《机器学习实践应用》读书笔记
机器学习心得（精选3篇）
机器学习心得（精选3篇）机器学习心得篇1上午头出去开会，日子一下子清闲了许多。
在网上搜集了几个关于人工神经网络的东西，学习了一下，并且利用spss软件实现了一个实例。
下面写点心得。
人工神经网络的作用：人工神经网络，不属于机器学习，它和机器学习是平行的一个体系，算法多种多样。
其是通过模仿自然界生物神经传递信息，来进行学习。
人工神经网络可以做的事情其实很多，最典型的就是对于训练样本进行分类。
比如，我们现在又一堆混杂在一起的代码，这些代码中包含了C语言，C++，Python，或者还有R的代码等等。
这些代码段混杂在一起，我们需要区分它们。
这时候，人工神经网络就有了作用。
另外一个例子，也是spss手册里给出的例子，比如我们手头有一堆样本，是某个银行贷款申请者的信息，信息包括了这些用户的基本信息，以及信用记录，我们想要在这些用户中标示出潜在的欠款者，此时也可以利用人工神经网络，通过学习，将这些用户分类。
人工神经网络的工作原理：首先要介绍神经元模型，神经元其实就是一个有阈值的函数，包括输入，函数，输出。
当一组信息输入一个神经元时，神经元通过一个函数，(这里的函数有几种不同类型，但是原理都在于将输入的信息编码，比如将输入的值转化为[-1,1]或者[0,1]的区间上)，编码之后，神经元会对此进行阈值的判定，比如大于某个值，我们就输出1，否则输出0.这样就起到了分类的作用。
而神经网络，就是神经元的一个组合。
可以有多个层次的感知输入信号，也可以有多层次的输出，并且可以加上信号的反馈。
每一层神经元都承担者输入，输出的功能。
人工神经网络的核心是通过输入训练样本，不断地调整层与层之间传递的强度，也就是权值。
并且利用一个标准，来判定经过调整的权值是否最优。
(这里，所谓的标准可以有很多不同的种类，构成了不同的算法，但是归根结底，标准总要求输出的正确分类比例要达到最大)。
人工神经网络算法：算法这个东西，涉及到几个函数，比如激励函数。
周志华《机器学习》学习笔记
机器学习周志华学习笔记目录1 绪论 (7)2 模型的评估与选择 (9)2.1 误差与过拟合 (9)2.2 评估方法 (10)2.3 训练集与测试集的划分方法 (10)2.4 调参 (12)2.5 性能度量 (13)2.6 比较检验 (21)2.6.1 假设检验 (21)2.6.2 交叉验证t检验 (23)2.6.3 McNemar检验 (23)2.6.4 Friedman检验与Nemenyi后续检验 (24)2.7 偏差与方差 (26)3、线性模型 (27)3.1 线性回归 (27)3.2 线性几率回归 (30)3.3 线性判别分析 (31)3.4 多分类学习 (33)3.5 类别不平衡问题 (35)4、决策树 (36)4.1 决策树基本概念 (36)4.2 决策树的构造 (37)4.2.1 ID3算法 (38)4.2.2 C4.5算法 (38)4.2.3 CART算法 (39)4.3 剪枝处理 (39)4.4 连续值与缺失值处理 (41)5、神经网络 (43)5.1 神经元模型 (43)5.2 感知机与多层网络 (45)5.5 深度学习 (52)6、支持向量机 (54)6.1 函数间隔与几何间隔 (54)6.1.1 函数间隔 (55)6.1.2 几何间隔 (55)6.2 最大间隔与支持向量 (56)6.3 从原始优化问题到对偶问题 (57)6.4 核函数 (59)6.5 软间隔支持向量机 (61)7、贝叶斯分类器 (65)7.1 贝叶斯决策论 (65)7.2 极大似然法 (67)7.3 朴素贝叶斯分类器 (69)8、EM算法 (70)8.1 EM算法思想 (70)8.2 EM算法数学推导 (70)8.3 EM算法流程 (73)9、集成学习 (74)9.1 个体与集成 (74)9.2 Boosting (76)9.3 Bagging与Random Forest (78)9.3.1 Bagging (78)9.3.2 随机森林 (80)9.4 结合策略 (80)9.4.1 平均法（回归问题） (80)9.4.2 投票法（分类问题） (81)9.4.3 学习法 (82)9.5 多样性（diversity） (82)10、聚类算法 (84)10.1 距离度量 (84)10.2 性能度量 (86)10.2.1 外部指标 (86)10.3.1 K-Means (88)10.3.2 学习向量量化（LVQ） (89)10.3.3 高斯混合聚类 (90)10.4 密度聚类 (93)10.5 层次聚类 (94)11、降维与度量学习 (96)11.1 K近邻学习 (96)11.2 MDS算法 (98)11.3 主成分分析（PCA） (99)11.4 核化线性降维 (100)11.5 流形学习 (102)11.5.1 等度量映射（Isomap） (102)11.5.2 局部线性嵌入(LLE) (104)11.6 度量学习 (105)12、特征选择与稀疏学习 (108)12.1 子集搜索与评价 (108)12.2 过滤式选择（Relief） (109)12.3 包裹式选择（LVW） (110)12.4 嵌入式选择与正则化 (111)12.5 稀疏表示与字典学习 (113)12.6 压缩感知 (114)13、计算学习理论 (115)13.1 PAC学习 (116)13.2 有限假设空间 (117)13.2.1 可分情形 (118)13.2.2 不可分情形 (118)13.3 VC维 (119)13.4 稳定性 (121)14、半监督学习 (123)14.1 生成式方法 (124)14.2 半监督SVM (126)14.3 基于分歧的方法 (127)15.1 隐马尔可夫模型(HMM) (132)15.1.1 HMM评估问题 (134)15.1.2 HMM解码问题 (134)15.1.3 HMM学习问题 (135)15.2 马尔可夫随机场（MRF） (136)15.3 条件随机场（CRF） (137)15.4 学习与推断 (138)15.4.1 变量消去 (138)15.4.2 信念传播 (139)16、强化学习 (143)16.1 基本要素 (143)16.2 K摇摆赌博机 (144)16.2.1 ε-贪心 (145)16.2.2 Softmax (146)16.3 有模型学习 (147)16.3.1 策略评估 (147)16.3.2 策略改进 (149)16.4 蒙特卡罗强化学习 (151)《机器学习》学习笔记（1）--绪论机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一，其应用已经深入到生活的各个层面且与普通人的日常生活密切相关。
个人研修读书笔记
个人研修读书笔记个人研修读书笔记篇1个人研修读书笔记在这个快速发展的时代，终身学习已成为一种生活方式。
我通过参加这次个人研修，深感自己在理论知识和专业技能方面的不足。
下面，我将就本次个人研修的学习内容，结合自己的学习体会，分享以下几点心得：一、关于课程内容的理解和思考本次个人研修的内容涵盖了多个领域，包括领导力、心理学、市场营销等。
我认为，这些课程有助于我们在职业生涯中不断提升自己的综合素质，增强应对变革的能力。
但在实际学习过程中，我发现自己存在一些理解上的困难。
一方面，由于我的专业背景较为单一，对于某些专业术语和理论观点的把握不够深入；另一方面，由于个人经验和实践背景的局限性，我对于某些课程内容的理解存在偏差。
因此，我认为在今后的学习和实践中，应尽可能拓宽自己的知识面，加强跨学科的学习和交流，以提高自己的综合素质。
二、关于个人职业发展的探讨在本次个人研修中，我对自己的职业发展进行了深入思考。
我认为，在未来的职业生涯中，我们需要不断学习和提升自己的专业技能，以适应快速变化的职场环境。
同时，我们还需要关注自身心理健康和人际关系建设，以保持身心健康和良好的工作状态。
通过本次个人研修，我对如何实现个人职业发展有了更清晰的认识。
例如，在工作中，我们可以利用业余时间自学相关领域的知识和技能，参加行业内的培训和交流活动；在生活上，我们可以关注心理健康和人际关系建设，保持良好的心态和积极向上的态度。
通过不断地学习和实践，我相信自己能够在职业生涯中取得更好的成绩。
三、关于团队协作和沟通的体会本次个人研修采用了线上学习和线下实践相结合的方式，团队协作和沟通在其中发挥了重要作用。
通过与其他学员的交流和合作，我深刻体会到了团队协作和沟通的重要性。
在今后的工作中，我将更加注重团队协作和沟通，积极参与团队活动，发挥自己的优势，为团队目标的实现贡献力量。
同时，我也将关注自己在团队协作和沟通中的不足之处，并积极改进，以提高自己的团队合作能力和人际交往能力。
《机器学习》（周志华）西瓜书读书笔记（完结）
《机器学习》（周志华）西⽠书读书笔记（完结）⼤部分基础概念知识已经在这篇博客中罗列,因此本⽂仅对感觉重要或不曾了解的知识点做摘记第1章绪论对于⼀个学习算法a,若它在某问题上⽐学习算法b好,则必然存在另⼀些问题,在那⾥b⽐a好.即"没有免费的午餐"定理(No FreeLunch Theorem,NFL).因此要谈论算法的相对优劣,必须要针对具体的学习问题第2章模型评估与选择m次n折交叉验证实际上进⾏了m*n次训练和测试可以⽤F1度量的⼀般形式Fβ来表达对查准率/查全率的偏好:偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即学习算法本⾝的拟合能⼒,⽅差度量了同样⼤⼩的训练集的变动所导致的学习性能的变化,即数据扰动造成的影响.噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界,即学习问题本⾝的难度.第3章线性模型线性判别分析(LDA)是⼀种经典的监督线性降维⽅法:设法将训练样例投影到⼀条直线上,使同类样例的投影点尽可能接近,异类样例的投影点尽可能远离.对新样本分类时根据投影点的位置来确定类别.多分类学习的分类器⼀般有以下三种策略:1. ⼀对⼀(OvO),N个类别产⽣N * (N - 1) / 2种分类器2. ⼀对多(OvR或称OvA),N个类别产⽣N - 1种分类器3. 多对多(MvM),如纠错输出码技术解决类别不平衡问题的三种⽅法:1. 过采样法,增加正例使正负例数⽬接近,如SMOTE:思想是合成新的少数类样本,合成的策略是对每个少数类样本a,从它的最近邻中随机选⼀个样本b,然后在a、b之间的连线上随机选⼀点作为新合成的少数类样本.2. ⽋采样法,减少负例使正负例数⽬接近,如EasyEnsemble:每次从⼤多数类中抽取和少数类数⽬差不多的重新组合,总共构成n个新的训练集,基于每个训练集训练出⼀个AdaBoost分类器（带阈值）,最后结合之前训练分类器结果加权求和减去阈值确定最终分类类别.3. 再缩放法第4章决策树ID3决策树选择信息增益最⼤的属性来划分:1. 信息熵:2. 信息增益:C4.5决策树选择增益率⼤的属性来划分,因为信息增益准则对可取值数⽬较多的属性有所偏好.但增益率会偏好于可取值数⽬较少的属性,因此C4.5算法先找出信息增益⾼于平均⽔平的属性,再从中选择增益率最⾼的.另外,C4.5决策树采⽤⼆分法对连续值进⾏处理,使⽤时将划分阈值t作为参数,选择使信息增益最⼤的t划分属性.采⽤样本权值对缺失值进⾏处理,含有缺失值的样本同时划⼊所有结点中,但相应调整权重.1. 增益率:2. a的固有值:CART决策树则选择基尼指数最⼩的属性来划分,基尼系数反映了从数据集中随机抽取的两个样本类别不⼀致的概率,注意CART是⼆叉树,其余两种都为多叉树.1. 基尼值衡量的纯度:2. 基尼指数:剪枝是决策树对付过拟合的主要⼿段,分为预剪枝和后剪枝.1. 预剪枝对每个结点在划分前先进⾏估计,若该结点的划分不能带来决策树泛化性能提升,则停⽌划分.预剪枝基于"贪⼼"本质,所以有⽋拟合的风险.2. 后剪枝是先⽣成⼀棵完整的决策树,然后⾃底向上对⾮叶结点考察,若该结点替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升,则将⼦树替换为叶结点.缺点是时间开销⼤.决策树所形成的分类边界是轴平⾏的,多变量决策树(斜决策树)的每⼀个⾮叶结点都是⼀个线性分类器,因此可以产⽣斜的划分边界.第5章神经⽹络误差逆传播算法(BP算法)是迄今为⽌最成功的神经⽹络学习算法.关键点在于通过计算误差不断逆向调整隐层神经元的连接权和阈值.标准BP算法每次仅针对⼀个训练样例更新,累积BP算法则根据训练集上的累积误差更新.缓解BP神经⽹络过拟合有两种常见策略:1. 早停:若训练集误差降低但验证集误差升⾼则停⽌训练.2. 正则化:在误差⽬标函数中增加⼀个描述⽹络复杂度的部分(较⼩的连接权和阈值将使神经⽹络较为平滑).跳出局部最⼩,寻找全局最⼩的常⽤⽅法:1. 以多组不同参数初始化多个神经⽹络,选择最接近全局最⼩的2. 模拟退⽕3. 随机梯度下降典型的深度学习模型就是很深层的神经⽹络.但是多隐层神经⽹络难以直接⽤经典算法进⾏训练,因为误差在多隐层内逆传播时往往会发散.⽆监督逐层训练(如深层信念⽹络,DBN)和权共享(如卷积神经⽹络,CNN)是常⽤的节省训练开销的策略.第6章⽀持向量机⽀持向量机中的原始样本空间不⼀定存在符合条件的超平⾯,但是如果原始空间是有限维,则总存在⼀个⾼维特征空间使样本线性可分.核函数就是⽤来简化计算⾼维特征空间中的内积的⼀种⽅法.核函数选择是⽀持向量机的最⼤变数.常⽤的核函数有线性核,多项式核,⾼斯核(RBF核),拉普拉斯核,Sigmoid核.对⽂本数据常⽤线性核,情况不明时可先尝试⾼斯核.软间隔是缓解⽀持向量机过拟合的主要⼿段,软间隔允许某些样本不满⾜约束.⽀持向量回归可以容忍预测输出f(x)和真实输出y之间存在ε的偏差,仅当偏差绝对值⼤于ε时才计算损失.⽀持向量机中许多规划问题都使⽤拉格朗⽇对偶算法求解,原因在于改变了算法复杂度.原问题的算法复杂度与样本维度有关,对偶问题的样本复杂度与样本数量有关.如果使⽤了升维的⽅法,则此时样本维度会远⼤于样本数量,在对偶问题下求解会更好.第7章贝叶斯分类基于贝叶斯公式来估计后验概率的困难在于类条件概率是所有属性上的联合概率,难以从有限的训练样本直接估计⽽得.因此朴素贝叶斯分类器采⽤了"属性条件独⽴性假设"来避开这个障碍.朴素贝叶斯分类器中为了避免其他属性携带的信息被训练集中未出现的属性值"抹去",在估计概率值时通常要进⾏"平滑",常⽤拉普拉斯修正.属性条件独⽴性假设在现实中往往很难成⽴,于是半朴素贝叶斯分类器采⽤"独依赖估计(ODE)",即假设每个属性在类别之外最多仅依赖于⼀个其他属性.在此基础上有SPODE,TAN,AODE等算法.贝叶斯⽹⼜称信念⽹,借助有向⽆环图来刻画属性之间的依赖关系,并⽤条件概率表来描述属性的联合概率分布.半朴素贝叶斯分类器是贝叶斯⽹的⼀种特例.EM(Expectation-Maximization)算法是常⽤的估计参数隐变量的⽅法.基本思想是:若参数θ已知,则可根据训练数据推断出最优隐变量Z的值(E);若Z的值已知,则可⽅便地对参数θ做极⼤似然估计(M).第8章集成学习集成学习先产⽣⼀组个体学习器,再⽤某种策略将它们结合起来.如果集成中只包含同种类型的个体学习器则叫同质集成,其中的个体学习器称为基学习器,相应的学习算法称为基学习算法.如果包含不同类型的个体学习器则叫异质集成,其中的学习器常称为组件学习器.要获得好的集成,个体学习器应"好⽽不同".即要有⼀定的准确性,并且要有多样性.⽬前的集成学习⽅法⼤致分为两⼤类:1. 序列化⽅法:个体学习器间存在强依赖关系,必须串⾏⽣成.2. 并⾏化⽅法:个体学习器间不存在强依赖关系,可同时⽣成.Boosting先从初始训练集训练出⼀个基学习器,再根据基学习器的表现对训练样本分布进⾏调整,使做错的训练样本在后续受到更多关注(给予更⼤的权重或重采样).然后基于调整后的样本分布来训练下⼀个基学习器;直到基学习器的数⽬达到指定值T之后,将这T个基学习器加权结合.Boosting主要关注降低偏差,因此能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成.代表算法有AdaBoost.Bagging是并⾏式集成学习⽅法最著名的代表.它基于⾃助采样法,采样出T个含m个训练样本的采样集,基于每个采样集训练出⼀个基学习器,再将这些基学习器进⾏简单结合.在对预测输出进⾏结合时,常对分类任务使⽤投票法,对回归任务使⽤平均法.Bagging主要关注降低⽅差,因此在不剪枝决策树,神经⽹络等易受样本扰动的学习器上效⽤更明显.代表算法有随机森林.随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging的基础上,进⼀步引⼊了随机属性选择.即先从属性集合(假定有d个属性)中随机选择⼀个包含k个属性的⼦集,再从这个⼦集中选择⼀个最优属性进⾏划分.当k=d时,基决策树与传统决策树相同.当k=1时,则随机选择⼀个属性⽤于划分.⼀般推荐k=log2d.学习器结合可能会从三个⽅⾯带来好处:1. 统计:可能有多个假设在训练集上达到同等性能,单学习器可能因误选⽽导致泛化性能不佳,结合多个学习器会减⼩这⼀风险.2. 计算:通过多次运⾏之后进⾏结合,降低陷⼊糟糕局部极⼩点的风险.3. 表⽰:结合多个学习器,相应的假设空间有所扩⼤,有可能学得更好的近似.结合策略:1. 平均法:对数值型输出,最常见的策略是平均法.⼀般⽽⾔,在个体学习器性能相差较⼤时使⽤加权平均法,性能相近时使⽤简单平均法.权重⼀般也是从训练数据中学习⽽得.2. 投票法:对分类任务来说,最常见的策略是投票法.⼜可细分为绝对多数投票法,相对多数投票法,加权投票法.绝对多数投票法允许"拒绝预测",若必须提供预测结果则退化为相对多数投票法.若基学习器的类型不同,则类概率值不能直接⽐较,需要将类概率输出转化为类标记输出后再投票.3. 学习法:当训练数据很多时,⼀种更强⼤的策略是通过另⼀个学习器来结合.Stacking是学习法的典型代表.我们把个体学习器称为初级学习器,⽤于结合的学习器称为次级学习器或元学习器.Stacking⽤初级学习器的输出作为样例输⼊特征,⽤初始样本的标记作为样例标记,然后⽤这个新数据集来训练次级学习器.⼀般⽤初级学习器的输出类概率作为次级学习器的输⼊属性,⽤多响应线性回归(Multi-response Linear Regression,MLR)作为次级学习算法效果较好.多样性增强常⽤的⽅法有:数据样本扰动,输⼊属性扰动,输出表⽰扰动,算法参数扰动.第9章聚类聚类既能作为⼀个找寻数据内在分布结构的单独过程,也可以作为其他学习任务的前驱过程.我们希望"物以类聚",也就是聚类结果的"簇内相似度"⾼且"簇间相似度"低.聚类性能度量⼤致有两类.⼀类是将聚类结果与参考模型进⾏⽐较,称为外部指标,常⽤的有JC,FMI,RI;另⼀类是直接考察聚类结果,称为内部指标,常⽤的有DBI,DI.有序属性距离计算最常⽤的是闵可夫斯基距离,当p=2时即欧⽒距离,当p=1时即曼哈顿距离.对⽆序属性可采⽤VDM(Value Difference Metric),将闵可夫斯基距离和VDM结合即可处理混合属性,当不同属性的重要性不同时可使⽤加权距离.我们基于某种形式的距离来定义相似度度量,但是⽤于相似度度量的距离未必⼀定要满⾜距离度量的基本性质,尤其是直递性.在现实任务中有必要通过距离度量学习来基于数据样本确定合适的距离计算式.原型聚类假设聚类结构能通过⼀组原型刻画.通常算法先对原型进⾏初始化,然后对原型进⾏迭代更新求解.常⽤的原型聚类算法有k均值算法,学习向量量化,⾼斯混合聚类.密度聚类假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定.通常从样本密度的⾓度来考察样本之间的可连接性,并基于可连接样本不断扩展聚类簇.常⽤算法有DBSCAN层次聚类试图在不同层次对数据集进⾏划分,从⽽形成树形的聚类结构.代表算法有AGNES.第10章降维与度量学习懒惰学习在训练阶段只把样本保存起来,训练时间开销为零,待收到测试样本后再进⾏处理,如k近邻学习(kNN).急切学习则在训练阶段就对样本进⾏学习处理.若任意测试样本x附近任意⼩的δ距离范围内总能找到⼀个训练样本,即训练样本的采样密度⾜够⼤,或称为密采样,则最近邻分类器(1NN)的泛化错误率不超过贝叶斯最优分类器的错误率的两倍.在⾼维情形下出现的数据样本稀疏,距离计算困难等问题称为"维数灾难".处理⾼维数据的两⼤主流技术是降维和特征选择.降维亦称维数约简,即通过某种数学变换将原始⾼维属性空间转变为⼀个低维⼦空间.能进⾏降维的原因是与学习任务密切相关的或许仅仅是数据样本的某个低维分布,⽽不是原始⾼维空间的样本点.多维缩放是⼀种经典的降维⽅法.它使原始空间中样本之间的距离在低维空间中得以保持.主成分分析(PCA)是最常⽤的⼀种降维⽅法.如果要⽤⼀个超平⾯对所有样本进⾏恰当的表达,这个超平⾯应该具有最近重构性和最⼤可分性两种性质.基于这两种性质可以得到主成分分析的等价推导.PCA可以使样本的采样密度增⼤,同时在⼀定程度上起到去噪的效果.线性降维⽅法有可能丢失低维结构,因此要引⼊⾮线性降维.⼀种常⽤⽅法是基于核技巧对线性降维⽅法进⾏核化.如核主成分分析(KPCA).流形学习(manifold learning)是⼀类借鉴了拓扑流形概念的降维⽅法.流形在局部具有欧⽒空间性质.将低维流形嵌⼊到⾼维空间中,可以容易地在局部建⽴降维映射关系,再设法将局部映射关系推⼴到全局.常⽤的流形学习⽅法有等度量映射和局部线性嵌⼊等.对⾼维数据进⾏降维的主要⽬的是找到⼀个合适的低维空间.事实上,每个空间对应了在样本属性上定义的⼀个距离度量,度量学习直接尝试学习出⼀个合适的距离度量.常⽤⽅法有近邻成分分析(NCA).第11章特征选择与稀疏学习对当前学习任务有⽤的属性称为相关特征,没什么⽤的属性称为⽆关特征.从给定特征集合中选择出相关特征⼦集的过程称为特征选择.特征选择是⼀个重要的数据预处理过程.冗余特征是指包含的信息可以从其他特征中推演出来的特征.冗余特征在很多时候不起作⽤,但若某个冗余特征恰好对应了完成学习任务所需的中间概念,则该冗余特征反⽽是有益的.⼦集搜索:可以采⽤逐渐增加相关特征的前向搜索,每次在候选⼦集中加⼊⼀个特征,选取最优候选⼦集.也可以采⽤每次去掉⼀个⽆关特征的后向搜索.这些策略是贪⼼的,但是避免了穷举搜索产⽣的计算问题.⼦集评价:特征⼦集A确定了对数据集D的⼀个划分,样本标记信息Y对应着对D的真实划分,通过估算这两个划分的差异就能对A进⾏评价.可采⽤信息熵等⽅法.过滤式选择先对数据集进⾏特征选择,然后再训练学习器,特征选择过程与后续学习器⽆关.Relief(Relevant Features)是⼀种著名的过滤式选择⽅法.该⽅法设计了⼀个相关统计量来度量特征的重要性.包裹式选择直接把最终将要使⽤的学习器的性能作为特征⼦集的评价标准.因此产⽣的最终学习器的性能较好,但训练时的计算开销也更⼤.LVW(Las Vegas Wrapper)是⼀个典型的包裹式特征选择⽅法,它在拉斯维加斯⽅法框架下使⽤随机策略来进⾏⼦集搜索,并以最终分类器的误差为特征⼦集评价准则.嵌⼊式选择是将特征选择过程与学习器训练过程融为⼀体,两者在同⼀个优化过程中完成.例如正则化.L1正则化(Lasso)是指权值向量w中各个元素的绝对值之和.L1正则化趋向选择少量的特征,使其他特征尽可能为0,可以产⽣稀疏权值矩阵,即产⽣⼀个稀疏模型,可以⽤于特征选择.L1正则化是L0正则化的最优凸近似.L2正则化(Ridge)是指权值向量w中各个元素的平⽅和然后再求平⽅根.L2正则化趋向选择更多的特征,让这些特征尽可能接近0,可以防⽌模型过拟合(L1也可以).字典学习也叫稀疏编码,指的是为普通稠密表达的样本找到合适的字典,将样本转化为合适的稀疏表达形式,从⽽使学习任务得以简化,模型复杂度得以降低的过程.压缩感知关注的是利⽤信号本⾝的稀疏性,从部分观测样本中恢复原信号.分为感知测量和重构恢复两个阶段,其中重构恢复⽐较重要.可利⽤矩阵补全等⽅法来解决推荐系统之类的协同过滤(collaborative filtering)任务.由于第⼀次阅读,12章开始的内容仅作概念性了解.第12章计算学习理论计算学习理论研究的是关于通过计算来进⾏学习的理论,⽬的是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证,并提供分析结果指导算法设计.计算学习理论中最基本的是概率近似正确(Probably Approximately Correct,PCA)学习理论.由此可以得到PAC辨识,PAC可学习,PAC学习算法,样本复杂度等概念.有限假设空间的可分情形都是PAC可学习的.对于不可分情形,可以得到不可知PAC可学习的概念,即在假设空间的所有假设中找到最好的⼀个.对⼆分类问题来说,假设空间中的假设对数据集中⽰例赋予标记的每种可能结果称为对数据集的⼀种对分.若假设空间能实现数据集上的所有对分,则称数据集能被假设空间打散.假设空间的VC维是能被假设空间打散的最⼤数据集的⼤⼩.算法的稳定性考察的是算法在输⼊发⽣变化时,输出是否会随之发⽣较⼤的变化.第13章半监督学习主动学习是指先⽤有标记样本训练⼀个模型,通过引⼊额外的专家知识,将部分未标记样本转变为有标记样本,每次都挑出对改善模型性能帮助⼤的样本,从⽽构建出⽐较强的模型.未标记样本虽未直接包含标记信息,但若它们与有标记样本是从同样的数据源独⽴同分布采样⽽来,则它们所包含的关于数据分布的信息对建模⼤有裨益.要利⽤未标记样本,需要有⼀些基本假设,如聚类假设,流形假设.半监督学习可进⼀步划分为纯半监督学习和直推学习.前者假定训练数据中的未标记样本并⾮待预测的数据,⽽后者则假定学习过程中所考虑的未标记样本恰是待预测数据.⽣成式⽅法是直接基于⽣成式模型的⽅法.此类⽅法假设所有数据都是由同⼀个潜在的模型⽣成的.这个假设使得我们能通过潜在模型的参数将未标记数据与学习⽬标联系起来.半监督⽀持向量机(S3VM)是⽀持向量机在半监督学习上的推⼴.S3VM试图找到能将两类有标记样本分开,且穿过数据低密度区域的划分超平⾯.除此之外,还有图半监督学习,基于分歧的⽅法(如协同训练),半监督聚类等学习⽅法.第14章概率图模型机器学习最重要的任务,是根据⼀些已观察到的证据来对感兴趣的未知变量进⾏估计和推测.⽣成式模型考虑联合分布P(Y,R,O),判别式模型考虑条件分布P(Y,R|O).概率图模型是⼀类⽤图来表达变量相关关系的概率模型.若变量间存在显式的因果关系,常使⽤贝叶斯⽹.若变量间存在相关性但难以获取显式的因果关系,常使⽤马尔可夫⽹.隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的动态贝叶斯⽹.主要⽤于时序数据建模,在语⾳识别,⾃然语⾔处理等领域有⼴泛应⽤.隐马尔可夫模型中有状态变量(隐变量)和观测变量两组变量.马尔可夫链:系统下⼀时刻的状态仅有当前状态决定,不依赖于以往的任何状态.马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)是典型的马尔可夫⽹.每⼀个结点表⽰⼀个或⼀组变量,结点之间的边表⽰两个变量之间的依赖关系.条件随机场是判别式模型,可看作给定观测值的马尔可夫随机场.概率图模型的推断⽅法⼤致分为两类.第⼀类是精确推断,代表性⽅法有变量消去和信念传播.第⼆类是近似推断,可⼤致分为采样(如MCMC采样)和使⽤确定性近似完成近似推断(如变分推断).第15章规则学习规则学习是指从训练数据中学习出⼀组能⽤于对未见⽰例进⾏判别的规则.规则学习具有较好的可解释性,能使⽤户直观地对判别过程有所了解.规则学习的⽬标是产⽣⼀个能覆盖尽可能多的样例的规则集,最直接的做法是序贯覆盖,即逐条归纳:每学到⼀条规则,就将该规则覆盖的训练样例去除.常采⽤⾃顶向下的⽣成-测试法.规则学习缓解过拟合的常见做法是剪枝,例如CN2,REP,IREP等算法.著名的规则学习算法RIPPER就是将剪枝与后处理优化相结合.命题规则难以处理对象之间的关系,因此要⽤⼀阶逻辑表⽰,并且要使⽤⼀阶规则学习.它能更容易地引⼊领域知识.著名算法有FOIL(First-Order Inductive Learner)等.第16章强化学习强化学习的⽬的是要找到能使长期累积奖赏最⼤化的策略.在某种意义上可看作具有"延迟标记信息"的监督学习问题.每个动作的奖赏值往往来⾃于⼀个概率分布,因此强化学习会⾯临"探索-利⽤窘境",因此要在探索和利⽤中达成较好的折中.ε-贪⼼法在每次尝试时以ε的概率进⾏探索,以均匀概率随机选取⼀个动作.以1-ε的概率进⾏利⽤,选择当前平均奖赏最⾼的动作.Softmax算法则以较⾼的概率选取平均奖赏较⾼的动作.强化学习任务对应的马尔可夫决策过程四元组已知的情形称为模型已知.在已知模型的环境中学习称为"有模型学习".反之称为"免模型学习".从⼈类专家的决策过程范例中学习的过程称为模仿学习.。
7.5 本章小结[共2页]
![7.5 本章小结[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/7b17d602b9f3f90f76c61beb.png)
7.5本章小结205
在真实的应用场景下，每进来一名患者，都可以通过阿里云机器学习的在线预测API，
如图7-53所示，对其是否患病进行预测。
图7-52 模型部署 图7-53 模型API
3．小结
前面介绍了阿里云机器学习平台的功能和实际操作方法。
这款机器学习平台跟亚马逊的机器学习平台是两种设计思路的产品。
亚马逊的平台偏向于新手用户，更容易上手，但是解决的用户场景较为单一而且给用户的可自定义空间非常小。
阿里云的机器学习平台需要一定的上手门槛，但是可以解决比较丰富的场景而且扩展性比较强。
总体来看，阿里云机器学习平台的算法比较丰富，而且成熟度很高，无论是对企业级用户或者是机器学习的爱好者来讲，使用阿里云机器学习平台都是一个不错的选择。
7.5 本章小结
本章针对不同特点的机器学习工具进行了介绍，分别介绍了单机版机器学习工具、开源分布式机器学习工具和企业云机器学习服务。
笔者认为，在实际挑选工具的时候主要以。
机器学习应用学习心得
机器学习应用学习心得机器研究是一门应用广泛且前景无限的学科，我在研究机器研究应用的过程中收获颇多。
以下是我对机器研究应用的研究心得和体会。
研究机器研究基础知识在研究机器研究应用之前，首先需要建立扎实的机器研究基础知识。
了解机器研究的原理、算法和常用工具是非常重要的。
通过研究各种经典的机器研究算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树等，我们可以深入理解机器研究的核心概念和方法。
掌握数据处理和特征工程技巧在进行机器研究应用时，数据处理和特征工程是非常关键的环节。
研究掌握数据清洗、数据预处理、特征选择和特征转换等技巧，可以有效提高机器研究模型的准确性和性能。
熟悉常用的机器研究算法和模型了解和熟悉常用的机器研究算法和模型是机器研究应用的基础。
例如，支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等算法都是常用的机器研究算法，掌握它们的原理和应用场景可以帮助我们选择合适的算法来解决实际问题。
实践机器研究应用案例实践是研究的最好方式。
通过实践机器研究应用案例，我们可以将理论知识应用到实际问题中，并加深对机器研究的理解。
参加机器研究比赛、完成机器研究项目可以帮助我们熟悉机器研究的整个流程，从数据的获取和预处理到模型的训练和评估。
持续研究和跟进最新技术机器研究领域的发展非常迅速，新的技术和算法层出不穷。
为了跟上最新的发展趋势，我们需要保持持续的研究和跟进。
阅读相关的论文、关注机器研究领域的专家和公众号、参加相关的学术会议和讲座等都是很好的研究途径。
总结通过研究机器研究应用，我深刻认识到机器研究在各个领域都有广泛的应用前景。
掌握机器研究的基础知识，学会数据处理和特征工程，熟悉常用的机器研究算法和模型，并进行实践和持续研究，都是成为一名优秀的机器研究应用专家的重要步骤。
希望我的研究心得和体会能够对其他研究机器研究应用的同学有所帮助。
> 注意：以上是个人学习心得，仅供参考。
机器学习应用实习总结
机器学习应用实习总结在过去的几个月里，我有幸参加了一家科技公司的机器学习应用实习项目。
通过这次实习，我深入了解了机器学习的应用领域，并且得到了宝贵的实践经验。
在这篇文章中，我将总结我的实习经历，并分享我在机器学习应用方面所取得的成果和经验。
实习开始之初，我和我的导师制定了一个明确的目标，即设计和开发一个能够自动识别垃圾邮件的机器学习模型。
为了实现这个目标，我首先进行了对相关领域的研究，了解了不同的垃圾邮件识别算法和技术。
在研究的基础上，我构建了一个垃圾邮件数据集，并进行了数据预处理和特征选择的工作。
在数据预处理的阶段，我清洗了数据集中的噪音和异常值，并进行了特征的归一化处理。
这些步骤确保了数据集的质量，并为后续的模型训练奠定了基础。
接下来，我使用了几种常见的特征选择方法，如信息增益和互信息等，来选择对垃圾邮件识别有价值的特征。
在模型的选择和开发方面，我尝试了几种常见的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机和决策树等。
通过交叉验证和模型评估，我选择了一个性能较好的模型，并对其进行了调参以优化模型的准确率和泛化能力。
最终，我成功地构建了一个能够达到90%以上准确率的垃圾邮件识别模型。
除了垃圾邮件识别，我还尝试了其他机器学习应用的实践，例如图像分类和推荐系统。
通过这些实践项目，我进一步提高了对机器学习算法和工具的理解，并学会了如何解决实际问题中遇到的挑战。
在实践中，我遇到了一些困难和挑战。
首先，数据的质量和规模对于训练好的模型至关重要。
因此，在数据预处理和特征选择的过程中，我需要仔细考虑如何处理和选择合适的特征。
其次，在模型的选择和调参过程中，我需要权衡模型的准确率和泛化能力，并做出合适的选择和调整。
最后，当我在实际应用中遇到性能瓶颈时，我需要进行效率优化和算法改进，以提高程序的运行速度和效果。
通过这次机器学习应用实习，我不仅掌握了机器学习相关的知识和技能，还培养了解决实际问题的能力。
我学会了如何构建和优化机器学习模型，如何进行数据预处理和特征选择，以及如何在实际应用中解决问题。
机器学习个人笔记完整版v5(原稿)
斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记（V5.01）摘要本笔记是针对斯坦福大学2014年机器学习课程视频做的个人笔记黄海广haiguang2000@qq群：554839127最后修改：2017-12-3斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记课程概述Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。
在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。
机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。
很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。
在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。
更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。
最后，你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。
主题包括：（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。
（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。
（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。
本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。
本课程需要10周共18节课，相对以前的机器学习视频，这个视频更加清晰，而且每课都有ppt课件，推荐学习。
本人是中国海洋大学2014级博士生，2014年刚开始接触机器学习，我下载了这次课程的所有视频和课件给大家分享。
中英文字幕来自于https:///course/ml，主要是教育无边界字幕组翻译，本人把中英文字幕进行合并，并翻译剩余字幕，对视频进行封装，归类，并翻译了课程目录，做好课程索引文件，希望对大家有所帮助。
机器学习实习日记分享
机器学习实习日记分享这是一篇关于机器学习实习日记分享的文章。
在这篇文章中，我将分享我在机器学习实习期间的经历和感受。
在实习的第一天，我被分配到一个团队，他们专注于开发机器学习模型。
我对机器学习有一定的了解，但是对实际应用还不够熟悉。
因此，我对这个实习机会感到非常兴奋和期待。
首先，我被要求阅读大量的机器学习文献和论文，以了解最新的研究进展和技术趋势。
这对于我来说是一个很好的学习机会，因为我可以通过阅读文献来扩展我的知识，并了解不同的机器学习算法和技术。
接下来，我开始参与团队的日常工作。
我被分配了一个小项目，要求我使用机器学习算法来解决一个实际的问题。
这个项目让我深入了解了机器学习的实际应用，并学会了如何处理和分析大量的数据。
在项目的过程中，我遇到了许多挑战和困难。
有时候，我需要调整和优化算法的参数，以获得更好的性能。
有时候，我需要处理缺失的数据或异常值。
这些挑战让我学会了如何思考和解决问题，并提高了我的技术能力。
除了技术方面的学习，我还参与了团队的讨论和会议。
在这些讨论中，我能够与其他团队成员交流和分享想法。
这些交流不仅帮助我深入理解机器学习的概念和原理，还让我学会了如何与团队合作和沟通。
总的来说，这个机器学习实习对我来说是一个非常宝贵的经历。
通过参与实际项目和与团队合作，我不仅学到了很多关于机器学习的知识和技能，还提高了我的问题解决能力和团队合作能力。
在未来，我希望能够继续深入研究机器学习，并将所学应用于实际项目中。
我相信，通过不断学习和实践，我将能够在机器学习领域取得更大的成就。
这就是我在机器学习实习期间的经历和感受的分享。
希望这篇文章能给读者带来一些启发和思考。
谢谢阅读！。
机器学习实习感想
机器学习实习感想在最近实习的几个月中，我有幸参与了一家技术公司的机器学习实习项目。
通过这个实习经历，我对机器学习的理论知识和实际应用有了更深入的了解，并且也收获了一些宝贵的经验和感悟。
1. 实习背景和目标我所在的公司专注于开发和应用机器学习算法来解决实际问题。
我的实习目标是熟悉机器学习的基本原理和算法，并且能够应用它们解决现实中的数据分析和预测问题。
为了达到这个目标，我参与了多个项目，包括图像分类、文本情感分析和推荐系统等方面。
2. 学习与实践在实习的开始阶段，我花了一些时间来学习机器学习的基本概念和常用算法。
通过阅读相关论文和教材，我对机器学习的原理和方法有了初步的了解。
随后，我开始应用这些知识来处理实际的数据集，并且实现和调优机器学习模型。
在图像分类的项目中，我使用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来对图像进行分类。
通过搭建和训练网络模型，我成功地将不同类别的图像进行了准确的分类。
这个经历让我深刻体会到了机器学习算法在图像识别方面的强大能力。
在文本情感分析的项目中，我将机器学习算法应用于电影评论数据。
通过构建文本分类模型，我可以自动地判断一条评论是正面的还是负面的。
这个项目不仅让我了解到了自然语言处理的基本技术，还让我意识到机器学习算法在文本情感分析方面的广泛应用。
在推荐系统的项目中，我使用了协同过滤算法来预测用户对未知物品的喜好程度。
通过分析用户的历史行为数据，我可以为他们推荐个性化的商品或服务。
这个项目让我领略到了推荐系统在电商和社交媒体等领域的商业价值。
3. 感想和收获通过这个机器学习实习，我收获了很多宝贵的经验和感悟。
首先，我意识到理论知识和实际应用是相辅相成的。
没有扎实的理论基础是无法解决实际问题的，而在实践中遇到的挑战和困难也能够推动理论的深化和完善。
其次，我深刻体会到机器学习的迭代和调优过程的重要性。
在实际应用中，很少有一次就能得到理想结果的情况。
机器学习读书笔记
机器学习的基本概念和学习系统的设计
最近在看机器学习的书和视频，我的感觉是机器学习是很用的东西，而且是很多 学科交叉形成的领域。最相关的几个领域要属人工智能、概率统计、计算复tchell 第一章中和斯坦福机器学习公开课第一课都提到了 一个这样定义： 对于某类任务 T 和性能度量 P，如果一个计算机程序在 T 上以 P 衡量的性能随
概念学习
给定一样例集合以及每个样例是否属于某一概念的标注，怎样自动推断出该概念 的一般定义。这一问题被称为概念学习。 一个更准确的定义： 概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数。注 意，在前面一篇文章《机器学习的基本概念和学习系统的设计》中提到，机器学 习中要学习的知识的确切类型通常是一个函数，在概念学习里面，这个函数被限 定为是一个布尔函数，也就是它的输出只有{0,1}（0代表 false，1（代表 true））， 也就是说目标函数的形式如下：
x1:棋盘上黑子的数量
x2:棋盘上白子的数量
x3:棋盘上黑王的数量 x4:棋盘上红王的数量 x5:被红字威胁的黑子数量(即会在下一次被红子吃掉的黑子数量) x6:被黑子威胁的红子的数量 于是学习程序把 V’(b)表示为一个线性函数 V’(b)=w0 + w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4 + w5x5 + w6x6 其中，w0到 w6为数字系数，或叫权，由学习算法来选择。在决定某一个棋盘状 态值，权 w1到 w6决定了不同的棋盘特征的相对重要性，而权 w0为一个附加的 棋盘状态值常量。 好了，现在我们把学习西洋跳棋战略的问题转化为学习目标函数表示中系数 w0 到 w6值的问题，也即选择函数逼近算法。 选择函数逼近算法 为了学习 V’(b)，我们需要一系列训练样例，它的形式为<b, Vtrain(b)>其中，b 是由 x1-x6参数描述的棋盘状态，Vtrain(b)是 b 的训练值。 举例来说， <<x1=3,x2=0,x3=1,x4=0,x5=0,x6=0>, +100>;描述了一个黑棋取胜的棋盘 状态 b，因为 x2=0表示红旗已经没有子了。 上面的训练样例表示仍然有一个问题：虽然对弈结束时最终状态的棋盘的评分 Vtrain(b)很好确定，但是大量中间状态（未分出胜负）的棋盘如何评分呢？ 于是这里需要一个训练值估计法则： Vtrain(b) <- V’(Successor(b)) Successor(b)表示 b 之后再轮到程序走棋时的棋盘状态（也就是程序走了一步 和对手回应了一步以后的棋局）。 这个看起来有点难理解，我们用当前的 V’来估计训练值，又用这一训练值来更 新 V’。当然，我们使用后续棋局 Successor(b)的估计值来估计棋局 b 的值。直
《机器学习实战 模型构建与应用》读书笔记思维导图
1.6 初学机器学习
1.5 使用 TensorFlow
1.7 总结
2.1 识别服装 2.2 视觉神经元
2.3 设计神经网络 2.4 训练神经网络
2.5 探索模型输出
2.6 训练更长时间， 发现过拟合
2.7 停止训练 2.8 总结
01
3.1 卷积
02
3.2 池化
04
3.4 探索 卷积网络
06
3.6 图像 增强
4.5 理解TFRecord
4.7 总结
5.1 将语言编码为 数字
5.2 移除停用词和 清理文本
5.3 使用真实数据 源
5.4 总结
1
6.1 从词建立 意义
6.2
2
TensorFlow
中的嵌入
3
6.3 可视化嵌 入
4 6.4 使用来自
TensorFlow H...
5
6.5 总结
1
7.1 循环的基 础
12.2 演练：创建模 型并将其转换为 Te...
12.3 演练：迁移学 习图像分类器并转 换...
12.4 总结
13.1 什么是 1
Android Stud...
13.2 创建你 2
的第一个 TensorFl...
3 13.3 超越
“Hello World”...
4 13.4
TensorFlow Lite...
11.3 使用RNN进行 序列建模
11.4 使用其他循环 方法
11.6 使用双向RNN
11.5 使用dropout
11.7 总结
第二部分 使用模型
01
第12章 TensorFl ow Lite...
机器学习的实践和应用
机器学习的实践和应用机器学习是一种人工智能技术，致力于让机器可以通过数据来实现某些任务，而不是通过人们编程指令来完成任务。
尽管这听起来是高科技的领域，但是机器学习已经被广泛应用于很多领域。
本文将讨论机器学习的实际应用，并介绍一些成功的示例。
1. 机器学习的基础机器学习需要三个要素：数据、算法和模型。
算法是一组用于处理数据的指令，模型是一个数学函数，将输入值转换成输出值，而数据是该模型的输入值。
数据的质量对机器学习的效果非常关键。
数据质量差的话，算法将不会有效地学习模型，从而无法实现想要的预测和结果。
因此，需要针对机器学习的应用场景选择合适的数据，并对其进行预处理，以提高模型的精确度。
2. 机器学习的实际应用接下来，我们将讨论一些机器学习的实际应用场景：2.1 虚拟助手和人机交互虚拟助手如Siri和Alexa以及智能聊天机器人应用了自然语言处理技术，可以回答用户的问题和指令。
而机器学习使得这些虚拟助手可以根据用户输入的上下文、语境和其他相关信息，提供更加准确的答案和建议。
在人机交互方面，机器学习也被用于自动检测用户的肢体动作和面部表情，从而实现更加自然和智能的用户体验。
2.2 图像识别和分类机器学习在图像识别和分类方面有着广泛的应用。
例如，在医学影像分析中，机器学习可以帮助医生诊断病情。
通过从多张病人影像中学习医生的诊断过程，并将其应用于新的病人影像中，机器学习可以自动做出诊断。
2.3 自动驾驶汽车自动驾驶汽车是机器学习的另一个重要应用。
在自动驾驶汽车中，机器学习可以通过从传感器中获得的数据，比如雷达、摄像头和激光雷达的数据，来实现自动驾驶功能。
机器学习可以学习车辆行驶的规律，从而实现自动驾驶功能。
3. 成功的机器学习案例下面是一些成功的机器学习案例：3.1 给企业提供更好的服务机器学习可以使企业获得更深入的客户见解和信息，并且可以更好地了解他们的需求和要求。
通过分析客户的购买记录、交易历史和行为数据，机器学习可以提供更准确的市场趋势和客户偏好，并提供更好的客户服务和产品推荐。
《机器学习》读书心得
《机器学习》读书心得
机器学习是一门涉及人工智能领域的重要学科，通过让计算机系统从数据中学习并改进性能，从而实现自动化预测和决策的过程。
我在学习《机器学习》这本书的过程中，深有感触，下面分享一下我的读书心得。
首先，书中介绍了机器学习的基本概念和原理。
通过对数据的分析和学习，计算机可以不断提高自身的性能，实现更加精准的预测和决策。
同时，书中还介绍了不同的机器学习算法，如监督学习、无监督学习、强化学习等，每种算法都有其适用的场景和优缺点，需要根据实际情况进行选择和应用。
其次，书中还详细介绍了机器学习中常用的工具和技术，如Python 编程语言、TensorFlow框架等。
这些工具和技术的应用可以极大地提高机器学习的效率和准确性，对于深入理解和应用机器学习算法非常重要。
通过实际的编程实践，我更加深入地理解了机器学习的原理和应用。
最后，书中还分享了一些实际的案例和应用，如图像识别、自然语言处理等。
这些案例展示了机器学习在各个领域的广泛应用和巨大潜力，激发了我对于机器学习的兴趣和热情。
同时，这些案例也为我提供了实践机会，让我能够将所学知识应用到实际问题中，不断提升自身的能力和技术水平。
综上所述，通过学习《机器学习》，我对人工智能和机器学习有了更深入的理解和认识，同时也激发了我对于这一领域的兴趣和热情。
我会继续努力学习，不断提升自己的能力，为将来在人工智能领域做出更大的贡献而努力。
感谢这本书给予我的启发和帮助，我会继续努力，不断学习和进步。
【字数：416】。
机器学习实践的日记记录
机器学习实践的日记记录今天是我开始进行机器学习实践的第一天。
我决定记录下自己的学习过程和心得，以便日后回顾和总结。
以下是我今天的学习内容和所获得的收获。
1. 学习资料的选择在开始机器学习实践之前，我花了一些时间来选择适合我的学习资料。
我在网上搜索了一些相关的教程和课程，并仔细阅读了它们的介绍和评价。
最终，我选择了一本经典的机器学习教材作为我的主要学习资料。
2. 学习环境的搭建为了进行机器学习的实践，我需要搭建一个合适的学习环境。
我安装了Python 编程语言和一些常用的机器学习库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn。
我还下载了一些开源的机器学习数据集，以便进行实际的数据分析和建模。
3. 学习基础知识在开始实践之前，我觉得有必要先学习一些机器学习的基础知识。
我阅读了教材的前几章，学习了机器学习的基本概念、算法和评估方法。
我还通过在线课程和视频教程加深了对这些知识的理解。
4. 数据预处理在进行机器学习实践之前，我需要对数据进行预处理。
我学习了如何处理缺失值、异常值和重复值，并进行了相应的数据清洗工作。
我还对数据进行了标准化和归一化处理，以便更好地应用机器学习算法。
5. 特征工程在进行机器学习建模之前，我进行了一些特征工程的工作。
我对数据进行了特征选择和特征提取，并进行了一些特征变换和降维的操作。
通过这些工作，我希望能够提取出对于机器学习任务最有用的特征。
6. 模型选择与训练在进行机器学习实践的过程中，我尝试了不同的机器学习算法，并选择了最适合我的任务的算法进行建模和训练。
我使用了交叉验证的方法来评估模型的性能，并对模型进行了调参和优化。
7. 模型评估与改进在完成模型训练之后，我对模型进行了评估和改进。
我使用了不同的评估指标来衡量模型的性能，并尝试了一些改进方法，如集成学习和模型融合。
通过不断地评估和改进，我希望能够提高模型的准确性和泛化能力。
8. 结果分析与可视化在完成机器学习实践之后，我对实验结果进行了分析和可视化。
机器学习应用实践
机器学习应用实践机器学习是一项快速发展的技术，已经广泛应用于各个领域。
通过分析大量的数据和模式，机器学习算法可以自动识别和学习出规律，并利用这些规律进行预测和决策。
在本文中，我将介绍机器学习的一些常见应用实践，并探讨它们在不同领域的价值和意义。
一、机器学习在金融领域的应用实践1. 欺诈检测在金融领域，欺诈检测是一个非常重要的问题。
通过机器学习算法，可以分析用户的交易历史和行为模式，识别出可疑的交易或者欺诈行为。
这有助于金融机构及时发现并防止欺诈事件的发生，保护用户的资金安全。
2. 信用评分机器学习可以用于信用评分模型的构建。
通过分析大量的历史数据，机器学习算法可以挖掘用户的信用特征和行为规律，根据这些特征进行信用评级。
这对于银行和信贷机构来说非常有价值，可以帮助他们更准确地评估借款人的信用风险。
二、机器学习在医疗领域的应用实践1. 疾病预测通过机器学习算法，可以分析医疗数据中的潜在模式和规律，预测疾病的发生和发展趋势。
这对于早期发现和治疗疾病非常重要，可以提高医疗效果和患者的生存率。
2. 医疗影像分析机器学习在医疗影像分析中有着广泛的应用。
通过训练模型，机器学习可以自动识别和分析医学影像中的异常情况，辅助医生进行诊断和治疗。
这可以提高诊断的准确性和效率，更好地帮助患者。
三、机器学习在电子商务领域的应用实践1. 推荐系统机器学习在电子商务中的一个重要应用是推荐系统。
通过分析用户的购买历史和偏好，机器学习可以为用户推荐个性化的商品和服务，提升用户的购物体验和满意度。
2. 营销预测机器学习可以通过分析市场数据和用户行为，预测商品的销售趋势和市场需求。
这对于电子商务企业来说非常有价值，可以帮助他们优化库存管理和营销策略，提高盈利能力。
总结：机器学习的应用实践正逐渐深入到各个领域，并取得了很多令人瞩目的成果。
从金融到医疗，再到电子商务，机器学习都为我们带来了更高效、更准确的决策和服务。
随着技术的不断进步和数据的不断丰富，相信机器学习的应用将会越来越广泛，为各行各业带来更多的创新和变革。
机器学习应用心得体会3篇
机器学习应用心得体会3篇机器研究应用心得体会
文档一：数据预处理的重要性
在机器研究应用中，数据预处理是至关重要的一步。
经过我多次应用机器研究模型的经验总结，我发现数据预处理直接影响了模型的准确性和性能。
因此，在使用机器研究算法之前，务必对数据进行清洗、去除异常值、处理缺失值和规范化等预处理工作。
只有保证了高质量的数据输入，才能获得可靠的预测结果。
文档二：模型选择的策略
选择合适的机器研究模型是提高预测准确度的关键。
在实际应用中，我发现最好的策略是根据问题的特点和数据集的大小来选择模型。
对于小样本数据集，使用简单的模型如线性回归或决策树效果较好；对于大型数据集，可以尝试使用复杂的模型如神经网络或支持向量机。
同时，还需考虑模型的训练时间和计算资源限制。
综
合权衡各种因素，选择适合的模型可以提高机器研究应用的效果和
效率。
文档三：特征选择与维度缩减
特征选择是机器研究中的重要环节，可以有效提高模型的准确
性和泛化能力。
根据我的实践经验，特征选择应遵循以下原则：首先，保留与目标变量相关性强的特征；其次，剔除高度相关的特征，以避免多重共线性问题；最后，删除低方差的特征，以排除对模型
准确性没有贡献的噪声特征。
此外，维度缩减技术如主成分分析(PCA) 或线性判别分析 (LDA) 也可以用于减少特征维度，提高模型
的效率和性能。
以上是我在机器学习应用中的心得体会，希望对你有所帮助。
《机器学习算法实战》读书心得
《机器学习算法实战》读书心得随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法作为其重要组成部分，逐渐成为了各领域研究和应用的热点之一。
我在近期阅读了《机器学
习算法实战》这本书，从中受益匪浅，下面我分享一下我的读书心得。
首先，在书中作者通过深入浅出的方式介绍了机器学习的基本概念
和应用场景，为初学者打下了坚实的基础。
作者讲解了常用的机器学
习算法原理，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等，使我对机
器学习的整体框架有了更清晰的认识。
其次，书中以实战为导向，通过大量的案例分析和实践操作，将理
论知识与实际应用相结合。
在学习过程中，我通过动手实践，掌握了
数据预处理、特征工程、模型选择和调参等关键步骤，加深了对机器
学习算法的理解。
此外，书中还介绍了一些常用的机器学习工具和库，如Scikit-learn、TensorFlow等，这些工具的使用不仅提高了我的工作效率，还让我更
加深入地理解了机器学习算法背后的原理。
总的来说，《机器学习算法实战》这本书内容全面，通俗易懂，适
合不同水平的读者阅读。
通过学习这本书，我不仅扩展了对机器学习
领域的知识和见解，也提升了解决实际问题的能力。
希望能够将所学
到的知识运用到工作和生活中，不断提升自己在机器学习领域的实战
能力。
感谢这本书给我带来的启发和指导！。
《机器学习实践应用》读书笔记
《机器学习实践应用》读书笔记《机器学习实践应用》读书笔记这次的读书笔记主要介绍机器学习背景和基础概念1 机器学习背景数据现状20世纪70年代曾遇巨大瓶颈，原因有计算能力 + 数据量的不足。
随着互联网的普及和对用户数据的大量采集，数据量不足的问题已逐渐弥补，机器学习算法的价值越来越大。
但在传统领域，如建筑行业，数据产生于工地的一砖一瓦，采集起来会更困难和麻烦，随着图像识别技术的进步和普及，这样的问题能够慢慢解决，但不得不说，传统领域的数据智能化仍然是比较慢的进程。
(这里可以自行了解下百度在传统领域的AI技术落地情况)。
目前主流的机器学习算法是监督学习算法，该算法需要的是打标过的数据，而数据的打标十分依赖人工标记，之前在实习的时候，给短视频的标签做标记都能把我搞得头昏脑涨。
人工打标有几个问题：成本高 + 量级小机器学习算法现状机器学习已渗透到生活的各个方面，特别是在互联网领域。
用网购场景来举例。
1)你在路上看到陌生人的一件T恤你很喜欢 → 使用淘宝的【拍立淘】(图像识别技术)2)在淘宝搜索框语音输入商品名称(语音转文字技术)3)商品的个性化推荐(推荐算法)4)商品下单 → 若钱不够用 → 借钱 → 贷款额度显示(由机器学习算法计算)5)下单后 → 短时间完成商品包装、库存发货到中转库存、从低级仓库到高级仓库配送、向下分发(机器学习算法)6)快递员配送 → 系统设计最优路线(机器学习算法规划)7)商品投诉 → 智能客服立即回复(文本的语义分析算法，精准确定问题)以上的过程涉及了模型的训练和预测、语义分析、文本情感分析、图像识别以及语音识别技术机器学习高频场景1)聚类场景人群划分和产品种类划分等2)分类场景广告投放预测和网站用户点击预测等3)回归场景降雨量预测、商品购买量预测和股票成交额预测等4)文本分析场景新闻标签提取、文本自动分类和文本关键信息抽取5)关系图算法社交网络关系网络关系挖掘和金融风险控制等6)模式识别语音识别、图像识别和手写字识别总评机器学习+ 是大趋势2 基本概念机器学习流程1)场景解析把业务逻辑和算法进行匹配2)数据预处理清洗数据，将数据进行归一化或标准化，减少量纲和噪音。
机器学习的应用实践
机器学习的应用实践机器学习已经成为目前人工智能领域最为火热的研究方向之一。
随着互联网大数据时代的到来，各个行业都开始大规模地收集和储存用户行为数据，并通过机器学习的手段实现数据挖掘和智能化决策。
机器学习的应用实践变得日益重要，下文将从数据预处理、特征工程、训练测试和应用四个方面，对机器学习的应用实践进行分析。
1. 数据预处理数据预处理是机器学习的第一步，它的目的是清洗和格式化原始数据集，以提高后续模型训练的效率和准确性。
在数据预处理的过程中，我们需要识别并消除无用的噪声、处理缺失值和异常值，以及对离散型特征进行转换和归一化操作等等。
这些操作可以通过Python的pandas包和numpy包来实现。
比如在深度学习中，我们通常需要将原始高维度图像数据转化为二维的张量，并进行图片归一化、色彩空间转换和卷积层的padding等操作；而在NLP自然语言处理中，则需要进行分词、词性标注、词干处理等预处理，以及使用TF-IDF和Word2Vec等技术来提取文本的特征。
2. 特征工程特征工程是机器学习的核心步骤之一，它的目标是将原始数据转化为适合机器学习算法输入的特征空间。
特征工程主要包括特征提取、特征转换和特征选择三个方面。
其中，特征提取可以通过各种统计学和数学方法来实现，比如PCA主成分分析、LDA线性判别分析、ICA独立成分分析、因子分析等；特征转换包括离散化、二值化、标准化等操作；特征选择则是通过统计学算法或者机器学习算法来选取对结果影响最大的特征，比如随机森林、递归特征消除、卡方检验等等。
3. 训练测试训练测试是机器学习的核心步骤之一，它的目标是通过学习样本数据，构建预测或分类模型，并最终通过未知数据的测试集来验证模型的准确性。
训练测试分为有监督和无监督两种方式。
在有监督学习中，我们需要明确地提供应变量或目标变量，以建立模型和预测结果，比如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等模型；而在无监督学习中，则不需要预测结果，而是通过发现数据的内部结构和相似性来进行聚类、降维、图像分割等操作，比如K-means聚类、谱聚类、主成分分析、自编码器等模型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《机器学习实践应用》读书笔记
这次的读书笔记主要介绍机器学习背景和基础概念
1 机器学习背景
数据现状
20世纪70年代曾遇巨大瓶颈，原因有计算能力 + 数据量的不足。
随着互联网的普及和对用户数据的大量采集，数据量不足的问题已逐渐弥补，机器学习算法的价值越来越大。
但在传统领域，如建筑行业，数据产生于工地的一砖一瓦，采集起来会更困难和麻烦，随着图像识别技术的进步和普及，这样的问题能够慢慢解决，但不得不说，传统领域的数据智能化仍然是比较慢的进程。
(这里可以自行了解下百度在传统领域的AI技术落地情况)。
目前主流的机器学习算法是监督学习算法，该算法需要的是打标过的数据，而数据的打标十分依赖人工标记，之前在实习的时候，给短视频的标签做标记都能把我搞得头昏脑涨。
人工打标有几个问题：成本高 + 量级小
机器学习算法现状
机器学习已渗透到生活的各个方面，特别是在互联网领域。
用网购场景来举例。
1)你在路上看到陌生人的一件T恤你很喜欢→使用淘宝的【拍立淘】(图像识别技术)
2)在淘宝搜索框语音输入商品名称(语音转文字技术)
3)商品的个性化推荐(推荐算法)
4)商品下单→若钱不够用→借钱→贷款额度显示(由机器学习算法计算)
5)下单后→短时间完成商品包装、库存发货到中转库存、从低级仓库到高级仓库配送、向下分发(机器学习算法)
6)快递员配送→系统设计最优路线(机器学习算法规划)
7)商品投诉→智能客服立即回复(文本的语义分析算法，精准确定问题)
以上的过程涉及了模型的训练和预测、语义分析、文本情感分析、图像识别以及语音识别技术
机器学习高频场景
1)聚类场景
人群划分和产品种类划分等
2)分类场景
广告投放预测和网站用户点击预测等
3)回归场景
降雨量预测、商品购买量预测和股票成交额预测等
4)文本分析场景
新闻标签提取、文本自动分类和文本关键信息抽取
5)关系图算法
社交网络关系网络关系挖掘和金融风险控制等
6)模式识别
语音识别、图像识别和手写字识别
总评
机器学习+ 是大趋势
2 基本概念
机器学习流程
1)场景解析
把业务逻辑和算法进行匹配
2)数据预处理
清洗数据，将数据进行归一化或标准化，减少量纲和噪音。
3)特征工程
机器学习最重要步骤。
在算法固定的情况下，特征的选择决定了模型的效果
4)模型训练
训练数据经过了预处理 + 特征工程后进入训练阶段。
5)模型评估
对各模型的预测结果评估
6)离线/在线服务
数据源结构
1)结构化数据
矩阵结构存储，通常包含特征列+目标列。
机器学习算法通常只支持结构化数据
2)非结构化数据
图像、文本或语音文件，不以矩阵机构存储，是目前技术热点，通常将其转化为二进制存储格式
3)半结构化数据
典型的半结构化数据是XML拓展名的存储数据
算法分类
1)监督学习
有特征值+目标队列，依赖打标，常用于回归和分类算法
2)无监督学习
无目标值，不依赖数据的打标，通常用于聚类算法
3)半监督学习
对样本的部分进行打标，一种半监督算法——标签传播算法
4)强化学习
人工智能领域热点。
系统与外界不断交互，从而决定自身的行为，如无人汽车驾驶和阿法狗下围棋
使用机器学习算法常见问题
过拟合问题
算法结果评估
1、精确率、召回率、F1值
2、ROC和AUC
另外还需要了解的指标：TP、FP、TN、FN
总评
基础概念的理解有利于帮助入门。