二、机器学习系统设计笔记之对真实样本分类

构建更复杂的分类器与数据集分析
最新推荐文章于 2025-02-20 20:03:56 发布
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本文探讨了在Iris数据集基础上构建更复杂分类器的方法，并深入研究了二分类与多分类问题，旨在提升机器学习模型的性能。

1、Iris数据集

2、构建更复杂的分类器

3、更复杂的数据集和更复杂的分类器

4、二分类和多分类


机器学习笔记 - 机器学习系统设计流程概述
学以致用 知行合一
07-21 619
ML系统设计应该是一个讨论，所以每当你陈述一些事情时，询问面试官他们对此有何想法，或者他们是否认为这是一个可以接受的设计步骤。一旦你完成了这6个步骤的讨论（在此过程中进行了改进），请务必用几句话概括最终的系统设计参数，并提及沿途的关键要点。另一个重要的事情是分析你可以使用什么样的数据，并争论是否有足够的通用性。但是，在将它们连接在一起时，他们无法辨别设计一个完整的ML系统从数据收集到模型评估和部署的复杂性和相互依赖性，因此在此类面试中表现不佳。在这样的活动中，最重要的是有组织的思维过程。...
机器学习个人学习笔记
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12-19 682
回归问题：预测某一样本的所对应的实数输出（连续的）。明确是分类问题、回归问题还是聚类问题，了解需要预测或解释的目标变量是什么，以及有哪些可用的特征或自变量。比如给定一个人（从数据角度来说，是给出一个人的数据结构，包括：身高，年龄，体重等信息），然后判断是性别，或者是否健康。综上所述，机器学习处理流程是一个迭代的过程，需要不断地收集和处理数据、选择和训练模型、评估和调优模型，并将模型部署到生产环境中进行推理和监控。方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。
深度学习中，正样本、负样本、简单样本和困难样本的区别
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07-09 1万+
待定
机器学习西瓜书笔记(一)
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07-14 945
尽管最初设计时并未刻意模仿人脑的生理结构，但后来的神经科学研究发现，SDM中的稀疏编码机制在人脑的视觉、听觉、嗅觉等脑皮层功能中广泛存在。而训练样本集则是对样本空间进行独立采样后获得的子集，一般情况下，训练样本越多，得到的关于该分布的信息就越多，这样就越有可能找到这个函数，也就越有可能通过学习获得具有强泛化能力的模型。深度学习的突破：近年来，深度学习作为机器学习的一个重要分支，取得了巨大的成功。尽管在早期由于计算能力的限制，神经网络的研究进展缓慢，但随着计算能力的提高，神经网络再次成为研究的热点。
最全最细机器学习笔记__吴恩达
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09-23 3524
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记完整版，研一自用版，如果对大家有用，那我也很高兴，一起进步。
机器学习&深度学习面试笔记
简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
12-27 1870
机器学习及深度学习常见面试问题汇总，答案来自于全网，包括知乎，优快云，公众号，Chatgpt，牛客等，并根据自己的理解进行了增减，会不断更新。
模式识别与机器学习 学习笔记 （一）
qq_63647674的博客
05-06 1953
第3章，概率密度函数估计的原理和方法：参数估计的。
【机器学习 & 西瓜书】期末复习笔记整理
"You are worthy! You can do it!"
01-09 2344
监督学习（supervised learning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。后剪枝是先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。映射函数本身仅仅是一种映射关系，并没有增加维度的特性，不过可以利用核函数的特性，构造可以增加维度的核函数，这通常是我们希望的。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散。
机器学习综述学习笔记
swordnews的博客
07-30 1891
机器学习意味着使用计算机模拟人类的学习活动，自动地通过学习获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。包括有指导学习、无指导学习、半指导学习三种方式。有指导学习意味着针对一组特征值的输入，给定特定的结果输出，其中包括定性的结果、定量的结果，分别对应于统计学中的回归和分类。常见的有指导学习包括:决策树、Boosting与Bagging算法、人工神经网络和支持向量机等。专家系统通常采用有指导学习。在无指导学习中,只能观察特征,没有结果度量。
小易的机器学习笔记
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02-20 1438
明确业务需求：与相关利益者（如业务部门、客户等）沟通，了解项目的具体目标和业务需求（例如，是要进行客户分类、销售预测还是图像识别等）确定问题类型：根据业务需求，确定问题属于监督学习、无监督学习还是强化学习等类型。不同类型的问题需要采用不同的算法和评估指标。
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02-03
总之，《机器学习笔记》提供了一个全面而系统的框架，涵盖了从理论基础到实践应用的各个方面，对于初学者和专业人士都极具价值。通过对这些知识点的深入学习，读者不仅能够掌握核心技能，还能更好地应对实际工作中...
机器学习笔记.docx
08-16
在机器学习中，我们主要研究如何设计算法，使计算机能够从数据中学习模型，进而应用到新的样本上，这就是所谓的“泛化”能力。 1. 机器学习的基本概念： - 任务 T：机器学习的任务涵盖了各种类型的问题，如分类、...
ubuntu 14.04 安装opencv3 过程以及遇到的问题
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12-16 6099
1st step: Install the DependenciesTo install the dependencies required from OpenCV, just run the following commands:sudo apt-get -y install libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-co
HMM原理介绍 示例 python代码实现
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05-27 5053
下面使用李航博士书上的例子说明：
Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM
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03-27 1785
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Stanford机器学习---第十讲. 数据降维
liugallup的专栏
03-27 1771
本文原始地址见http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/8002329，在此添加了一些自己的注释方便理解 本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Suppor
九、机器学习系统设计笔记之分类III：音乐体裁分类
liugallup的专栏
10-11 1655
1、路线图概述 2、获取音乐数据 3、观察音乐 4、用FFT构建第一个分类器 5、用梅尔倒谱系数提升分类效果
吴恩达机器学习分章节学习笔记概览
- 机器学习系统设计涉及数据预处理、特征选择、模型训练和评估等多个步骤。 9. 降维、异常检测、推荐系统 - 降维减少了数据集中特征的数量，简化了模型，同时尽可能保留数据的重要信息。 - 异常检测旨在从数据...
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