《机器学习实战》学习 - 随笔分类 - lotuslaw

摘要：击球手将球击出，外野手立即开始奔跑，预测球的轨迹。他追踪它，调整自己的运单，最后抓住球(在一片掌声中)。不管你是在听完朋友的话还是在早餐时期期待咖啡的味道，预测都是你一直在做阅读全文

posted @ 2021-11-20 15:09 lotuslaw 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：卷积神经网络(CNN)起源于对大脑的视觉皮层的研究。阅读全文

posted @ 2021-11-19 17:44 lotuslaw 阅读(265) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：读取大型数据集并对其进行有效预处理可能对其他深度学习库来说很难实现，但是TensorFlow借助Data API很容易实现：只需创建一个数据集对象，并告诉它如何从何处获取数据以及如何对其进行转换。阅读全文

posted @ 2021-11-18 15:01 lotuslaw 阅读(1084) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：当你需要额外的控制来编写自定义损失函数、自定义指标、层、模型、初始化程序、正则化函数、权重约束等，TensorFlow的底层Python API将非常有用。你甚至可以完全控制训练循环本身。阅读全文

posted @ 2021-11-17 14:43 lotuslaw 阅读(1007) 评论(0) 推荐(0) 编辑

10-训练深度神经网络

摘要：训练DNN常见问题：梯度消失或梯度爆炸、没有足够的带标签数据、训练非常缓慢、过拟合。解决方式：初始化、激活函数、归一化、正则化、优化器、学习率调度。阅读全文

posted @ 2021-11-16 16:01 lotuslaw 阅读(290) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：人工神经网络是深度学习的核心。阅读全文

posted @ 2021-11-15 14:20 lotuslaw 阅读(275) 评论(0) 推荐(0) 编辑

8-无监督学习技术

摘要：如果智能是蛋糕，无监督学习将是蛋糕体，有监督学习是蛋糕上的糖霜，强化学习是蛋糕上的樱桃阅读全文

posted @ 2021-11-14 14:27 lotuslaw 阅读(219) 评论(0) 推荐(0) 编辑

7-降维

摘要：许多机器学习问题设计每个训练实例的成千上万甚至数百万个特征。正如我们将看到的那样，所有这些特征不仅使训练变得极其缓慢，而且还会使找到好的解决方案变得更加困难。这个问题通常称为维度的诅咒。阅读全文

posted @ 2021-11-13 11:35 lotuslaw 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：如果你随机向几千个人询问一个问题，然后汇总他们的回答，在许多情况下，你会发现，这个汇总的回答比专家回答的还要好，这被称为群体智慧。阅读全文

posted @ 2021-11-12 11:49 lotuslaw 阅读(262) 评论(0) 推荐(0) 编辑

5-决策树

摘要：决策树是通用的机器学习算法，可以执行分类和回归任务，甚至多输出任务。阅读全文

posted @ 2021-11-11 10:42 lotuslaw 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑

4-支持向量机

摘要：支持向量机是一个功能强大且全面的机器学习模型，它能够执行线性或非线性分类、回归，甚至是异常检测任务。阅读全文

posted @ 2021-11-10 19:39 lotuslaw 阅读(67) 评论(0) 推荐(0) 编辑

3-训练模型

摘要：线性回归-多项式回归-正则化-逻辑回归。阅读全文

posted @ 2021-11-10 16:48 lotuslaw 阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2-分类

摘要：最常见的有监督学习任务包括分类任何和回归任务，本章主要关注分类任务：二分类、多分类(多标签分类、多输出分类) 阅读全文

posted @ 2021-11-10 13:04 lotuslaw 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：数据准备及洞察>>数据预处理>>特征工程>>模型选择、训练及评估>>模型保存及加载（基于sklearn，流程学习）阅读全文

posted @ 2021-10-22 16:59 lotuslaw 阅读(78) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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