机器学习基本概念
Machine Learning：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class ...
原文：机器学习基本概念和模型训练基本问题
什么是分类问题，什么是回归问题 以及两者的区别 什么是二叉树 二叉树很容易理解，在这里我们一般用满二叉树：就是非叶子节点都有 个分支的树形数据结构 什么是决策树 决策树最初是用来做决策用的，就好像下面的见不见相亲对象的决策过程一样 如果把最后的决策结果看成是分类，那么决策树就可以用来分类了，例如，下面的例子就是把相亲对象分为见和不见两种。 假如下面是你是否见相亲对象的决策树，如果你老妈有你给的这个 ...
2016-10-09 11:38 0 6013 推荐指数：
相关推荐
机器学习的基本概念
目录 机器学习定义 基本概念 机器学习之常见应用框架 机器学习、数据分析、数据挖掘区别与联系 机器学习分类【重要】 机器学习开发流程【重要】 机器学习之商业场景 一、机器学习定义 Machine Learning ...
机器学习基本概念
1. 机器学习的定义 [Mitchell, 1997]对机器学习给出了一个形式化的定义：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。 2. 机器学习的基本概念 特征向量（feature ...
机器学习 基本概念,常用经典模型
1. 机器学习 明白一些基本概念 什么是机器学习研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能通俗来讲，让代码学着干活 特征：自变量标签：因变量 学习的种类有监督学习：提供标签，分类、回归无监督学习：无标签，聚类增强学习：也称强化学习，马尔科夫决策过程（Markov Decision ...
机器学习入门之一：基本概念
1. 监督学习和无监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。正如人们通过已知病例学习诊断技术那样，计算机要通过学习才能具有识别各种事物和现象的能力。用来进行学习的材料就是与被识别对象属于同类的有限数量样本。监督学习中在给予计算机学习 ...
如何保存训练好的机器学习模型
保存训练好的机器学习模型 当我们训练好一个model后，下次如果还想用这个model，我们就需要把这个model保存下来，下次直接导入就好了，不然每次都跑一遍，训练时间短还好，要是一次跑好几天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官网提供了两种保存model的方法：官网地址 1. ...
机器学习训练模型的一般错误
前言 在我们构建完机器学习模型，经常会遇到训练得到模型无法正确预测，这之后我们往往会采取下面的一些方案： 增加训练数据 减少特征的个数 增加更多的特征 增加多项式特征（X1*X2 ...） 增大lambda的值 减小lambda的值 若是不了解模型具体的问题 ...
【机器学习】一些基本概念及符号系统
注：其实自认为还是非常喜欢数学的，但是对于复杂的公式还是有种恐惧感，就像最开始学英语时，对英语的感觉一样。但是数学与英语不同的地方在于，你可以尽情的刨根问底，从最基础的知识开始了解，直到最终把一个符号或者公式的含义弄明白。在机器学习的过程中，也会碰到各种各样的符号，尤其是遇到多参数，多样本的情况时 ...