前面两篇文章, 我们先是通过三个非常简单的数学例子了解了机器学习的基本流程(训练, 预测). 接着为大家解释了为什么大家早就学会解方程了, 还需要用到机器学习技术. 我们接下来要讲的是机器学习算法怎样为我们在无数个可能的模型中找出最有可能正确的(最优的)那个模型.首先在上一篇文章中, 有朋友提问 "为什么认为找出来的模型是最优的，怎么判断它是不是最优的，依据是什么"机器学习没办法为我们找到百分百正
原创
2023-05-18 11:34:10
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关键问题是：假如模型效果不好，应该如何改善？答案可能有以下几种。用更复杂 / 更灵活的模型。用更简单 / 更确定的模型。采集更多的训练样本。为每个样本采集更多的特征。 问题的答案往往与直觉相悖。换一种更复杂的模型有时可能产生更差的结果，增加更多的训练样本也未必能改善性能！改善模型能力的高低，是区分机器学习实践者成功与否的标志。01 / 偏差与方差的均衡“最优模型”的问题基本可以看成
原创
2021-01-02 15:46:13
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# 用机器学习实现最优效率模型
在如今的数据驱动时代，机器学习已经成为提升效率和优化业务的重要工具。那么，如何从零开始实现一个通过机器学习的方法来构建最优效率模型呢？本文将为你提供一个清晰的流程，并逐步说明每个步骤所需的代码及其解释。
## 整体流程
### 流程表
| 步骤 | 描述 | 工具 |
warshall算法：warshall算法是求二元关系穿闭包的算法.设关系R的关系图为G，设图G的所有顶点为v1,v2,…,vn，则t(R)的关系图可用该方法得到：若G中任意两顶点vi和vj之间有一条路径且没有vi到vj的弧，则在图G中增加一条从vi到vj的弧，将这样改造后的图记为G’，则G’即为t(R)的关系图。G’的邻接矩阵A应满足：若图G中存在从vi到vj路径，即vi与vj连通，则A[i,j
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2023-11-01 19:09:56
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【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的集，上万的实例，超...
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2023-10-10 10:05:09
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最速下降法采用负梯度方向进行一维搜索，总体上看搜索速度应该是比较快，但是当迭代进行到靠近精确最优点时，会出现锯齿形搜索路径，这样就会大大降低搜索效率，所以通常在搜索前期采用最速下降法，当接近精确最优解时，改用牛顿法等其他在最优解附近搜索效率更高的方法。 但是牛顿法也有缺点：一方面需要计算Hesse矩阵及其逆，因而计算量往往很大；另一方面要求Hesse矩阵正定，这一点也常常得不
解决广泛的问题。但是有很多多不同的模型可以选择，要知道
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2023-05-14 00:20:15
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模型选择一个模型可能有很多种情况出现，那么我们如何选择最优的模型呢？1、哪条曲线拟合效果是最好的？2、 泛化机器学习的目标是使学得的模型能很好地适用于“新样本”，而不是仅仅在训练样本上工作的很好；即便对聚类这样的无监督学习任务，我们也希望学得的簇划分能适用于没在训练集中出现的样本。学得模型适用于新样本的能力，称为“泛化”（generalization）能力。具有强泛化能力的模型能很好地适用于整个样
# 机器学习选择最优模型
机器学习是一种能够让计算机通过学习数据来自动提高性能的方法。在机器学习中，选择适合问题的最优模型是至关重要的。本文将介绍如何选择最优模型，并提供一个代码示例来说明这个过程。
## 数据集准备
首先，我们需要准备一个数据集来训练和测试我们的模型。在这个示例中，我们将使用一个经典的数据集，即鸢尾花数据集。这个数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽
原创
2023-07-08 11:16:36
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选自 S模型评估、模型选择和算法
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2022-12-10 08:01:16
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线性回归模型 一元线性回归模型使用单一特征来预测响应值，拟合的最佳曲线通过最小化预测值和真实值之间的误差得到。多元回归模型利用多个自变量估计因变量，从而解释和预测因变量的值优点：模型简单。部署方便，回归权重可以用于结果分析，训练快 缺点：精度低，特征存在一定的共线性问题 使用技巧：需要进行归一化处理如特征选择，避免高度相关的特征同时存在from sklearn.metrics import mea
来源丨网络机器学习可以用来解决广泛的问题。但是有很多多不同的模型可以选择，要知道哪一个适合是一个非常麻烦的事情。
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2023-05-14 00:16:50
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文章目录1 最优化2 最优化问题的分类3 数学基础3.1 范数3.2 凸函数 1 最优化问题一般形式min f(x)
s.t. x ∈ X
其中 x = (x1, x2,··· , xn)T ∈ Rn 是决策变量
f : Rn → R 是目标函数
X ⊆ Rn 是约束集合或可行域，可行域包含的点称为可行解或可行点
记号 s.t. 是 “subject to”的缩写，专指约束条件最优化算法研究基
2.1经验误差与过拟合 基本概念 数据集：一个样本的集合。 属性、特征：反映样本在某方面的表现和性质，比如人的身高、体重。 属性值、特征值：属性上的取值，分为数值型和离散型。 维度：属性值或者特征值的数量。 特征向量：在由所有样本构成的n维空间中，每一个样本在n维空间中都有一个具体的坐标。 学习、训
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2020-05-05 12:29:00
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一、偏差与方差设测试样本为x\bf xx，yDy_DyD为x\bf xx在数据集中的标签，yyy为x\bf xx的真实标签，fff为训练集DDD上学习得到的模型，f(x;D)f({\bf x};D)f(x;D)为fff在x\bf xx上的预测输出。1、期望预测f‾(x)=ED[f(x;D)]\overline{f}({\bf x})=\mathbb{E}_{D}[f({\bf x} ; D...
原创
2021-12-04 18:48:59
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这一部分...
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2022-08-28 06:40:44
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# 数据科学手册：机器学习中的最优模型
在数据科学领域，机器学习是一种重要的技术手段，它能够帮助我们从大量数据中发现规律、做出预测。然而，面对众多的机器学习算法，如何选择最优模型呢？本文将通过代码示例和类图，为您讲解机器学习中的最优模型。
## 机器学习算法概述
机器学习算法主要分为监督学习、非监督学习和强化学习三大类。监督学习算法通过已有的标签数据进行训练，以预测新数据的标签；非监督学习算
作者 | Alvira Swalin 编译 | VK 第一部分主要讨论回归度量在后现代主义的世界里，相对主义以各种各样的形式，一直是最受欢迎和最受诟病的哲学学说之一。相对主义认为，没有普遍和客观的真理，而是每个观点都有自己的真理。在这篇文章中，我将根据目标和我们试图解决的问题来讨论每个错误度量的用处。当有人告诉你“美国是最好的国家”时，你应该问的第一个问题是，这种说法是基于什么
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2022-08-28 06:40:28
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Java设计模式--策略模式
一、为什么讲策略模式策略模式，应该是工作中比较常用的设计模式，调用方自己选择用哪一种策略完成对数据的操作，也就是“一个类的行为或其算法可以在运行时更改”我个人的理解是 将一些除了过程不同，其他都一样的函数封装成策略，然后调用方自己去选择想让数据执行什么过程策略。常见的例子为根据用户分类推荐不同的排行榜（用户关注点
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2023-10-12 14:16:17
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导言对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。
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2023-10-11 11:52:57
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