训练模型 在上一篇文章中，我们已经通过LearningPipeline训练好了一个“鸢尾花瓣预测”模型， 现在就可以让模型对一条没有人工标注结果的数据进行分析，返回一个预测结果。 或者一次预测一批数据 保存模型 但是大多数时候，已经训练好的模型以后还需要继续可以使用，因此需要把它持久化，写入到zip ...
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2018-09-23 18:06:18
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【算法模型】轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码，没有复杂的理论推导，仅是图解，介绍这些算法是什么以及如何应用（例子主要是分类问题）。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 【算法模型】轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章大家可以对ML的常 ...
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2018-09-20 01:05:20
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最近学习ML（Matlab），用到了PCA，参考了网上的一些资料，现在总结如下，以后忘记的话，可以回来看看。参考地址：https://blog.csdn.net/qq1987924/article/details/45965431 先来看个例子：(借用参考地址的数据)load hald; %载入ma ...
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2018-09-16 21:08:29
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LearningPipeline类用于定义执行所需机器学习任务所需的步骤，让机器学习的流程变得直观。 创建工作流 创建LearningPipeline实例，通过Add方法向流水线添加步骤，每个步骤都继承自ILearningPipelineItem接口。 其中，蓝色部分是可选步骤。 生成预测模型 调用 ...
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2018-09-16 19:39:24
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文 /?Malika Cantor,?开发者社区计划经理 The Lever 是用于共享应用机器学习（ML）的新资源，以帮助创业公司不断创新、蓬勃发展。通过 Google 和 Alphabet 的专家和领导者合作，The Lever 由谷歌的全球创业加速计划 Launchpad 运营。The Lev ...
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2018-09-13 12:13:38
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下面这一段节选自知乎用户，具体链接为：https://www.zhihu.com/question/27068705/answer/82132134。 在机器学习过程中，我们用训练数据集去训练（学习）一个model（模型），通常的做法是定义一个Loss function（误差函数），通过将这个Los ...
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2018-09-12 17:00:58
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TensorFlow简介与Python基础2018.9.10一、概述TF使用数据数据流图进行数值计算，亮点是支持异构设备分布式计算机常用的ML库有MXNetTorch/PytorchTheanoCNTKCaffe等0阶张量（纯量），1阶张量（向量），2阶张量（矩阵）tensor（张量）flow（流动）编程模式命令式编程（Torch）符号式编程（Tensorflow，theano描述算法流程放到其他
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2018-09-10 22:26:51
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Clustering K-means: 基本思想是先随机选择要分类数目的点，然后找出距离这些点最近的training data 着色，距离哪个点近就算哪种类型，再对每种分类算出平均值，把中心点移动到平均值处，重复着色算平均值，直到分类成功. One way to choose K is elbow ...
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2018-09-09 15:03:02
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熵其实是信息量的期望值，它是一个随机变量的确定性的度量。熵越大，变量的取值越不确定，反之就越确定 参考链接：https://blog.csdn.net/rtygbwwwerr/article/details/50778098 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细 ...
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2018-09-05 23:45:15
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Map （最大后验） 在贝叶斯统计学中，最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所 ...
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2018-09-04 13:40:31
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