大数据机器学习-节选

示快很多。因此，哈希学习也能解决检索 速度问题。    哈希学习中的关键问题是怎样从训练 数据中学习到好的哈希函数。如果学习到 的哈希函数不能很好地保持原始空间的相 似度，基于哈希码表示将得不到好的检索效果。根据训练数据中是否包含监督信息， 哈希学习可以分为非监督哈希学习、监督 哈希学习和半监督哈希学习；根据训练数

机器学习笔记之自助法

每次随机从D中挑选一个 样本，将其拷贝放入D' ，然后再将该样本放回初始数据集D中，使得该样本在 下次采样时仍有可能被采到；这个过程重复执行m次后，我们就得到了包含m 个样本的数据集D'，这就是自助采样的结果．显然，D中有一部分样本会在D' 中多次出现，而另一部分样本不出现． 可

浅学XGBoost机器学习分类算法

去拟合上次预测的残2.当我们训陈练完成得到棵树,我们要预湨一个样本的分数,其实就是根据这个样本的特征,在每棵树中会落到对应的一个叶子节点,每个叶子节点就对应一个分数3.最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预湨值。需要带入的包from sklearn.metrics import

机器学习笔记之留出法

进行训练后，如果模型在T上有90个样本分类错 误那么其错误率为(90/300)X 100% = 30%，相应的，精度为1-30% = 70%. 需注意的是，训练／测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响，例如在 分类任务中至少要保持样本的类别比例相似．

机器学习笔记（十一）----降维

 多维缩放中最关键的是要求低维空间中的样本距离尽可能与原始空间中样本距离保持一致。       假设给定N个样本，表示原始空间中的距离矩阵，其中第i行第j列的元素dij表示第i个实例和第j个实例之间的距离，目标是获得d’维空间中样本表示，且任意两个样本在d’维空间中的距离等于在原始空间中的距离，即--

机器学习的算法（一）

算可能条件的分支概率。每个独立的特征都是「朴素」或条件独立的，因此它们不会影响别的对象。例如，在一个装有共 5 个黄色和红色小球的罐子里，连续拿到两个黄色小球的概率是多少？从图中最上方分支可见，前后抓取两个黄色小球的概率为 1/10。朴素贝叶斯分类器可以计算多个特征的联合条件概率

连接可信机器学习的不同主题

分布的数据上训练，用遵从另一个分布的一些未标注数据适应后，希望模型将在训练集上学到的知识迁移到这个新的分布中，做出准确预测。自领域对抗网络方法问世以来，学习领域不变表示这一思路在鲁棒性研究中迅速普及。另外一大类方法使用生成模型进行数据增强，从训练样本产生符合新的分布风格的样本。与

小样本学习总结（一）

距离的softmax，a中对于支撑样本和查询样本的Embedding函数是不同的,通过C()函数来计算两个Embedding的余弦距离支撑样本的Embedding是g，是基于双向LSTM来学习的，每个支撑样本的Embedding是其他支撑集是相关的测试样本的Embedding是一

深度学习之机器学习的挑战

我们讨论的是一个简单的优化问题。机器学习和优化不同的地方在于，我们也希望泛化误差(generalization error)，也被称为测试误差(test error)，很低。泛化误差被定义为新输入的误差期望。这里，期望取值自我们期望系统在现实中从输入分布中采样得到的不同可能值。

深度学习之机器学习的挑战

我们讨论的是一个简单的优化问题。机器学习和优化不同的地方在于，我们也希望泛化误差(generalization error)，也被称为测试误差(test error)，很低。泛化误差被定义为新输入的误差期望。这里，期望取值自我们期望系统在现实中从输入分布中采样得到的不同可能值。

【转载】机器学习算法

机器学习中的混淆矩阵

本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念，包括其数学原理、Python实现，以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来演示如何使用混淆矩阵进行模型评估，并提出了多个独特的技术洞见。文章旨在为读者提供全面而深入的理解，从基础到高级应用。 关注TechLead，分享

【玩转标准版MLS系列五】机器学习助力信用风险检测

1 目的使用机器学习的一键式信用风险检测模板，快速识别高信用客户，提高信用卡发放率。147492 场景描述信用是每个人行走在当下社会的重要凭证，高信用的个人意味着消费能力高，还款及时。信用风险检测是影响银行开展信用卡业务的重要环节。银行客户经理在办理信用卡业务前，都会先评估新客户

机器学习——集成算法

1 集成算法概述 集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场

机器学习之混淆矩阵

下面再举一个简单的例子，引出更多关于混淆矩阵的概念。 混淆矩阵是用来总结一个分类器结果的矩阵。对于k元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果。 对于最常见的二元分类来说，它的混淆矩阵是2乘2的，如下 ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.co

机器学习笔记之评估方法

通常，我们可通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择为此，需使用一个 “测试集” (testing set)来测试学习器对新样本的判别能力，然后以测试栠上的 ＂ 测试误差” (testing error)作为泛化误差的近似． 通常我们假设测试样本也是从样本真实分布中独立同分布采样曲得．

机器学习（二）——引入

yy^​来代表我们在训练好的模型上通过输入获得相应的预测值。 由于训练集中有多个样本，所以我们一般用(xi,yi)(x^{i},y^{i})(xi,yi)来表示第i个样本的特征和第i个样本对应的输出。 在这一讲下面的学习中，我们会用到最简单的模型来开始我们的机器学习之路，即线性回归模型。

机器学习常识（二）：7 个最常见的机器学习损失函数

际值相比的损失函数。 损失函数与您构建的模型的预测直接相关。如果您的损失函数值较低，您的模型将提供良好的结果。您用于评估模型性能的损失函数（或者更确切地说，成本函数）需要最小化以提高其性能。 机器学习中的损失函数是什么？ 损失函数是一种评估机器学习算法对特征数据集

机器学习主要步骤

本文件和数据库，除了商业上可用的数据源之外；准备数据:这包括数据的清理和解析。删除或纠正异常值（失控的错误值）；这经常占用总的时间和工作量的60%以上，然后将数据分成两个不同的部分，即练数据和测试数据；训练模型:针对一组训练数据—用于识别数据中的模式或相关性，或者用于做预测，同时

机器学习的算法（二）

network）：早期的 RNN 形式是会存在损耗的。尽管这些早期循环神经网络只允许留存少量的早期信息，新近的长短期记忆（LSTM）与门控循环单元（GRU）神经网络都有长期与短期的记忆。换句话说，这些新近的 RNN 拥有更好的控制记忆的能力，允许保留早先的值或是当有必要处理很多系