机器学习_注意

机器学习中的模型与参数
最新推荐文章于 2024-03-16 03:45:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-03-16 03:45:00 发布 · 197 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了机器学习中模型与参数的关系，强调模型决定参数的形状，即使数据形状变化，只要模型不变，参数形状就不会改变。理解这一点对于正确设置和调整机器学习模型至关重要。

机器学习_注意

1.模型决定参数的形状，模型不变，参数形状不变；数据的形状是数据的形状；二者不同

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
机器学习习题(13)
刘炫320的博客
01-23 2万+
今天主要是对于特征选择、降维方法、集成方法、做了较多的讲解。 1.机器学习中做特征选择时，可能用到的方法有？ A.卡方 B. 信息增益 C. 平均互信息 D. 期望交叉熵 E. 以上都有 参考答案：E 解析：特征选择是机器学习框架中的比较重要的一环，可以说是仅次于模型选择。上面4种是常用的文本数据的特征选择方法，还有文档频率和文本证据权（WET）
机器学习算法需要注意的一些问题
njustzj001的专栏
07-28 5029
对于机器学习的实际运用，光停留在知道了解的层面还不够，我们需要对实际中容易遇到的一些问题进行深入的挖掘理解。我打算将一些琐碎的知识点做一个整理。1 数据不平衡问题这个问题是经常遇到的。就拿有监督的学习的二分类问题来说吧，我们需要正例和负例样本的标注。如果我们拿到的训练数据正例很少负例很多，那么直接拿来做分类肯定是不行的。通常需要做以下方案处理：1.1 数据集角度通过调整数据集中正负样本的比例来解决数
监督学习--分类与回归的区别
broccoli2的博客
11-02 4537
其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测； 回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种定量输出，也叫连续变量预测。举个例子： 预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务； 预测明天是阴、晴还
一个例子说明机器学习在做什么
owandering的博客
01-26 1518
我们大家生活中应该都有过买西瓜的经验。买西瓜的时候，长辈会给我们传授经验，比如说敲击瓜表面时发出某种声音的是好瓜。长辈之所以会根据这样的特征做出好瓜的预测是基于他们的生活经验，随着经验的丰富，他们预测好瓜的能力也在提高。Herbert A. Simon曾对“学习”给出以下定义：“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习”按照这一观点，上述过程中在长辈身上应该是发生了学习。那么计算机是否能够做到类似的事情呢？机器学习正是研究让机器通过经验改善自身性能的方法。
【习题集三】学习理论和无监督学习
禛的专栏
11-06 1391
介绍了《机器学习》课程第三个习题集的问题及解法
什么是监督学习？如何理解分类和回归？
weixin_43612023的博客
03-21 7383
本文首发在 easyAI —— 人工智能知识库 什么是监督学习？ 监督学习是机器学习中的一种训练方式/学习方式： 监督学习需要有明确的目标，很清楚自己想要什么结果。比如：按照“既定规则”来分类、预测某个具体的值… 监督并不是指人站在机器旁边看机器做的对不对，而是下面的流程： 选择一个适合目标任务的数学模型 先把一部分已知的“问题和答案”（训练集）给机器去学习 机器总结出了自己的“方法论” 人...
基于LSTM的深度情感分析模型实现_自然语言处理_情感特征提取_情感分类_文本挖掘_情感词典_机器学习_深度学习_LSTM_注意力机制_Seq2Seq_编码器解码器_文本预处理_词.zip
最新发布
09-12
基于LSTM的深度情感分析模型实现_自然语言处理_情感特征提取_情感分类_文本挖掘_情感词典_机器学习_深度学习_LSTM_注意力机制_Seq2Seq_编码器解码器_文本预处理_词.zip
信号处理深度学习机器学习_机器学习与信号处理
weixin_26752765的博客
09-05 4527
信号处理深度学习机器学习 机器学习性能与两种关键信号处理算法(快速傅里叶变换和最小均方预测)的有趣对比。 (A fun comparison of machine learning performance with two key signal processing algorithms — the Fast Fourier Transform and the Least Mean Squares...
机器学习——十大算法
Like_July_moon的博客
03-16 2万+
线性回归是机器学习中最基础也是应用最广泛的算法之一。它主要用于预测一个或多个自变量（输入特征）与一个因变量（输出标签）之间的线性关系。线性回归模型试图找到一条直线（在二维空间中）或一个超平面（在更高维空间中），使得所有数据点到这条直线或超平面的垂直距离之和最小，这样的直线或超平面称为最佳拟合线或最佳拟合超平面。线性回归模型通常表示为：其中：*y 是因变量，即我们想要预测的输出。*x 是自变量，即输入特征。*w 是权重，表示每个特征对输出影响的程度。
python机器学习算法_手把手教你使用Python实现机器学习算法
weixin_39728544的博客
11-29 2015
这是一篇手把手教你使用 Python 实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程，当你看完本文后，你应当可以开始你的机器学习之旅了！本教程会采用下述两个库来实现机器学习算法：scikit-learnKeras此外，你还将学习到：评估你的问题准备数据(原始数据、特征提取、特征工程等等)检查各种机器学习算法检验实验结果深入了解性能最好的算法在本文会用到的机器学习算法包括：KNN朴...
常见机器学习面试题
xbmatrix的博客
03-14 1万+
参考：http://kubicode.me/2015/08/16/Machine%20Learning/Common-Interview/?from=singlemessage# http://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/49429629 http://lib.youkuaiyun.com/article/machinelearnin
BAT机器学习面试1000题系列（第1~10题）
春华秋实
10-16 4287
1.请简要介绍下SVMSVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。参考：http://blog.youkuaiyun.com/qq_36330643/article/details/775745872.请简要介绍下tensorflow的计算图                       ...
山东大学2018机器学习期末考试题
打工人的博客
12-25 1万+
名词解释（5' * 4） 机器学习 主动学习 ID3 神经网络 简答题（10' * 3） parzen窗简述。为什么可以选用高斯密度函数作为窗函数？ 梯度下降算法与牛顿法的基本思想和区别。证明为什么梯度下降算法可以保证目标函数下降 什么是过拟合？模型为什么会出现过拟合？如何避免过拟合？ 综合分析题 从期望损失角度解释adaboost，如分布和分类器权重更新的依据。...
机器学习：监督学习习题
小白兔的窝
03-09 2872
1. SVM和logistic回归分别在什么情况下使用？ (1) 两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。 这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。 (2)两者的根本目的都是一样的。 SVM的处理方法是只考虑support vectors，也...
机器学习试题
热门推荐
AI_盲的博客
07-04 3万+
1．什么是监督学习和非监督学习，请说明它们的区别，并各举一个例子。说明分类和回归问题的区别，并各举一个例子。 答：（1）有监督学习：对具有标记的训练样本进行学习来建立从样本特征到标记的映射。例如：支持向量机  无监督学习：对没有标记的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。聚类就是典型的无监督学习。比如：K-means等。 （2）回归是监督学习的一种，它的标记是连续取值，有大小区别
机器学习的一些注意事项
约定的博客
09-22 793
数据集分为训练集、交叉验证集、测试集。每个数据集的数据分布应该是相同的。 在数据量百万以下，训练集/测试集=7/3，训练集/交叉验证集/测试集=6/2/2。 如果数据量非常大，大于百万，则可以训练集/交叉验证集/测试集=98/1/1。交叉验证集(dev set)：目的是用来调整模型参数。测试集的目的是：在模型训练完成，应用在实际系统前，评估一下模型的优劣，给自己增加自信心。一般来讲10,000训
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值