第一章 机器学习概述 1.3机器学习算法的过程

最新推荐文章于 2024-08-28 09:42:51 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/majiamin123/article/details/106334810
本文探讨了特征提取与选择在机器学习中的重要性，以及如何根据不同的应用场景选择或构造适合的机器学习算法。研究指出，特征是通过训练样本获得的多维度数据，而算法的选择则需依据具体场景，这为解决实际问题提供了理论指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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1、提取特征

答：（1）特征提取：
通过训练样本获得的，对机器学习任务有帮助的多维度数据。

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（2）特征选择：

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2、基于特征构造算法？

答：

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我们不能得出一个绝对意义的好和坏的标准。如何针对不同应用场景选择合适的机器学习算法，构造新的机器学习算法解决目前无法解决的应用场景？这是一个值得我们深入研究的方向。

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研究不同应用场景下，应该采取哪种算法？研究新的机器学习算法以便适应新的场景？是机器学习的重要理论问题。

【机器学习·浙江大学】机器学习概述、支持向量机SVM（线性模型）
Yaoyao2024的博客
04-07 1747
支持向量机就是最大化margin的方法将直线上下移动所穿过的向量称为：支持向量（support vectors)——为什么呢？因为我们从上文讲到的确定最终直线的方法来看，最大化距离、确定直线，只和这几个穿过的支持向量有关（这也是为什么SVM适合小样本问题）X→1y1X1​y1​X→2y2X2​y2​X→3y3X3​y3​X→NyNXN​yN​X→X是特征向量；
机器学习算法概述——摘录《机器学习算法导论》
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09-26 1634
机器学习算法导论
Parris：机器学习算法自动化训练工具
机器之心
01-03 1108
Parris 是一个自动化训练机器学习算法的工具。如果各位读者经常需要构建并训练机器学习模型，且花费很多时间来设置运行服务器，使用远程登录服务以监控进程等。那么这个工具将对大家十分有帮助，甚至我们都不需要使用 SSH 访问服务器以完成训练。机器之心简要介绍了该工具，更详细的内容请查看该 GitHub 项目。 项目地址：http
机器学习算法概述
weixin_43242931的博客
05-27 926
机器学习算法概述 人工智能的核心是机器学习，机器学习的核心是算法。 ## 机器学习 定义1： 机器学习是智能体通过模拟或实现人类的行为来获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，以不断改善自身智能。 定义2： 给定任务T、相关的经验E以及关于学习效果的度量P，机器学习就是通过对经验E的学习来优化任务T完成效果的度量P的一个过程。 机器学习与人类学习相似，对已知的经验信息加以提炼，以掌握完成某项任务的方法。在机器学习中，用于学习的经验数据称为训练数据，完成任务的方法称为模型。机器学习的核心就是针对
机器学习算法-KNN
weixin_41039168的博客
03-17 425
一、原理： 参考大佬：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=knn 这里原理说的很清楚，首先knn算法作为机器学习入门算法，大概的意思就是：需要预测的数据与已有数据（训练数据）的距离（一般使用欧式距离，即2点之间的直线距离），距离越近说明越可能是同一类，k用来取最近的多少个为参考，比如5个，那么其中数目最多的一类就是预测数据的类别（一般...
浙江大学机器学习（胡浩基）学习笔记二：人工神经网络、深度学习
qq_46056318的博客
08-02 1834
它们的参数是互相关联的，可以利用神经网络结构来简化求偏导的计算，用已经计算出的偏导数链式求导法则求出未求出的偏导数。如果问题简单，则神经网络层数与每层神经元个数可以少一些，如果问题复杂，则神经元个数与神经网络层数可以多一些。人工智能模拟的是人类大脑对世界的认识。在现在及可预见的未来，人类无法完全了解人脑的认知机理，计算机与人脑具有完全不同的物理属性与体系结构。定理如果层与层之间的非线性函数是阶跃函数，则三层神经网络可以模拟任何决策面。它从输出往输入推，先计算离输出较近的偏导数，再计算离输出较远的偏导数。..
机器学习第一章之大数据分析与机器学习简介
wangyutao12345的博客
08-13 4783
机器学习专题系列
1.1 机器学习简介
tang7mj的博客
08-28 2223
机器学习（Machine Learning）是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以便获取新的知识或技能，并通过重新组织已有的知识结构来不断改善其自身性能。机器学习在人工智能中占据重要位置，是实现人工智能的关键途径之一。研究方向：机器学习是人工智能的一个研究方向，主要研究对象是人工智能算法，研究重点是如何在经验学习中改善具体算法的性能。自动改进：机器学习研究能通过经验来自动改进自身的算法，这使得计算机能够从数据中学习，不断提升其决策能力。数据驱动。
机器学习基础__第1章 机器学习概述
治愈的博客
04-11 441
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
DataWhale机器学习——第一章、第二章笔记
m0_55303420的博客
06-19 1049
机器学习正是这样一门学科，它致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来玫善系统自身的性能在计算机系统中，"经验"通常以"数据"形式存在，因此?机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生"模型" (model)的算法，即"学习算法"(learning有了学习算法，我们把经验数据提供给它，它就能基于这些数据产生模型;
浙江大学人工智能课程课件
11-18
浙江大学人工智能课程课件，内容有： Introduction Problem-solving by search( 4 weeks) Uninformed Search and Informed (Heuristic) Search （1 week） Adversarial Search: Minimax Search, Evaluation Functions, Alpha-Beta Search, Stochastic Search Adversarial Search: Multi-armed bandits, Upper Confidence Bound (UCB),Upper Confidence Bounds on Trees, Monte-Carlo Tree Search(MCTS) Statistical learning and modeling (5 weeks) Probability Theory, Model selection, The curse of Dimensionality, Decision Theory, Information Theory Probability distribution: The Gaussian Distribution， Conditional Gaussian distributions， Marginal Gaussian distributions， Bayes’ theorem for Gaussian variables， Maximum likelihood for the Gaussian， Mixtures of Gaussians, Nonparametric Methods Linear model for regression: Linear basis function models； The Bias-Variance Decomposition Linear model for classification ： Basic Concepts; Discriminant Functions (nonprobabilistic methods); Probabilistic Generative Models; Probabilistic Discriminative Models K-means Clustering and GMM & Expectation–Maximization (EM) algorithm, BoostingThe Course Syllabus Deep Learning (4 weeks) Stochastic Gradient Descent, Backpropagation Feedforward Neural Network Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Network (LSTM, GRU) Generative adversarial network (GAN) Deep learning in NLP (word2vec), CV (localization) and VQA(cross-media) Reinforcement learning (1 weeks) Reinforcement learning: introduction
【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断)
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08-18 1万+
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码），如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 随着互联网+的不断深入，我们已步入人工智能时代，机器学习作为人工智能的一个分支越来越多地被应用于各行各业，其中在临床医学检测中也得到了越来越多的应用。基于临床医学越来越多的检测数据，通过建立一个机器学习模型来进行更加智能地预测已成为当今时代的使命。本模型也是基于一些历史的疾病数据进行建模、预测。 2.收集数据 本数据是模拟数据，分为两部分数据： 训练数据集：data....
浙江大学机器学习（胡浩基）课程学习笔记一：概述与支持向量机
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07-29 2522
机器学习一个计算机程序被称为可以学习，是指它能够针对某个任务T和某个性能指标P，从经验E中学习。这种学习的特点是，它在T上的被P所衡量的性能，会随着经验E的增加而提高。（较之定义一更数学化）任何一个预测函数，如果在一些训练样本上表现好，那么必然在另一些训练样本上表现不好，如果不对数据在特征空间的先验分布有一定的假设，那么表现好与表现不好的情况一样多。如果原问题的目标函数是凸函数，限制函数为线性函数，则f(ω*)=θ(α*，β*)SVM是先解决线性可分的问题，然后将线性可分的结论推广到线性不可分中。...
《机学零》机学概述 —— 机器学习基础知识、进行机器学习的流程
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11-25 638
一、基础概述 1、机器学习开发流程 2、机器学习模型是什么 3、机器学习算法分类 二、需明确问题 （1）算法是核心，数据和计算是基础 （2）找准定位 大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做，而我们要做的是： 1.分析很多的数据 2.分析具体的业务 3.应用常见的算法 4.特征工程、调参数、优化 三、具体要怎样做 学会分析问题，使用机器学习算法的目的，想要算法完成何种任务 掌握算法基本思想，...
机器学习算法步骤
sinat_27652257的博客
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机器学习算法一般是这样一个步骤：1）对于一个问题，我们用数学语言来描述它，然后建立一个模型，例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题；2）通过最大似然、最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数，也就是一个最优化问题。找到最优化问题的解，也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数；3）然后我们需要求解这个代价函数，找到最优解。这求解也就分很多种情况了：      a）如果这个优化函数存在解析...
机器学习模型训练全流程！
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↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货译者：张峰，安徽工业大学，Datawhale成员周末在家无聊闲...
机器学习模型训练全流程
weixin_46847902的博客
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浙江大学《机器学习》笔记——神经网络(Neural Network)【上】
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写在前面 · 最近在学习《机器学习》. 主要是看浙江大学胡浩基老师的网课，结合周志华老师的西瓜书来学. 为了理清思路和推公式就敲了这样一个读书笔记. 初次学习难免会有错漏，欢迎批评指正. 这份笔记主要用途还是用来自己复习回顾. 当然如果对大家有帮助那就更好了hhh · 注：神经网络这部分的笔记大部分是基于浙大《机器学习》的逻辑进行整理的. 第5章 神经网络(Neural Network) · 神经网络的诞生是集体的智慧 · 近年发展迅速，是目前机器学习领域最火的方向. · 上世纪50-60年代即奠定理.
机器学习算法原理系列篇4：建模流程（上）
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12-10 3599
精彩人工智能相关文章，微信搜索 : robot-learner ， 或扫码 机器学习建模流程涉及到几个重要的步骤，如下图所示。在下面的篇章中，我们就每一个步骤展开讨论。 数据收集 获得有效的数据是建模的第一个步骤。这个过程可能是一次性的，也有可能是长期的，需要仔细的计划和执行。具体而言，建模人员应该从下面几个方面来考虑数据的获取问题： 数据源 业务类型决...
机器学习西瓜书课后题目答案 第一章
最新发布
02-23
### 机器学习西瓜书第一章课后习题解析 #### 1.1 关于机器学习的理解 机器学习是一门通过计算手段，利用经验来改善系统自身性能的学科[^1]。此领域专注于研究各种“学习算法”，这些算法能够使计算机程序依据数据...
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