机器学习算法对数据的要求以及使用的情况

最新推荐文章于 2024-07-31 15:54:05 发布
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本文探讨了不同数据量下机器学习算法的选择，包括数据量小于10万时采用随机梯度下降，小数据量的聚类算法如kmeans、meanshift，有标签数据的线性SVM、朴素贝叶斯，以及回归和预测问题中的各种方法。强调了数据量对算法效果的影响，指出样本数量至少需大于50。
1.数据量大于10万采用随机梯度下降，效果不错，大大的节约时间成本
2.数据量小于1万的可以采用kmeans聚类算法，无效果采用特殊聚类或者GMM模型。大于1万的采用minibatch kmeans算法。使用kmeans聚类的前提是聚类类别数量知道。
3.聚类类别数量未知的情况下，数据量小于1万时，采用meanshift或者VBGMM模型，大于1万时，就咩有什么有效的算法
4.聚类算法是建立在没有标记样本的数据，属于无监督模型
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机器学习笔记：估算模型训练所需的样本量的方法
HnrzLinux的博客
09-21 2436
相反，如果训练得分高而交叉验证得分低，那么模型可能存在过拟合问题，需要更多的样本来提高泛化能力。本文将介绍一些常用的方法来估算模型训练所需的样本量，并提供相应的源代码。除了经验法则和学习曲线法，还有一些统计学方法可以用于估算模型训练所需的样本量。学习曲线是一种通过绘制模型性能与样本量之间的关系曲线来估算样本量的方法。需要注意的是，这些方法仅提供了估算样本量的指导，具体的样本量仍然需要根据实际情况进行调整和优化。通过合理估算样本量，可以提高机器学习模型的性能和泛化能力，从而更好地应用于实际问题中。
在机器学习中，你需要多少训练数据？
MindFlow——Training Data as a Service
01-04 2150
你为什么会问这个问题？ 首先我们要搞清楚你为什么会问需要多大的训练数据集。 可能你现在有以下情况: 你有太多的数据。可以考虑通过构建学习曲线（learning curves）来预估样本数据集（representative sample）的大小或者使用大数据的框架把所有的可得数据都用上。 你有太少的数据。首先确定你的数据量确实比较少。那么可以考虑尝试收集更多的数据或者用数据增强的方法（data a...
机器学习2021 | 机器学习算法如何商业落地？
python爬虫人工智能大数据
05-13 337
未来十年最火的科技发展方向之一，那就是AI技术，而使其得到迅猛发展的就是机器学习了。机器学习，顾名思义，就是人类定义一定的计算机算法，让计算机根据样本和人为干预，进行归纳和总结特征，并把这...
吴恩达机器学习——算法对数据的要求
qq_44955314的博客
05-19 492
问：什么情况下，数据越多算法性能越好？ 答：A learning algorithm with many paramenters. many parameters/特征值有足够的信息量  ⟹  \implies⟹low bias a very large training set（more than parameters）  ⟹  \implies⟹low variance ∵\because∵ 训练集比参数多 ∴\therefore∴ 算法不会过拟合 ∴Jtrain(θ)≈Jtest(θ)\theref
【Ai】scikit-learn机器学习对数据的要求以及特征编码 {标签编码、独热编码、中文编码}
最新发布
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海。一个喜欢学习分享的程序员
07-31 1234
为确保机器学习模型的有效性和准确性，对原始数据有基本要求：首先，数据质量需保证准确无误、完整无缺，且格式一致，避免错误、缺失和歧义。其次，数据应与目标任务紧密相关，通过特征选择提取有用信息，提高模型性能和效率。数据量方面，需足够且多样，以覆盖多个方面和场景，增强模型泛化能力。数据格式需适合所选算法，对非数值型数据进行编码或转换，并进行标准化或归一化处理。此外，需进行数据清洗，处理异常值、去重，并随机划分训练集、验证集和测试集，以确保模型训练和评估的有效性。
机器学习需要多少数据
weixin_37801695的博客
12-11 2961
从数据搜集到机器学习的各个阶段，我们都面临着一个问题，就是到底需要多少数据来完成我们的分析任务。 数据搜集阶段 由于数据的搜集是高投入的，所以在开始数据搜集之前，业务负责人会向数据分析师抛出一些问题，例如“你需要什么样的数据？”，“你需要多少数据？” 数据分析阶段 在数据分析阶段，数据分析师会拿到一批数据，这时面临的问题是，哪些数据是和分析目标相关的？数据量是否够用？如果数据量够用，用多少数据进行...
机器学习 | 你的数据量足够吗？ 1个验证法、4项估算准则
u013119129的博客
12-02 1339
数据量估算方法
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使用机器学习算法对信用卡客户UCI默认数据集进行分析和分类
02-06
本研究的目的是利用一些有监督的机器学习算法来识别决定信用卡违约可能性的关键驱动因素，强调所用方法背后的数学方面。当您严重拖欠信用卡付款时，就会发生信用卡违约。为了增加市场份额，台湾的发卡银行过度向不...
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机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类中的垃圾短信数据集
05-29
机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类中的垃圾短信数据集。 朴素贝叶斯算法 输入：样本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m); 待预测样本x; 样本标记的所有可能取值｛c_1,c_...
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机器学习算法概述、原理及应用.pdf
05-12
机器学习算法是实现这一目标的核心工具，它们通过训练数据自动地调整模型参数，以优化模型在未见数据上的性能。 机器学习算法大致可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等几大类。监督学习是通过已有...
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机器学习算法与应用.pdf
09-24
量子机器学习是机器学习的新兴领域，它结合量子计算的原理和机器学习的思想，使用量子位和量子门来实现机器学习算法。量子机器学习的优点是可以处理大规模数据，提高计算速度和准确率。 李群机器学习是机器学习的另...
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机器学习算法竞赛实战.docx
09-13
在数据挖掘领域，机器学习算法可对大规模数据进行处理和分析，以发现数据中的隐藏模式和关联关系。在自然语言处理领域，机器学习算法可实现文本分类、情感分析、机器翻译和语音识别等任务。在医疗诊断领域，机器学习...
机器学习中的数据
ouyang953517554的专栏
10-22 806
进行机器学习，必须要准备数据集。一般情况下，所有的数据要求独立同分布（iid）。然后分成三个部分: 训练集(Train Set) 开发集(Dev Set) 测试集(Test Set) 顾名思义，训练集主要用来训练机器学习模型的参数。开发集用来对不同的超级参数进行选择，而且这一过程是个迭代过程，因为事先不知道哪个参数比较适合当前的问题，需要多次尝试。最后，测试集用来验证最终的机器学习系统的性能...
机器学习需要的最小数据量是多少？
顺其自然~专栏
03-20 5815
比如在贝叶斯模型里面使用适当的先验分布，在数据少的时候能有效地提升模型效果，而在数据逐渐增大之后，不同先验的区别往往会逐渐趋近直至几乎没有区别，最后完全由数据来决定模型的推断。如果要对 GPT-2 进行微调（fine-tuning），需要在预训练数据集的基础上再增加少量的特定领域数据进行训练，通常需要至少数千条甚至更多的数据才能获得较好的效果。通常情况下，数据量越大，训练出的模型效果越好，因为大量的数据可以提供更多的信息和更全面的表示。但是，在某些情况下，即使只有很少的数据，也可以构建出有用的模型。
机器学习速成课程----数据准备
love code, love life.
06-29 931
目录 在7天内使用Python进行数据准备。 第1课：数据准备的重要性 第2课：通过插补填充缺失值 第3课：使用RFE选择特征 第4课：使用规范化缩放数据 第5课：使用热编码（One-Hot）转换类别 第6课：使用kBins将数字转换为类别 第7课：使用PCA进行降维在 在7天内使用Python进行数据准备。 数据准备涉及将原始数据转换为更适合建模的形式。 数据准备可能是预测建模项目中最重要的部分，也是最耗时的过程，尽管似乎讨论得最少。 相反，重点是机器学习...
过拟合
gs344937933的专栏
07-25 615
什么是过拟合： 对训练数据表现的很好，但对其他数据拟合的很差。 发生过拟合的主要原因： （1）模型有大量参数、表现力强。 （2）训练数据少。 解决过拟合的方法： 1、权值衰减 通过在学习的过程中对大的权重进行惩罚。 2、Dropout方法 ...
机器学习,多少数据量是合适的?
shuijinghua的博客
09-03 7422
经验表明，训练数据中每个类别有5000个以上样本，其实也要相对于特征而言，来判断样本数目是不是足够，数据量是足够的，正负样本差一个数量级以内是可以接受的，不太需要考虑数据不平衡问题（完全是经验，没有理论依据，仅供参考）。 ...
机器学习中的数据及其处理
天边一坨浮云
11-28 2969
目录 数据及其处理 文本数据 词干提取（stemming）和词形还原（lemmatization） N-gram模型 音频数据 确定数据集规模 数据及其处理 样本：sample，或输入，input 预测：prediction，或输出，output 目标：target，真实值 类别：class 标签：label 真值：ground-truth，或标注，annotation 训练集：training set 测试集：test set 数据蒸馏：data distillation
【原创好文】当机器学习遇到数据量不够时，这几个Python技巧为你化解难题
weixin_43373042的博客
04-13 2020
有时候我们在进行模型的训练与优化的时候，是需要基于现有的数据集来操作的，要是数据量比较充足的情况下倒是还好说，但是要是遇到数据量不够的情况，该怎么办呢？今天小编就给大家来介绍几个方法来处理这种情况。Faker模块Python当中的Faker模块主要是用来生成伪数据，包括了城市、姓名等等，并且还支持中文，在开始使用该模块之前我们先用pip命令来下载安装完成pipinsta...
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