- 前些时间，可能是导师随口一提机器学习，再加上室友们都是人工智能学院的学生，对机器学习等耳濡目染。鉴于目前的趋势，人工智能的浪潮来袭，有必要了解乃至认真学习一番，于是就从寻找入门的博客开始学习，机缘巧合，让我遇到了这么一个系列，看了几篇后，受益匪浅，对人工智能竟然有了一丝的想法。 当然收益不仅于此，看到了博主将博客的内容以目录的形式展示出来，这个想法让我也想对自己的博客条理化... 前些时间，可能是导师随口一提机器学习，再加上室友们都是人工智能学院的学生，对机器学习等耳濡目染。鉴于目前的趋势，人工智能的浪潮来袭，有必要了解乃至认真学习一番，于是就从寻找入门的博客开始学习，机缘巧合，让我遇到了这么一个系列，看了几篇后，受益匪浅，对人工智能竟然有了一丝的想法。 当然收益不仅于此，看到了博主将博客的内容以目录的形式展示出来，这个想法让我也想对自己的博客条理化...
- 特征工程 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上 限而已。根据特征使用方案，有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,目的是 最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： 用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择 Filter： 过滤法... 特征工程 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上 限而已。根据特征使用方案，有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,目的是 最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： 用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择 Filter： 过滤法...
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- 来源：贪心学院，https://www.zhihu.com/people/tan-xin-xue-yuan/activities 笔者，最近参加的贪心科技的机器学习训练营。。。。。。。。 学习本是一个反复的过程。 竟然要我写笔记交作业，还要写在知乎。。。。。。。。 我知乎没文章啊啊啊啊 我赶紧找下之前写的博文 从简单的一元回归分析入门机器学习 用多元线性回... 来源：贪心学院，https://www.zhihu.com/people/tan-xin-xue-yuan/activities 笔者，最近参加的贪心科技的机器学习训练营。。。。。。。。 学习本是一个反复的过程。 竟然要我写笔记交作业，还要写在知乎。。。。。。。。 我知乎没文章啊啊啊啊 我赶紧找下之前写的博文 从简单的一元回归分析入门机器学习 用多元线性回...
- 分类学习 输入：一组有标签的训练数据(也称观察和评估)，标签表明了这些数 据（观察）的所署类别。 输出：分类模型根据这些训练数据，训练自己的模型参数，学习出一个 适合这组数据的分类器，当有新数据（非训练数据）需要进行类别判断，就 可以将这组新数据作为输入送给学好的分类器进行判断。 划分数据集 训练集(training set):顾名思义用来训练模型的已标注数据，... 分类学习 输入：一组有标签的训练数据(也称观察和评估)，标签表明了这些数 据（观察）的所署类别。 输出：分类模型根据这些训练数据，训练自己的模型参数，学习出一个 适合这组数据的分类器，当有新数据（非训练数据）需要进行类别判断，就 可以将这组新数据作为输入送给学好的分类器进行判断。 划分数据集 训练集(training set):顾名思义用来训练模型的已标注数据，...
- 学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。 关于学习率的大小 在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。 一定轮数过后：逐渐减缓。 接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。 两种学习率衰减模式，一种为线性衰减，一种为指数衰减... 学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。 关于学习率的大小 在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。 一定轮数过后：逐渐减缓。 接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。 两种学习率衰减模式，一种为线性衰减，一种为指数衰减...
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