机器学习-chapter1机器学习的生态系统

1.机器学习工作流程获取->检查探索->清理准备->建模->评估->部署 2.搭建机器学习环境 1..通过安装Python,配置相关环境变量 2.强烈建议直接安装anacomda,这是一个单一的可执行程序,几乎包含所有需要的软件包和依赖者,因为这个发行版是针对Python科学栈的用户,本质上是一个一劳永逸的解决方案,其中conda update <package_name>库就能更新到最新的稳定版本 3.安装jupyter,如果你安装的是anacomda就不需要…

机器学习五 -- 机器学习的“Hello World”，感知机

机器学习五 -- 机器学习的“Hello World”,感知机感知机是二类分类的线性分类模型,是神经网络和支持向量机的基础.其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值之一,即二类分类.感知机对应于输入空间(特征空间)将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型.我们对于感知机的学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此目标,我们需要导入基于误分类的损失函数,利用后文所提到的梯度下降法对损失函数进行极小化,求得感知机模型. 感知机模型对此我们都知道了什么叫感知机了.…

Spark机器学习 Day1 机器学习概述

Spark机器学习 Day1 机器学习概述今天主要讨论个问题:Spark机器学习的本质是什么,其内部构成到底是什么. 简单来说,机器学习是数据+算法. 数据在Spark中做机器学习,肯定有数据来源,在Spark的最底层肯定是RDD封装,这个和Spark具体是什么版本没有任何关系,版本发展只不过是提供了更多高层的API而已,例如DataFrame.Dataset等,而之所以有DataFrame.Dataset,一般情况下是为了使用统一的优化引擎(抽象程度越高,优化算法和空间越大). RDD有一…

Spark机器学习· 实时机器学习

Spark机器学习 1 在线学习模型随着接收的新消息,不断更新自己:而不是像离线训练一次次重新训练. 2 Spark Streaming 离散化流(DStream) 输入源:Akka actors.消息队列.Flume.Kafka.-- http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 类群(lineage):应用到RDD上的转换算子和执行算子的集合 3 MLib+Streaming应用 3.0 build…

Coursera 机器学习课程机器学习基础：案例研究证书

完成了课程1 机器学习基础:案例研究贴个证书,继续努力完成后续的课程:…

coursera机器学习笔记-机器学习概论，梯度下降法

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# 这一周的内容是机器学习介绍和梯度下降法.作为入…

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-SVM[7]

SVM是新近出现的强大的数据挖掘工具,它在文本分类.手写文字识别.图像分类.生物序列分析等实际应用中表现出非常好的性能.SVM属于监督学习算法,样本以属性向量的形式提供,所以输入空间是Rn的子集. 图1 如图1所示,SVM的目标是找到两个间距尽可能大的边界平面来把样本本点分开,以”最小化泛化误差“,即对新的样本点进行分类预测时,出错的几率最小.落在边界平面上的点称为支持向量.Vapnik证明如果可以找到一个较小的支持向量集,就可以保证得到很好的泛化能力----也就是说支持向量的个数越少越好. 数…

[机器学习&数据挖掘]机器学习实战决策树plotTree函数完全解析

在看机器学习实战时候,到第三章的对决策树画图的时候,有一段递归函数怎么都看不懂,因为以后想选这个方向为自己的职业导向,抱着精看的态度,对这本树进行地毯式扫描,所以就没跳过,一直卡了一天多,才差不多搞懂,才对那个函数中的plotTree.xOff的取值,以及计算cntrPt的方法搞懂,相信也有人和我一样,希望能够相互交流. 先把代码贴在这里: import matplotlib.pyplot as plt #这里是对绘制是图形属性的一些定义,可以不用管,主要是后面的算法 decisionNode…

FPGA机器学习之机器学习的n中算法总结1

机器学习是AI领域的重要一门学科.前面我描写叙述过.我计划从事的方向是视觉相关的机器学习分类识别,所以可能在每一个算法的分析中,仅仅增加在视频.视觉领域的作用. 我毛华望QQ849886241.技术博客http://blog.csdn.net/my_share SA算法.Fea-G算法.DANOVA算法,SOA算法.Shooting算法. 这个是从网页中,百度说他们特有的算法. Fea-G算法.DANOVA算法,SOA算法.没有不论什么资料. shooting算法.叫射门算法(百度和必应的结果)…

【机器学习】机器学习入门08 - 聚类与聚类算法K-Means

时间过得很快,这篇文章已经是机器学习入门系列的最后一篇了.短短八周的时间里,虽然对机器学习并没有太多应用和熟悉的机会,但对于机器学习一些基本概念已经差不多有了一个提纲挈领的了解,如分类和回归,损失函数,以及一些简单的算法--kNN算法.决策树算法等. 那么,今天就用聚类和K-Means算法来结束我们这段机器学习之旅. 1. 聚类 1.1 什么是聚类将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类.由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他…

【机器学习】机器学习入门02 - 数据拆分与测试&算法评价与调整

0. 前情回顾上一周的文章中,我们通过kNN算法了解了机器学习的一些基本概念.我们自己实现了简单的kNN算法,体会了其过程.这一周,让我们继续机器学习的探索. 1. 数据集的拆分上次的kNN算法介绍中,我们只是简单地实现了这样一个算法,并用一组测试数据进行了测试. 然而,在真正的工程应用中,我们设计出的机器学习算法,并不一定非常准确,甚至可能非常不准确.因此我们需要进行测试,如同我们设计好了一个数据结构后,需要使用尽可能涵盖各种情况的参数调用各个操作,并通过一定的方式观察是否符合我们对这种数…

【机器学习】机器学习入门01 - kNN算法

0. 写在前面近日加入了一个机器学习的学习小组,每周按照学习计划学习一个机器学习的小专题.笔者恰好近来计划深入学习Python,刚刚熟悉了其基本的语法知识(主要是与C系语言的差别),决定以此作为对Python的进一步熟悉和应用.所以,在接下里的八周里,将每周分享一篇机器学习的心得笔记.呐,现在开始吧. 1. 什么是kNN算法要明确什么是kNN算法,还是要先从什么是机器学习这个更加基本的问题开始谈起.以下摘录一段Wiki百科中的概念解释: 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一…

吴裕雄--天生自然python机器学习：机器学习简介

除却一些无关紧要的情况,人们很难直接从原始数据本身获得所需信息.例如 ,对于垃圾邮件的检测,侦测一个单词是否存在并没有太大的作用,然而当某几个特定单词同时出现时,再辅以考察邮件长度及其他因素,人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件.简单地说,机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息. 机器学习横跨计算机科学.工程技术和统计学等多个学科,需要多学科的专业知识.稍后你就能了解到,它也可以作为实际工具应用于从政治到地质学的多个领域,解决其中的很多问题. 甚至可以这么说,机器学习对于任何需要…

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-SVM[5]

svm小结 1.超平面两种颜色的点分别代表两个类别,红颜色的线表示一个可行的超平面.在进行分类的时候,我们将数据点 x 代入 f(x) 中,如果得到的结果小于 0 ,则赋予其类别 -1 ,如果大于 0 则赋予类别 1 .如果 f(x)=0 ,则很难办了,分到哪一类都不是.事实上,对于 f(x) 的绝对值很小的情况,我们都很难处理,因为细微的变动(比如超平面稍微转一个小角度)就有可能导致结果类别的改变.理想情况下,我们希望 f(x) 的值都是很大的正数或者很小的负数,这样我们就能…

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-PCA

PCA 主成分分析(Principal components analysis,PCA),维基百科给出一个较容易理解的定义:“PCA是一个正交化线性变换,把数据变换到一个新的坐标系统中,使得这一数据的任何投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推,具体来说,在欧几里得空间给定一组点数,第一主成分对应于通过多维空间平均点的一条线,同时保证各个点到这条直线距离的平方和最小.去除掉第一主成分后,用同样的方法得到第二主成分.依此类推.在Σ中的奇异值…

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-SVM[9]

我们应用SVM的非线性分类功能对手写数字进行识别,我们在这应用poly做为非线性核 svm = mlpy.LibSvm(svm_type='c_svc', kernel_type='poly',gamma=10) svm.learn(x, y) 我们按像素分块读取数字特征后,形成训练样本,送入SVM训练本博客所有内容是原创,如果转载请注明来源 http://blog.csdn.net/myhaspl/ 对样本本身测试 print svm.pred(x) 对供测试的未知样本进行测试测试代码如下…

机器学习(四) 机器学习(四) 分类算法--K近邻算法 KNN (下)

六.网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数七.数据归一化 Feature Scaling 解决方案:将所有的数据映射到同一尺度八.scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py import numpy as np class StandardScaler: def __init__(self): self.mean_ = None self.scale_ = None def fit(self, X): """根据训练数据集X获得数据的均…

【Machine Learning】机器学习及其基础概念简介

机器学习及其基础概念简介作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

machine learning----->什么是机器学习

1.概述: 学习一门学问的第一步就是要了解这门学问到底是什么,它可以被用来干什么. 本文罗列了学习machine learning的过程中看到的一些写得比较好的文章以及读完这些文章之后对机器学习的初步印象.希望可以帮助读者建立起ML的初步认知. 2.关于ML的优秀文章(了解什么是机器学习,机器学习可以用来干什么) 1.有趣的机器学习: 3.机器学习从入门到精通免费课程: 1.机器学习-斯坦福大学- Andrew Ng 2. 4.学习心得 4.1什么是机器学习(ML) Arthur…

机器学习与R语言

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录第一章机器学习简介第二章数据的管理和理解第三章懒惰学习--使用近邻分类第四章概率学习--朴素贝叶斯分类第五章分而治之--应用决策树和规则进行分类第六章预测数值型数据--回归方法第七章黑箱方法--神经网络和支持向量机第八章探…

Coursera 机器学习笔记（一）

主要是第一二周内容机器学习概要机器学习是什么? 生活在信息时代的我们,其实时时刻刻都离不开机器学习算法.比如日常使用的搜索引擎就涉及到很多学习算法. Arthur Samuel 给出第一个定义.他定义机器学习为:在进行特定编程的情况下,给予计算机学习能力的领域.维基百科给出的定义为: 机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法.因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论. 可见这是一门交叉学科,涉及很多统计…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

机器学习小记——KNN（K近邻） ^_^ （一）

为了让绝大多数人都可以看懂,所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法第一次写ML的博文,所以可能会有些地方出错,欢迎各位大佬提出意见或错误祝大家开心进步每一天- 博文代码全部为python 简单的说一下什么是机器学习,机器学习英文名称是Machine Learning, ML 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有…

Python机器学习（Python Machine Learning 中文版 PDF）

Python机器学习介绍(Python Machine Learning 中文版) 机器学习,如今最令人振奋的计算机领域之一.看看那些大公司,Google.Facebook.Apple.Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛.从手机上的语音助手.垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐,无一不用到机器学习技术. 如果你对机器学习感兴趣,甚至是想从事相关职业,那么这本书非常适合作为你的第一本机器学习资料.市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法,这对于零…