《机器学习（周志华）》学习笔记——第一章绪论

最新推荐文章于 2024-11-18 16:20:47 发布
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一、引言

 物理学领域中，有这么一些人，他们相信，世界上存在一条上帝公式，一切东西都能够通过这条公式计算得到。如何找到这条公式呢？可

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周志华机器学习西瓜书第一章绪论学习笔记
Sodas的博客
01-17 943
学习西瓜书，并且会持续更新。采纳了很多大佬的笔记，欢迎大家评论区指出交流
《机器学习》周志华西瓜书笔记
flashdesigner的博客
09-09 1906
导数（Derivative）是微积分中的一个核心概念，它描述了函数在某一点附近的变化率。具体来说，对于函数y=f(x)，在点x0处的导数定义为：这里，Δx是一个很小的增量，它表示x从x0​变化到x0​+Δx时，函数值f(x)的变化量与Δx之比的极限。如果这个极限存在，那么我们就说函数f(x)在点x0​处是可导的，并且称这个极限值为函数在点x0​处的导数，记作或，有时也简记为y′ 或 ​（当不特别指明x0​时）。导数的几何意义是函数图像在点x0。
《机器学习》周志华学习笔记——第一章 绪论
不忘初心 方得始终
08-01 2563
1）回归与分类：利用机器学习对离散值进行预测时，称为“分类”，而对连续值进行预测时，称为“回归”。 2）监督学习与无监督学习：根据训练数据是否有标记信息，学习任务可大致分为两大类，“监督学习”与“无监督学习”，分类和回归是前者的代表，聚类则是后者的代表。 机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning
机器学习周志华学习笔记-第1章绪论
ydl1128的博客
11-18 973
正如我们根据过去的经验来判断明天的天气，吃货们希望从购买经验中挑选一个好瓜，那能不能让计算机帮助人类来实现这个呢？机器学习正是这样的一门学科，人的“经验”对应计算机中的“数据”，让计算机来学习这些经验数据，生成一个算法模型，在面对新的情况中，计算机便能作出有效的判断，这便是机器学习。P：计算机程序在某任务类T上的性能。T：计算机程序希望实现的任务类。E：表示经验，即历史的数据集。若该计算机程序通过利用经验E在任务T上获得了性能P的改善，则称该程序对E进行了学习。
周志华机器学习西瓜书学习笔记（一）| 第一章 绪论
2201_75859438的博客
08-27 1404
注：Mitchell在1997年给出了一个更形式化的定义：假设用P评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，我们则说关于T和P，该程序对E进行了学习。如果没有偏好，学习算法产生的模型每次在进行预测时随机抽选训练集上的等效假设，那么对新示例学得模型时而告诉我们它是好的、时而告诉我们它是不好的，这样的学习结果显然没有意义。的过程，搜索目标是找到与训练集“匹配”(fit)的假设，即能够将训练集中的对象判断正确的假设。要谈论算法的相对优劣，必须要针对具体的学习问题。
机器学习读书笔记——第一章 绪论（一）
a_dreaming的博客
03-06 713
       今天是第一次开始在csdn上面写博客，也是开始记录周志华《机器学习》、李航《统计学习方法》等书籍的读书笔记，让自己养成良好的读书习惯，通过写笔记进一步加深理解。        周志华《机器学习》中用西瓜的例子贯穿始终。判断西瓜是否是好瓜的依据：色泽，根蒂，敲声、文理、脐部、触感等。   &nbs...
周志华《机器学习》——第一章绪论笔记
qq_43169299的博客
06-05 915
机器学习——第一章绪论笔记一、引言二、基本术语三、假设空间四、归纳偏好 一、引言 机器学习研究的主要内容是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即学习算法(learning algorithm)。 有了学习算法，我们把经验数据提供给它，就能基于这些数据产生模型；在面对新的情况时，模型可以给出预测。 机器学习是研究关于“学习算法”的学问。 本书用“模型”泛指从数据中学得的结果。有文献用“模型”指全局性结果（例如一棵决策树），而用“模式”指局部性结果（例如一条规则）。 二、基本术语 数据集(data set
《机器学习》读书笔记——第一章 绪论
一心一意码代码
11-15 290
本章内容是在阅读《机器学习》的过程中记录的学习笔记，这本书是机器学习领域的经典书籍，作者是周志华老师。 目录 引言 基本术语 假设空间 归纳偏好 引言 机器学习致力于研究如果通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。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。本书中用“模型”泛指从数据中学得的结果。 [Mitchell,1997]给出了一个更形式化的定义：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，如果一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们
机器学习周志华（西瓜书）笔记第一章绪论
weixin_42194139的博客
03-10 368
一、绪论 1.1基本术语 数据集：数据记录的集合。数据集中的每一条记录称作示例或样本。反映所研究事件或对象的特性叫做属性或特征。一个示例又被叫做一个特征向量。 学习或训练：从数据中学得模型的过程。 标记（label）：关于示例结果的信息。拥有标记的示例称为样例。 预测的是离散值称为分类，预测的是连续值成为回归。 学得模型后，使用其进行预测的过程称为测试。 聚类（clustering）...
（读书笔记）周志华-机器学习-第一章 绪论
Aylson的博客
08-07 437
本篇是本人学习周志华老师的《机器学习初步》第一章绪论的读书笔记。
周志华《机器学习》自学知识点笔记（第一、二章）
m0_74756644的博客
10-23 640
非形式化定义：将人的“经验”作为计算机的“数据”，让计算机来学习这些经验数据，从而得到一个算法模型，同时在面对新的情况时，计算机能够做出准确有效的判断。形式化定义：假设T为计算机程序希望实现的任务类，P为计算机程序在某任务类T上的性能，E为经验，即历史的数据集。若该计算机程序通过利用经验E在任务T上获得了性能P的改善，则称该程序对E进行了学习。
基于NSGA-II的局部寻优算法改进，结合ZDT和DTLZ系列测试函数，含IGD定值退出机制及测试图片展示 - 局部搜索
08-10
内容概要：本文介绍了一种基于NSGA-II改进的局部寻优算法，重点在于引入局部搜索环节来提高多目标优化的效果。文中详细解释了局部搜索的具体实现方法，包括动态调整步长以及在高维情况下的适应性。同时，作者使用了ZDT和DTLZ系列测试函数进行验证，尤其是对ZDT1和DTLZ4进行了深入探讨。此外，还提出了利用IGD（Inverted Generational Distance）作为终止条件的方法，确保算法能够在达到足够好的解之后停止，避免不必要的计算浪费。最终结果显示，在这两个测试函数上，改进后的算法表现出了更好的前沿贴合度和帕累托分布均匀度。 适合人群：从事多目标优化研究的专业人士，尤其是那些希望深入了解NSGA-II改进版本的人。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多目标优化问题的研究项目，旨在提供一种更加高效且精确的解决方案。 其他说明：需要注意的是，在实际应用中，对于更高维度的问题可能需要进一步调整参数设置，如局部搜索步长的衰减速率等。另外，并行计算过程中应注意各子种群独立管理各自的局部搜索状态，以免造成搜索效率下降。
市政道路技术标.doc
最新发布
08-10
市政道路技术标.doc
Java WMS ERP自动化立体仓库管理系统：进出库源码及程序
08-10
内容概要：本文介绍了基于Java开发的WMS (Warehouse Management System) ERP自动化立体仓库管理系统。该系统利用自动化设备如自动化输送线、机械臂、点数机、提升机、堆垛机等，结合现代仓储精益管理理念，实现了仓储管理的智能化。系统不仅支持进出库管理，还通过API接口与EBS（ERP中的一种）、MES（生产执行系统）、deer-WCS（设备调度系统）等系统无缝对接，打通仓储上下游数据流，推动完全自动化。文中详细解析了系统的核心功能，包括库存管理和接口对接的具体实现方式，并强调了代码的可读性、可维护性和可扩展性，以及自动化流程的设计。 适合人群：对Java开发有兴趣的技术人员，尤其是从事物流、供应链管理领域的软件开发人员。 使用场景及目标：适用于需要实现仓储自动化的企业，旨在提高仓储管理的效率和准确性，减少人工干预，优化物流和供应链管理。 其他说明：随着技术的进步，WMS系统将不断演进，在未来物流和供应链管理中扮演更重要的角色。
西门子200smart与安川V1000变频器Modbus通讯详解：参数读写、状态控制及频率设置
08-10
西门子200smart PLC与安川V1000变频器通过Modbus通讯协议进行交互的方法。主要内容涵盖Modbus通讯的基础原理、参数配置、读写变频器内部参数、状态字和控制字的具体方法，以及如何通过Modbus通讯实现对变频器的正反转控制、停止操作和读取电压电流等参数。此外，还讲解了如何设置变频器的输出频率，并提供了简单的代码示例和实践经验分享。 适用人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要将PLC与变频器集成在一起工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Modbus通讯协议及其在工业自动化中的应用，特别是针对西门子200smart PLC与安川V1000变频器的集成项目。目标是掌握如何利用Modbus通讯实现对变频器的有效控制和监控。 其他说明：文中提供的代码示例和实践经验有助于读者更好地理解和实施相关技术，同时强调了在实际操作中应注意的关键点，如参数配置、寄存器选择和系统稳定性测试。
人力资源分析报告.doc
08-10
人力资源分析报告.doc
新版XXX保险三方合作协议书.doc
08-10
新版XXX保险三方合作协议书.doc
springboot健康管理微信小程序的设计与实现的论文
08-10
springboot健康管理微信小程序的设计与实现
周志华机器学习西瓜书第二章学习笔记
01-24
### 关于周志华《机器学习》（西瓜书）第二章的学习笔记 #### 模型评估与选择概述 模型评估与选择是机器学习领域的重要组成部分，旨在通过合理的方法评价不同模型的表现并挑选最优者。这一过程不仅涉及如何衡量单个模型的好坏，还包括怎样对比多个候选方案以做出最佳决策。 #### 偏差、方差和噪声的概念解析 偏差度量了学习算法的期望预测与实际结果之间的差距，反映了算法自身的拟合精度；方差描述的是相同规模训练集变化引起的学习效果波动情况，体现了数据扰动带来的影响；而噪声则设定了给定任务下所有可能采用的学习方法能达到的最佳预期泛化误差界限，揭示了问题本身固有的复杂性和挑战性[^2]。 #### 性能度量指标——P-R图及其应用 为了更直观地展示各类分类器的工作特性，通常会绘制精确率-召回率(Precision-Recall, P-R)曲线来辅助分析。当面对多组实验结果时，可以通过观察这些图形相互间的位置关系来进行优劣评判：如果某条曲线始终位于另一条之上，则表明前者具有更好的整体表现；而对于那些存在交点的情况，则需进一步计算各自下方区域面积大小作为判断依据之一。此外，“平衡点”作为一种特殊的性能测度，在特定条件下也能提供有价值的参考信息[^3]。 #### 偏差-方差分解理论简介 该理论为理解学习算法的一般化能力提供了框架性的指导思路，通过对平均测试错误率实施拆分操作，可以深入剖析导致过拟合现象背后的原因所在，并据此探索改进措施的方向。具体而言，总误差由三部分构成——不可约减误差点（即噪声）、平方形式表达出来的偏差项以及线性累加而成的方差成分[^4]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import precision_recall_curve, auc def evaluate_model_performance(model, X, y): """ 计算并返回PR曲线下面积(AUC)，用于量化模型的整体性能。 参数: model (object): 已经训练好的分类模型实例。 X (array-like of shape (n_samples, n_features)): 测试特征矩阵。 y (array-like of shape (n_samples,)): 对应的真实标签向量。 返回: float: PR AUC得分。 """ # 划分训练集/验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 使用训练集拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 获取验证集中各观测对应的概率估计值 probas_pred = model.predict_proba(X_val)[:, 1] # 绘制PR曲线并求得AUC分数 precisions, recalls, _ = precision_recall_curve(y_val, probas_pred) pr_auc_score = auc(recalls, precisions) return pr_auc_score ```
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