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How to judge a classifier is good or not? We can take confusion matrix as an example. So the error rate is: (5+1)/(85+1+5+9)=6%
機(jī)器學(xué)習(xí)的算法1. 決策樹（Decision Tree）：在進(jìn)行逐步應(yīng)答過程中，典型的決策樹分析會使用分層變量或決策節(jié)點(diǎn)，例如，可將一個給定用戶分類成信用可靠或不可靠。優(yōu)點(diǎn)：擅長對人、地點(diǎn)、事物的一系列不同特征、品質(zhì)、特性進(jìn)行評估場景舉例：基于規(guī)則的信用評估、賽馬結(jié)果預(yù)測2. 支持向量機(jī)（Support
1.機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)：一是將實(shí)例數(shù)據(jù)劃分到合適的分類中，即分類問題。 而是是回歸， 它主要用于預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)，典型的回歸例子：數(shù)據(jù)擬合曲線。2.監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)：分類和回歸屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，之所以稱之為監(jiān)督學(xué)習(xí)，是因?yàn)檫@類算法必須直到預(yù)測什么，即目標(biāo)變量的分類信息。對于無監(jiān)督學(xué)
network）：在任意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個神經(jīng)元都通過 1 個或多個隱藏層來將很多輸入轉(zhuǎn)換成單個輸出。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）會將值進(jìn)一步逐層傳遞，讓逐層學(xué)習(xí)成為可能。換句話說，RNN 存在某種形式的記憶，允許先前的輸出去影響后面的輸入。優(yōu)點(diǎn)：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在存在大量有序信息時具有預(yù)測能力場景舉例：圖像分類與字幕添加、政治情感分析8
Prob: choosing the value of k: If k is too small, sensitive to noise pointsIf k is too large, neighborhod may include points from other classesSol:
Attach to the last post.There is another problem for KNN.Prob:It doesn't take distance in to consideration.sol: Weight the distance. Take
機(jī)器學(xué)習(xí)所處的位置①傳統(tǒng)編程：軟件工程師編寫程序來解決問題。首先存在一些數(shù)據(jù)→為了解決一個問題，軟件工程師編寫一個流程來告訴機(jī)器應(yīng)該怎樣做→計(jì)算機(jī)遵照這一流程執(zhí)行，然后得出結(jié)果②統(tǒng)計(jì)學(xué)：分析師比較變量之間的關(guān)系③機(jī)器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)科學(xué)家使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來教計(jì)算機(jī)應(yīng)該怎么做，然后系統(tǒng)執(zhí)行
論文 ：Graph Transformer Networks鏈接：https://papers.nips.cc/paper/9367-graph-transformer-networks.pdf 這篇論文為異質(zhì)圖設(shè)計(jì)了圖Transformer（Graph Transform
擴(kuò)散模型與生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在生成樣本的穩(wěn)定性和可控性上有哪些關(guān)鍵差異？
時間序列模型 核心思想： 模型只學(xué)習(xí)“正常數(shù)據(jù)”，然后把遠(yuǎn)離正常簇的數(shù)據(jù)標(biāo)記為異常。 方法 2：半監(jiān)督學(xué)習(xí) 部分異常樣本 + 大量正常樣本。 方法 3：監(jiān)督學(xué)習(xí) 攻擊樣本豐富時用，典型場景： 惡意流量 惡意 URL 詐騙短信分類 但在行為分析領(lǐng)域，大部分時候是 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 主導(dǎo)。 四、用一段能跑的
訓(xùn)練算法：這個過程也就是構(gòu)造決策樹，同樣也可以說是決策樹學(xué)習(xí)，就是構(gòu)造一個決策樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。測試算法：使用經(jīng)驗(yàn)樹計(jì)算錯誤率。當(dāng)錯誤率達(dá)到了可接收范圍，這個決策樹就可以投放使用了。使用算法：此步驟可以使用適用于任何監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，而使用決策樹可以更好地理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在含義。
支持向量機(jī)算法是誕生于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)界，同時在機(jī)器學(xué)習(xí)界大放光彩的經(jīng)典算法?！ ≈С窒蛄繖C(jī)算法從某種意義上來說是邏輯回歸算法的強(qiáng)化：通過給予邏輯回歸算法更嚴(yán)格的優(yōu)化條件，支持向量機(jī)算法可以獲得比邏輯回歸更好的分類界線。但是如果沒有某類函數(shù)技術(shù)，則支持向量機(jī)算法最多算是一種
為什么要進(jìn)行特征編碼？我們拿到的數(shù)據(jù)通常比較臟亂，可能會帶有各種非數(shù)字特殊符號，比如中文。下面這個表中顯示了我們最原始的數(shù)據(jù)集。而實(shí)際上機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要的數(shù)據(jù)是數(shù)字型的，因?yàn)橹挥袛?shù)字類型才能進(jìn)行計(jì)算。因此，對于各種特殊的特征值，我們都需要對其進(jìn)行相應(yīng)的編碼，也是量化的過程。2.
可以簡單介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)是什么？
梯度下降1.梯度下降 梯度下降法（Gradient Descent Optimization）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練最常用的優(yōu)化算法，是一個一階最優(yōu)化算法，通常也稱為最速下降法。要使用梯度下降法找到一個函數(shù)的局部極小值，必須向函數(shù)上當(dāng)前點(diǎn)對于梯度（或者是近似梯度）的反方向的規(guī)定步長
機(jī)器學(xué)習(xí)有很多應(yīng)用場景，這里給出了一些示例，你會怎么使用它？快速三維地圖測繪和建模：要建造一架鐵路橋，PwC 的數(shù)據(jù)科學(xué)家和領(lǐng)域?qū)＜覍?span id="qa4y0y4" class='cur'>機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到了無人機(jī)收集到的數(shù)據(jù)上。這種組合實(shí)現(xiàn)了工作成功中的精準(zhǔn)監(jiān)控和快速反饋。增強(qiáng)分析以降低風(fēng)險：為了檢測內(nèi)部交易，PwC 將機(jī)器學(xué)習(xí)和其它
The NN classifier:Prob: The training data are sufficiently distinct with each other. Insufficient robustness to noises.Sol: using k-nearest neighbor
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的表現(xiàn)很大程度上取決于我們?nèi)绾纹胶?ldquo;過擬合”和“欠擬合”。本文通過理論介紹和代碼演示，詳細(xì)解析過擬合與欠擬合現(xiàn)象，并提出應(yīng)對策略。主要內(nèi)容如下： 什么是過擬合和欠擬合？ 如何防止過擬合和欠擬合？ 出現(xiàn)過擬合或欠擬合時怎么辦？ 使用代碼和圖像輔助理解。 一、什么是過擬合和欠擬合？
格朗日乘子法、KKT條件、對偶問題、SMO算法等。SVM算法善于處理小樣本問題。 ● K近鄰（K-Nearest Neighbors，KNN）：基于實(shí)例的算法，通過距離公式來尋找相似樣本來做回歸預(yù)測，依賴于樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)和量，算法很成熟但計(jì)算量較大，因此后來又提出了KD樹的方法。有關(guān)KD樹的介紹和詳解，點(diǎn)擊這里●
