Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯:从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法:Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
机器学习是计算机科学、人工智能和统计学的研究领域。机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测。机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
支持向量回归(SVR)是一种回归算法,它应用支持向量机(SVM)的类似技术进行回归分析。正如我们所知,回归数据包含连续的实数。为了拟合这种类型的数据,SVR模型在考虑到模型的复杂性和错误率的情况下,用一个叫做ε管(epsilon-tube,ε表示管子的宽度)的给定余量来接近最佳值。
原文标题:How to Generate Test Datasets in Python with Scikit-learn 作者:Jason Brownlee 翻译:笪洁琼 校对:顾佳妮 本文教大家在测试数据集中发现问题以及在Python中使用scikit学习的方法。 测试数据集是一个小型的人工数据集,它可以让你测试机器学习算法或其它测试工具。 测试数据集的数据具有定义明确的性质,如线性或非线性,这允许您探索特定的算法行为。 scikit-learn Python库提供了一组函数,用于从结构化的测试问题
支持向量回归(SVR)是一种回归算法,它应用支持向量机(SVM)的类似技术进行回归分析。正如我们所知,回归数据包含连续的实数
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法,但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性,我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。本教程将介绍如何在Python中使用LightGBM进行模型解释和提高可解释性,并提供相应的代码示例。
Matt MacGillivray 拍摄,保留部分权利 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后,您将学会: 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
长短期记忆网络(LSTM)是一种强大的递归神经网络,能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列,但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态,该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题:如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中,你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果,探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后,你将了解: 关于如
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与:朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
来源:机器之心 本文长度为2527字,建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。 在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
今年的PyCon于4月9日在加拿大蒙特利尔召开,凭借快速的原型实现能力, Python在学术界得到了广泛应用。最近其官方网站发布了大会教程部分的视频和幻灯片,其中有很多(接近一半数量)跟数据挖掘和机器学习相关的内容,本文对此逐一介绍。 如何形式化一个科学问题然后用Python进行分析 目前有很多很强大Python数据挖掘库,比如Python语言的交互开发环境IPython,Python机器学习库Scikit-learn和网络库NetworkX等。但是却没有一个教程告诉人们该如何将自己的问题很好的形式化处理,
最近我们被客户要求撰写关于多输出(多因变量)回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。
长短期记忆网络(LSTM)是一种强大的递归神经网络,能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列,但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态,该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题:如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中,你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果,探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后,你将了解: 关
使用神经网络解决时间序列预测问题的好处是网络可以在获得新数据时对权重进行更新。 在本教程中,你将学习如何使用新数据更新长短期记忆(LTCM)递归神经网络。 在学完本教程后,你将懂得: 如何用新数据更
集成学习是一种将多个基础模型组合起来以提高预测性能的技术。CatBoost作为一种梯度提升算法,可以与其他机器学习算法进行集成,以进一步提高模型的准确性和稳定性。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行集成学习与模型融合,并提供相应的代码示例。
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
链接: https://www.pyimagesearch.com/2019/12/16/training-a-custom-dlib-shape-predictor/
【新智元导读】2016 年就要过去了,关于机器学习的知识储备你觉得自己做得如何?下面是 Analytics Vidhya 网站发表的文章,汇集了 2016 年机器学习经典视频、教材和课程,分类整理,初学者、进阶级还是资深研究员,都可以从中发现适合的材料。视频只做了展示截图,观看的话请复制文中的链接哦。 目录 第一部分:机器学习入门 怎样在 6 个月内成为数据科学家 CMU统计机器学习课程 滑铁卢大学机器学习课程 Python 应用机器学习课程 导论:Python 数据科学 SciPy 机器学习导论课 Py
导读:下面是 Analytics Vidhya 网站发表的文章,汇集了 2016 年机器学习经典视频、教材和课程,分类整理,初学者、进阶级还是资深研究员,都可以从中发现适合的材料。视频只做了展示截图,观看的话请复制文中的链接哦。 目录 第一部分:机器学习入门 怎样在 6 个月内成为数据科学家 CMU统计机器学习课程 滑铁卢大学机器学习课程 Python 应用机器学习课程 导论:Python 数据科学 SciPy 机器学习导论课 Python Pandas 数据分析 CS50 机器学习课程 Pandas 初
你是否想使用python进行机器学习但却难以入门? 在这篇教程中,你将用Python完成你的第一个机器学习项目。 在以下的教程中,你将学到: 下载并安装Python SciPy,为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。 创建6个机器学习模型,并挑选出最佳模型以确保准确性。 本教程为决心使用python进行机器学习的新手做一个讲解。 让我们开始吧! 2017/01 更新:更新后反映了版本0.18中的scikit- learn API的变化。
k近邻法(或简称为kNN)是一种易于理解和实现的算法,也是一种功能强大的工具。
1、编程的复杂性远高于面向过程。如果不了解面向对象,可以立即启动基于设计程序,很容易出现过度设计的问题。
大多数关于神经网络的介绍性文章在描述它们时都会提到大脑类比。在不深入研究大脑类比的情况下,我发现简单地将神经网络描述为将给定的输入映射到期望的输出的数学函数就更容易了。
Keras中的长短期记忆(LSTM)网络支持时间步长。 这就引出这样一个问题:单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长,这样做是否能改进预测性能。 在本教程中,我们将研究Python
白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声,它是一个随机数序列,不能预测。如果预测误差不是白噪声,它暗示了预测模型仍有改进空间。 在本教程中,你将学习Python中的白噪声时间序列
本系列教程为《Python数据科学——技术详解与商业实践》的读书笔记。该书以Python为实现工具,以商业实战为导向,从技术、业务、商业实战3个维度来展开学习。本书共19章(Python环境安装和Python基础语法法本系列教程不做讲解),内容较多,旨在学习和记录。但惶恐自身能力有限,未及原书三分,故征得原书作者同意,才敢动笔。
欢迎来到《Python技术周刊》这是第5期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
原文地址:https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
"启程"往往是最具挑战性的一步,特别是在面临众多选择时,人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识丰富的实践者,而且整个过程都可以利用免费的资源来完成。本教程的主要目标是引导你了解众多可用资源,并帮助你筛选出最佳的学习资源。资源众多,但哪些是最有价值的?哪些资源能够相互补充?以及如何安排学习顺序才能达到最佳效果?首先,我们假设你目前对以下领域并不精通:
最近我们被客户要求撰写关于Keras神经网络序列模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
深度集成与迁移学习是提高模型性能的重要技术之一,可以利用不同模型之间的互补性来提高整体性能。在CatBoost中,我们可以通过深度集成和迁移学习来进一步提升模型的准确性和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行深度集成与迁移学习,并提供相应的代码示例。
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发,旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具,这并不需要任何编程技能。然而,尽管这些工具可能非常有用,但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势,以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外,它还允许更大的灵活性,如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处,但许多研究人员发现这样做很有挑战性,而且不知道如何着手。
教科书和课程会让你误以为精通,因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时,可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能,同时让你有机会探索有趣的主题。
近年来,机器学习变得愈加火热,中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前,在图像识别和视觉分析研究中,卷积神经网络(CNN)技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块,短短几年间, 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow,想通过卷积神经网络快速识别整块验证码(不分割字符)。期间也碰到许多问题,诸如软件安装,Tensorflow版本差异等。一开始学习tensorflow是盲目的,不知如何下手,网上的资料都比较单一,为了回报社会,让大
我们很多人都没有注意到,其实 YouTube 上面有大量免费的机器学习的指导课程。你无须再等待 MOOC 课程的更新了,可以在 YouTube 上面找到你想要的。去年,我们在 Top YouTube Videos 里面推荐了大量神经网络、深度学习和机器学习方面的优秀视频,但是很多视频已经有些过时了,所以这里我们需要更新一下视频推荐。 (备注:请自备梯子科学上网观看) 本文可以帮助你发现新的工具、技术、方法等。你要牢记这句话:对新知识的学习要像生命对于活水的需求一样迫切,永远不要停下追赶新知识、新观点的脚步。
测试数据集是一个微型的手工数据集,你可以用它来测试机器学习算法或者工具。
来源:机械鸡(ID:jixieji2017) 本文长度为3216字,建议阅读6分钟 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 抽时间做项目是最好的一种投资方式,在项目中你会享受学习、保持积极性并能获得更快的进展。没有任何理论可以代替实践,虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理,但在尝试应用时,你会发现具体操作起来比较困难。 因此项目有助于提高应用机器学习的技巧,此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 以下将具体介绍这八个项目,每个项目都能在一个周末完成,如果你喜欢的话,可以对其进行相关的扩展。
谈到机器学习,相信很多除学者都是通过斯坦福大学吴恩达老师的公开课《Machine Learning》开始具体的接触机器学习这个领域,但是学完之后又不知道自己的掌握情况,缺少一些实际的项目操作。对于机器学习的相关竞赛挑战,有些项目的门槛有些高,参加后难以具体的实现,因此造成自己对机器学习的热情逐渐衰减。大部分都经历过这个过程,一直想找一些练手的项目,最典型的练手项目比如手写体识别等,但这类的项目成熟得不能再成熟了,参考别人的网络模型跑一下实验,结果的准确率都快达到100%,学习调参的机会比较少,因此都想找一些
长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),专门设计用来解决序列数据中的长期依赖问题。本教程将介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的LSTM模型,并展示其在一个时间序列预测任务中的应用。
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种能够处理序列数据的神经网络模型,常用于自然语言处理、时间序列分析等任务。本教程将介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的循环神经网络,并演示如何在一个简单的时间序列预测任务中使用该模型。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络(即RNN)。 对于任意的序列预测(sequence prediction )问题,配置和应用起来可能会相当困难,即使在P
原文:https://www.raywenderlich.com/174-beginning-machine-learning-with-scikit-learn 作者: Mikael Konutgan 2018年2月12日·中级·文章·15分钟
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿,邮件发送至:zhangxian@leiphone.com ————————————————————
我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中,我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。我们将用Keras回归和序列模型本身这两种方法检查模型。该教程涵盖了以下内容(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在这个教程中,我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号,并在教程结尾提供了完整的Python代码,在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
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