机器学习

一、背景 接上所叙，在对比训练集、验证集、测试集之后，实战中需要对数据进行划分。 通常将原始数据按比例划分为：训练集、测试集。 可以利用 sklearn.model_selection.train_test_split 方法实现。 二、介绍 使用语法为： x_train, x_test, y_train, y_test = sklearn.model_sel…

一、介绍 训练集、验证集和测试集在机器学习领域及其常见，后两者容易混用。 在有监督（supervise）的机器学习中，数据集常被切分为2-3部分，即： 训练集（train set） 验证集（validation set） 测试集（test set） 一个形象的比喻： 训练集：学生的课本，学生根据课本中的内容来掌握知识； 验证集：作业，通过作业可以知道学生的学…

目前，Pinterest月平均活跃用户量达到1亿，这家以图片为主的公司是如何留住用户并盈利的呢？Pinterest的主要目标是向用户推荐相关的图片或内容，推荐的内容足够精确才能提高用户黏性。近期，《快公司》发文表示，Pinterest 正从机器学习切入，向用户推荐更精准的内容，并拓展新的在线业务。 在Pinterest 平台上，人们可以搜索、下载全网范围内的…

从综艺节目《危险边缘》（Jeopardy）的赢家和围棋大师，再到不光彩的、与广告有关的种族定性，我们似乎进入了一个人工智能发展飞速加快的时代。但是，要创造出这样一个完全有感知能力的人他的电子大脑能够利用公平的道德判断来完全参与复杂的认知任务，目前   从综艺节目《危险边缘》（Jeopardy）的赢家和围棋大师，再到不光彩的、与广告有关的种族定性，我们似乎进入…

转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5caa94a00100ya8t.html   　　在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是…

Apache Mahout 是 ApacheSoftware Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。 在Mahout实现的机器学…

　　找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 　　纵观IT行业的招聘岗位，机器…

 第一章：绪论 1：基础概念 数据集：100个西瓜           样本：1个西瓜                特征向量：颜色，大小，响度             属性：颜色 样本（样例）：数据的特定实例，为xn，分为有标签样本和无标签样本，        有标签样本包含特征和标签，无标签包含特征，不包含标签 标签：要预测的事务，为y 特征：输入变量，…

有监督学习（Supervised Learning）是指这样的一种场景： 有一组数量较多的历史样本集，其中每个样本有一组特征（features）和一个或几个标示其自身的类型或数值的标签（label）；对历史样本学习得到模型后，可以用新样本的特征预测其对应的标签。 1. 场景 在有监督学习中可以将每条数据看成是一条由特征到标签的映射，训练的目的是找出映射的规律…

   有监督学习用于解决分类问题的前提是必须有一个带标签数据的样本集，但获得数据标签的代价往往是非常昂贵的。同时，这些标签通常都是人工标注，标注错误的情况也时有发生。这样就促使了无监督学习策略的发展，简单的说它就是：  对无标签数据进行推理的机器学习方法。 1. 场景 由于无监督学习的前提是不需要前期的人类判断，所以它一般是作为某项学习任务的前置步骤，用于规…