20190623——机器学习开发流程 学习框架和资料

最新推荐文章于 2025-05-11 12:51:33 发布
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博客介绍了机器学习流程，包括获取数据、数据处理、特征工程、模型训练、评估及应用。强调算法是核心，数据和计算是基础，还提及找准定位、机器学习库与框架，以及相关学习书籍如《机器学习》《统计学习方法》《深度学习》。

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获取数据
数据处理
特征工程，处理成为算法使用的数据。
机器学习算法进行训练——模型
模型评估
应用
在这里插入图片描述

算法是核心，数据和计算是基础

找准定位

机器学习库与框架
实战类数据
机器学习周志华
统计学习方法李航
深度学习花书

宫城诗
关注
深度学习框架选型指南——机器学习界热门话题
AI天才研究院
09-15 1163
深度学习(Deep Learning)是一类机器学习方法，其核心是神经网络（Neural Network）。近年来，随着技术的进步，越来越多的公司、组织和研究人员开始研究深度学习。实际上，深度学习已经成为当今最火爆的计算机视觉、自然语言处理等领域的热门研究方向。从某种意义上来说，深度学习就是通过高度抽象的神经网络模型对原始数据进行学习，提取出有用的特征并应用到下游的任务中。不同于传统机器学习方法，深度学习不需要手工设计特征工程和分类规则，而是可以自动构建高维空间中的复杂函数关系。
一个框架解决几乎所有机器学习问题
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
忘记李刚，一步一步跟我学Struts2 —— Struts2的学习途径
luzhou33的专栏
12-21 199
正确的学习方法不仅能够让你事半功倍，也能够让你更加接近真理。在这一系列的文章之初，我想首先说说学习一个开源框架的途径。这些学习方法，不仅适用于Struts2，我想同样适用于许多其他的开源框架，比如说Spring，Hibernate等等。而这些学习方法，也是我个人的一些心得体会，希望对初学者或者正在为学习开源框架犯愁的朋友带来一些启示。 [b][color=red][size=medium]阅...
机器学习算法框架流程
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07-05 693
Machine Learning and algorithm K Nearest NeighborGridSearchCV algorithm ) K Nearest Neighbor import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # classifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler # standar
机器学习流程知识结构图
乐亦亦乐的博客
03-08 2062
机器学习通用流程
IT_NEU_Lee的博客
11-28 329
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  ...
机器学习数据处理框架、步骤
qq_43149373的博客
04-19 871
机器学习—— 机器学习运维（MLOps）
2303_80737493的博客
10-16 8654
机器学习—— 机器学习运维（MLOps） 机器学习运维（MLOps）——提高模型管理和部署效率的必备技能 什么是MLOps？ 为什么MLOps很重要？ MLOps 示例：构建一个简单的ML流水线 MLOps的关键工具 总结 机器学习运维（MLOps）——高效管理和部署AI模型的工具 MLOps 的优势 MLOps 实践的关键工具 示例代码：使用MLflow进行模型管理和部署 结论
机器学习算法实战系列：机器学习工程化全流程——从开发到部署的工业级实践
最新发布
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
05-11 1058
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初学机器学习的方法及框架了解
u013240812的专栏
08-16 452
程序员初学机器学习的四种方式 【机器学习实验】scikit-learn的主要模块和基本使用 28款GitHub最流行的开源机器学习项目
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机器学习开发完整流程
青蛙博客
03-19 1169
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机器学习的基本框架
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机器学习的基本框架
MLFlow︱机器学习工作流框架：介绍（一）
素质云笔记
02-25 2万+
文章目录1 DataOps、MLOps 和 AIOps，你要的是哪个Ops？2 MLFlow2.1 MLFlow优势2.2 MLFlow劣势 1 DataOps、MLOps 和 AIOps，你要的是哪个Ops？ 之前的很多研究其实跟工程化是比较脱节的，模型在小环境中工作得很好，并不意味着它在任何地方都可以工作得很好。 各类开源项目其实很大程度上满足了我这样的调包工程师的需求，那么工程化就非常有必要了。 之前《DataOps、MLOps 和 AIOps，你要的是哪个Ops？》文章提到：DataOps、MLO
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3-1 机器学习工作流程 机器学习工作流程 小总结： 1.1956年 AI元年 达特茅斯会议 图灵–“图灵测试” 2.CPU与GPU 1，CPU擅长逻辑控制，GPU擅长的是大规模并发计算 2，内部结构：核数目，ALU数量及配置不同 3，机器学习 vs 深度学习 1，深度学习人为干预更少（特征提取） 2，深度学习网络，层数更多 4，回归问题： 1，预测数字 2，评估方式：误差平方和；误差绝对...
学习框架的方法总结
yuange
08-19 4709
一． 对框架学习的理解   1 框架学习基本上是学习框架的使用，所以是以记忆为主要的，当然如果有些时候你想知道为什么要这么使用去深入研究也是可以的。但是不要浪费太多时间，大多数小白还没有到读框架源码的水平，所以做到理解和运用就很好了。 二．学习使用的过程中有几个点是需要注意的。 注意版本问题，编译器版本和框架版本和服务器和各种工具包的版本问题。有些新的软件如jdk会对不支持一些旧的框架，这...
监督学习框架通用处理流程
竭尽全力的专栏
01-07 3108
1、机器学习可以简单地分为监督学习和无监督学习，对于监督学习可以分为分类问题和回归问题。 （1）分类：将实例数据划分到合适的分类中。 KNN(k-近邻算法)、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、SVM(支持向量积)。 分类问题示意图 （2）回归：预测数值型数据，包括一元线性回归、多元线性回归、Logistic回归等。 关于这方面的详细介绍可以参见监督学习与无
几种机器学习框架的对比和选择
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chenleiyfk的博客
03-22 2万+
选择什么样的深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题，而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。随着近几年AI的火热，越来越多的出现有关各个机器学习框架的对比文章，且随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言，支持 Python 的深度学习框架的性能也在持续的被关注。 本文是我根据诸多文献给予此，将横向的对比以下深度学习框架和工具的特点： Theano、Lasagne、Blocks、TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch、Caffe、CNTK 、Neon。
微博Weiflow框架：简化机器学习流程
Weiflow作为微博的内部机器学习框架，旨在通过提供直观的开发环境和高效的执行机制，减少机器学习流程中的繁琐工作，释放业务开发人员的创造力，以适应微博业务的快速发展和多元化需求。通过Weiflow，微博能够更有效...
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