03 机器学习开发流程

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开篇提到的俩个 间题:

1、机器学习的开发流程具体有哪几种步骤?

2、无需爬虫的话数据从何而来?

3、遇到某你你这个 特定数据应该做哪几种避免?

4、我们歌词 都都我们歌词 都都咋样评价俩个 模型的好坏?

而且我我我们歌词 都都我们歌词 都都肯能获取到了俩个 造物主公式,对于每俩个 输入,我们歌词 都都我们歌词 都都我们歌词 都都也能得到俩个 完美的输出,和实际情况报告百分百得匹配。

5、模型测试

模型构建完成要是 ,我们歌词 都都我们歌词 都有的是对模型不断得调优。此时的数据在模型训练和模型测试上形成了俩个 闭环。

本章内容针对我们歌词 都都我们歌词 都都提出的间题,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哪几种步骤?

2、无需爬虫的话数据从何而来?

3、遇到某你你这个 特定数据应该做哪几种避免?

4、我们歌词 都都我们歌词 都都咋样评价俩个 模型的好坏?

型态降维:为了彻底说明白你你这个 间题,我绕俩个 圈。

将造物主公式进行泰勒展开也能 得到如下的线性型态:

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 肥宅少年与非 喜欢吃小米蕉苹果

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,也能 直接插进机器里跑。

型态选折 :数据集中肯能所含n个型态,从中选出k个我们歌词 都都我们歌词 都都实在比较重要的型态。

3、型态提取

型态提取分为俩个 步骤:第一、型态选折 ,第二、型态降维。PS:对于型态的定义在《02 机器学习理性认识》中完整篇 说明过,不再赘述。

我们歌词 都都我们歌词 都都也也能在拿到数据后哪几种有的是做,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)。原来的避免结果会非常差。一般而言做完数据分析后,工程师时需写一份报告,其中涉及:为哪几种选哪几种模型,为哪几种要选哪几种数据。所以我们歌词 都都我们歌词 都都我们歌词 都都拿到数据后,首先一定要去阅读哪几种数据集的数据描述(Data Description)。数据描述会对每俩个 数据的型态以及目标做俩个 完整篇 的解释。肯能是参加比赛,不出 比赛的数据总要把时需预测的目标Targer告诉你。而在实际的工作中,我们歌词 都都我们歌词 都有的是人为得从繁杂的数据库中找到时需的型态和目标作为最终的预测值。所以肯能不读数据描述,连目标有的是选折 ,咋样能建立起俩个 大概的模型?

实在机器学习分凝固了型态的重要性排序,一块儿计算出了我们歌词 都都我们歌词 都都对应的θ值。而且 造物主要是选折 本次得到的公式是好是坏,于是造物主决定再测试一下。

本章解答了前俩个 ,后俩个 留到下一章完整篇 讨论。时间不早了,我们歌词 都都我们歌词 都都晚安。

Attribute Type:属性型态。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。

比如我们歌词 都都我们歌词 都都设姓别属性,0代表男,1代表女。数据库所含总要突然出现00或01原来的数据。肯能人为得去看,很明显也能 识别出00代表男,01代表女。而肯能是机器拿来学习,它会以为目标有俩个 分类(0,1,00,01)。我们歌词 都都我们歌词 都有的是将数据都转化成0和1,再交给机器避免。

上一章《02 机器学习理性认识》我们歌词 都都我们歌词 都都我们歌词 都都对机器学习的相关算法有了俩个 初步的认识和了解。

实际工作中最耗时的是数据预避免和型态提取的步骤,也许会占用200%到70%的时间。而模型构建的耗时主要在于你使用API来避免数据的下行速度 ,即取决于你对API熟练运用的程度。

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:肥宅少年家境雄厚的程度。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:肥宅少年与非 喜欢吃小米蕉苹果。最不重要的因素。

肯能我们歌词 都都我们歌词 都都分析的数据来自俩个 接触AI领域的新兴行业,我们歌词 都都我们歌词 都都对行业里的数据不出 俩个 大致的认知,你你这个 情况报告下我们歌词 都都我们歌词 都都时需尽早得进入你你这个 闭环的步骤。肯能我们歌词 都都我们歌词 都都无法知道会跑出哪几种样的数据,不出 在做了简单的数据预避免及型态提取后,我们歌词 都都我们歌词 都都就要让数据尽快跑出来形成俩个 最初的模型,而且 交给测试机和模型训练不断调优。

4、模型构建

模型构建的第一步,是保证输入机器的数据无需报错,而且 时需返回数据预避免的步骤。

模型构建这步时需选折 大概的算法。重新举一下建造金茂大厦的例子:

算法要是图纸,数据是盖楼的砖,最终模型是建立出来的房子。我们歌词 都都我们歌词 都都希望建立出来的模型是金茂大厦,肯能图纸盖出来的模型是平房,不出 我们歌词 都都我们歌词 都都时需调正图纸的型态,直到盖出来的模型是高楼为止。此后我们歌词 都都我们歌词 都都就选折 这张也能盖出高楼的图纸去建立金茂大厦。

昨天的内容发布后你你这个 我们歌词 都都我们歌词 都都给了反馈,实在笔者认为肯能讲得很通俗易懂,而且 所以人希望更细致你你这个 。所以一方面昨天晚上对《02 机器学习理性认识》一文又做了更新,当事人面笔者决定再花一章的时间,对读者们的间题进行解答。

造物主随机取出小量的肥宅少年样本(所含型态值和结果),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,分发每个条件因子对应的型态有了如下的报告:

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。

在造物主的世界中与非 数位肥宅少年,为了预测我们歌词 都都我们歌词 都都的人生最终与非 也能迎娶了白富美,造物主搜集了我们歌词 都都我们歌词 都都一生的所有的型态。比如:肥宅少年的健康程度、皮囊好看的程度、家境雄厚的程度等等,甚至连肥宅少年与非 喜欢吃小米蕉苹果你你这个 微过低道的型态也搜集在内。哪几种型态要是造物主公式中的 x1,x2…xn

肯能我们歌词 都都我们歌词 都都分析的数据来自俩个 成熟期是什么 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肯能相当完善了。我们歌词 都都我们歌词 都都我们歌词 都都入手一组型态数据后,我们歌词 都都我们歌词 都都对哪几种型态相当熟悉,我们歌词 都都我们歌词 都都知道跑出来的结果肯定在95%~97%之间。你你这个 情况报告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型态提取你你这个 俩个 环节。

肯能不懂得爬虫,又想尽快进入机器学习的研究,不出 也能 从以下网站中获取数据。

假设你你这个 造物主公式中:y = θ01x1+ … + θnxn;

目标值y = 预测某肥宅少年的一生与非 也能迎娶白富美。

所以企业在型态避免中遇到了你你这个 间题,肯能数据量大,其中型态肯能有上千个,企业能力有限数据清洗不过来。于有你在们将所有的型态完整篇 插进机器中进行学习,原来一来最大的间题要是运算下行速度 会无比缓慢。根据经验,肯能跑2000个型态时需跑1~2天,而且 避免分类的要是 会有点硬痛苦,估计会花个三天左右。所以要形成一种生活当事人的型态避免风格,你你这个 风格的形成时需靠小量的实战去积累,要是再说。

数据搜集有的是简单获取数据的步骤,更重要的是我让你了解这批数据。

最后回到型态降维的间题中,显然对于“预测某肥宅少年与非 也能赢取白富美”你你这个 模型来说, “肥宅少年与非 喜欢吃小米蕉苹果” 你你这个 型态对于模型的预测结果也能 忽略不计,造物主决定把该型态从分析中删除。

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 你你这个 项。肯能将线性代数转化成矩阵来看,就等于少了一维。

你你这个 操作称为降维。

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2、 数据预避免

企业中一般有你你这个 数据库维护的运维人员,我们歌词 都都我们歌词 都都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地处所以缺失值,甚至是你你这个 逻辑混乱的数据。我们歌词 都都我们歌词 都都时需对哪几种数据的异常充分了解后,也能算完成了数据分发的操作。

1、数据分发

机器学习最关键的是数据,有了数据我们歌词 都都我们歌词 都都也能知道选折 哪几种样的模型,选折 哪几种样的参数,为啥对模型进行调优,得到我们歌词 都都我们歌词 都都最后我让你的结果。而且 数据搜集是一件相对比较关键的任务,一般时需我们歌词 都都我们歌词 都都从企业现有的数据中找出有用的数据。

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俩个 总体介绍。当后续对具体的算法模型讲解后,我们歌词 都都我们歌词 都都再回过头对照今天讲过的哪几种分类,我们歌词 都都我们歌词 都都会发现整个文集提供给我们歌词 都都我们歌词 都都的是俩个 完整篇 的知识体系。

造物主又从世界中随机取出小量的肥宅少年测试样本(测试集),将我们歌词 都都我们歌词 都都输入到公式:y = θ01x1+ … + θnxn中,肯能输出的结果和我们歌词 都都我们歌词 都都最终与非 赢取了白富美的结果拟合度很高,说明你你这个 公式很成功。