7個步驟建立可用的機器學習模型
Netflix或Amazon Prime推送您喜歡看的電影，這背后的邏輯你不覺得驚訝嗎？或者，你不好奇是什么讓Google地圖可以預測您所行駛的路線上的路況？ 我們都知道機器學習是如何使用算法和統計模型來執行任務並提出完美的解決方案。同樣，這種方法可以檢測癌症，並有助於檢測Facebook ...
原文：機器學習模型建立的幾點建議
構建一個垃圾郵件分類器 對於垃圾郵件，我們可以人為的挑選若干個關鍵詞作為識別垃圾郵件判斷的特征，而在實際應用中，我們應該遍歷整個訓練集，在訓練集中找出出現次數最多的n個單詞，n介於 , 和 , 之間，將這些單詞作為所選用的特征。根據所找到的特征集合，我們可以為每一個郵件構建一個向量，如果在電子郵件中找到一個字，我們將分配其相應的項 ，否則這一項將為 ，即向量的每一項表示一個單詞。一旦我們准備好所有 ...
2017-07-06 23:25 2 1446 推薦指數：
相關推薦
二、機器學習模型評估
二、機器學習模型評估 2.1 模型評估：基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...
機器學習之模型評估
'沒有測量，就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中，對模型的評估同樣至關重要，只有選擇與問題相匹配的評估方法，才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題，迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...
機器學習經典模型
朴素貝葉斯(分類) 目錄 朴素貝葉斯(分類) 決策樹(分類) 算法核心 信息熵 信息量化 熵 信息 ...
機器學習之線性模型
概念儲備： （The least square method）和（least square error） 狹義的最小二乘方法，是線性假設下的一種有閉式解的參數 ...
主題模型--機器學習
摘要： 兩篇文檔是否相關往往不只決定於字面上的詞語重復，還取決於文字背后的語義關聯。對語義關聯的挖掘，可以讓我們的搜索更加智能化。本文着重介紹了一個語義挖掘的利器：主題模型。主題模型是對文字隱含主題進行建模的方法。它克服了傳統信息檢索中文檔相似度計算方法的缺點，並且能夠在海量 ...
機器學習---線性模型
基本形式: d個屬性描述的示例x=（x1;x2;...;xd）,xi是x在第i個屬性上的取值。線性模型試圖學一個通過屬性的線性組合進行預測的函數: f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b， 向量形式為 f(x)=wTx+b w=(w1;w2;...;wd ...
機器學習的模型泛化
機器學習的模型泛化 1、機器學習的模型誤差主要含有三個方面的誤差：模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對，比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測，算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...