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阿川水平有限如有错误欢迎大佬指正 目录 三大方向机器学习产生的原因机器如何学习模型评价应用层适用条件学习要弄清楚数据什么样研究哪些问题如何分门别类常见误区与局限 工具栏四大必备工具Anaconda[Jupyter notebook](https://jupyter.org/)Numpy重点Matplotlib 机器学习 计算机 从数据中学习规律并改善自身进行预测的过程
三大方向 其中深度学习为重点
机器学习产生的原因
人与计算机理解方式不同规律系统不够用逻辑判断专家参与耗时耗力
机器如何学习 注意我们期望机器在没有见过的数据集中表现良好所以在训练中会采用28原则
80%的历史数据用来训练20%的数据用来测试 模型评价
模型要进行模型评价 应用层
商品画像用户画像商品推荐搜索算法以画搜画商品排序人脸检测活体检测人脸识别
适用条件
问题存在某种模式 一般是人能够解决的若人解决不了的作为强人工智能领域 难以人工总结定义有足够样本数据 小数据下会失效
学习要弄清楚
学习机器学习要弄清楚 数据什么样
常用的公开数据集典型实例如何使用数据高维特征空间结构化与非结构化数据
研究哪些问题
任务地图 分类任务重点 特征 已知样本特征判断样本类别二分类多分类多标签分类 二分类 多分类 多标签分类 标签间不互斥概率和不为1 更多实例 回归任务重点 特征 用于预测 线性回归 多项式回归 一个因变量一个或多个自变量任何函数都可以用多项式逼近 逻辑回归 实际上是分类细节很多求法不同导致在回归类
不管是分类还是回归都属于监督学习
类别标记直接反馈
无监督学习
无标准答案去探索某种规律或结构
强化学习
研究环境与行动之间的互动以获取最大化结果
如何分门别类 划分依据 监督学习 训练数据有标记基础而重要 无监督学习 训练数据未有标记聚类降维 主成分分析 K均值算法密度聚类最大期望算法 核方法 半监督学习 少量标记大量无标记 强化学习 观测环境估计状态执行操作获得回报或惩罚 批量学习 先训练再使用需要大量的时间和计算资源通常都是高线完成 在线学习 循序渐进边学边用 基于实例的学习 基于模型的学习
常见误区与局限 数据越多越好吗 数据质量是关键多不意味着准确传统方法依然有用 模型真的可信吗 可解释性难题深度学习是个黑盒子深层学习有具优势 随机和确定性哪个更好 机器学习本质上是统计确定性依然十分重要随机与确定性间的平衡 小样本集怎么办 机器学习适合大数据很多问题是天然小数据小样本学习是机器学习的挑战 推理而不只是判断 机器学习尚在判断阶段抽象思维和逻辑思维推理远未实现数学依旧是汪洋大海 机器学习是机会 深度学习局限性凸显本质上是几何空间变换具体问题应具体分析
工具栏
四大必备工具 Anaconda Jupyter notebook
基础使用 基础操作 快捷键markdown 高级使用 %%writefile%pycat%run%timeit%time%%timeit%%time%whos%lsmagic%magic
Numpy重点 基础知识 性能对比 数组创建 常用属性 ndim\shape\size 创建数组 np.arrayones/ones_alikezeros/zeros_likefull/full_like 指定数值empty/empty_like 实数组arange/linspace 等量数组random/rand/randint/randn/nomal/uniform/seed 随机数组reshape 改变形状help/? 查看文档 基础索引 数据合并与拆分 合并 concatnade/vstack/hstack 拆分 split/vsplit/hsplit 矩阵运算 一元运算 abs/sqrt/square/exp/log/ceil/floot/round/sincostan 二元运算 dot/加速乘除/取余/幂运算 矩阵运算 加速乘除/dot/转查/逆矩阵/行列式 统计运算 min/maxsum/mean/median/std/varptp/percentile/cumsum/diff/prod arg运算 argmin/argmax/argsort/argpartition 补齐索引和布尔索引
Matplotlib
数据可视化基础 拆线散点绘制设置
好的到此为止啦祝您变得更强 道阻且长 行则将至
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