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养胃的水果,《机器学习实战》完好读书笔记-网友干的沙雕事,网民的有趣行为收集大全

admin 2019-11-27 249°c

之前就知道有《机器学习实战》这本书,还有机器学习实战源码,关于想对机器学习理论和实践层面有更深化的了解和学习的话就能够看一下这本书,代码是python写好的,能够拿来跑一下,也能够加进去自己的了解,由于现已触摸机器学习一年多的时刻了,所以看这本书的时分感觉还不错,并不是很费劲,花了一周多的时刻看完了书中的理论常识,代码部分跳过了,暂时没有去实践,由于现在看这本书的意图是为了弄清楚一点之前留下的疑点,确实处理了一些,可是关于实践中特别详细的问题没有详细的讲到,或许是这本书的一点惋惜之处吧,比方正则化项L1和L2的意义与不同之处,不过就全体而言,仍是一本不错的学习书本的,下面是这一段时刻以来在看书的时分做下的笔记,大部分来源于书中,部分是自己的查阅材料或许个人了解加进去的,意图是期望丰厚了解,如有不当之处,请奉告,如有得罪,请奉告。

下面是笔记内容:

Numpy简略运用办法

random.rand(4,4) 发生4*4的随机数组

randMat=mat(random.rand(4,4)) 将随机数组转化为矩阵

invRandMat=randMat.I .I完结了矩阵的求逆操作

res=randMat*invRandMat 得到矩阵与逆矩阵的乘积(单位矩阵)

unitMatrix=eye(4) 创立单位矩阵

wucha=res-eye(4) 得到差错

弥补:

np.array(x) 将x转化为一个ndarray

np.ones(N) 生成一个N长度的一维全1的ndarray

np.zeros(N) 生成一个N长度的一维全0的ndarray

np北电.eye(N) 养胃的生果,《机器学习实战》无缺读书笔记-网友干的沙雕事,网民的风趣行为搜集大全创立N维单位阵

np.diag([.....]) 将weixinwangyeban输入的数组转化为方阵,非对角线元素为0

np.dot(array1, array2) 矩阵乘法

np.trace(array) 核算矩阵的迹(这个跟MATLAB中的好像是相同的)

np.sort(array) 对数组排序回来副本

np.save(str,array) 保存str

np.loadtxt(str, delimiter) 加载txt文件的内容

相关的学习还能够参阅pandas,pandas感觉更好用一些,仅仅pandas是树立在numpy的基础上的,假如没有装置numpy的话是需求先装置numpy的。

K近邻算法

优 点 :精度高、对异常值不灵敏、无数据输入假定。

缺陷:核算杂乱度高、空间杂乱度高。

适用数据规划:数值型和标称型

作业原理是:

存在一个样本数据调集,也称作练习样本集,而且样本会集每个数据都存在标签,即咱们知道样本会集每一数据与所属分类的对应联系。输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本会集数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本会集特蜜蜡辨别征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,咱们只挑选样本数据会集前k个最相似的数据,这便是k-近邻算法中k的出处,一般*是不大于20的整数。终究,挑选k个最相似数据中呈现归于某个类别最多的分类,作为新数据的分类

k-近邻算法的一般流程:

(1)搜集数据:能够运用任何办法。

(2)预备数据:距离核算所需求的数值,最好是结构化的数据格式。

(3)剖析数据:能够运用任何办法。

(4)练习算法:此进程不适用于k近邻算法。

(5)测验算法:核算错误率。

(6)运用算法:首要需求输入样本数据和结构化的输出成果,然后运转k -近邻算法断定输

入数据别离归于哪个分类,终究运用对核算出的分类履行后续的处理。

决议计划树 I

长处:核算杂乱度不高,输出成果易于了解,对中心值的缺失不灵敏,能够处理不相关特征数据

最具解说力和表达性

缺陷:简略在练习数据中生成杂乱的树结构,构成过拟合

最优的决议计划树的树立是NP完全问题

适用数据类型:数值型和标称型

处理方案:

在树的生成进程中设定必定的剪枝战略,避免过拟合的问题

运用Greedy挑选的办法生成次优决议计划树

决议计划树分类:

J48、C45、C50、ID3、CART

J48简介:

Java版别的决议计划树完结,依据从上到下的战略,递归的分治战略,挑选某个特点放置在根节点,为每个或许的特点值发生一个分支,将实例分红多个子集,每个子集对应一个根节点的分支,然后在每个分支上递归地重复这个进程。当一切实例有相同的分类时,中止

ID3简介:

运用信息增益来进行特征区分

C45简介:

运用信息增益比来进行区分

CART简介:

分类回归树,能够进行分类和回归处理,选用基尼系数(GINI)来进行特点的区分

决议计划树的一般流程

(1)收阴间边境攻略集数据:能够运用任何办法。

(2)预备数据:树结构算法只养胃的生果,《机器学习实战》无缺读书笔记-网友干的沙雕事,网民的风趣行为搜集大全适用于标称型数据,因而数值型数据有必要离散化。

(3)剖析数据:能够运用任何办法,结构树完结之后,咱们应该查看图形是否契合预期。

(4)练习算法:结构树的数据结构。

(5)测验算法:运用经历树核算错误率。

(6)运用算法:此进程能够适用于任何监督学习算法,而运用决议计划树能够更好地了解数据的内涵意义。

作业原理:

得到原始数据集,然后依据最好的特点值区分数据集,由于特征值或许多于两个,因而或许存在大于两个分支的数据集区分。第一次区分之后,数据将被向下传递到树分支的下一个节点,在这个节点上,咱们能够再次区分数据。因而咱们能够选用递归的原则处理数据集。递归完毕的条件是:程序遍历完一切区分数据集的特点,或许每个分支下的一切实例都具有相同的分类

区分特点选取原则:

依据熵在区分特点前后的的改变来进行选取,优先选取让信息熵改变最大的特征

依据贝叶斯决议计划理论的分类办法

优 点 :在数据较少的状况下依然有用,能够处理多类别问题。

缺 点 :关于输入数据的预备办法较为灵敏。

适用数据类型:标称型数据。

朴素贝叶斯的一般流程:

⑴ 收 集 数 据 :能够运用任何办法。

(2)预备数据:需求数值型或许布尔型数据。

(3)剖析数据:有许多特征时,制作特征作用不大,此刻运用直方图养胃的生果,《机器学习实战》无缺读书笔记-网友干的沙雕事,网民的风趣行为搜集大全作用更好。

(4)练习算法:核算不同的独立特征的条件概率。

(5)测验算法:核算错误率。

(6)运用算法:一个常见的朴素贝叶斯运用是文档分类。能够在恣意的分类场景中使_用朴素贝叶斯命类器,不用定非要是文本

假如特征之间彼此独立,那么样本数就能够从N的1000次幂削减到1000*N。所谓独立指的是核算意义上的独立,即一个特征或许单词呈现的或许性与它和其他单词相邻没有联系

朴素贝叶斯分类器中的另一个假定是,每个特征平等重要

朴素贝叶斯分类器一般有两种完结办法:一种依据贝努利模型完结,一种依据多项式模型完结

关于分类而言,运用概率有时要比运用硬规矩更为有用。贝叶斯概率及贝叶斯原则供给了一种运用已知值来估量不知道概率的有用办法。能够经过特征之间的条件独立lamb性假定,下降对数据量的需求。独立性假定是指一个词的呈现

概率并不依赖于文档中的其他词。当然咱们也知道这个假定过于简略。这便是之所以称为朴素贝叶斯的原因。虽然条件独立性假定并不正确,可是朴素贝叶斯依然是一种有用的分类器

运用现代编程言语来完结朴素贝叶斯时需求考虑许多实践要素。下溢出便是其间一个问香港身份证题,它能够经过对概率取对数来处理。词袋模型在处理文档分类问题上比词集模型有所进步。还有其他一些方面的改善,比方说移除停用词,当然也能够花许多时刻对切分器进行优化

依据Logistic回归和Sigmoid函数的分类

Logistic回归

长处:核算价值不高,易于了解和宝马轿车完结。

缺陷:简略欠拟合,分类精度或许不高。 .

适用数据类型:数值型和标称型数据

Sigmoid函数是一种阶跃函数,在数学中,假如实数域上的某个函数能够用半开区间上的指示函数的有限次线性组合养胃的生果,《机器学习实战》无缺读书笔记-网友干的沙雕事,网民的风趣行为搜集大全来表明,那么这个函数便是阶跃函数

梯度上升法

梯度上升法依据的思维是:要找到某函数的最大值,最好的办法是沿着该函数的梯度方向探寻。

梯度上升法的伪代码如下:

每个回归系数初始化为1

重复R次:

核算整个数据集的梯度

运用alpha x 识8出6也更新回归系数的向量

回来回归系数

随机梯度上升算法:

随机梯度上升算法是一个在线学习算法

随机梯度上升算法能够写成如下的伪代码:

一切回归系数初始化为1

对数据会集每个样本

核算该样本的梯度

运用alpha x gradient更新回归系数值

回来回归系数值

Logistics回归的意图是寻觅一个非线性函数Sigmod的最佳拟合参数,求解进程能够由最优化算法来完结。在最优化算法中,最常用的便是梯度上升算法,而梯度上升算法又能够简化为随机梯度上升算法;随机梯度上升算法与梯度上升算法的作用适当,但占用更鸡肉的做法少的核算资源;随机梯度上升是一个在线算法,它能够在新数据到来时就完结参数更新,而不需求从头读取整个数据集来进行批处理运算

SVM

SVM是最好的现成的分类器,这金茂大厦里说的“现成”指的是分类器不加修正即可直接运用。一起,这就意味着在数据上运用根本办法的SVM分类器就能够得到低错误率的成果。SVM够对练习集之描述人多的成语外的数据点做出很好的分类决议计划

依据最大距离分隔数据

优 点 :泛化错误率低,核算开支不大,成果易解说。

缺陷 :对参数调理和核函数的挑选灵敏,原始分类器不加修正仅适用于处理二类问题。

适用数据类型:数值型和标称型数据

支撑向量(support.vector)便是离分隔超平面最近的那些点

SMO算法序列最小优化

算法是将大优化问题分化为多个小优化问题来求解的。这些小优化问题往往很简略求解,而且对它们进行次序求解的成果与将它们作为全体来求解的成果是完全共同的。在成果完全相同的一起,算法的求解时刻短许多

算法的方针是求出一系列alpha和b一旦求出了这些alpha, 就很文h简略核算出权重向量w并得到分隔超平面

SMO算法的作业原理是:

每次循环中挑选两个alpha进行优化处理。一旦找到一对适宜的alpha,那么就增大其间一个一起减小另一个。这儿所谓的“适宜”便是指两个alpha有必要要契合必定的条件,条件之一便是这两个alpha有必要要在距离鸿沟之外,而其第二个条件则是这两个alpha还没有进行过区间化处理或许不在鸿沟上

正则化项L1和L2:

L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和,即1-范数,L1能够发生一个稀少权值矩阵用于特征挑选

L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根,即2-范数,L2能够发生一个接连权值矩阵,能够避免过拟合

核函数将数据映射到高维空间

从某个特征空间到另一个特征空间的映射是经过核函数来完结的;SVM优化中一个特别好巧当地便是,一切的运算都能够写成内积;向量的内积指的是2个向量相乘,之后得到单个标量或许数值。咱们能够把内积运算替换成核函数,而不用做简化处理。将内积替换成核函数的办法被称为核技巧kemeltrick)或许核“变电”(kemelsubstation

径向基核函数

径向基函数是SVM中常用的一个核函数。径向基函数是一个选用向量作为自变量的函数,能够依据向量距离运算输岀一个标量。这个距离可所以从<0,0>向量或许其他向量开端核算的距离

高斯核函数养胃的生果,《机器学习实战》无缺读书笔记-网友干的沙雕事,网民的风趣行为搜集大全

将数据从其特征空间映射到更高维的空间,详细来说这儿是映射到一个无量维的空间。关于无量维空鲳鱼的做法间,读者现在不需求太忧虑。高斯核函数仅仅一个常用的核函数,运用者并不需求切当地了解数据到底是怎么体现的,而且运用高斯核函数还会得到一个抱负的成果

常用的核函数:

核函数的界说并不困难,依据泛函的有关理论,只需一种函数K(xi,xj)满意Mercer条件,它就对应某一改换空间的内积.关于判别哪些函数是核函数到现在为止也取得了重要的打破,得到Mercer定理和以下常用的核函数类型:

(1)线性核函数

K(x,xi)=x⋅xi

(2)多项式核

K(x,xi)=((x⋅xi)+1)d

(3)径向基核(RBF)

K(x,xi)=exp(−∥x−xi∥22)

Gauss径向基函数则是部分性强的核函数,其外推才能跟着参数的增大而削弱。多项式办法的核函数具有杰出的大局性质。部分性较差。

(4)傅里叶核

K(x,xi)=1−q22(1−2qcos(x−xi)+q2)

(5)样条核

K(x,xi)=B2n+1(x−xi)

(6)Sigmoid核函数

K(x,xi)=tanh((x,xi)−)

核函数的选取战略:

运用专家的先验常识预先选定核函数

用Cross-Validation办法

总结

选用Sigmoid函数作为核函数时,支撑向量机完结的便是一种多层感知器神经网络,运用SVM办法,隐含层节点数目(它承认神经网络的结构)、隐含层节点对输入节点的权值都是在规划(练习)的进程中主动承认的。而且支撑向量机的理论基础决议了它终究求得的是大局最优值而不是部分最小值,也确保了它关于不知道样本的杰出泛化才能而不会呈现过学习现象。

支撑向量机是一种分类器。之所以称为“机”是由于它会发生一个二值决议计划成果,即它是一种决议计划“机”。支撑向量机的泛化错误率较低,也便是说它具有杰出的学习才能,且学到的成果具有很好的推广性。这些长处使得支撑向量机非常盛行,有些人以为它是监督学习中最好的定式算法。支撑向量机企图经过求解一个二次优化问题来最大化分类距离。在曩昔,练习支撑向量机常选用非常杂乱而且低效的二次规划求解办法。JohnPlatt引人了SMO算法,此算法能够经过每次只优化2个alpha值来加速SVM的练习速度。

运用AdaBoost元算法进步分类功能

元算法是对其他算法进行组合的一种办法

将不同的分类器组合起来而这种组合成果则被称为集成办法(ensemblemethod)或许元算法(meta-algorithm)

AdaBoost

优 点 :泛化错误率低,易编码,能够运用在大部分分类器上,无参数调整。

缺 点 :对离群点灵敏。

适用数据类型:数值型和标称型数据。

bagging:依据数据随机重抽样的分类器构建办法

自举会聚法(bootstrapaggreating),也称为bagging办法,是在从原始数据集挑选S次后得到S个新数据集的一种技能。新数据集和原数据集的巨细持平每个数据集都是经过在原始数据会集随机挑选一个样原本进行替换而得到的

在S个数据集建好之后,将某个学习算法别离作用于每个数据集就得到了S个分类器。当咱们要对新数据进行分类时,就能够运用这S个分类器进行分类。与此一起,挑选分类器投票成果中最多的类别作为终究的分类成果

boosting

boosting是一种与bagging很相似的技能。不论是在boosting仍是bagging傍边,所运用的多个分类器的类型都是共同的。可是在前者傍边,不同的分类器是经过串行练习而取得的,每个新分类器都依据已练习出的分类器的功能来进行练习。boosting是经过会集重视被已有分类器错分的那些数据来取得新的分类器。

由于boosting分类的成果是依据一切分类器的加权求和成果的,因而boosting与bagging不babyface酒吧太相同。bagging中的分类器权重是持平的,而boosting中的分类器权重并不持平,每个权重代表的是其对应分类器在上一轮迭代中的成功度

AdaBoost

练习数据中的每个样本,并赋予其一个权重,这些权重构成了向量乃。一开端,这些权重都初始化成持平值。首

先在练习数据上练习出一个弱分类器并核算该分类器的错误率,然后在同一数据集上再次练习弱分类器。在分类器的第2次练习傍边,将会从头调整每个样本的权重,其间第一次分对的样本的权重将会下降,而第一次分错的样本的权重将会进步。为了从一切弱分类器中得到终究的分类成果,AdaBoost为每个分类器都分配了一个权重值alpha,这些alpha值是依据每个弱分类器的错误率进行核算的

处理非均衡问题的数据抽样办法

别的一种针对非均衡问题调理分类器的办法,便是对分类器的练习数据进行改造。这能够经过欠抽样undersampling)或许过抽样oversampling来完结

在bagging中,是经过随机抽样的替换办法得到了与原始养胃的生果,《机器学习实战》无缺读书笔记-网友干的沙雕事,网民的风趣行为搜集大全数据集规划相同的数据集。而boosting在bagging的思路上更进了一步,它在数据集上次序运用了多个不同的分类器

运用回归猜测数值型数据

线性回归的一个问题是有或许呈现欠拟合现象,由于它求的是具有最小均方差错的无偏估量;其间的一个办法是部分加权线性回归,LWLR运用“核”(与支撑向量机中的核相似)来对揶揄邻近的点赋予更高的权重。核的类型能够自由挑选,最常用的核便是高斯核

假如特征比样本点还多(n>m ) , 也便是说输入数据的矩阵乂不是满秩矩阵。非满秩矩阵在求逆时会呈现问题

岭回归最早用来处理特征数多于样本数的状况,现在也用于在估量中加人误差,然后得到更好的估量。这儿经过引进r来约束了一切w之和,经过引人该赏罚项,能够削减不重要的参数,这个技能在核算学中也叫做减缩(shrinkage)。还有一些其他减缩办法,如lasso、LAR 、PCA回归以及子集挑选等

岭回归运用了单位矩阵乘以常量r,咱们调查其间的单位矩阵,能够看到值1贯穿整个对角线,其他元素满是0。形纸艺象地,在0构成的平面上有一条1组成的“岭”,这便是岭回归中的“岭”的由来。

K-均值聚类

优 点 :简略完结。

缺 点 :或许收敛到部分最小值,在大规划数据集上收敛较慢。

适用数据类型:数值型数据

作业流程:

首要,随机承认k个初始点作为质心。然后将数据会集的每个点分配到一个簇中,详细来讲,为每个点找距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇。这一步完结之后,每个簇的质心更新为该簇一切点的平均值

Apriori进行相关剖析

优 点 :易编码完结。'

缺陷:在大数据集上或许较慢。

适用数据类型:数值型或许标称型数据

整个Apriori算法的伪代码如下:

当调会集项的个数大于0时

构建一个々个项组成的候选项集的列表

查看数据以承认每个项集都是频频的

保存频频项集并陈思航构建k+1项组成的候选项集的列表

Apriori原理是说假如一个元素项是不频频的,那么那些包括该元素的超集也是不频频的。Apriori算法从单元素项集开端,经过组合满意最小支撑度要求的项集来构成更大的调集。支撑度用来衡量一个调集在原始数据中出

现的频率

FP-growth算法:

FP-growth算法只需求对数据库进行两次扫描,而Apriori算法关于每个潜在的频频项集都会扫描数据集断定给定形式是否频频,因而FP-growth算法的速度要比Apriori算法快

它发现频频项集的根本进程如下:

(1) 构建FP树

(2)从FP树中发掘频频项集

优 点 :一般要快于Apriori

缺陷:完结比较困难,在某些数据集上功能会下降。

适用数据类型:标称型数据

FP-growth算法将数据存储在一种称为FP树的紧凑数据结构中。FP代 表 频 繁 模 式

PCA降维:

下降许多算法的核算开支;去除噪声;使得成果易懂

在PCA中,数据从本来永久的坐标系转化到了新的坐标系,新坐标系的挑选是由数据自身决议的。第一个新坐标轴选

择的是原始数据中方差最大的方向,第二护眼宝个新坐标轴的挑选和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该进程一向重复,重复次数为原始数据中特征温州天气预报15天的数目。咱们会发现,大部分方差都包括在最前面的几个新坐标轴中。因而,咱们能够疏忽余下的坐标轴,即对数据进行了降维处理

因子剖析(Factor Analysis)

在因子剖析中,咱们假定在调查数据的生成中有一些调查不到的隐变量假定调查数据是这些隐变量和某些噪声的线性组合。那么隐变量的数据或许比调查数据的数目少,也便是说经过找到隐变量就能够完结数据的降维

独立成分剖析ICA

ICA假定数据是从N个数据源生成的,这一点和因子剖析有些相似。假定数据为多个数据源的混合调查成果,这些数据源之间在核算上养胃的生果,《机器学习实战》无缺读书笔记-网友干的沙雕事,网民的风趣行为搜集大满是彼此独立的,而在PCA中只假定数据是不相关的。同因子剖析相同,假如数据源的数目少于调查数据的数目,则能够完结降维进程

SVD奇特矩阵分化

降维;引荐体系

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