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机器学习包含哪些学习思想？

在机器学习领域，NFL的意义在于告诉机器学习从业者:"假设所有数据的分布可能性相等，当我们用任一分类做法来预测未观测到的新数据时，对于误分的预期是相同的。"...在某个领域、特定假设下表现卓越的算法不一定在另一个领域也能是“最强者”。正因如此，我们才需要研究和发明更多的机器学习算法来处理不同的假设和数据。...: 我们是从 ? 中抽取的，即从偶数中抽取 ? : 我们是从 ? 中抽取的 根据上文给出的公式进行计算，我们发现 ? 远大于 ? ，即我们相信 ? 从 ? 中产生的可能更大，但是 ?...似乎也能解释我们的结果。这个时候我们就应选择概率更高的那个。 从奥卡姆剃刀角度思考的话， ? 在0~99中只有5个满足要求的元素，而 ? 却有50个满足要求的元素。那么 ?...从哲学角度来看，频率学派和贝叶斯学派间的区别更像是在讨论“形而上学”以及“不可知论”，和我们高中课本中提到的的“二分法”思想似乎也有一定的联系。 6.

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机器学习中的“哲学”

在机器学习领域，NFL的意义在于告诉机器学习从业者:”假设所有数据的分布可能性相等，当我们用任一分类做法来预测未观测到的新数据时，对于误分的预期是相同的。”...未必，我们必须要加深对于问题的理解，不能盲目的说某一个算法可以包打天下。然而，从另一个角度说，我们对于要解决的问题往往不是一无所知，因此大部分情况下我们的确知道什么算法可以得到较好的结果。...在某个领域、特定假设下表现卓越的算法不一定在另一个领域也能是“最强者”。正因如此，我们才需要研究和发明更多的机器学习算法来处理不同的假设和数据。...我们有两种假设: h1: 我们是从{0,2,4,6,8,...,98}中抽取的，即从偶数中抽取 h2: 我们是从{2n}中抽取的 根据上文给出的公式进行计算，我们发现Pr(D|h1)远大于Pr(D|h2...这个时候我们就应选择概率更高的那个。 从奥卡姆剃刀角度思考的话，h1:{2n}在0~99中只有5个满足要求的元素，而h2:{0,2,4,6,8,...,98}却有50个满足要求的元素。

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    机器学习三要素与拟合问题

    模型 机器学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，如模型 y=kx+b 就是所要学习的内容。 模型通常分为决策函数或条件概率分布。...策略 评价模型的好坏，使用损失函数进行度量，模型给出的值与实际真实值存在的差别。 损失函数度量模型一次预测的好坏，常用的损失函数有： 4. 算法 机器学习的算法就是求解最优化问题的算法。...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...这就是我们在机器学习中的“模型选择（model select）”问题，理想的解决方案是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。 3....奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。 模型是越复杂，出现过拟合的几率就越高，因此，我们更喜欢采用较为简单的模型。

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    机器学习入门（二）：如何构建机器学习模型，机器学习的三要素，欠拟合，过拟合

    损失函数 算法：如何高效找到最优参数, 模型中的参数a和b 2.1 模型 机器学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，如模型 y=kx+b 就是所要学习的内容。...模型是指在对实际问题进行分析和高度抽象基础上建立起来的一组数学表达式 2.2 策略 评价模型的好坏，使用损失函数进行度量，模型给出的值与实际真实值存在的差别。...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...这就是我们在机器学习中的“模型选择”问题，理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。...算法就是求解最优化问题的算法 欠拟合指的是模型在训练集效果不佳，在测试集效果也不佳。过拟合指的是模型在训练集效果不错，在测试集效果不佳 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。

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    不确定性：用贝叶斯线性回归通向更好的模型选择之路

    我还加上了一个当你在做预测模型的“点估算（point estimate）”时会得到的分布。这就意味着你从后验中获得了 、 和 的最佳值，并假设这些值是完全确定的情况下使用这些值来绘制 。...04 贝叶斯奥卡姆剃刀定律 在贝叶斯推断中，模型的概率分布和回归系数的 、 和 的分布一样。模型的后验概率取决于两个因素： ◆一个被称为证据或边缘似然的量。...该证据由于一个时常被称为贝叶斯奥卡姆剃刀定律的效应会自动考虑模型的复杂程度（可参见David MacKay的著作中第28章的范例） ◆模型的先验概率 在看到数据前，通常你只需要考虑所有模型的可能性是相等的...我们再比较一下从LinearModelFit和贝叶斯方法中得到的二阶模型预测区间： 你可以看到，从LinearModelFit得到的置信区间会比后验预测区间更宽一些（所以也会更悲观一些）。...另一个解释这个结果的方式是，贝叶斯分析在计算预测区间时不会提前舍弃信息因为它会完全保留所有中间分布。

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    译-机器学习的十大误解

    学习算法仅仅会发现事件对之间的关联(correlations). 这是在媒体对机器学习的报道中所反映出来的印象. 在一个著名的例子中，谷歌搜索“flu”是流感爆发的早期信号....假设，NSA 有更多的通话记录，就越可能将一个无辜群众当做是潜在的恐怖分子，因为他偶然地匹配到了一个恐怖分子发现规则....一些学习算法可以找到包含多个实体的模式，这样可以提升模型的健壮性：一个在拍摄 NY City Hall 的人并不一定是疑犯，另一个购买了大量的硝酸铵的人也不一定可疑；但是如果这两个存在在一个紧密的电话联系中...这个信念有时候会和奥卡姆剃刀等同起来，但是剃刀法则仅仅是说倾向于更简单的解释，而不是原因. 他们受到欢迎仅仅是他们更加容易被理解、记忆和推理....从 AI 发展的日常新闻中，很容易得到计算机在视觉、听觉和推理上已经达到了人类的水准，很快就将超越人类.

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    深度 | 机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

    然而，当要实现不同的目标时，模型性能估计就不像我们总结的那样简单了。也许我们应该从另一个角度来回答前面的问题：“我们为什么要关心性能估计?”...另一个超参数是正则化参数估计的值。 在训练集上运行算法时更改超参数的值可能会产生不同的模型。从一组由不同的超参数值产生的模型中寻找最佳模型的过程称为模型选择。...在k-fold交叉验证中，随着k的增加有如下趋势： 性能估计偏差减小（更准确） 性能估计方差增大（更大的变化性） 计算成本增加（在拟合过程中训练集更大，需要的迭代次数更多） 在k-fold交叉验证中将k...▌3.10奥卡姆剃刀原则（The Law of Parsimony） 机器学习领域一个非常经典的节俭原则，也就是奥卡姆剃刀原则是：在相互冲突的假设中，选择假设最少的一个。...在模型选择中，奥卡姆剃刀也是一个很有用的工具，如“一个标准误差法”（one-standard error method）: 考虑数值最优估计及其标准误差 选择模型，其性能需在步骤1中得到的值的一个标准误差以内的

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    机器学习相关概念--拟合问题

    2.过拟合 上图是模型过拟合的情况：即模型在训练集上表现的很好（模型“太好啦”），但是在测试集上效果却很差。也就是说，在已知的数据集合中非常好，再添加一些新数据进来效果就会差很多。 ...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...这就是我们在机器学习中的“模型选择（model select）”问题，理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。...我们更详细的模型选择会有专门的专题讲到，如具体的评估方法（交叉验证）、性能度量准则、偏差和方差折中等。 3. 奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。...奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比较复杂的模型更可取。

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    ML_Basic-机器学习常见概念

    机器学习基础系列专栏 整合网路上各种资源 归纳总结于Machine_Learning_Basic系列 Index 奥卡姆剃刀原理 过拟合与欠拟合 偏差与方差 深度学习中的偏差与方差 偏差与方差的权衡...偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和...； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。...同样在国际象棋中，计算机可以学习不将王移动到对手的棋子可以到达的地方。根据这个原理，在游戏中机器能够最终击败顶级的人类玩家。 ? Reference 机器学习太难？...P(y) 是先验概率，一般都是人主观给出的。贝叶斯中的先验概率一般特指它。 P(x)其实也是先验概率，只是在贝叶斯的很多应用中不重要（因为只要最大后验不求绝对值），需要时往往用全概率公式计算得到。

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    《主算法》作者 Pedro Domingos 谈机器学习十大误解

    误解五：数据越多，越可能产生模式幻觉 一般来说，NSA 有越多的通话记录，就越可能将一个无辜群众当做是潜在的恐怖分子，因为他偶然地匹配到了一个恐怖分子检测规则。...一些学习算法可以找到包含多个实体的模式，这样可以提升模型的可靠性：一个在拍摄 NY City Hall 的人并不一定是疑犯，另一个购买了大量的硝酸铵的人也不一定可疑；但是如果这两人存在在一个紧密的电话联系中...但是，也有一些乐观的误解： 误解八：越简单的模型越准确 这个信念有时候会和奥卡姆剃刀等同起来，但是剃刀法则仅仅是说倾向于更简单的解释，而不是原因。简单模型受欢迎仅仅是它们更加容易被理解、记忆和推理。...有时候，与数据一致的最简假设，对预测相对复杂的模型不够准确。一些最强大的学习算法输出的模型，看起来复杂精密得不必要——有时候它们在已经完美地拟合数据后还持续增加。...误解十：机器学习将很快迈向超人智能 AI 发展的新闻中，很容易得到计算机在视觉、听觉和推理上已经达到了人类的水准，很快就将超越人类的错觉。

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    警惕！《马航MH370调查》之阴谋论，做一个科学吃瓜群众

    概念：最大似然估计，先验信息，后验概率，贝叶斯估计，奥卡姆剃刀。...我最近一次用最大似然估计的思想是关于我那个不争气的表弟。玩我姨的手机把她一冬天在超市打工辛辛苦苦赚的8000块钱败光了，说是被深圳一家高科技公司偷偷从微信里把钱转走的。吓得一家人不敢用微信支付宝了。...模型比较与奥卡姆剃刀 先来看一副图：一棵树，后面有箱子。 ? 请问被树挡住的箱子是一个还是两个？如下图： ? 虽然无法排除２的可能，但一般人都会选择１。...１个箱子是一个简答的模型，２个是复杂一点的模型，我们自然而然选择了简单的，真不容易，这可是奥卡姆剃刀的思想：尽量选择简单的模型。 所以你就知道上面故事问题所在了：用了一个复杂的模型。...如果复杂的模型有ｎ个参数，每个参数有ｍ中可能，等概率情况下恰好选到满足你的假设的概率为ｍ×ｎ分之一……可以计算出，上面箱子问题中，２的可能性是１的千分之一。

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    机器学习(七)模型选择

    如 ，可以调整不同的k1、k2和k3的值，同时也对应了不同的拟合直线，我们希望可以从这些参数中找到拟合较好的直线，但不能过分的好，因为我们要考虑当新数据来了模型的分类情况。...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...这就是我们在机器学习中的“模型选择（model select）”问题，理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。...1.10.5奥卡姆剃刀原则 奥卡姆剃刀原则是模型选择的基本而且重要的原则。 模型是越复杂，出现过拟合的几率就越高，因此，我们更喜欢采用较为简单的模型。...奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比较复杂的模型更可取。

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    C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----介绍与环境搭建

    ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。借助此功能，可以使用应用程序的可用数据进行自动预测，而无需连接到网络。...ML.NET的代码工作流 以下关系图表示应用程序代码结构，以及模型开发的迭代过程： 将训练数据收集并加载到 IDataView 对象中 指定操作的管道，以提取特征并应用机器学习算法 通过在管道上调用 Fit...机器学习模型 ML.NET 模型是一个对象，它包含为了获得预测输出而要对输入数据执行的转换。 Basic 最基本的模型是二维线性回归，其中一个连续数量与另一个连续数量成比例关系，如上述房价示例所示。...用于查找模型参数的数据称为训练数据。机器学习模型的输入称为特征。 Size是唯一的特征。用于训练机器学习模型的真值称为标签。Price值是标签。 ?...新描述与训练集中的描述越相似，它就越有可能被分配到同一类别。 ? 房屋价格模型和文本分类模型均为线性模型。根据数据的性质和要解决的问题，还可以使用决策树模型、广义加性模型和其他模型。

    3.2K21

    关于adaboost、GBDT、xgboost之间的区别与联系

    具体地，加大分类误差率小的弱分类器的权值，使其在表决中起较大的作用，减小分类误差率较大的弱分类器的权值，使其在表决中起较小的作用。...根据没有免费的午餐原则，没有一个算法是在所有问题上都能好于另一个算法的。根据奥卡姆剃刀原则，如果GBDT和线性回归或逻辑回归在某个问题上表现接近，那么我们应该选择相对比较简单的线性回归或逻辑回归。...从Bias-variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是XGBoost优于传统GBDT的一个特性。...我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block(块)结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量...大致的思想是根据百分位法列举几个可能成为分割点的候选者，然后从候选者中根据上面求分割点的公式计算找出最佳的分割点。

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    透过现象看机器学习：奥卡姆剃刀，没有免费的午餐，丑小鸭定理等

    在机器学习中，有一些非常有名的理论或定理，这些理论不仅有助于我们从本质理解机器学习特性，更好地学习相关理论，更重要的是可以有助于我们理解很多生活哲学，比如奥卡姆剃刀原理所延伸的极简主义：如无必要，勿增实体的理念...奥卡姆剃刀的思想和机器学习上正则化思想十分类似：简单的模型泛化能力更好。如果有两个性能相近的模型，我们应该选择更简单的模型。...一个PAC 可学习（PACLearnable）的算法是指该学习算法能够在多项式时间内从合理数量的训练数据中学习到一个近似正确的?(?)。...比如在最近邻分类器中，我们会假设在特征空间中，一个小的局部区域中的大部分样本都同属一类。 在朴素贝叶斯分类器中，我们会假设每个特征的条件概率是互相独立的。...归纳偏置在贝叶斯学习中也经常称为先验（Prior）。 本文摘编自复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》，经出版方授权发布。

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    数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

    过分匹配的另一个原因在于当观测的结果并不是因为误差而显得“不精确”而是因为真实世界中对数据的结果产生贡献的因素太多太多，跟噪音不同，这些偏 差是一些另外的因素集体贡献的结果，不是你的模型所能解释的——噪音那是不需要解释...这个就是所谓的贝叶斯奥卡姆剃刀（Bayesian Occam’s Razor），因为这个剃刀工作在贝叶斯 公式的似然（P(D | h) ）上，而不是模型本身（ P(h) ）的先验概率上，后者是传统的奥卡姆剃刀...所谓的最优贝叶斯推理就是将三个 模型对于未知数据的预测结论加权平均起来（权值就是模型相应的概率）。显然，这个推理是理论上的制高点，无法再优了，因为它已经把所有可能性都考虑进去 了。...但 如果按照贝叶斯分词的话（假设使用 3-gram），由于“南京市长”和“江大桥”在语料库中一起出现的频率为 0 ，这个整句的概率便会被判定为 0 。 从而使得“南京市/长江大桥”这一分词方式胜出。...达到最大值的那个句子 s1,s2,s3,… 吴军的文章中这里省掉没说的是，s1, s2, s3, .. 这个句子的生成概率同时又取决于一组参数，这组参数决定了 s1, s2, s3, ..

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    深入浅出贝叶斯模型选择

    简而言之，贝叶斯范式是一种统计/概率范式，在这种范式中，每次记录新的观测数据时就会更新由概率分布建模的先验知识，观测数据的不确定性则由另一个概率分布建模。...从贝叶斯视角看模型选择是用概率来表示模型选择的不确定性。假设要比较模型集 ，模型指的是在观测数据集 上的一个概率分布。我们假设数据是从这些模型中的某一个产生的，但不确定是哪一个。...因为 参数范围只是整个图像中的一小部分，所以与 相比， 受到严重的惩罚，从而导致具有较大的Bayes因子。...注意， 是从 和 中得到的， 是从 中得到的。...在这个例子中，我们使用的是单一成分的GMM，但后验分布表现轻微的非高斯分布，所以可以尝试增加MCMC样本的数量，并添加另一个GMM成分。

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    PageRank算法和HITS算法

    随机游走模型： 随机游走模型就和它字面意思所表述的那样，用户的浏览在网页之间进行跳转，假设网页包含k个出链， 用户从当前页面跳转到这k个页面的概率是相等的。...用户不断重复上述过程，在相互有链接指向的页面之间跳转，如果对于某个页面所包含的所有链接，用户都没有兴趣继续浏览， 则可能会在浏览器中输入另一个网址，直到到达该网页，这种行为被称为“远程跳转” 。...数量假设：在Web图模型中，如果一个页面节点接收到的其他网页指向的入链数量越多，那么这个页面越重要。 质量假设： 指向页面A的入链质量不同，质量高的页面会通过链接向其他页面传递更多的权重。...经过若干轮计算： 每个页面将当前的PageRank值平均分配到被页面包含的出链上， 每个链接获得相应的权值。...而每个页面将所有指向本页面的入链所传入权值求和， 即可得到新的PageRank得分，即完成一轮PageRank计算。 从图6-9中可以看出PageRank算法的迭代过程。

    1.7K20

    【干货】关于机器学习你需要知道的一切（附中英论文下载）

    我们知道，监督机器学习模型能够从输入数据中预测输出，但模型构建过程究竟是怎么一回事呢？...而一旦你找到了好的模型，成败也在接下来的实践过程之中。我们都希望这个模型也适用于原始数据库以外的数据，这样你就能在不清楚目标的时候从输入中进行预测。...直觉不适用于高维空间 假设你有一个模型，输入一些字段会输出一些字段，结果没有你期望中好。你首先想到的是要不要增加一些输入字段。毕竟，在现有输入的基础上，模型得到的数据更多，结果不应该更好吗？ 先别急。...一般来说，在不同的随机数据集上学习多个分类器能够建立更强大的模型。这种做法的坏处是会丢失一部分可解释性；比起单一的一组问答序列，现在每个模型都有一个序列，最终投票的模型也有一个序列。...在解释模型时，不能因为 A 表明 B 就认定 A 导致 B，这一点要尤其当心。 结论 机器学习是十分强大的工具，因此误用的后果也很严重。因此，有必要了解机器学习的原理及其可能存在的陷阱。

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