机器学习大致流程 2019-08-25 1.机器学习分类 机器学习主要分3大类，分别是：监督学习，强化学习，无监督学习，其中主要的区别如下所示。 1.1 监督学习 训练数据的标签（即样本的输出）已知，通过训练数据的标签作为反馈，对模型训练的学习方法称为监督学习；常见的子类有分类和回归两项 ...

选择并训练模型 至此，我们已明确了问题，并对数据进行了预处理。现在我们选择并训练一个机器学习模型。 在训练集上训练模型 这个过程相对来说较为简单，我们首先训练一个线性回归模型： 这样就已完成了一个线性回归模型的训练，非常简单。我们从训练集里抓几条数据验证一下 ...

机器学习项目流程 在这我们会从头开始做一个机器学习项目，向大家展示一个机器学习项目的一个基本流程与方法。一个机器学习主要分为以下几个步骤： 从整体上了解项目 获取数据 发现并可视化数据，以深入了解数据 为机器学习算法准备数据 选择模型并训练 模型调优 展示解决方案 ...

预备：把实际问题转化为机器学习问题，即能够从现有的数据中学的某种规律，从而解决实际问题（预测或分类） 机器学习是数据和模型的结合。 一.获取数据：人工合成、爬虫、数据库、公开数据集、收集数据... 二.数据预处理: 1.数据清洗：缺失数据、重复数据、一致性检验 2.数据 ...

介绍 这篇博客是本人学习机器学习过程中的总结笔记，包含很多有用的学习资料，希望可以帮助萌新铺好入门的路。 个人认为，入门机器学习可以分以下几个阶段： 了解机器学习的流程-->先熟悉模型应用场景，大致原理-->学习实操建模，把模型跑起来，并检验模型的效果-->研究数学原理 ...

前言 　　特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息，可以是文本或者数据。特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。过程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块。 　　特征工程的目的是筛选出更好的特征，获取更好的训练数据。因为好的特征具有更强 ...

一、机器学习的四个分支 前边我们已经学习了深度学习的分类问题，其目标是通过学习输入的训练数据和标签，来学习两者之间的关系，这是典型的监督学习。 机器学习算法大致可以分为四类 * 监督学习 监督学习将输入的样本数据映射到标注的标记，是目前最常见的机器学习类型。 目前广受关注的深度学习 ...

1、机器学习算法的整体使用步骤如下： (1)从scikitlearn库中调用相应的机器学习算法模块；(2)输入相应的算法参数定义一个新的算法；(3)输入基础训练数据集利用scaler对其进行数据归一化处理 (4)对于归一化的数据集进行机器学习算法的训练fit过程；(5)输入测试数据 ...