文章目录一.简介1.1 集成学习1.2 随机森林二.集成学习—投票分类器2.1 概念2.2 代码实现三.集成学习—bagging和pasting3.1 简介3.2 Scikit-Learn中使用bagging和pasting3.3 包外评估3.4 随机补丁和随机子空间四.集成学习—随机森林4.1 简介4.2 API使用4.3 极端随机树4.4 特征重要性五.集成学习—提升法Boosting5.1
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2023-06-25 13:21:51
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BAT机器学习面试1000题系列 BAT机器学习面试1000题系列1 请简要介绍下SVM，机器学习 ML模型 易SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：这里有篇文章详尽介绍了SVM的原理、推导，《支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》。此外，这里有个
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2023-11-01 17:30:35
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这是基于《机器学习实战》一书的第八章内容总结而成的知识，有一些案例和相关的代码，即可获取。8.1 用线性回归找到最佳拟合曲线假设输入数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量w中，那么对于给定的数据X1，预测结果将会通过Y1=X1.T×w给出。如何找出误差最小的W，一般采用平方误差最小，即最小二乘法。平方误差可以写做：
用矩阵表示还可以写做（y-x*w）.T*(y-x*w)。如果对w求导
1000条数据做机器学习适合吗？这个问题在当今的数据驱动时代愈发重要。在很多情况下，我们的样本数量往往是有限的，而如何有效利用这些数据进行机器学习，成为一门必修课。这篇博文将对此进行深入分析，并借助各种可视化技巧和技术细节，帮助大家更好地理解和实施。
## 协议背景
机器学习的发展正经历着快速的演变，尤其是在数据科学和大数据技术兴起的背景下。回顾相关技术发展历程，可以发现以下关键时间节点：
# 使用1000多个数据训练机器学习方法
随着人工智能和大数据的快速发展，机器学习成为了各行各业转型的重要工具。本文将探讨如何使用超过1000个数据集来训练机器学习模型，并通过实际代码示例向您展示这一过程。
## 什么是机器学习？
机器学习是一种使计算机系统能够通过经验自动改进的技术。通过输入数据和相应的输出，机器学习模型能够学习到数据之间的关系，从而进行预测和分类。
### 数据集的重要
原创
2024-10-22 05:37:06
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期思考题及参考解析125.为什么LSTM模型中既存在sigmoid又存在tanh两种激活函数？ 为什么不是选择统一一种sigmoid或者tanh，而是混合使用呢？这样的目的是什么？ 本题解析来源：https://www.zhihu.com/question/46197687 @beanfrog：二者目的不一样：sigmoid 用在了各种gate上，产生0~1之间的值，这个一般只有sigmo
原创
2021-03-27 10:56:34
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期思考题及参考解析120.请对比下Sigmoid、Tanh、ReLu这三个激活函数 logistic函数，应用在Logistic回归中。<span style="color: rgb(51, 51, 51); font-family:;" new="" times="" 14px;"="">logistic回归的目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自
原创
2021-03-27 10:57:56
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期思考题及参考解析110.标准化与归一化的区别? 简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。规则为l2的归一化公式如下： 特征向量的缺失值处理 1. 缺失值较多.直接将该特征舍弃掉，否则可能反倒会
原创
2021-03-27 10:59:53
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上期思考题及参考解析105.当机器学习性能遭遇瓶颈时，你会如何优化的？ 可以从这4个方面进行尝试：、基于数据、借助算法、用算法调参、借助模型融合。当然能谈多细多深入就看你的经验心得了。这里有一份参考清单：机器学习性能改善备忘单（http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/53453145）106.做过什么样的机器学习项目？比如如何从零构建一
原创
2021-03-27 11:00:54
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36.回归模型中存在多重共线性, 你如何解决这个问题？1. 去除这两个共线性变量2. 我们可以先去除一个共线性变量3. 计算VIF(方差膨胀因子), 采取相应措施4. 为了避免损失信息, 我们可以使用一些正则化方法, 比如, 岭回归和lasso回归.以下哪些是对的:A. 1B. 2C. 2和3D. 2, 3和4答案: D解决多重公线性, 可以使用相关矩阵去去除相关性高于75%的变量 (有主观成分)
原创
2021-03-26 19:08:28
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6.以下哪个是常见的时间序列算法模型 A.RSI B.MACD C.ARMA D.KDJ 正确答案：C 解析： 自回归滑动平均模型(ARMA) ，其建模思想可概括为：逐渐增加模型的阶数，拟合较高阶模型，直到再增加模型的阶数而剩余残差方差不再显著减小为止。 其他三项都不是一个层次的。 A.相对强弱指数 (RSI, Relative Strength Index) 是通过比较一段时期
原创
2021-03-26 19:10:52
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01.深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551102.如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题的？ 本题解析来源：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51932536 为了解决梯度爆炸问题，Thomas Mikolov首先提出了一个
原创
2021-03-26 19:12:01
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226.为什么很多做人脸的Paper会最后加入一个Local Connected Conv？ @许韩，来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25005808 以FaceBook DeepFace 为例： DeepFace 先进行了两次全卷积＋一次池化，提取了低层次的边缘／纹理等特征。后接了3个Local-Conv层，这里是用Local-Conv的原因是，人脸在不同的
原创
2021-03-26 19:08:55
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1.解决隐马模型中预测问题的算法是? A.前向算法 B.后向算法 C.Baum-Welch算法 D.维特比算法 正确答案：D @刘炫320，本题题目及解析来源：http://blog.csdn.net/column/details/16442.html A、B：前向、后向算法解决的是一个评估问题，即给定一个模型，求某特定观测序列的概率，用于评估该序列最匹配的模型。 C：Baum-W
原创
2021-03-26 19:09:54
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5.一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4种不同的人员：狱警，小偷，送餐员，其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求：（）。 A. 二分类问题 B. 多分类问题 C. 层次聚类问题 D. k-中心点聚类问题 E. 回归问题 F. 结构分析问题 正确答案：B @刘炫320，本题题目及解析来源：http://blog.csdn.net/column/det
原创
2021-03-26 19:13:08
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5.机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？ 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 1. 计算每一个特征与响应变量的相关性：工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性，但是计算相对复杂一些，好在很多toolkit里边都包含了这个工具（如sklearn的MINE），得到相关性之后就可以排序选择特征了；
原创
2021-03-26 19:13:37
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期思考题及参考解析150.假设你需要调整参数来最小化代价函数（cost function），可以使用下列哪项技术？ A． 穷举搜索 B． 随机搜索 C． Bayesian优化 D． 以上任意一种 答案：（D）151.在下面哪种情况下，一阶梯度下降不一定正确工作（可能会卡住）？ 答案：（B） 这是鞍点（Saddle Point）的梯度下降的经典例子。另，本题来源于：https://ww
原创
2021-03-27 10:51:09
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期思考题及参考解析140.梯度下降算法的正确步骤是什么？计算预测值和真实值之间的误差重复迭代，直至得到网络权重的最佳值把输入传入网络，得到输出值用随机值初始化权重和偏差对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差答案：正确步骤排序是：4, 3, 1, 5, 2141.已知： - 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。 - 每一个神经元都有输入、处理函
原创
2021-03-27 10:53:05
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上期思考题及参考解析135.简述神经网络的发展 MP模型+sgn—->单层感知机（只能线性）+sgn— Minsky 低谷 —>多层感知机+BP+sigmoid—- (低谷) —>深度学习+pre-training+ReLU/sigmoid136.深度学习常用方法 @SmallisBig，来源：http://blog.csdn.net/u010496169/article/
原创
2021-03-27 10:53:58
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.在选择神经网络的深度时，下面那些参数需要考虑？ 1 神经网络的类型(如MLP,CNN) 2 输入数据 3 计算能力(硬件和软件能力决定) 4 学习速率 5 映射的输出函数 A 1,2,4,5 B 2,3,4,5 C 都需要考虑 D 1,3,4,5 答案：（C） 所有上述因素对于选择神经网络模型的深度都是重要的。171.考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不
原创
2021-03-26 19:14:04
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