机器学习的相关疑问以及解决（持续添加）

最新推荐文章于 2025-08-28 16:52:32 发布
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分类专栏： J_机器学习
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本文详细介绍了如何在PyCharm环境中安装TensorFlow，包括必要的工具和步骤，为初学者提供了清晰的指南。
  • tensorflow安装

如何在pycharm里面添加tensorflow需要的工具 - piaoliudehai的博客 - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/piaoliudehai/article/details/80280466

机器学习中的模型部署：从训练到生产
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-19 1606
在机器学习项目中，模型训练只是第一步，将训练好的模型部署到生产环境中，为用户提供服务才是最终目标。模型部署涉及到多个环节，包括模型保存、加载、服务化和监控。本文将从模型部署的基本概念出发，介绍常用的部署方法，并通过一个完整的代码示例带你入门，同时探讨其应用场景和注意事项。模型部署是将训练好的机器学习模型应用到实际生产环境中，为用户提供服务的过程。模型部署的目标是确保模型在生产环境中的稳定性和高效性，同时提供良好的用户体验。
机器学习框架及评估指标详解
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
01-24 6319
目录 机器学习的步骤 train_test_split函数的详解 机器学习评估指标 分类模型评估指标 混淆矩阵 ROC曲线 利用ROC的其他评估标准 Python 绘制ROC曲线求解AUC模板代码 错误率 精度 查准率、查全率 P-R曲线 Python绘制P-R曲线模板代码 平衡点(BEP) F1度量 Python求解F1_score代码 回归模型评估指标 均方误差 MAE（平均绝对误差） MAPE（平均绝对百分比误差） RMSE（均方根误差） R Square（
机器学习疑问整理
stark_summer的专栏
12-09 1360
回答一： 感觉logistic模型的优点有如下： 1. logistic是线性模型，在相同的条件下线性模型的稳定要优于非线性模型； 2. logistic模型的效果评价除了验证数据集外，还有统计学的验证，感觉更严谨； 3. logistic是基于统计学原理的，更容易让统计和数学背景的人接受； 4. 模型参数的解释更科学，比如某变量的影响直接用发生比就能解释； 5.
20180807--关于机器学习的疑问集合
Bawden的梦想之塔
08-07 142
关于机器的疑问集合 ×日精进，以为德× 问题列表 1.BP、SVM、LR手动推导？能否？ 2.ICA和PCA的原理及区别？ 3.SVM与神经网络的差异？ 4.L1,L2正则化 5.如何避免过拟合问题？ 6.bagging,boosting,RF和GBDT的比较？知否？ ...
机器学习疑问
sinat_41651365的博客
02-08 586
F1score的取值范围为什么是[0, 1] ？怎么计算的？
机器学习基础教程的疑问
zymwzgl的博客
11-06 163
《机器学习基础教程》机械工业出版社出版 Simo Rogers Mark Girolami著。 1、48页的一个式子不知道怎么推出来的，先记录一下，免得后面忘了。 p（t1960|x1960，X,T）=p(t1960,t|x1960,X)/p(t|X) ...
23 机器学习 - 证明SVM
阿甘兄
09-29 930
说实话，凡是涉及到要证明的东西.理论，便一般不是怎么好惹的东西。绝大部分时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底，进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明创造这个东西的时候，则显艰难(因为任何时代，大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果，前人所做的是开创性工作，而这往往是最艰难最有价值的，他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过，他不过是站在巨人的肩上。你，我则更是如此)...
“十道机器学习问题，帮助你了解基础知识和常见算法“
qq_28245087的博客
11-27 1773
机器学习是一种人工智能领域的重要分支，通过从数据中学习和改进来让计算机执行任务。与传统编程不同，机器学习使计算机能够从大量数据中发现模式和规律，并做出预测和决策。它的应用领域非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。机器学习分为监督学习和无监督学习，前者通过输入和输出标签进行训练，后者从未标记的数据中自动发现模式和结构。过拟合和欠拟合是常见问题，可以通过增加训练数据、调整模型复杂度和使用正则化技术来解决。评估模型性能是关键任务，常用的方法是交叉验证。
三万字机器学习项目整理（基础到进阶）
yk 坤帝
02-18 2369
如果你是学生、计算机领域的工作者，我强烈建议你学习、掌握机器学习，我不敢说它是最简单的（机器学习的确很简单），但是掌握机器学习一定是性价比最高的。 本文用浅显易懂的语言精准概括了机器学习的相关知识，内容全面，总结到位，剖析了机器学习的what，who，when, where, how，以及why等相关问题。从机器学习的概念，到机器学习的发展史，再到机器学习的各类算法，最后到机器学习的最新应用，十分详尽。适合小白快速了解机器学习。 你是否使用像Siri或Alexa这样的个人助理客户端？你
25、机器学习面试准备全攻略
最新发布
k5l6m的博客
08-28 19
本文详细介绍了机器学习面试准备的全面攻略，涵盖积累实践经验、应对高级职位行为面试的技巧、针对不同科技巨头公司的面试要点，并提供了制定面试计划和调整准备路线图的策略。此外，还强调了如何在面试中展示独立完成项目、团队协作、领导能力及学习能力等关键素质，助力读者在机器学习领域求职过程中脱颖而出。
greenplum 介绍
cojm55771的博客
07-02 321
一般地，greenplum的每个segment节点对应一个网口NIC，一个物理CPU，一个磁盘控制器，以便同机器的多个segment之间互不影响。 greenplum的备份，提供了gp_dump做并行备份，master和seg...
tensorboard运行错误 WARNING: tensorflow:Unable to get first event timestamp for run
JY丫丫
09-13 2953
WARNING:tensorflow:Unable to get first event timestamp for run 出现这个问题的原因是没有在程序结束的时候关闭写入 解决如上下： from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter('log') writer.close() ...
机器学习常见问题整理？
moledyzhang的博客
03-12 5509
机器学习项目流程？ 答：理解实际问题，抽象成数学模型（分类、回归、聚类）——>获取数据——>特征预处理与特征选择——>训练模型与调优——>模型诊断（过拟合、欠拟合等）——>模型融合——>上线运行。 机器学习算法的分类？ 答：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习。 特征选择与降维的区别？ 答：两者达到的效果是一样的，都是试图去减少特征数据集...
TensorBoard 使用和问题解决
weixin_34055787的博客
12-20 915
TensorBoard 使用和问题解决 一、启动TensorBoard　 1) python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory logdir 指向 SummaryWriter 序列化数据的存储路径。 通过在浏览器中输入 localhost:6006 来查看 TensorBoard。 2)pi...
机器学习的几个重要问题
dong976209075的专栏
12-02 8668
本文是我看《机器学习哪些事》的一些总结和感想。如果我现在就是一个能够学习的机器的话，那我现在进行的就是机器学习中的“归纳”。 另：本人刚开始接触机器学习这一领域，欢迎交流沟通，表述如有不当之处，恳求指出。 *我的总结： 1.机器学习实现为一个学习器，学习器通过样例训练集的训练，学到假设空间里一个最优的算法（比如一个最优的分类器集合中的一个分类器）。其中，样例训练集可以理解为学习器要学
深度学习最全优化方法总结比较及在tensorflow实现
u010899985的博客
08-19 8951
梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学习模型是一个复杂的非线性结构，一般属于非凸问题，这意味着存在很多局部最优点（鞍点），采用梯度下降算法可能会陷入局部最优，这应该是最头疼的问题。这点和进化算法如遗传算法很类似，都无法保证收敛到全局最优。因此，我们注定在这个问题上成为“高级炼丹师”。可以看到，梯度下降算法中一个重要的参数是学习速率，适当...
机器学习常见问题
weixin_49708196的博客
04-08 1241
机器学习一些常见问题 特征工程是什么？ 特征工程（Feature Engineering）特征工程是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特征的过程，使得将这些特征运用到预测模型中能提高对不可见数据的模型预测精度。 特征工程简单讲就是发现对因变量y有明显影响作用的特征，通常称自变量x为特征，特征工程的目的是发现重要特征。 如何能够分解和聚合原始数据，以更好的表达问题的本质？这是做特征工程的目的。 特征工程是数据挖掘模型开发中最耗时、最重要的一步。 深度了解特征工程 - 知乎 (zhihu.com) 类别
Tensorboard提示unable to get first event timestamp for run解决办法
Tsingzao的博客
05-31 3626
TensorBoard为分析模型训练过程等提供了很好的可视化端口，关于如何在Pytorch中调用Tensorboard，博文《pytorch调用tensorboard方法尝试》已经详细说明。 今天在调用Tensorboard过程中，遇到问题如下，运行tensorboard --logdir=/log/path后提示unable to get first event timestamp for r...
机器学习小白
04-03
<think>好的，用户想了解机器学习的基础知识，特别是入门教程。首先，我需要根据提供的引用内容来构建回答的结构，确保信息准确且相关。让我先看看用户提供的引用资料。 引用[1]提到线性代数对理解机器学习理论很重要，尤其是深度学习。但刚入门时可以不需要掌握。所以，在基础知识部分，我应该提到数学基础，但也要说明初期不需要深入，避免吓到初学者。 引用[2]给出了机器学习算法实现的流程：评估问题、准备数据、检查算法、实验结果、深入最佳算法。这部分可以整理为学习路径，帮助用户一步步进行。 引用[3]是关于学习率的注意事项，这可能属于模型训练中的关键点，可以放在实践建议里，或者在优化部分提到。 引用[4]展示了KNN分类器的代码示例，还有决策树的例子。这说明在工具与框架部分，需要提到Scikit-learn这样的库，并给出代码实例，方便用户动手实践。 用户的问题是关于机器学习入门教程，所以需要从基础概念、数学基础、学习路径、工具框架、实践建议等方面组织内容。同时，用户要求生成相关问题，这部分需要根据回答内容提出相关的问题，比如数学基础的重要性、学习路径的步骤、常用工具等。 还要注意系统级指令，比如使用中文，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且正确使用LaTeX语法。例如，在提到线性代数时，可以写出向量表示为$\mathbf{x}$，矩阵乘法为$A \cdot B$。如果有独立公式，比如线性回归的损失函数，应该用$$...$$单独成段。 需要确保回答结构清晰，分步骤讲解。同时，引用内容要自然地插入到回答中，并在末尾添加引用标识。例如，在提到学习率时，引用[3]，在提到流程时引用[2]。 现在需要检查是否覆盖了用户的需求：机器学习的基础知识、入门教程。可能用户是刚开始学习，需要简明扼要的解释，避免过多复杂理论，强调实践和步骤。此外，相关问题要围绕入门可能遇到的疑问，比如数学要求、学习步骤、工具选择、常见挑战等。 最后，确保回答中的代码示例正确，比如引用[4]中的KNN代码，可能需要简要说明代码的作用，让用户了解如何使用库来实现算法。</think>### 机器学习入门教程分步指南 #### 一、基础概念与核心组成 1. **机器学习定义** 通过算法使计算机从数据中学习规律，无需显式编程。例如，分类任务中模型自动识别特征与标签的关系。 2. **三大学习范式** - 监督学习：使用带标签数据训练，如线性回归、KNN分类（示例代码见引用[4]） - 无监督学习：发现无标签数据中的结构，如聚类 - 强化学习：通过环境反馈优化决策，如游戏AI #### 二、数学基础与工具准备 1. **关键数学领域** - 线性代数：向量$\mathbf{x}$、矩阵乘法$A \cdot B$（长期学习必备，但初期可暂缓[^1]） - 概率统计：条件概率$P(Y|X)$、均值方差 - 微积分：梯度计算$\frac{\partial L}{\partial w}$ 2. **开发环境搭建** - Python + Jupyter Notebook - 库安装命令： ```bash pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn ``` #### 三、系统化学习路径（引用[2]流程） 1. **问题定义阶段** - 明确任务类型（分类/回归/聚类） - 评估数据可用性与质量 2. **数据预处理流程** ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` 3. **算法实验方法论** | 算法类型 | Scikit-learn类 | 适用场景 | |---------------|-------------------------|-------------------| | K近邻 | KNeighborsClassifier | 小规模分类 | | 决策树 | DecisionTreeClassifier | 可解释性要求高 | | 随机森林 | RandomForestClassifier | 高精度需求 | 4. **模型评估标准** - 分类：准确率$\frac{TP+TN}{Total}$ - 回归：MSE $\frac{1}{n}\sum(y_i-\hat{y}_i)^2$ #### 四、典型问题解决示例（手写数字识别） 1. **数据加载与探索** ```python from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() plt.matshow(digits.images[0]) # 可视化样本 ``` 2. **管道化建模** ```python from sklearn.pipeline import make_pipeline pipe = make_pipeline( StandardScaler(), PCA(n_components=0.95), RandomForestClassifier() ) ``` 3. **超参数优化实践** ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV params = {'n_estimators': [50, 100]} grid_search = GridSearchCV(pipe, params) grid_search.fit(X_train, y_train) ``` #### 五、持续提升建议 1. **避免的常见误区** - 过早优化：引用[2]强调先建立基线模型 - 忽视数据质量：垃圾数据导致错误结论 2. **学习率设置技巧** 使用学习率衰减策略，如初始值设为0.1，每5个epoch减半[^3] 3. **理论深化方向** - 推导逻辑回归的梯度公式 - 理解VC维与泛化误差关系 §§ 1. 如何选择机器学习项目的评估指标？ 2. 数据标准化与归一化的区别是什么？ 3. 遇到模型过拟合时应采取哪些措施？ 4. 怎样通过学习曲线诊断模型问题？ 5. 不同优化器（如Adam/SGD）的适用场景有何差异？ [^1]: 线性代数中的概念是理解机器学习理论所必需的基础知识，尤其是对那些处理深度学习算法的人而言。在刚接触机器学习时，你可以不需要掌握线性代数。 [^2]: 无论什么时候实现机器学习算法，推荐采用如下流程来开始：评估你的问题->准备数据->检查各种机器学习算法->检验实验结果->深入了解性能最好的算法。 [^3]: 注意，我们选择学习率时要避免过大或过小，学习率太大，会出现振荡甚至梯度爆炸的现象，学习率过小，收敛速度会变慢。 [^4]: KNN分类器示例代码展示了Scikit-learn的标准建模流程。
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