機器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方法，
大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于機器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方法的問題，于是小編就整理了5個相關(guān)介紹機器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方法的解答，讓我們一起看看吧。
人工智能的深度學(xué)習(xí)是什么意思？好學(xué)么？
我們來一起梳理一下人工智能與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系。
人工智能
首先，大家所談?wù)摰娜斯ぶ悄芸梢苑譃閮蓚€層面：“強人工智能”和“ 弱人工智能”。其中：
- 弱人工智能
希望借鑒人類的智能行為，研制出更好的工具以減輕人類智力勞動，類似于“高級仿生學(xué)”。
- 強人工智能
希望研制出達到甚至超越人類智慧水平的人造物，具有心智和意識、能根據(jù)自己的意圖開展行動，可謂“人造智能”。
AI技術(shù)現(xiàn)在所取得的進展和成功，是緣于“弱人工智能”而不是“強人工智能”的研究。要想讓AI借鑒人類的智能行為，關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)是讓AI模擬人類的學(xué)習(xí)行為。
所以，這里面有個非常關(guān)鍵的技術(shù)，叫做機器學(xué)習(xí)。
機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)是專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
目前的機器學(xué)習(xí)可以分為三大類：
（1）有監(jiān)督的學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)具備特征（features）和預(yù)測目標(biāo)（labels），又分為：
a.二元分類
簡單粗暴地理解，即讓AI做是非題
b.多元分類
可以理解為，讓AI做選擇題
c.回歸分析
可以理解為，讓AI做計算題
（2）無監(jiān)督的學(xué)習(xí)
從現(xiàn)有數(shù)據(jù)并不知道預(yù)測的答案，無預(yù)測目標(biāo)（labels）。
（3）強化學(xué)習(xí)
通過定義的動作、狀態(tài)和獎勵不斷訓(xùn)練，使其學(xué)會某種能力。
機器學(xué)習(xí)有一個很有意思的技術(shù)，叫做人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN：Artificial Neural Network）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以期能夠?qū)崿F(xiàn)類人工智能的機器學(xué)習(xí)技術(shù)。它可實現(xiàn)函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)聚類、模式分類、優(yōu)化計算等功能。 因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于人工智能、自動控制、機器人、統(tǒng)計學(xué)等領(lǐng)域的信息處理中。
通過這兩張圖的對比，我們可以看到，機器學(xué)習(xí)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地借鑒了人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點，是一種非常有意思的仿真。
深度學(xué)習(xí)
而深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機器學(xué)習(xí)，是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。
深度學(xué)習(xí)能直接對大量數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)，來替代手工獲取特征。深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長。引發(fā)深度學(xué)習(xí)熱潮的一個標(biāo)志性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研發(fā)）擊敗了李世石九段。
相應(yīng)的，深度學(xué)習(xí)有一個非常重要的技術(shù)，叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種典型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它避免了對圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。
總結(jié)
最后，我們用一張圖來梳理一下人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系：
人工智能是一個很大的概念，包含了很多內(nèi)容，其主要目的是想讓機器能擁有類似于人的智能：比如說識別東西、對話、看書、藝術(shù)創(chuàng)作、游戲娛樂等等；
深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一種方法。也就是說深度學(xué)習(xí)可以實現(xiàn)人工智能的一些要求，比如說識別東西、對話。
深度學(xué)習(xí)其實是機器學(xué)習(xí)的深化，本質(zhì)就是分配權(quán)重的多重調(diào)整，是多條數(shù)學(xué)公式。機器學(xué)習(xí)就是對輸入的數(shù)據(jù)進行分配權(quán)重，對分配權(quán)重后的數(shù)據(jù)通過一定的判斷然后輸出合適的數(shù)據(jù)。
權(quán)重就是數(shù)據(jù)的一個數(shù)值，代表這個數(shù)據(jù)重不重要，有多重要。分配權(quán)重的工具就是數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，離散數(shù)學(xué)之類的。
機器學(xué)習(xí)
設(shè)定一個規(guī)則，使數(shù)據(jù)通過這個規(guī)則，對數(shù)據(jù)的一些特征進行判斷，過濾掉一些無意義的，或者是不重要的數(shù)據(jù)。而如何調(diào)整這個規(guī)則的判斷條件，更準(zhǔn)確的過濾數(shù)據(jù)，就是機器學(xué)習(xí)。
一般而言，機器學(xué)習(xí)的規(guī)則需要專業(yè)的人主動設(shè)置。
深度學(xué)習(xí)
在機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，添加多層規(guī)則，數(shù)據(jù)依次經(jīng)過每層規(guī)則，規(guī)則的層數(shù)稱為深度，層數(shù)越多，數(shù)據(jù)過濾越充分，增加深度和調(diào)整規(guī)則的過程，就是深度學(xué)習(xí)。
深度學(xué)習(xí)可以需要大量的數(shù)據(jù)來調(diào)整規(guī)則。
人工智能
在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，添加一個或多個調(diào)整規(guī)則的規(guī)則，通過輸入數(shù)據(jù)和對輸出數(shù)據(jù)的預(yù)測，對機器學(xué)習(xí)的調(diào)整方式進行自動優(yōu)化，使之更高效，更合理的處理數(shù)據(jù)，優(yōu)化的方法就稱為人工智能。
舉個例子：
一家公司招10個人，但是收到了20分簡歷，也就是輸入20份數(shù)據(jù)，輸出10份數(shù)據(jù)。
進行面試時，其中一輪面試內(nèi)容的調(diào)整就相當(dāng)于機器學(xué)習(xí)，簡歷上寫的和面試時說的就是數(shù)據(jù)的特征，面試官的問題都會，面試者的數(shù)據(jù)權(quán)重提高，反之降低。
多輪面試內(nèi)容的調(diào)整就相當(dāng)于深度學(xué)習(xí)，面試官問不同層次的問題，在多個方面來判斷你的數(shù)據(jù)，給予不同的權(quán)重。
人工智能就是通過面試者數(shù)據(jù)的特征，每一次面試都對問題的層次和權(quán)重進行自動調(diào)整，最終得到最合理的權(quán)重。
最后，權(quán)重越高，就職的概率越高，權(quán)重不足，簡歷打水漂。
這個詞是個復(fù)合詞，兩部分都有具體的含義，解釋如下：：
1、人工智能：人類通過直覺可以解決的問題，如：自然語言理解，圖像識別，語音識別等，計算機很難解決，而人工智能就是要解決這類問題；
2、深度學(xué)習(xí)：其核心就是自動將簡單的特征組合成更加復(fù)雜的特征，并用這些特征解決問題；
兩者綜合起來釋義如下：
1、人工智能深度學(xué)習(xí)：自動將簡單的特征組合成更加復(fù)雜的特征，并用這些特征解決計算機很難解決的問題（計算機很難解決人類的直覺遇到的問題）。
人工智能深度學(xué)習(xí)是一門復(fù)雜而有挑戰(zhàn)性的科學(xué)范疇，這里面包含了大量的學(xué)習(xí)范圍：模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、計算機視覺、語音識別、自然語言處理、這里面又涉及到大量的計算機語言算法：回歸算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、SVM算法（支持向量機）、聚類算法、降維算法、推薦算法、有(無)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、特殊算法等。
所以這是一項非常復(fù)雜、具有挑戰(zhàn)性和前瞻性的發(fā)展趨勢，希望可以幫助到你，加油。
人工智能時代已經(jīng)到來，AlohaGO的擊敗李世石成為了圍棋界的神話，讓許多人震驚不已。那么AlphaGo是怎么產(chǎn)出的呢?它是源自于人工智能的深度學(xué)習(xí)。
隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟，AI人工智能正在逐步從尖端技術(shù)慢慢變得普及。許多人也都在疑惑，什么叫做深度學(xué)習(xí)算法呢?再此獵維科技狡辯就給大家科普一下，什么叫做人工智能深度學(xué)習(xí)?
深度學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)的方法，它試圖使用包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)或由多重非線性變換構(gòu)成的多個處理層(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))對數(shù)據(jù)進行高層抽象的算法。深度學(xué)習(xí)可以理解為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本特征進行抽象和建模，可以從外界環(huán)境中學(xué)習(xí)，并以與生物類似的交互方式適應(yīng)環(huán)境。
例如，正在接受計算機視覺訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可能會首先學(xué)會識別出現(xiàn)在圖像中的物體邊緣。這些信息被傳送到下一層，可能會學(xué)習(xí)識別角落或其他特征。它一遍又一遍地經(jīng)歷同樣的過程，直到系統(tǒng)最終開發(fā)識別物體甚至識別人臉的能力。
人工智能深度學(xué)習(xí)j教學(xué)班顧名思義就是針對人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)開展的教學(xué)課程。學(xué)習(xí)這些課程，可以了解人工智能技術(shù)，參加人工智能項目實戰(zhàn)，畢業(yè)后去從事人工智能相關(guān)崗位的工作。
機器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)學(xué)哪個更好更有前景？
這么給你舉個栗子吧，你認(rèn)識一個姑娘，想把她追到手，你所采用的方法叫人工智能。
方法很多，其中一個就叫做欲擒故縱，那這個就稱之為機器學(xué)習(xí)。
欲擒故縱又會有很多實施方式，那其中一個實施方式就叫深度學(xué)習(xí)。
再進一步說，深度學(xué)習(xí)算法有多種語言來實現(xiàn)，常用的有Python，Java等，這就相當(dāng)于你是送朵花，還是買個包。
Java和Python也只是一種工具，核心還是算法思想，也就是你追女孩子的思路。
所以你該明白，學(xué)習(xí)人工智能，需要從總體上了解人工智能的全貌，然后選準(zhǔn)一個方向，深入研究，人工智能面太廣了，一個人不可能全部搞明白，需要深入到某個分支細(xì)細(xì)研究，足以!
人工智能就包含了機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，如果要進入人工智能領(lǐng)域，推薦你學(xué)習(xí)Python語言，c語言，由于機器學(xué)習(xí)處理數(shù)據(jù)龐大，面對場景異常復(fù)雜，算法是提高執(zhí)行效率的途徑，為了要讓機器看起來更智能，其實就是讓機器能否盡可能在短的時間學(xué)習(xí)盡可能多的東西，因為實際智能并非自主意識去處理，而是能夠以最快速度選擇最優(yōu)方案去處理。
能不能幫到您都給個贊唄，助我順利通過認(rèn)證申請吧bingo[呲牙]
人工智能簡稱AI，是研究如何利用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。是計算機學(xué)科的一個分支。而機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途經(jīng)。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的方法。所以這三者是統(tǒng)一的，學(xué)哪個領(lǐng)域都沒問題！
機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是人工智能的算法之一，只不過現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)是主流而已。前景的話，深度學(xué)習(xí)在圖像處理，自然語言處理的各種任務(wù)上，效果還是非常顯著的。并且現(xiàn)在發(fā)展比較迅速，各種模型層出不窮。
要回答這個問題，首先得搞清楚這三者關(guān)系。
人工智能是一個領(lǐng)域，或者高技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)的一個形態(tài)。其中，所需的技術(shù)就包括機器學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)最核心的部分屬于深度學(xué)習(xí)。
如果，要問哪個更有前途，當(dāng)然是深度學(xué)習(xí)，因為掌握了深度學(xué)習(xí)的開發(fā)技術(shù)，未來可以擔(dān)當(dāng)更重要的崗位，起到更大的作用。
但是，深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要深厚的數(shù)學(xué)功底，個人極強的邏輯思維能力，以及對新知識和技術(shù)的領(lǐng)悟能力等。
如何理解自動化機器學(xué)習(xí)？
這個問題太大了，大到可以寫好幾本書。機器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、矩陣論、逼近論等多門學(xué)科。研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
先舉個例子，學(xué)習(xí)首先需要樣本，好比小時候我們不知道蘋果是蘋果，香蕉是香蕉，需要別人告訴你，然后你通過不斷學(xué)習(xí)才能記住，這個不斷學(xué)習(xí)的過程被計算機模擬就是機器學(xué)習(xí)。
機器學(xué)習(xí)有很多數(shù)學(xué)方法，就拿一個最簡單的來講，最小二乘法。我們都學(xué)過二元一次方程，假設(shè)蘋果有兩個特征：圓的、紅的，越圓的數(shù)接近于1，越紅的數(shù)接近于1，那么可以列方程了：
a1X+a2Y=1， （1）
a1X+a2Y=2； （2）
我們把方程（1）當(dāng)作蘋果，方程（2）當(dāng)作香蕉，X表示圓的度量，Y表示紅色的度量，假如有10個蘋果8個香蕉，會有10個方程（1）和8個方程（2），這樣就形成了對這18個方程求a1和a2的最優(yōu)解，就是求超定方程的解，用矩陣導(dǎo)一導(dǎo)就求出來啦，具體怎么求不詳細(xì)說了，這樣利用這倆方程機器就能識別出蘋果和香蕉了。
如果要更多理解機器學(xué)習(xí)，還需要深入學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)知識。畢竟熱錢都涌向ai的時代，學(xué)習(xí)它有很大的“錢”途。
自動化機器學(xué)習(xí)(AutoML)是將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于現(xiàn)實世界問題的端到端自動化過程 。在一個典型的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，工程師將一個由輸入數(shù)據(jù)點組成的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練 ?？赡懿皇撬兴惴ǘ伎梢蚤_箱即用地適用于原始數(shù)據(jù)本身的形式 。機器學(xué)習(xí)的專家可能必須應(yīng)用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、特征提取和特征選擇方法，使數(shù)據(jù)集適合機器學(xué)習(xí) 。在這些預(yù)處理步驟之后，工程師必須選擇算法和優(yōu)化超參數(shù)，以最大化其最終機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測性能 。由于這些中的許多步驟往往超出了非專家的能力，所以自動化機器學(xué)習(xí)被提出來作為一種基于人工智能的解決方案，以應(yīng)對如何應(yīng)用機器學(xué)習(xí)這一日益增長的挑戰(zhàn) 。將端到端機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用過程自動化為此提供了一些優(yōu)勢：產(chǎn)生更簡單的解決方案、更快地創(chuàng)建這些解決方案以及通常比手工設(shè)計更優(yōu)的模型 。然而，AutoML并不是靈丹妙藥，它可以引入自己的額外參數(shù)，稱為超參數(shù)，這可能需要一些專業(yè)知識來自行設(shè)置 。但它確實讓非專家更容易應(yīng)用機器學(xué)習(xí) 。
機器學(xué)習(xí)究竟如何讓外貿(mào)企業(yè)變得更智慧？
近幾年來“人工智能”與“機器學(xué)習(xí)”概念進入了普通群眾的視線，不管是哪一行哪一領(lǐng)域，似乎“機器學(xué)習(xí)”都可以落地。
什么是機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一種途徑，它和數(shù)據(jù)挖掘有一定的相似性，同樣也是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科。它是一個非常大的概念，通俗的說就是：技術(shù)賦能機器，使之能像人類一樣進行決策。
當(dāng)前機器學(xué)習(xí)在圖片識別、語音識別、語義分析等方面有了很多成熟的解決方案，很大程度上幫我們解決了不少問題。
機器如何學(xué)習(xí)？
機器學(xué)習(xí)主要分三類，不同類別實現(xiàn)方式不同。
1、監(jiān)督學(xué)習(xí)
從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合（人工會做好標(biāo)記）中學(xué)習(xí)出一個函數(shù)（模型參數(shù)），當(dāng)有新的數(shù)據(jù)輸入時，系統(tǒng)就能根據(jù)這個函數(shù)模型來預(yù)測結(jié)果。
2、無監(jiān)督學(xué)習(xí)
3、半監(jiān)督學(xué)習(xí)（強化學(xué)習(xí)）
通過觀察周圍環(huán)境來學(xué)習(xí)。每個動作都會對環(huán)境有所影響，學(xué)習(xí)對象根據(jù)觀察到的周圍環(huán)境的反饋來做出判斷。
外貿(mào)企業(yè)如何應(yīng)用機器學(xué)習(xí)？
機器學(xué)習(xí)是要依懶大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的，這些數(shù)據(jù)可以是日志記錄、行為記錄、交易記錄等。對于外貿(mào)企業(yè)而言，我們可以利用機器學(xué)習(xí)更好的為市場需求做分析，比如說：
1、構(gòu)建用戶畫像，精確定位客戶群體
快速分析客戶的經(jīng)營信息、社交屬性、區(qū)域行情，篩選最符合目標(biāo)客戶畫像，避免無效開發(fā)。
2、獲客成本與渠道改進
利用機器學(xué)習(xí)深度挖掘潛在買家信息，提供海量用戶資料給到銷售部門。
3、精準(zhǔn)定位客戶方?jīng)Q策人
可通過挖掘社交平臺信息，解決在官網(wǎng)上找不到?jīng)Q策人的尷尬。
4、智能策略客戶公海
通過系統(tǒng)自定義策略，使得公?？蛻舾咝Я鬓D(zhuǎn)，有效提高了訂單轉(zhuǎn)化率。
總結(jié)：現(xiàn)在很多傳統(tǒng)型的企業(yè)都在有意識有計劃地打造自己的大數(shù)據(jù)平臺，從而利用機器學(xué)習(xí)更好的服務(wù)于企業(yè)。如果外貿(mào)企業(yè)想使用機器學(xué)習(xí)，那就要想辦法收集數(shù)據(jù)，畢竟數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，有了數(shù)據(jù)才機器學(xué)習(xí)才能施展其才華。
以上就是我的觀點，對于這個問題大家是怎么看待的呢？歡迎在下方評論區(qū)交流 ~ 我是科技領(lǐng)域創(chuàng)作者，十年互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)經(jīng)驗，歡迎關(guān)注我了解更多科技知識！
如何快速提高機器學(xué)習(xí)模型的性能？
謝邀！
當(dāng)被要求改進現(xiàn)有的預(yù)測模型的性能時，人們往往會陷入困境。通常的情況是，會嘗試不同的算法來檢查結(jié)果，但多數(shù)人不會想到要改進模型，本文會為大家介紹一些增強現(xiàn)有模型的方法。
1.添加更多數(shù)據(jù)
大量的數(shù)據(jù)總是有用的。它有助于我們捕獲數(shù)據(jù)所有的差異。有時我們可能沒有選擇獲得額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。當(dāng)你參加數(shù)據(jù)科學(xué)競賽時舉例。但是，在處理客戶項目時，如果需要，你可以要求更多數(shù)據(jù)。
問題是什么時候我們應(yīng)該要求更多的數(shù)據(jù)？
我們無法量化更多的數(shù)據(jù)。這取決于你正在處理的問題以及你正在實施的算法，例如，在處理時間序列數(shù)據(jù)時，我們應(yīng)該查找至少一年的數(shù)據(jù)。無論何時你處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建議你獲取更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，否則模型將不會推廣。
2.特征工程
1.添加新功能可降低模型方差的偏差。新功能可以幫助算法以更有效的方式解釋模型的差異。當(dāng)我們做假設(shè)生成時，應(yīng)該有足夠的時間花費在模型所需的功能上。然后，我們應(yīng)該從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集創(chuàng)建這些功能。比如，我們想要預(yù)測ATM的每日提款量，在這種情況下，我們可以認(rèn)為人們可能傾向于在月初提取更高的金額?？赡艿脑蚩赡苁侨藗兊玫剿麄兊男剿?，或者他們在月初會支付各種月度支出。所以我們將為此創(chuàng)建一個新功能。
2.從事欺詐檢測模式工作時，我們可以把收入與貸款的比例作為一個新的特征。
3.特征選擇
這是預(yù)測建模最重要的方面之一。選擇模型中的重要特征并且僅在具有重要和顯著特征的情況下再次構(gòu)建模型才是明智的。
即假設(shè)我們有100個變量。將會有變量驅(qū)動模型的大部分方差。如果我們只是在p值的基礎(chǔ)上選擇特征的數(shù)量，那么我們?nèi)匀豢赡艹^50個變量。在這種情況下，你應(yīng)該尋找其他措施，如個體變量對模型的貢獻。如果模型的90％方差僅由15個變量解釋，那么只需在最終模型中選擇這15個變量。
4.缺失值和離群值處理
離群值可能會讓你的模型變得糟糕，以至于有時對這些離群值進行處理變得至關(guān)重要。因為通?？赡苡幸恍?shù)據(jù)是錯誤的或不合邏輯的。即一旦我正在研究航空業(yè)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)中有一些年齡為100+的乘客，甚至有一些在年齡一欄填的是2000，這說明是有些用戶故意誤輸了他們的年齡，有些是將他們的年齡一欄誤輸成出生年月。
同樣，應(yīng)該解決缺失值問題。缺失的價值觀治療可以在提高績效方面發(fā)揮作用。即使用時間序列數(shù)據(jù)，我們可以用它們的整體平均值或按月平均值來代替值。明智的月份將是最合乎邏輯的，
缺失值和離群值處理是建模過程的一部分。你可能會想，這些如何能夠幫助提高性能。這兩個問題都可以通過幾種方式解決。你必須確定哪個是給定任務(wù)的最佳方式。正確的方法才會導(dǎo)致性能的改進。
5.集成模型
集成建模是改進建模結(jié)果的流行技術(shù)之一。 Bagging（Bootstrap Aggregating）和Boosting是可以使用的一些方法。這些方法通常是更復(fù)雜的黑盒子方法。
我們還可以集合幾個弱模型，并通過對所有這些模型進行簡單平均或加權(quán)平均來產(chǎn)生更好的結(jié)果。集成建模背后的想法是，一個模型可以更好地捕獲數(shù)據(jù)的變化，另一個模型可以更好地捕獲趨勢。在這些類型的情況下，集成方法的效果很好。
6.使用適合的機器學(xué)習(xí)算法
選擇正確的算法是構(gòu)建更好模型的關(guān)鍵步驟。如果使用holtzwinter模型進行預(yù)測，但是它對于實時預(yù)測表現(xiàn)不佳，就轉(zhuǎn)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。有些算法比其他算法更適合于某些數(shù)據(jù)集。識別正確類型的算法是一個迭代思想的過程。你、需要不斷嘗試不同的算法，以最終登陸到高效的算法。
7.自動特征生成
特征的質(zhì)量對最終的機器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。沒有機器學(xué)習(xí)方法可以很好地選擇功能不佳的產(chǎn)品。但是當(dāng)我們使用深度學(xué)習(xí)算法時，你不需要特征工程。由于深度學(xué)習(xí)不需要提供最佳的功能，因此它可以自行學(xué)習(xí)。如果你正在進行圖像分類或手寫分類，那么深度學(xué)習(xí)是適合的。使用深度學(xué)習(xí)，圖像處理任務(wù)已經(jīng)取得了驚人的成果，在下圖可以看到每個圖層中如何自動創(chuàng)建功能。你還可以觀察每層之后有多少功能正在變得更好。
8.數(shù)據(jù)分配和參數(shù)調(diào)整
有效地探索數(shù)據(jù)總是更好。數(shù)據(jù)分布可能意味著轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)可能跟隨高斯函數(shù)或其他函數(shù)族，在這種情況下，我們可以應(yīng)用一點變換的算法來得到更好的預(yù)測結(jié)果。我們可以做的另一件事是微調(diào)算法的參數(shù)。即當(dāng)我們構(gòu)建隨機森林分類器時，我們可以調(diào)整要構(gòu)建的樹的數(shù)量，選擇用于拆分的變量的數(shù)量等。同樣，當(dāng)我們構(gòu)建深度學(xué)習(xí)算法時，我們可以指定我們需要多少層，需要多少個神經(jīng)元。在每一層中，我們需要哪種激活功能。如果我們在算法中使用合適的參數(shù)類型，調(diào)整參數(shù)就可以提高模型性能。
結(jié)論：
提高機器學(xué)習(xí)模型的性能很困難。以上提高性能的方法都是基于經(jīng)驗。當(dāng)我們使用集成方法時，需要對算法有全面的了解。
諸如隨機森林、Xgboost、SVM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法被用于高性能。不知道該算法如何能很好地適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，是獲得更高性能的障礙。所以我們應(yīng)該始終知道如何根據(jù)不同的任務(wù)調(diào)整算法。當(dāng)我們進行參數(shù)調(diào)整時，應(yīng)該考慮過度擬合。你可以使用交叉驗證方法來防止過度配合。
希望這篇文章能夠滿足你對性能提升技術(shù)的好奇心。
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