机器学习系列(19)_通用机器学习流程与问题解决架构模板

最新推荐文章于 2024-02-23 16:25:29 发布
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#机器学习

本文介绍了如何选择合适的分类器及超参数来解决机器学习问题，提供了实用的方法论。
ifruoxi
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11、机器学习在服务发现与联邦学习系统架构设计中的应用
milk5的博客
09-11 29
本文探讨了机器学习在服务发现与联邦学习系统架构设计中的应用。在服务发现方面，基于Q-Learning的方法能够根据反馈持续优化实例选择，其中tim Qle在响应时间和效率上表现最优，但其性能受预测准确性影响较大，并面临构造与外部有效性威胁；未来可拓展至多QoS参数权衡与可扩展性优化。在联邦学习方面，提出了FLRA参考架构，通过理论生成与三角测量验证，为联邦学习系统提供了可复用的架构模式和设计指导，解决了数据隐私与‘数据饥饿’问题；未来工作将聚焦于大规模系统应用与跨系统通用性提升。整体上，机器学习技术在这两个
11、机器学习在服务发现与联邦学习系统架构中的应用
最新发布
beer8的博客
06-28 86
本文探讨了机器学习在服务发现和联邦学习系统架构中的应用。在服务发现领域，基于 Q-Learning 的 tim Qle 方法在服务质量（QoS）和效率方面表现突出，其平均响应时间最短，约为 1236.23 毫秒，并具有良好的实时性能。同时，文章也分析了该方法的有效性威胁及优化方向。在联邦学习方面，文章介绍了其工作原理和关键流程，并提出了联邦学习系统参考架构（FLRA），该架构在保护数据隐私、提升可扩展性和通用性方面具有显著优势，但也面临通信开销、模型一致性和安全问题等挑战。最后，文章展望了未来研究方向，包括
解决机器学习问题的一般流程
Dby_freedom的博客
04-02 1557
解决机器学习问题的一般流程 本期将针对机器学习的新朋友，为大家讲解解决机器学习问题的一般思路： 很多博客、教程中都对机器学习、深度学习的具体方法有很详细的讲解，但却很少有人对机器学习问题的流程进行总结，而了解解决机器学习问题的一般流程对于新手而言还是非常必要的，所以本文是非常适合机器学习入门者的一篇文章，它会让你对机器学习的整个流程有很好的理解。 当我们拿到一个机器学...
机器学习问题解决架构模板（通用）
小狐狸
06-04 606
出处：http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/52910022 通用机器学习流程与问题解决架构模板前言数据标签的种类评估指标库机器学习总体框架 前言 本文由Searchmetrics公司高级数据科学家Abhishek Thakur提供。 链接：https://www.linkedin.com/pulse/approaching-almost-any-machine-learning-problem-abhishek-thakur/ 一个中等水平
机器学习实战 -- 机器学习解决问题的通用流程
MachineLP的专栏
11-18 509
机器学习解决问题的通用流程： 通用流程主要分为四部分：问题建模、特征工程、模型选择、模型融合。​​​​​​​​​​​​​​ 一、问题建模 收集问题资料，深入理解问题，然后将问题抽象成机器可预测的问题。 明确业务目标和模型预测目标。 根据预测目标选择适当的评估指标用于模型评估。 从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择...
【机器学习】流程模板
Bing's Blog
12-18 466
六个步骤： 1.定义问题 2.理解数据 3.数据准备 4.评估算法 5.优化模型 6.结果部署 # 1.定义问题 # a)导入类库 # b)导入数据集 # 2.理解数据 # a) 描述性统计 # b) 数据可视化 # 3.数据准备 # a) 数据清洗 # b) 特征选择 # c) 数据转换 # 4.评估算法 # a) 分离数据集 train_test_split # b) 定义模型评估标准 ...
机器学习深度学习实战模板代码（持续更新）
weixin_45955767的博客
09-04 2119
数据预处理 有偏数据变正态分布 对数变换：可以让方差和均值呈现线性 data.apply(np.log) 减小偏度和峰度 data.apply(np.log).apply(scipy.stats.skew) #观察偏度 data.apply(np.log).apply(scipy.stats.kurtosis) #观察峰度 def plot_hist(df, variable, bins=20, xlabel=N...
基于机器学习的验证码识别平台设计与实现
学习中
02-23 2530
鉴于目前并没有找到官方统一的验证码标准库， 并且经过大量调查， 不少网站验证码生 成都基于 Captcha 库， 因此将 Captcha 验证码生成算法（即第三方库）作为理论与实践的数 据标准。由于在制作时考虑到日后神经网络训练所需配置高低的问题， 所以验证码生成的数 据只由数字组成，这能降低开发和训练所带来的高昂成本。 验证码生成不仅需要带有噪点、干扰线、以及形状变化等特点，同时在同一张图片中还 需要具备不同的颜色， 以保证其真实性和难度， 做到能人眼识别的同时也能让机器识别其字 符码，并且尽可能具有标准
机器学习通用流程
IT_NEU_Lee的博客
11-28 351
1定义问题，收集数据 2选择衡量成功的指标   精度？召回率？ 3确定评估方法（留出验证集，K折，重复K折） 4准备数据（数据处理，特征工程） 5开发比基准更好而模型 6扩大模型规模：开发过拟合的模型（理想的模型是刚好在欠拟合和过拟合的边界上，为了找到这个边界，你必须穿过它----添加更多的层，让每一层变得更大，训练更多的轮次都可以加速过拟合） 7模型正则化与调节超参数  ...
机器学习基础-12:机器学习的通用流程
智能多媒体
09-25 1741
机器学习的通用流程包括：采集原始数据，原始数据来自若干种数据源；清洗数据，清洗数据的目标是将原始数据转换成目标系统的数据并存储；机器学习处理输入数据并输出机器学习决策；机器学习决策输出到外部系统，外部系统做进一步的显示、控制、反馈或通知等链式关联操作。
解决机器学习问题的步骤
Purplenigma的专栏
05-17 2019
随着致力于应用机器学习问题，你会摸索出一个快速获取具有棒棒哒鲁棒性结果的模式或步骤，你可以在下一个项目中重用这个步骤，该步骤越强健，你得到可靠结果的速度就越快。 应用机器学习的步骤 5步法： 1.定义问题 2.准备数据 3.抽查算法 4.改善结果 5.展示结果 以上步骤具有灵活性。例如“准备数据”步骤可以被分解为分析数据(总结和绘图)和准备数据(准备实验样本)。“抽查算法”步骤可能
机器学习的通用工作流程
BoCong-Deng的博客
07-18 526
介绍一种可用于解决任何机器学习问题的通用模板。这一模板将问题定义、评估、特征工程和解决过拟合等概念串在一起
机器学习解决问题的步骤
tuqinag的专栏
01-25 1万+
机器学习解决问题的步骤针对任何一个打算由机器学习算法来解决的问题，都有一种『套路』存在，只要按照这个模板『按部就班』就能够得到一个结果。就跟一个产品的生产流水线是一个道理。但是得到结果的好坏跟你是否是一个『熟练工』有很大的关系。因为在解决具体的问题中有许多的tricks对于结果的提升有所帮助。整个『套路』能分为以下5个步骤： 定义问题 对数据进行预处理 算法的抽查 对结果进行优化 结果展示 这里非常
机器学习的“万能模板”
renq的专栏
05-09 1874
一个框架解决几乎所有机器学习问题
热门推荐
aliceyangxi1987的博客
05-02 2万+
上周一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家，在他的 Linkedin 发表了一篇文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem，介绍他建立的一个自动的机器学习框架，几乎可以解决任何机器学习问题，项目很快也会发布出来。这篇文章迅速火遍 Kaggle，他参加过100多个数据科学相关的竞赛，积累了很多宝贵的经验，看他很幽默地说“写这样
主流机器学习模型模板代码+经验分享[xgb, lgb, Keras, LR]
Jinlong_Xu的博客
12-20 6071
摘要 最近打各种比赛，在这里分享一些General Model，稍微改改就能用的 环境： python 3.5.2 XGBoost调参大全： http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/52665396  XGBoost 官方API：  http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
机器学习回归比赛一些方法
hxshine的博客
07-09 842
1.步骤 2.pandas使用 2.1 Skew and kurt # Skew and kurt print("Skewness: %f" % train['SalePrice'].skew()) print("Kurtosis: %f" % train['SalePrice'].kurt()) 2.2 分组以每组中值补充缺失值 # Group the by neighborhoods...
基于MATLAB与Python的犬类Chiari样畸形机器学习识别
综上所述，该项目不仅是对单一技术的简单应用，更是构建了一个集医学知识、图像科学、机器学习与软件工程于一体的综合性解决方案。它展示了如何将前沿AI技术落地于特定动物医学场景，具备较强的学术价值与潜在临床...
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