收藏 | 数据分析师最常用的10个机器学习算法!(附图解)

来源:优达学城Udacity本文约3700字,建议阅读7分钟。本文介绍了数据科学家使用的十大机器学习算法和其特性。在机器学习领域,有种说法叫做“世上没有免费的午餐”,简而言之,它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果,这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。举个例子来说,你不能说神经网络永远比决策树好,反之亦然。模型运行被许多因素左右,例如数据集的大小和结构。因此,你应该根据你的问题尝试

机器学习之快速入门

原创不易,如果有转载需要的话,请在首行附上本文地址,谢谢。机器学习之快速入门机器学习的挑战:    大多数机器学习挑战都与数据处理和查找正确的模型相关。    (1)数据会以各种形式和大小出现。真实数据集可能比较混乱、不完整,并且采用各种不同格式提供。    (2)预处理数据可能需要掌握专业知识和工具。如:对象检测算法训练中的特征选取,需要掌握图像处理领域的专业知识等。    (3)找到拟合数据的

机器学习极简入门课

特别提示本课程为李烨老师达人课课程,需要购买训练营课程的同学请点击下方链接:21 天入门机器学习-第03期课程介绍本达人课针对机器学习初学者,从机器学习、深度学习最基本的原理及学习意义入手,以模型为驱动,带领大家吃透几个最经典的机器学习模型——学习这些模型的原理、数学推导、训练过程和优化方法。本课为每个模型提供了极小数据量的“极简版”实例,方便读者从直观上了解模型的运行原理。借助这些例子,大家可以

机器学习应该准备哪些数学预备知识?

作者:机器之心先决条件微积分、线性代数、概率论在机器学习几乎所有算法中不可或缺。如果你的数学背景很扎实,请跳过这一章节。如若不然,那么重新温习一下这些重要概念也不错。考虑到理论的数量,我并不建议大家从大部头开始。尽管一开始可以用它查询具体概念,但是初学者先关注简单的话题比较好。网上有很多好的在线资源(比如 Coursera、可汗学院或优达学城),实用且适合各种背景的人群。但是我建议从提纲之类的简明

告诉你什么叫做"机器学习"-------(楼主力荐)

1.一个故事说明什么是机器学习2.机器学习的定义3.机器学习的范围4.机器学习的方法5.机器学习的应用–大数据6.机器学习的子类–深度学习7.机器学习的父类–人工智能8.机器学习的思考–计算机的潜意识9.总结10.后记1.一个故事说明什么是机器学习依据数据所做的判断跟机器学习的思想根本上是一致的。机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验),得出了某种模型(迟到的规律),并利用此模型预测未来(是否迟

快速选择合适的机器学习算法

本文主要适用于初学者到中级数据科学家或分析师,他们有兴趣识别和应用机器学习算法来解决他们感兴趣的问题。一个初学者面临各种机器学习算法的典型问题是“我应该使用哪种算法?”问题的答案取决于许多因素,包括:数据的大小、质量和性质。可用计算时间。任务的紧迫性。你想用数据做什么。即使是经验丰富的数据科学家也不能在尝试不同的算法之前,判断哪种算法会最好。 我们并不是倡导一个一步到位的方法,但是我们希望首先根据

在实际项目中,如何选择合适的机器学习模型?

本文来自作者 chen_h 在 GitChat 上分享 「在实际项目中,如何选择合适的机器学习模型?」,「阅读原文」查看交流实录。「文末高能」编辑 | 哈比在这个文章中,我们主要面向初学者或中级数据分析师,他们对识别和应用机器学习算法都非常感兴趣,但是初学者在面对各种机器学习算法时,都会遇到一个问题是 “在实际项目中,我到底应该使用哪种算法呢?”。这个问题的答案取决于许多的因素,其中包括:数据的维

机器学习入门到进阶学习路线

机器学习入门到进阶学习路线参考:https://mp.weixin.qq.com/s/f-v-NUW7pTbVF9Sa3A4qUA1. 定义机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身2. 机器学习关注问题分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练,属于“监督学习”;聚类的问题不需要已知标签,属于“非监督学习”。 应用: 计算机视觉

邹博机器学习算法最新版( 吴恩达前辈、唐宇迪老师、张志华老师多家对比,入门最优 ) --- 献给想要入门、或者想要进阶的朋友

慌慌张张,匆匆忙忙,生活本来就是这样很喜欢郝云的《活着》这首歌,很生动的描述了现代年轻上班族的生活。时光飞逝,从开始接触机器学习 已经一年多了,现已成功从安卓移动端转战机器学习 现在也如愿从事机器学习的工作,虽初出茅庐,却也拿到了比较满意的25+ 想起当初…我是先把大学教材《高等数学》、《线性代数》、《概率论》从头到尾都看了一遍,然后又看了多家机构的机器学习教学视频可以说当初的迷茫、慌张、害怕、忐

机器学习概述

机器学习概述一、机器学习的定义机器学习是一门从数据中研究算法的多领域交叉学科,研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,根据已有的数据或以往的经验进行算法选择、构建模型,预测新数据,并重新组织已有的知识结构使之不断改进自身的性能。Machine Learning (ML) is a scientific discipline that deals with the construction and

机器学习这么火,想跳坑该怎么做?

最近这几天什么游戏最火?当然是“上街抓皮卡丘”的Pokémon GO游戏。 这款游戏的亮点,就是把游戏玩家所在的真实地理位置当做游戏中的坐标,而把现实中的世界当做游戏中的地图。因此,可爱的小精灵就会突然出现在你周围的现实世界。 玩家进入游戏,打开地图和定位之后,就能四处寻找身边隐藏的小精灵。 等等,皮卡丘游戏和机器学习有什么关系? 皮卡丘游戏属于虚拟现实的一种。而虚拟现实、无人机、3D打印和机器学

机器学习是什么,都干了些啥,用到了哪些知识

机器学习:一般被定义为一个系统自我改进的一个过程,但是知识用这些知识来理解和实现机器学习,想必有些困难。他从最初的基于神经元模型以及函数逼近论的方法来研究;到以符号演算为基础的规则学习和决策树中产生,和之后认知心理学中归纳,解释,类比等概念的引入,以至如今的机器学习理论,和统计学的兴起;,当然还有马尔科夫过程的增强学习;机器学习一直在各个学科实践之中有主导作用,;当然人无完人,算法无极致,不同的机

机器学习从业人员到底做什么?

这篇文章是系列文章的第1部分,第2部分将阐述AutoML和神经架构搜索、第3部分将特别地介绍Google的AutoML。关于机器学习人才的稀缺和公司声称他们的产品能够自动化机器学习而且能完全消除对ML专业知识需求的承诺经常登上媒体的新闻头条。在TensorFlow DevSummit的主题演讲中,Google的AI总指挥Jeff Dean估计,有数千万拥有可用于机器学习的数据而缺乏必要的专业知识和

一个例子说明机器学习在做什么

一个例子说明机器学习在做什么2017-01-26 15:22 22人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类:机器学习        我们大家生活中应该都有过买西瓜的经验。买西瓜的时候,长辈会给我们传授经验,比如说敲击瓜表面时发出某种声音的是好瓜。长辈之所以会根据这样的特征做出好瓜的预测是基于他们的生活经验,随着经验的丰富,他们预测好瓜的能力也在提高。Herbert A. Simon曾对“学习”给出以下

机器学习入门--MNIST(二)

最近在根据极客学院的TensorFlow的官方文档-“深入MNIST”学习并做成Demo,中间遇到一些问题,现整理如下,以免遗忘。文档的这一章节先继续上一章节“MNIST机器学习入门”的内容,并对上一节介绍的代码进行了小部分的改进,然后引出卷积Demo,咱们这里也分两部分整理。I 改进代码1.准备MNIST数据集2.做成input_data.py文件等具体的请参考上一节“机器学习入门--MNIST

机器学习之朴素贝叶斯分类器附C++代码

一、基本概念:先验概率(prior probability):是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。比如,抛一枚硬币,正面朝上的概率P(A)=1/2,就是先验概率。联合概率:表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为 P(AB) 或者P(A,B),或者P(A∩B)。条件概率:已知事件A发生的条件下事件B发生概率,条件概率表示为P(B

机器学习--BP神经网络的C++实现

激活函数:Sigmoid #include <iostream>#include <cstdlib>#include <ctime>#include <cmath>using namespace std#define innode 3 //输入结点数 #define outnode 1 //输出结点数 #define trainsampl

开源自动机器学习(AutoML)框架盘点

  自从Google推出了能自动设计神经网络自我进化的AutoML论文后,我便开始持续关注这个领域到目前为止,从网上显示的信息来看,深度学习这块大多没有实现的源码,还出于理论和论文阶段,而机器学习领域则产生了一些在一定程度上可以自动化的工具。目前,在github上能实现一定程度auto ml的主要有如下几类:1.tpot     https://github.com/rhiever/tpot   

经典的机器学习方面源代码库

1.机器学习开源软件网(收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件)http://mloss.orghttp://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/http://www.cs.waikato.ac

上海交大周志华教授《机器学习导论》和《统计机器学习》公开课视频的正确播放顺序

周志华教授的两门机器学习公开课是很好的机器学习资源。但在上海交大的公开课视频网站上挂出的教学视频顺序有点乱。对于初学者来说,如果没看对顺序的话,会觉得讲得很乱,从而错过这么优质的资源。事实上板书很完整,有电子版讲义可下载。只是讲义上有个别地方有点笔误,但不影响理解。能用黑板直接推导的老师的逻辑和思路都是很清晰的!正确的顺序应如下所示:01. 02. 03. 04. 05. 06. 07. 08.