本教程针对深度学习研究人员，非常详细的给出了代码以及运行结果。评论区表示本教程非常详实，实操性高。...第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...这部分同样使用大量的代码和运行结果，让大家有一个更直观的理解。...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。...通常，你将使用内置的Keras优化器之一，例如SGD，RMSprop或Adam。 这是一个简单的MNSIT示例，它将损失类，度量类和优化器组合在一起。 ? ?
在当下行业大地震的环境中，如何不让自己陷入被替代或被裁员的危机？掌握硬技术，向技术要红利非常重要！ 继续看下去，你就已经领先90%的程序猿小哥哥们了！...当你为了实现某一目标而合理协调每一个个体（人或事）解决问题时，你已经初步认识了集成学习算法，并且和它打交道不止一次了。 集成学习技术已被证明可以在机器学习问题上产生更好的性能。...02平均(Averaging) 在求平均值时，最终输出是所有预测的平均值。这适用于回归问题。例如，在随机森林回归中，最终结果是来自各个决策树的预测的平均值。...每个弱学习器对最终组合的贡献由“learning_rate”控制。默认情况下，决策树用作基础估计量。为了获得更好的结果，可以调整决策树的参数。你还可以调整基本估计量的数量。...例如，提高分类模型的准确性或降低回归模型的平均绝对误差。集成还可以产生更稳定的模型。当你的模型在训练集上过度拟合时，你还可以使用集成学习方法来创建更复杂的模型。
^13 反向传播 这是神经网络中的一个概念，它允许网络在结果与创建者期望的结果不匹配的情况下，调整隐含层神经元对应的权重。 详细信息查看： 反向传播^14 反向传播在人工神经网络是如何工作的?...分类问题的一些例子包括电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，在线交易欺诈或非欺诈。 Logistic回归使使用Sigmoid函数转换其输出以返回概率值。...详细信息查看： 我从随机森林机器学习算法中学到的东西^28 了解随机森林^29 集成学习 集成学习通过组合多个模型来帮助改善机器学习结果。与单个模型相比，这种方法可以产生更好的性能。...这是一种将弱学习器转变为强学习器的方法。梯度增强是Boosting的一个示例，这是一种用于回归和分类问题的机器学习技术，可产生集成或弱预测模型形式的预测模型，像决策树。...详细信息查看： 机器学习中过拟合：什么是机过拟合以及如何预防^34 机器学习算法的过拟合和欠拟合^35 欠拟合 欠拟合是指既不能对训练数据建模也不能推广到新数据的模型，在训练数据上的表现会很差。 ?
误差线性的假设 它不能用于计数结果或二元结果 它不能解决过拟合的问题 68、回归和分类的ML技术有什么不同? 回归和分类机器学习技术都属于监督机器学习算法。...准备好数据后，开始运行模型，分析结果并调整方法。这是一个迭代的步骤，直到获得最好的可能结果。 使用新数据集验证模型。 开始实现模型并跟踪结果，以分析模型在一段时间内的性能。 73、如何处理缺失的值?...77、什么是随机森林?它是如何工作的? 随机森林是一种Bagging的集成学习方法，能够执行回归和分类任务。它也用于降维，处理缺失值，异常值等。它将一组弱模型组合起来形成一个强大的模型。...这主要有两个原因: 通过各种来源产生的数据量的增加 运行这些模型所需的硬件资源的增长 gpu的速度是以前的好几倍，在相对较短的时间内构建更大、更深入的深度学习模型。...将所有权值初始化为0:这将使您的模型类似于线性模型。所有的神经元和每一层都执行相同的操作，产生相同的输出，使深网变得无用。
0 相关源码 1 回归分析概述 1.1 回归分析介绍 ◆ 回归与分类类似，只不过回归的预测结果是连续的,而分类的预测结果是离散的 ◆ 如此,使得很多回归与分类的模型可以经过改动而通用 ◆ 因此对于回归和分类中基本原理相同或类似的模型...◆ 利用最小二乘法可以实现对曲线的拟合 4.2 最小二乘法原理 ◆ 以一元线性回归为例,演示推倒过程 4.3 最小二乘法例子 5 随机梯度下降 5.1 何为随机梯度下降 ◆ 随机梯度下降(SGD...◆ 线性模型的梯度下降推倒过程 5.4 随机梯度下降优点 ◆ 随机梯度下降的"随机”体现在进行梯度计算的样本是随机抽取的n个,与直接采用全部样本相比,这样计算量更少 ◆ 随机梯度下降善于解决大量训练样本的情况...) ◆ 反之,预测能力不强,宛若“智障”的模型称之为欠拟合(under fitting) ◆ 下面分别演示了用三个不同的数学模型对样本点进行拟合,产生的三种状态 8.3 如何达到刚刚好呢?...3 如果存在具有相同特征的多个预测，则分别返回最低或最高。 代码 计算结果，预测效果最为惊艳！！！
0 相关源码 1 回归分析概述 1.1 回归分析介绍 ◆ 回归与分类类似，只不过回归的预测结果是连续的,而分类的预测结果是离散的 ◆ 如此,使得很多回归与分类的模型可以经过改动而通用 ◆ 因此对于回归和分类中基本原理相同或类似的模型...◆ 前面说"以便达到最好的预测效果”, 那么如何量化"好的预测效果”呢?...] 5 随机梯度下降 5.1 何为随机梯度下降 ◆ 随机梯度下降(SGD)是机器学习中常用的一种优化方法 ◆ 它是通过不断迭代更新的手段,来寻找某一个函数的全局最优解的方法 ◆ 与最小二乘法类似,都是优化算法...] 5.4 随机梯度下降优点 ◆ 随机梯度下降的"随机”体现在进行梯度计算的样本是随机抽取的n个,与直接采用全部样本相比,这样计算量更少 ◆ 随机梯度下降善于解决大量训练样本的情况 ◆ 学习率决定了梯度下降的速度...标准保序回归是一个问题，给定一组有限的实数Y = y1，y2，...，yn表示观察到的响应，X = x1，x2，...
神经网络中最常见的神经元类型是线性回归模型，随后是非线性激活函数，使线性回归成为深度学习的基本组成部分。...时代变了，今天，不仅呼叫紧急服务为这个问题提供了更好的答案，而且逻辑回归也成为了深度学习的核心。 毒物控制： 逻辑函数可以追溯到 1830 年代，当时比利时统计学家 P.F....进一步的工作产生了有序逻辑回归，其中结果是有序值。 为了处理稀疏或高维数据，逻辑回归可以利用与线性回归相同的正则化技术。...一个神经元可接受各种输入（例如，代表像素或单词的数字，或前一层的输出），将它们与权重相乘，乘积相加，并得出由开发人员选择的非线性函数或激活函数的总和。期间要考虑到它是线性回归、加上一个激活函数。...随机森林和它的表亲XGBoost不太容易过度拟合，这有助于使它们成为最受欢迎的机器学习算法之一。
贝叶斯学派则认为参数是未观察到的随机变量，其本身也可有分布，因此，可假定参数服从一个先验分布，然后基于观察到的数据来计算参数的后验分布。 定理 1. 最大后验估计的结果是优化如下形式的损失函数 ?...我们不一定非要概率式地解释这个世界，在不考虑概率的情况下，直接找到分类边界，也被称为判别函数 (discriminant function)，有时甚至能比判别式模型产生更好的结果。...，远离超平面的点会对回归结果产生更大的影响，如图 2 所示。...此外，相比随机梯度下降，小批量梯度下降还可以更好利用矩阵的向量化计算的优势。 梯度下降和牛顿法的优缺点各是什么? • 导数阶数。梯度下降只需要计算一阶导数，而牛顿法需要计算二阶导数。...对数几率回归的损失函数及梯度推导。 答案见上文。 线性分类器如何扩展为非线性分类器? 答案见上文。 判别式模型和生成式模型各是什么，各自优缺点是什么，常见算法中哪些是判别式模型，哪些是生成式模型?
我在任职期间仅仅构建了基于回归的统计模型。我并不是一个人。事实上，当时的回归模型在预测分析中独占鳌头。而十五年后的今天，回归模型的时代已经结束了。...但在处理中小型结构数据或表格数据时，现在普遍认为基于决策树的算法是最好的。下图列出了近年来基于树的算法的演变过程： ? 从决策树到 XGBoost 算法的演变。...这是软硬件优化技术的完美结合，它可以在最短时间内用更少的计算资源得到更好的结果。 为什么 XGBoost 如此优秀？...考虑到用于构建基础学习器的循环、枚举树的叶节点的外部循环以及计算特征的第二个内部循环的可互换性，这是完全有可能实现的。...我们测试了几种算法，比如 Logistic 回归、随机森林、标准梯度提升，以及 XGBoost。 ?
如果你经历了前面系列的一些操作，如回归系统、数字图像分类器，甚至从头开始建立一个垃圾邮件分类器，这时候你可能会发现我们只是将机器学习模型和它们的训练算法视为黑盒子，所有这些都不知道它们是如何工作的。...这就是线性回归模型，那么现在我们该如何训练呢？ 在前面的系列文章中，我们看到回归模型的最常见的性能指标是均方根误差（RMSE）。那么，要训练线性回归模型，我们需要找到使RMSE最小化的θ值。...当代价函数非常随机的时候，实际上可以帮助算法跳出局部最小值，所以随机梯度下降比批量梯度下降有更好的找到全局最小值的机会。...当然，上面我们详细讲述了如何通过正规方程和梯度下降法进行求解线性回归方程的参数，但是很多数据实际上要比线性数据复杂的多，那么到如何处理呢？ 2....估计的结果（0.49，0.97，1.90）和原来的参数（0.5，1.0，2.0）差不多。 2.2 学习曲线 如果执行高维的多项式回归，可能比简单的线性回归更好地拟合训练数据。
当因变量是明确的，那么这个问题不再被称为回归问题，而是被标记为一个分类问题。 考虑一个二分类问题，目标是根据一组预测变量 x，尝试将每个观察结果分为由 y 定义的类别(例如类别或集群)。...β₀使曲线右移或左移 c=-β₀/ β₁，而β₁控制 s 形曲线的陡度。 注意，如果β₁是正值，那么预测的P(y=1)范围为 从0（当x很小时）到1（当x很大时），如果β₁是负值，则与之相反。...现在我们知道了如何操纵逻辑回归曲线，可以利用一些变量来得到想要的曲线。 可以改变β₀值来移动偏移量。 可以改变β₁的值来扭曲梯度。 动手完成这个过程是相当乏味的，而且不太可能得到最优值。...因此，神经网络的参数与网络产生的误差有关，当参数变化时，网络产生的误差也随之变化。使用一种叫做梯度下降法的优化算法来改变参数，这种算法对于寻找函数的最小值很有用。...你需要告诉它如何更改这些权重，以提高模型的性能。 我们已经知道如何告诉计算机它运行良好，只需要咨询损失函数。现在，这个过程更复杂了，因为有5个权重要处理。
将正则化引入到模型中，总是能在训练集上获得相同或更好的性能 B. 在模型中添加许多新特性有助于防止训练集过度拟合 C....将正则化引入到模型中，对于训练集中没有的例子，总是可以获得相同或更好的性能 D. 向模型中添加新特征总是会在训练集上获得相同或更好的性能 第 31 题 你正在训练一个分类逻辑回归模型。...将正则化引入到模型中，对于训练集中没有的例子，总是可以获得相同或更好的性能 D....您可以使用数值梯度检查的方法来验证您的随机梯度下降实现是对的（随机梯度下降之中的一步是计算偏导数 image.png ） B. 在运行随机梯度下降之前，您应该随机洗牌（重新排序）训练集。 C....假设您使用随机梯度下降来训练线性回归分类器。代价函数 image.png 一定会随着每次迭代减小。 D.
用非技术的术语来说：给定当前成本，并基于成本岁其它变量（即 W 和 b）的变化方式，优化器（optimizer）将对 W 和 b 执行一些小调整（递增或递减）以使我们的预测更好地契合那个单个数据点。...每行代表每个数据点的结果/预测（没有加入截距项）；因此一个矩阵乘法就可以将线性回归公式应用于多个数据点，并对应地产生多个预测（每个数据点对应一个结果）（见下文） 注意：特征矩阵中的 x 表示变的更复杂，...Tensorflow 中的单特征与 n 个特征的线性回归模型 总结 在本文中，我们介绍了多特征线性回归的概念，并展示了我们如何将模型和 TF 代码从单特征的线性回归模型扩展到 2 个特征的线性回归模型...成本函数（成本）：对于线性回归，成本函数是表示每个预测值与其预期结果之间的聚合差异的某些函数；对于逻辑回归，是计算每次预测的正确或错误的某些函数。...相似性： 训练：线性回归和逻辑回归的训练目标都是去学习权重（W）和偏置（b）值。 结果：线性回归与逻辑回归的目标都是利用学习到的权重和偏置值去预测/分类结果。
一个很好的开始地方是使用随机梯度下降（SGD，或随机 GD）分类器，使用 Scikit-Learn 的SGDClassifier类。这个分类器能够高效处理非常大的数据集。...如果使用随机分类器，您将获得 10%的准确率，因此这并不是一个很差的分数，但您仍然可以做得更好。...以下代码最多运行 1,000 个时代（max_iter）或在 100 个时代内损失下降不到 10^(–5)（tol）时停止（n_iter_no_change）。...一旦您了解了批量梯度下降和随机梯度下降，这就很简单了：在每一步中，小批量梯度下降不是基于完整训练集（批量梯度下降）或仅基于一个实例（随机梯度下降）计算梯度，而是在称为小批量的小随机实例集上计算梯度。...估计概率 那么逻辑回归是如何工作的呢？就像线性回归模型一样，逻辑回归模型计算输入特征的加权和（加上偏置项），但是不像线性回归模型直接输出结果，它输出这个结果的逻辑（参见方程 4-13）。
本帖是与来自于Origami Logic 的Manish Amd共同撰写的。 Apache Spark 1.2将随机森林和梯度提升树(GBT)引入到MLlib中。...这种随机性有助于使模型比单个决策树更健壮，而且不太可能会在训练数据上过拟合。 GBT(梯度提升树)每次只训练一棵树，每棵新树帮助纠正先前训练过的树所产生的错误。...下面的每张图比较了梯度增强树("GBT")和随机森林("RF")，这些图中的树被构建到不同的最大深度。...对于两者而言，增加树的个数需要更长的时间来学习(第一张图)，但在测试时的均方误差(MSE)上却获得了更好的结果(第二张图）。...未来发展的另一个重点是可插拔性：集成方法几乎可以应用在任何分类或回归算法上，而不仅仅是决策树。
一个集合只是一个汇集在一起（例如所有预测的平均值）来作出最终预测的预测器集合。我们使用集成的原因是许多不同的预测变量试图预测相同的目标变量将比任何单一的预测器完成的更好。...我们通常对每个模型采用随机的子样本/bootstrap数据，因此所有模型彼此之间几乎没有差别。每个观察结果在所有模型中出现的概率相同。...通过使用梯度下降和基于学习速率更新我们的预测，我们可以找到MSE最小的值。 所以，我们基本上是更新预测，使我们的残差总和接近0（或最小），预测值足够接近实际值。...即[e2 = y-y_predicted2]并重复步骤2到5，直到它开始过拟合或残差总和变成恒定。过度拟合可以通过持续检查验证数据的准确性来控制。...图5.梯度提升预测的可视化（前4次迭代） 图6.梯度提升预测的可视化（第18次至第20次迭代） 我们观察到，在第20次迭代之后，残差在0附近是随机分布的（我并不是说随机的正态分布），我们的预测非常接近真实值
如何组合弱分类器可以获得更好的结果？原因是什么？ 主要原因是因为集成学习可以通过对多个分类器的综合意见来减少分类误差。...Bagging是Bootstrap Aggregating的缩写，它的思想是通过对训练集进行有放回的采样，产生多个子样本，然后分别用这些子样本训练多个独立的分类器，最终通过对这些分类器的结果进行投票或平均...在随机森林中，基分类模型往往被选择为决策树，而不是线性模型或KNN。这是因为随机森林的基本思想是通过集成多个弱学习器来构建一个强大的分类器或回归模型。而决策树作为基分类模型具有以下几个优势： 1....Bagging：Bagging是通过对训练集进行有放回的重采样，产生多个子样本，然后分别用这些子样本训练多个独立的分类器，再通过投票或平均的方式来得到最终的预测结果。...构建回归树：使用负梯度作为目标值，使用决策树算法构建一棵回归树。这里的决策树是用于拟合当前负梯度的残差。 c. 更新模型：将新构建的回归树以一定的步长（学习率）加入到当前模型中，更新预测值。 3.
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