能预测的目标Targer告诉你。而在实际的工作中,大伙要人为得从繁复的数据库中找到不里能的价值形式和目标作为最终的预测值。一点一点完后 不读数据描述,连目标都有选择,怎么建立起一一有一个多最少的模型?

Default Tasks:基于目标提出的任务。 其中Classification是做分类的数据(数据是离散的),Regression是做回归的数据(数据是连续的),Clustering是做聚类的数据。对应的是Y值。

价值形式选择:数据集中完后 暗含n个价值形式,从中选出k个大伙着实比较重要的价值形式。

昨天的内容发布后一点大伙给了反馈,着实笔者认为完后 讲得很通俗易懂,而且一点一点人希望更细致一点。一点一点一方面昨天晚上对《02 机器学习理性认识》一文又做了更新,个人面笔者决定再花一章的时间,对读者们的间题进行解答。

造物主随机取出极少量的肥宅少年样本(暗含价值形式值和结果),投入到机器学习的模型中进行分析,最后计算机经过长时间的运算,最终得出了θ0n的值,假设θ12>…>θn ,即条件影响因子逐渐变小,整理每个条件因子对应的价值形式有了如下的报告:

开篇提到的一一有一个多间题:

1、机器学习的开发流程具体有什么步骤?

2、不需要爬虫句子数据从何而来?

3、遇到某一点特定数据应该做什么避免?

4、大伙怎么评价一一有一个多模型的好坏?

数据搜集都有简单获取数据的步骤,更重要的那个她 要了解这批数据。

在造物主的世界暗含无数位肥宅少年,为了预测大伙的人生最终算不算不需要里能迎娶了白富美,造物主搜集了大伙一生的所有的价值形式。比如:肥宅少年的健康程度、皮囊好看的程度、家境充足的程度等等,甚至连肥宅少年算不算喜欢吃圣女果 你这个 微缺乏道的价值形式也搜集在内。什么价值形式就是造物主公式中的 x1,x2…xn

3、价值形式提取

价值形式提取分为一一有一个多步骤:第一、价值形式选择,第二、价值形式降维。PS:对于价值形式的定义在《02 机器学习理性认识》中完全说明过,不再赘述。

造物主又从世界中随机取出极少量的肥宅少年测试样本(测试集),将大伙输入到公式:y = θ01x1+ … + θnxn中,完后 输出的结果和大伙最终算不算赢取了白富美的结果拟合度很高,说明你这个 公式很成功。

实际工作中最耗时的是数据预避免和价值形式提取的步骤,你说歌词 会占用1000%到70%的时间。而模型构建的耗时主要在于你使用API来避免数据的带宽,即取决于你对API熟练运用的程度。