机器学习的一些感悟(一)

本文作者分享了学习机器学习的心得,从问题抽象到模型选择、调优的完整流程,并探讨了二分类器转多分类器的方法。此外,对比了逻辑回归与SVM,解释了两者间的差异,以及最大似然估计与最小二乘的关系,同时概述了GBDT、随机森林和XGBoost的区别及其背后思想。

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          自己研究方向的社交网络,会用到一些机器学习的方法,本身自己也很感兴趣,从去年开始就开始了学习,学习经历和相关资料,代码见GitHub主页:

https://github.com/lovesoft5/ml

         学习机器学习大半年了,下面是自己整理的一些心得笔记

         机器学习广泛应用于计算机视觉,自然语言处理,信息检索,推荐等领域,因为涉及面太广,现在并没有一个完整的定义什么是机器学习。个人偏向的理解是:机器学习过程本质都是在一个样本空间中,找出一个模型、搜索一组参数,按照需要使其描述这个样本空间(损失函数最小),从而可以对新样本做出某种判断。

       一个完整的机器学习项目大体有如下步骤(kaggle比赛流程也大体如下):

       首先、将所要解决的问题抽象成机器学习的问题(类似数学建模),目标问题到底是一个什么问题,分类,回归还是聚类问题,要达到的目标是什么,对准确率的要求等。

       其次、明确该项目可以获取哪些数据,大概有多少样本,多少个特征,训练的时候内存占用量,需不需要用分布式,

       接着、考虑对特征数据做处理和选择,包括特征筛选,数据清晰,归一化,缺失值处理......,然后利用特征选择的方法,比如相关系数法,卡方检验,逻辑回归权重选择,平均互信息等,如果需要,还可

### 机器学习的学习心得与经验分享 在学习机器学习的过程中,明确学习路径和方法至关重要。以下是结合引用内容以及专业建议的详细总结: #### 学习路径规划 学习机器学习需要从基础开始逐步深入,以下是个推荐的学习路径: 1. **基础知识**:掌握高等数学、线性代数、概率论与统计学等核心理论[^3]。 2. **编程语言**:Python 是机器学习领域的主要编程语言,初学者可以通过简单的练习(如打印句话)来建立信心,并逐步学习更复杂的语法和库[^4]。 3. **入门书籍**:《机器学习实战》是本适合初学者的书籍,涵盖了从基础到实际应用的内容,同时提供了详细的代码示例[^1]。 4. **深度学习框架**:在掌握了基本的机器学习知识后,可以进步学习深度学习框架,例如 PaddlePaddle 或 TensorFlow。根据引用内容,PaddlePaddle 的使用体验较为友好。 #### 实践与项目经验 理论学习的同时,实践是不可或缺的部分: - **上手部署 demo**:尝试运行官方提供的 demo 示例,并调整参数以观察结果变化[^3]。 - **数据集处理**:利用 Python 网络爬虫技术收集网络数据,为模型训练提供丰富的数据支持。 - **参加比赛**:参与 Kaggle 或天池等平台的经典比赛,积累实战经验并学习他人的解决方案[^3]。 #### 避坑经验 学习过程中可能会遇到些常见问题,以下是些避坑建议: 1. **版本兼容性**:注意代码版本的兼容性问题,例如将 Python 2.X 版本的代码迁移到 Python 3.X 版本时可能需要进行适当的修改[^1]。 2. **心理障碍**:克服对编程的恐惧心理,从小成就中逐步建立自信[^4]。 3. **资源选择**:合理利用免费的学习资源,例如 优快云 提供的全套 Python 学习资料[^2]。 #### 职业发展方向 对于未来的职业规划,可以从以下几个方向考虑: 1. **算法工程师**:专注于机器学习算法的研究与优化。 2. **数据科学家**:结合业务需求,挖掘数据中的潜在价值。 3. **深度学习工程师**:深入研究神经网络架构及其应用场景。 ```python # 示例代码:简单的线性回归模型 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建数据集 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 输出模型参数 print(f"斜率: {model.coef_}, 截距: {model.intercept_}") ```
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