机器学习 带你快速找到适合自己的算法!

作者:admin 来源:未知 点击数: 发布时间:2020年09月14日

  请问频率的公式为何是统计期内最晚-最早呢?若两个up的最早最晚发布时间都是在月初和月尾,然后A在月中也发了两个,B没有,那他们的频率应该是不一样的频率?

  本文主要适用于初学者到中级数据科学家或分析师可以应用机器学习算法来解决他们感兴趣的问题。

  一个初学者面临各种机器学习算法的典型问题是“我应该使用哪种算法”问题的答案取决于许多因素包括

  即使是经验丰富的数据科学家也不能在尝试不同的算法之前判断哪种算法会最好。 我们并不是倡导一个一步到位的方法但是我们希望首先根据一些明确的因素来提供一些尝试哪些算法的指导。

  机器学习算法速查表帮助你从各种机器学习算法中选择以找到适合你的具体问题的算法。 本文将引导你完成如何使用速查表的过程。

  由于该速查表是专为初学者数据科学家和分析师设计的所以在讨论算法时我们将作出一些简化的假设。

  这里推荐的算法是来自几个数据科学家和机器学习专家和开发人员的编译反馈和提示。有几个问题我们还没有达成协议对于这些问题我们试图突出共性及调和差异。

  稍后将会添加其他算法因为我们的库增长包含一套更完整的可用方法。

  将图表上的路径和算法标签读为“如果 路径标签 则使用算法”。例如

  有时多个分支适用其他时候他们都不是绝配。 重要的是要记住这些路径旨在作为有经验的建议因此有些建议并不准确。我谈到的几位数据科学家说找到最好算法的唯一方法就是尝试所有的算法。

  本节提供最受欢迎的机器学习类型的概述。 如果你熟悉这些类型并希望继续讨论特定的算法则可以跳过本节并转到下面的“何时使用特定算法”。

  监督学习算法基于一组示例进行预测。例如可以使用历史销售来估计未来价格。通过监督学习你有一个输入变量由标记的训练数据和期望的输出变量组成。你使用算法分析训练数据来得到将输入映射到输出的函数。这个推断函数通过从训练数据推广来预测未知情况下的结果来映射新的未知示例。

  分类当数据用于预测分类变量时监督学习也称为分类。 当分配标签或指示符时狗或猫分配给图像就是这种情况。 当只有两个标签时这被称为二进制分类。当有两类以上时这些问题被称为多类分类。

  回归当预测连续值时问题变成一个回归问题。

  预测这是基于过去和现在的数据来预测未来的过程。这是最常用的分析趋势。一个常见的例子可能是根据本年和前几年的销售额估计下一年的销售额。

  监督学习的挑战是标注数据可能是昂贵和耗时的。 如果标签有限你可以使用未标记的示例来增强监督学习。 因为在这种情况下机器没有被完全监督所以我们说机器是半监督的。 使用半监督学习你可以使用少量标签数据的未标记示例来提高学习准确性。

  执行非监督学习时机器将呈现完全未标记的数据。 被要求发现基础数据的固有模式如聚类结构低维流形或稀疏树和图。

  聚类分组一组数据示例使一个组或一个集群中的示例与其他组中的示例更相似根据某些标准。这通常用于将整个数据集分成几组。可以在每个组中进行分析以帮助用户找到固有模式。

  降维减少考虑的变量数量。 在许多应用中原始数据具有非常高的维度特征并且一些特征是冗余的或与任务无关的。降低维度有助于找到线c;潜在的关系。

  增强学习根据环境的反馈分析和优化agent行为。机器尝试不同的场景来发现哪些行为会产生最大的回报而不是被告知要采取哪些行动。

  选择算法时请务必考虑这些方面准确度训练时间和易用性。许多用户将准确度放在第一位而初学者则倾向于关注他们最了解的算法。

  当被提供一个数据集时首先要考虑的是如何获得结果无论这些结果如何。初学者倾向于选择易于实现的算法并可以快速获得结果。 这样做很好因为这只是过程的第一步。 获得一些结果并熟悉数据后你可以花费更多时间使用更复杂的算法来加强对数据的理解从而进一步改进结果。

  即使在这个阶段最好的算法可能不是实现最高报告精度的方法因为算法通常需要仔细调整和广泛的训练才能获得最佳的可实现性能。

  更加仔细地查看各个算法可以帮助你了解它们提供的内容以及如何使用它们。 这些描述提供了更多的细节并提供了什么时候使用特定算法与速查表对准。

  线性回归是对连续因变量y与一个或多个预测变量X之间的关系进行建模的方法。Y和X之间的关系可以线性建模为。根据训练样本可以学习参数向量β。

  如果因变量不是连续的而是分类的则可以使用logit链接函数将线性回归转换为逻辑回归。逻辑回归是一种简单快速而强大的分类算法。这里我们讨论二进制的情况其中因变量y只取二进制值它可以容易地扩展到多类分类问题。

  在逻辑回归中我们使用不同的假设类来尝试预测给定示例属于“1”类的概率而不是它属于“-1”类的概率。具体来说我们将尝试学习以下形式的函数和。这里是sigmoid函数。给定训练样例可以通过使给定数据集β的对数似然度最大化来得知参数向量β。

  核机制用于将非线性可分离函数映射为更高维度的线性可分离函数。支持向量机SVM训练算法找到由超平面的法向量w和偏差b表示的分类器。这个超平面边界将不同的类分隔开尽可能大的边距。该问题可以转化为约束优化问题

  支持向量机SVM训练算法找到由超平面的法向量w和偏差b表示的分类器。这个超平面边界将不同的类分隔开尽可能大的边距。该问题可以转化为约束优化问题

  当类不可线c;可以使用核机制将非线性可分离空间映射到更高维度的线性可分离空间。

  当大多数因变量是数字时逻辑回归和SVM应该是分类的第一个尝试。这些机型易于实现其参数易调性能也相当不错。所以这些模式适合初学者。

  决策树、随机森林和梯度提升都是基于决策树的算法。决策树有许多变种但它们都做同样的事情--将特征空间细分为具有相同标签的区域。决策树易于理解和实施。然而当我们剪枝并深度运行树时往往过度拟合数据。随机森林和梯度提升是使用树算法实现良好准确性以及克服过拟合问题的两种流行方式。

  20世纪80年代中期由于并行和分布式处理能力神经网络蓬勃发展。但是这一领域的研究受到广泛用于优化神经网络参数的反向传播训练算法的无效性的阻碍。支持向量机SVM等简单模型可以通过解决凸优化问题轻松训练逐渐取代机器学习中的神经网络。

  近年来新的和改进的训练技术如非监督的预训练和逐层贪婪训练导致对神经网络兴趣的兴起。越来越强大的计算能力如图形处理单元GPU和大规模并行处理MPP也激发了神经网络的复兴。神经网络复兴的研究引起了成千上万层模型的发明。

  换句线c;浅层神经网络已经演变成深度学习神经网络。深层神经网络对于监督学习已经非常成功。当用于语言和图像识别时深层次的学习表现与甚至比人类更好。适用于非监督的学习任务如特征提取深度学习还从原始图像或语音中提取少量人为干预的特征。

  神经网络由三部分组成输入层隐层和输出层。训练样本定义了输入和输出层。当输出层是分类变量时神经网络是解决分类问题的一种方式。当输出层是连续变量时网络可以用来做回归。当输出层与输入层相同时可以使用网络来提取内在特征。隐藏层的数量定义了模型的复杂性和建模能力。

  K-means/ K-modesGMM聚类旨在将n个观察值分为k个集群。K-means定义硬分配样本将是且仅与一个集群相关联。然而GMM为每个样本定义一个软分配。每个样本具有与每个集群相关联的概率。当给定集群k的数量时两种算法都是简单且足够快的聚类。

  当聚类数k没有给出时可以通过密度扩散连接样本来使用DBSCAN基于密度的空间聚类。

  可以使用树结构树形图来可视化分层分区。它不需要集群的数量作为输入并且可以使用不同的K来以不同的粒度级即可以细化/粗化的集群来查看分区。

  PCA是一种非监督的聚类方法将原始数据空间映射到较低维数空间同时保留尽可能多的信息。PCA基本上找到一个最保留数据方差的子空间其中子空间由数据协方差矩阵的主要特征向量定义。

  SVD与PCA相关意思是中心数据矩阵特征与样本的SVD提供了定义与PCA相同的子空间的主要左奇异向量。然而SVD是一种更通用的技术因为它也可以做PCA可能不做的事情。例如用户对电影矩阵的SVD能够提取可以在推荐系统中使用的用户资料和电影简介。此外SVD也被广泛用作自然语言处理NLP中称为潜在语义分析的主题建模工具。

  这是易于遵循的工作流程。在此得出的当试图解决一个新问题时的结论

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  的优化和并行化实现,毕竟工业上还是和学术上有很大区别,了解到现在常用的有mapreduce spark mpi ps hive 这些里面当年用过mapreduce和hive,始终对原理一知半解,借此机会先掌握下基本知识吧。自己也尝试搭建一下^^ 还要多看mllib源码!嗯!有点儿遗憾,这部分内容被新的

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