机器学习-大牛
谈机器学习(Machine Learning)大家(full version)
闲着无事，想写点一些我所了解的machine learning大家。由于学识浅薄，见识有限，并且仅局限于某些领域，一些在NLP及最近很热的生物信息领域活跃的学者我就浅陋无知，所以不对的地方大家仅当一笑。
Machine Learning 大家(1)：M. I. Jordan
(https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/~jordan/)
在我的眼里，M Jordan无疑是武林中的泰山北斗。他师出MIT，现在在berkeley坐镇一方，在附近的两所名校（加stanford）中都可以说无出其右者，stanford的Daphne Koller 虽然也声名遐迩，但是和Jordan比还是有一段距离。
Jordan身兼stat和cs两个系的教授，从他身上可以看出Stat和ML的融合。
Jordan最先专注于mixtures of experts，并迅速奠定了自己的地位，我们哈尔滨工业大学的校友徐雷跟他做博后期间，也在这个方向上沾光不少。Jordan和他的弟子在很多方面作出了开创性的成果，如spectral clustering，Graphical model和nonparametric Bayesian。现在后两者在ML领域是非常炙手可热的两个方向，可以说很大程度上是Jordan的lab一手推动的。
更难能可贵的是，Jordan不仅自己武艺高强，并且揽钱有法，教育有方，手下门徒众多且很多人成了大器，隐然成为江湖大帮派。他的弟子中有10多人任教授，个人认为他现在的弟子中最出色的是stanford的Andrew Ng，不过由于资历原因，现在还是assistant professor，不过成为大教授指日可待；另外Tommi Jaakkola和David Blei也非常厉害，其中Tommi Jaakkola在mit任教而David Blei在cmu做博后，数次获得NIPS最佳论文奖，把SVM 的最大间隔方法和Markov network的structure结构结合起来，赫赫有名。还有一个博后是来自于toronto的Yee Whye Teh，非常不错，有幸跟他打过几次交道，人非常nice。另外还有一个博后居然在做生物信息方面的东西，看来jordan在这方面也捞了钱。这方面他有一个中国学生Eric P. Xing(清华大学校友)，现在在cmu做assistant professor。
总的说来，我觉得Jordan现在做的主要还是graphical model和Bayesian learning，他去
年写了一本关于graphical model的书，今年由mit press出版，应该是这个领域里程碑式的
著作。3月份曾经有人答应给我一本打印本看看，因为Jordan不让他传播电子版，但后来好像没放在心上（可见美国人也不是很守信的），人不熟我也不好意思问着要，可以说是一大
遗憾. 另外发现一个有趣的现象就是Jordan对hierarchical情有独钟，相当多的文章都是关
于hierarchical的，所以能hierarchical大家赶快hierarchical，否则就让他给抢了。
用我朋友话说看jordan牛不牛，看他主页下面的Past students and postdocs就知道了。
Machine Learning大家（2）：D. Koller (https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/~koller/)
D. Koller是1999年美国青年科学家总统奖(PECASE)得主，IJCAI 2001 Computers and Thought Award(IJCAI计算机与思维奖，这是国际人工智能界35岁以下青年学者的最高奖)
得主，2004 World Technology Award得主。
最先知道D koller是因为她得了一个大奖，2001年IJCAI计算机与思维奖。Koller因
她在概率推理的理论和实践、机器学习、计算博弈论等领域的重要贡献，成为继Terry Winograd、David Marr、Tom Mitchell、Rodney Brooks等人之后的第18位获奖者。说起这
个奖挺有意思的，IJCAI终身成就奖（IJCAI Award for Research Excellence），是国际人工
智能界的最高荣誉; IJCAI计算机与思维奖是国际人工智能界35岁以下青年学者的最高荣誉。早期AI研究将推理置于至高无上的地位; 但是1991年牛人Rodney Brooks对推理全面否定，指出机器只能独立学习而得到了IJCAI计算机与思维奖; 但是koller却因提出了Probabilistic Relational Models 而证明机器可以推理论知而又得到了这个奖，可见世事无绝对，科学有轮回。
D koller的Probabilistic Relational Models在nips和icml等各种牛会上活跃了相当长的
一段时间，并且至少在实验室里证明了它在信息搜索上的价值，这也导致了她的很多学生进入了google。虽然进入google可能没有在牛校当faculty名声响亮，但要知道google的很多员工现在可都是百万富翁，在全美大肆买房买车的主。
Koller的研究主要都集中在probabilistic graphical model，如Bayesian网络，但这玩意
我没有接触过，我只看过几篇他们的markov network的文章，但看了也就看了，一点想法
都没有，这滩水有点深，不是我这种非科班出身的能趟的，并且感觉难以应用到我现在这个领域中。
Koller才从教10年，所以学生还没有涌现出太多的牛人，这也是她不能跟Jordan比拟的地方，并且由于在stanford的关系，很多学生直接去硅谷赚大钱去了，而没有在学术界开江湖大帮派的影响，但在stanford这可能太难以办到，因为金钱的诱惑实在太大了。不过Koller的一个学生我非常崇拜，叫Ben Taskar，就是我在（1）中所提到的Jordan的博后，是好几个牛会的最佳论文奖，他把SVM的最大间隔方法和Markov network结合起来，可以说是对structure data处理的一种标准工具，也把最大间隔方法带入了一个新的热潮，近几年很多牛会都有这样的workshop。我最开始上Ben Taskar的在stanford的个人网页时，正赶上他刚毕业，他的顶上有这么一句话：流言变成了现实，我终于毕业了！可见Koller是很变态的，把自己的学生关得这么郁闷，这恐怕也是大多数女faculty的通病吧，并且估计还非常的push！
Machine learning 大家（3）: J. D. Lafferty
大家都知道NIPS和ICML向来都是由大大小小的山头所割据，而John Lafferty无疑是里面相当高的一座高山，这一点可从他的publication list里的NIPS和ICML数目得到明证。虽然江湖传说计算机重镇CMU现在在走向衰落，但这无碍Lafferty拥有越来越大的影响力，翻开AI兵器谱排名第一的journal of machine learning research的很多文章，我们都能发现author或者editor中赫然有Lafferty的名字。
Lafferty给人留下的最大的印象似乎是他2001年的conditional random fields，这篇文章后来被疯狂引用，广泛地应用在语言和图像处理，并随之出现了很多的变体，如Kumar的discriminative random fields等。虽然大家都知道discriminative learning好，但很久没有找到好的discriminative方法去处理这些具有丰富的contextual inxxxxation的数据，直到Lafferty 的出现。
而现在Lafferty做的东西好像很杂，semi－supervised learning，kernel learning，graphical models甚至manifold learning都有涉及，可能就是像武侠里一样只要学会了九阳神功，那么
其它的武功就可以一窥而知其精髓了。这里面我最喜欢的是semi－supervised learning，因为随着要处理的数据越来越多，进行全部label过于困难，而完全unsupervised的方法又让人不太放心，在这种情况下semi－supervised learning就成了最好的。这没有一个比较清晰的认识，不过这也给了江湖后辈成名的可乘之机。到现在为止，我觉得cmu的semi－supervised 是做得最好的，以前是KAMAL NIGAM做了开创性的工作，而现在Lafferty和他的弟子作出了很多总结和创新。
Lafferty的弟子好像不是很多，并且好像都不是很有名。不过今年毕业了一个中国人，Xiaojin Zhu(上海交通大学校友)，就是做semi－supervised的那个人，现在在
wisconsin-madison做assistant professor。他做了迄今为止最全面的Semi-supervised learning literature survey，大家可以从他的个人主页中找到。这人看着很憨厚，估计是很好的陶瓷对象。另外我在（1）中所说的Jordan的牛弟子D Blei今年也投奔Lafferty做博后，就足见Lafferty 的牛了。
Lafferty做NLP是很好的，著名的Link Grammar Parser还有很多别的应用。其中language model在IR中应用，这方面他的另一个中国学生ChengXiang Zhai(南京大学校友，2004年美国青年科学家总统奖(PECASE)得主)，现在在uiuc做assistant professor。
Machine learning 大家（4): Peter L. Bartlett
鄙人浅薄之见，Jordan比起同在berkeley的Peter Bartlett还是要差一个层次。Bartlett 主要的成就都是在learning theory方面，也就是ML最本质的东西。他的几篇开创性理论分析的论文，当然还有他的书Neural Network Learning: Theoretical Foundations。
UC Berkeley的统计系在强手如林的北美高校中一直是top3，这就足以证明其肯定是群星荟萃，而其中，Peter L. Bartlett是相当亮的一颗星。关于他的研究，我想可以从他的一本书里得到答案：Neural Network Learning: Theoretical Foundations。也就是说，他主要做的是Theoretical Foundations。基础理论虽然没有一些直接可面向应用的算法那样引人注目，但对科学的发展实际上起着更大的作用。试想vapnik要不是在VC维的理论上辛苦了这么多年，怎么可能有SVM的问世。不过阳春白雪固是高雅，但大多数人只能听懂下里巴人，所以Bartlett的文章大多只能在做理论的那个圈子里产生影响，而不能为大多数人所广泛引用。
Bartlett在最近两年做了大量的Large margin classifiers方面的工作，如其convergence rate和generalization bound等。并且很多是与jordan合作，足见两人的工作有很多相通之处。不过我发现Bartlett的大多数文章都是自己为第一作者，估计是在教育上存在问题吧，没带出特别牛的学生出来。
Bartlett的个人主页的talk里有很多值得一看的slides,如Large Margin Classifiers: Convexity and Classification；Large Margin Methods for Structured Classification: Exponentiated Gradient Algorithms。大家有兴趣的话可以去下来看看。
Machine learning 大家（5): Michael Collins
Michael Collins (https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/mcollins/
自然语言处理(NLP)江湖的第一高人。出身Upenn，靠一身叫做Collins Parser的武功在江湖上展露头脚。当然除了资质好之外，其出身也帮了不少忙。早年一个叫做Mitchell P. Marcus的师傅传授了他一本葵花宝典-Penn Treebank。从此，Collins整日沉迷于此，终于练成盖世神功。
学成之后，Collins告别师傅开始闯荡江湖，投入了一个叫AT&T Labs Research的帮会，并有幸结识了Robert Schapire、Yoram Singer等众多高手。大家不要小瞧这个叫AT&T Labs Research的帮会，如果谁没有听过它的大名总该知道它的同父异母的兄弟Bell Labs吧。
言归正传，话说Collins在这里度过了3年快乐的时光。其间也奠定了其NLP江湖老大的地位。并且练就了Discriminative Reranking，Convolution Kernels，Discriminative Training Methods for Hidden Markov Models等多种绝技。然而，世事难料，怎奈由于帮会经营不善，这帮大牛又不会为帮会拼杀，终于被一脚踢开，大家如鸟兽散了。Schapire去了Princeton，Singer 也回老家以色列了。Collins来到了MIT，成为了武林第一大帮的六袋长老，并教授一门叫做Machine Learning Approaches for NLP (https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/courses/6.891-nlp/) 的功夫。虽然这一地位与其功力极不相符，但是这并没有打消Collins的积极性，通过其刻苦打拼，终于得到了一个叫Sloan Research Fellow的头衔，并于今年7月，光荣的升任7袋Associate Professor。
在其下山短短7年时间内，Collins共获得了4次世界级武道大会冠军(EMNLP2002, 2004, UAI2004, 2005)。相信年轻的他，总有一天会一统丐帮，甚至整个江湖。
看过Collins和别人合作的一篇文章，用conditional random fields 做object recogntion。还这么年轻，admire to death
机器学习-PLA算法
最近在跟台大的这个课程，觉得不错，想把学习笔记发出来跟大家分享下，有错误希望大家指正。 一机器学习是什么？ 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致， A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. 简而言之，就是我们想要机器在某些方面有提高（如搜索排名的质量，即NDCG提高），就给机器一些数据（用户的点击数据等各种）然后让机器获得某些经验（Learning to rank的一种模型，也就是数学公式）。这里有点需要强调，那就是提高指标，必须要有某种指标可以量化这种提高，这点还是很关键的，工业界做机器学习，首先关注data，其次就是有无成型的measurement，可以使Precision/Recall，也可以是NDCG等。 二什么时候可以用机器学习？
其实就三要素： 1.有规律可以学习； 2.编程很难做到； 3.有能够学习到规律的数据； 编程很难做到可以有多种，大部分原因是系统太复杂，很难用Rule-based 的东西去解决，例如搜索排名，现在影响排名的因素有超多几百种，不可能去想出这些因素的规则，因此，这时候用机器学习就是恰到好处。特别是移动互联网的今天，用户更容易接触互联网，产生的数据越来越多，那么要找到某些不容易实现的规律，用机器学习就是很好的了，这也是为啥机器学习这么火，其实我学机器学习不仅仅是一种投资（肯定它未来的发展前途），我想做的事情还有一点，就是通过它更深刻的理解人脑的学习过程，提高自己的学习效率和思维能力。 三具体如何用机器学习？
机器学习的十种经典算法详解
机器学习的十种经典算法详解 毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势，机器学习也借助大数据在预测和推荐方面取得了惊人的成绩。比较有名的机器学习案例包括Netflix根据用户历史浏览行为给用户推荐电影，亚马逊基于用户的历史购买行为来推荐图书。那么，如果你想要学习机器学习的算法，该如何入门呢？就我而言，我的入门课程是在哥本哈根留学时选修的人工智能课程。老师是丹麦科技大学应用数学和计算机专业的全职教授，他的研究方向是逻辑学和人工智能，主要是用逻辑学的方法来建模。课程包括了理论/核心概念的探讨和动手实践两个部分。我们使用的教材是人工智能的经典书籍之一：Peter Norvig教授的《人工智能——一种现代方法》，课程涉及到了智能代理、基于搜索的求解、对抗搜索、概率论、多代理系统、社交化人工智能，以及人工智能的伦理和未来等话题。在课程的后期，我们三个人还组队做了编程项目，实现了基于搜索的简单算法来解决虚拟环境下的交通运输任务。我从课程中学到了非常多的知识，并且打算在这个专题里继续深入学习。在过去几周内，我参与了旧金山地区的多场深度学习、神经网络和数据架构的演讲——还有一场众多知名教授云集的机器学习会议。最重要的是，我在六月初注册了Udacity的《机器学习导论》在线课程，并且在几天前学完了课程内容。在本文中，我想分享几个我从课程中学到的常用机器学习算法。机器学习算法通常可以被分为三大类——监督式学习，非监督式学习和强化学习。监督式学习主要用于一部分数据集（训练数据）有某些可以获取的熟悉（标签），但剩余的样本缺失并且需要预测的场景。非监督式学习主要用于从未标注数据集中挖掘相互之间的隐含关系。强化学习介于两者之间——每一步预测或者行为都或多或少有一些反馈信息，但是却没有准确的标签或者错误提示。由于这是入门级的课程，并没有提及强化学习，但我希望监督式学习和非监督式学习的十个算法足够吊起你的胃口了。监督式学习1.决策树：决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。请观察下图来理解决策树的结构。 从商业决策的角度来看，决策树就是通过尽可能少的是非判断问题来预测决策正确的概
超全的python教程网盘分享
超全的python教程网盘分享 Python由于其简单，快速，库丰富的特点在国内使用的越来越广泛。最近几年它出现了爆发式的增长，而且与中国人密切相关。所以，人多真的力量大啊！好，小编重点该提重点了。python教程网盘在此，请点击以下链接： 千锋Python基础教程：https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/s/1o8qNB8Q Python 多用途是高级编程脚本语言Python的特点，可以写出一般的桌面程序、桌面界面程序(结合wx等扩展包)、web服务器、web客户端等等，并且某种程度上还允许跨平台。 另外，python在进行系统命令、网络传输协议、字符处理方面具有优
势，因此被很多大型项目作为粘合剂来使用。 可能因为云计算、大数据和机器学习，也可能因为学习编程的人多了，也可能......总之，Python 热度不减。而在众多语言中，大部分人选择了学习Python。 Python 有大量的自带以及第三方库，因此Python 比其他的很多语言更有效率。如果你不知道为何Python 是如此的小巧和高效，千锋小编建议你借此机会学习Python，同时自己多加实践。 想选机构培训却无从下手？来千锋吧。千锋教育通过前期企业调研，将潮流技术完美融入课程体系，实用性强，摒弃无用讲解，只为给你最极致的教学 体验。 千锋Python人工智能培训是真正的Python全栈开发，包含Python项目，爬虫、服务集群、网站后台、微信公众号开发，Python机器学习与数据挖掘，数据分析框架与实战，Python物联网树莓派的开发等。 千锋坚持100%全程面授，三师护航（讲师，项目老师，就业老师），23周让你历经行业小白到技术牛人的进阶！
机器学习课程设计
一、神经网络BP算法介绍 引言人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像方向传播（BACKPTPAGATION）这样的算法，实用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入-输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已成功地应用到很多领域。例如，本文将要描述的反向传播算法已在很多实际的问题中取得惊人的成功，比如学习识别人脸。 （一）神经网络表示 Pomeleau（1933）的ALVINN系统是ANN学习的一个典型实例，这个系统使用一个学习到的ANN以正常的速度在高速公路上驾驶汽车。ANN的输入是一个30*32像素的网格，像素的亮度来自一个安装在车辆上的前向摄像机。ANN的输出是车辆行进的方向。ALVINN 用学习到的网络在高速公路上以70英里时速成功地驾驶了90英里。 书上图4-1 ALVINN系统使用反向传播算法来学习驾驶汽车。左图显示了来自车前摄像机的图像是如何被映射到960个神经网络输入的，这些输入又前馈到4个隐藏单元，再连接到30个输出单元，每个输出单元对应一个特定的驾驶方向，这些单元的输出值决定哪一个驾驶方向被最强烈推荐（即该方向权值最大）。 （二）BP算法权值及阈值调整公式 （三）matlab神经网络工具箱 （四）BP算法应用于人脸识别 本章将讲解如何运用BP算法建立人脸识别系统 实验中我们使用了ORL数据库（Olivetti Research Laboratory in Combridge, UK 可从HTU https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/facedatabase.htmlUT H获得），部分图像如5.1所示。它包含了400张不同的人脸图像，40个不同的实验者每人10张。对其中一些实验者，图像是在不同的时间、变化的光线、面部表情（张开/合拢眼睛、微笑/不微笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）下拍摄的。所有的图像为实验者的正脸，带有一定程度的朝上下左右的偏转或倾斜，有相似的黑暗同质背景。每幅图象的大小为112 92像素8bit的灰度图。为了进行比较，它们被分成没有重叠的、相同大小的训练集和测试集。如每个类别随机的选取5幅图象作为训练集，剩余5幅归为测试集。当然也可以选取任意张图片进行训练和测试。
机器学习个人笔记完整版v5(原稿)
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@https://www.sodocs.net/doc/25223487.html, qq群：554839127
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://https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/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。部分视频中文字幕由中国海洋大学的博士生翻译。视频已经翻译完毕，如果下载了视频，可以直接在文档中打开视频，内嵌中英文字幕，推荐使用potplayer。 这篇中文笔记，主要是根据视频内容和中文字幕以及ppt来制作，部分来源于网络，如“小小人_V”的笔记，并持续更新。 视频下载链接：https://www.sodocs.net/doc/25223487.html,/s/1pKLATJl 密码：xn4w 本人水平有限，如有公式、算法错误，请及时指出，发邮件给我，也可以加我qq。 今日发现这个笔记被下载超过3万次，应该说这个笔记有点用，我发现以前一些翻译小
哪些问题适合于用机器学习来解决
哪些问题适合于用机器学习来解决 我们和大家分享了哪些问题适合于用机器学习来解决。在明确了问题之后我们就需要来解决问题，本文要描述的是产品经理在开发机器学习产品时所需要的能力。第一部分提到产品经理的核心能力并不会因为应用到机器学习技术而改变，而只是在某些方面需要有所加强。产品经理一般需要五种核心能力，包括客户共情/设计分解，沟通、合作、商业策略和技术理解力。在机器学习领域需要增强的可能是技术方面的理解能力，因为产品经理需要理解机器学习系统的操作才能做出较好的产品决策。你可以向工程师学习也可以通过书本和网络教程充电。但如果你对机器学习系统的运行没有很好的理解，那么你的产品很可能会遇到很多问题。 算法的局限性 机器学习使用的每一个算法都基于特定的任务进行优化，无法覆盖真实情况下每一个细微的差别。理解算法的能力和局限将会帮助你把握住用户体验中存在的差距，并且通过优化产品设计或算法来解决。这是作为产品经理必须要掌握的能力。关于算法的不足我们用几个例子来说明。 数据中的偏差 机器学习算法从数据中学习模式，所以数据的质量决定了算法的表现。机器学习产品需要面对的第一个挑战便是这些数据要能够充分代表你的用户。有一个很负面的例子，就是google将黑人兄弟识别成了大猩猩。 所以保证数据代表你所有的用户是产品成功的关键。有时候偏差的存在并不是来自于数据收集的错误，而是数据固有的特性。就像IBM沃森利用俚语的都市字典进行训练后会输出恶毒的语言一样。我们期待的是输出礼貌的语言，但机器学习却学到了语言集中不好的部分。所以在精训练的时候需要对数据进行一定的清晰。 另一个例子，一般发达国家的互联网人数相较于发展中国家多。如果你基于搜索次数对搜索习惯进行建模的话，就会得到发达国家更多的结果，那么建模就不能准确的反映各国人民的上网习惯了，例如非洲的用户。对于数据偏差的审视将帮助你意识到产品不希望出现
机器学习中各个算法的优缺点(一)
由于人工智能的火热，现在很多人都开始关注人工智能的各个分支的学习。人工智能由很多知识组成，其中人工智能的核心——机器学习是大家格外关注的。所以说，要想学好人工智能就必须学好机器学习。其中机器学习中涉及到了很多的算法，在这几篇文章中我们就给大家介绍一下关于机器学习算法的优缺点。 首先我们给大家介绍一下正则化算法，这是回归方法的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。其中，正则化算法的例子有很多，比如说岭回归、最小绝对收缩与选择算子、GLASSO、弹性网络、最小角回归。而正则化算法的优点有两点，第一就是其惩罚会减少过拟合。第二就是总会有解决方法。而正则化算法的缺点也有两点，第一就是惩罚会造成欠拟合。第二就是很难校准。 接着我们给大家说一下集成算法，集成方法是由多个较弱的模型集成模型组，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来，以及结合的方法。这是一个非常强大的技术集，因此广受欢迎。这种算法的案例有很多，比如说Boosting、Bootstrapped Aggregation （Bagging）、AdaBoost、层叠泛化、梯度推进机、梯度提升回归树、随机森林。而集成算法的优点就是当前最先进的预测几乎都使用了算法集成，它比使用单个模型预测出来的结果要 精确的多。而缺点就是需要大量的维护工作。
然后我们给大家介绍一下决策树算法，决策树学习使用一个决策树作为一个预测模型，它将对一个 item（表征在分支上）观察所得映射成关于该 item 的目标值的结论（表征在叶子中）。而树模型中的目标是可变的，可以采一组有限值，被称为分类树；在这些树结构中，叶子表示类标签，分支表示表征这些类标签的连接的特征。决策树算法的案例有很多，比如说分类和回归树、Iterative Dichotomiser 3（ID3）、C4.5 和 C5.0。决策树算法的优点有两种，第一就是容易解释，第二就是非参数型。缺点就是趋向过拟合，而且可能或陷于局部最小值中，最后就是没有在线学习。 在这篇文章中我们给大家介绍了机器学习中涉及到的正则化算法、集成算法以及决策树算法的案例、优点以及缺点，这些知识都是能够帮助大家理解机器学习的算法，希望这篇文章能够帮助到大家。
分享最适合新手入门的10种机器学习算法
分享最适合新手入门的10种机器学习算法 编者按：Medium博主James Le近日在网络上分享了他认为的最适合新手的机器学习算法，并授权论智进行编译。以下是我们对原文的编译，如有错误还请指出。 在机器学习界，有这样一个“没有免费午餐”的定理。简单地说，该理论认为，没有一种算法能解决所有问题，尤其对监督学习而言。 例如，你不能认为神经网络总比决策树要好，或决策树永远优于神经网络。这其中还有许多因素需要考虑，比如你的数据量大小和数据结构。 这样就导致我们在面对一个问题时需要尝试不同的算法，同时还要用测试的数据集来评估算法的性能，选出最合适的那一种。 当然，你所选的算法必须适合你的问题，就像当我们需要清理房子的时候，可以使用吸尘器、扫把或拖把，但不会用铲子来挖地。 首要原则 然而，在为监督式机器学习创建预测模型之前，要记得一条最重要的原则： 机器学习算法可以看做学习一种目标函数（f），该函数是输入变量（X）到输出变量（Y）的完美映射：Y=f（X） 这是一个通用的学习任务，我们希望用新输入的变量（X）能输出预测变量（Y）。我们不知道函数（f）是什么样子的，或者什么形式的。如果我们知道的话就直接使用了，不需要再用机器学习算法从大量的数据中学习它。 最常见的机器学习类型是学习映射Y=f（X），用它来预测Y的值。这被称为预测建模或预测分析，我们的目标是做出最准确的预测。 对于想了解机器学习基础知识的新手，以下是数据科学家最常用的10种机器学习算法。 1.线性回归 线性回归也许是数据科学和机器学习中最知名、最好理解的算法了吧。 预测建模主要关注的是，以可解释性为基础，将模型的误差降到最小并尽量作出最准确的预测。我们将借鉴、多次使用甚至“窃取”包括数据统计在内的多个不同领域的算法，从
机器学习：入门方法与学习路径
机器学习：入门方法与学习路径 一、引言 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。 但是越说越觉得机器学习有距离感，云里雾里高深莫测，我们不是专家，但说起算有一些从业经验，做过一些项目在实际数据上应用机器学习。这一篇就我们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。
二、机器学习关注问题 并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。 1. 从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题： （1）分类问题 根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。比如：垃圾邮件识别（结果类别：1、垃圾邮件2、正常邮件）文本情感褒贬分析（结果类别：1、褒2、贬）图像内容识别识别（结果类别：1、喵星人2、汪星人3、人类4、草泥马5、都不是） （2）回归问题 根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。比如：星爷《美人鱼》票房大帝都2个月后的房价隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具 （3）聚类问题 根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如：google的新闻分类用户群体划分 我们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上：分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练，属于“监督学
《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训
https://www.sodocs.net/doc/25223487.html, 《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训 这段时间利用下班晚上和周末在家的时间把《机器学习》看了一遍，总的来说，除了前两章是基础，其余章节都是介绍模型方法，应用场景、理论推导、优化过程、算法等，每章都可独立阅读而不受其他章节影响。 如果只是每一章都看完，顶多就是了解了一种方法，相互之间是割裂的，这样当碰到一个实际问题，仍然无法思路完整的求解，因而有必要在阅读时就要有意识甚至刻意的建立起知识架构。实际上，所谓的机器学习，是面对一个具体的问题，从给定的数据中产生模型的算法，也就是说脱离了实际问题谈机器学习算法是毫无意义的。 参考本书的章节内容，加上自己在读书、工作中的一些理解，简单总结一下基于机器学习的一般性问题解决方法。 前面提到，脱离实际问题谈机器学习是毫无意义的，那么在给定数据集（所谓大数据）和具体问题的前提下，一般解决问题的步骤可以概括如下： 1、数据抽象 将数据集和具体问题抽象成数学语言，以恰当的数学符号表示。这样做自然是为了方便表述和求解问题，而且也更加直观。 2、设定性能度量指标 机器学习是产生模型的算法，一般来说模型都有误差。如果模型学的太好，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本具有的一般性质，这种情况称为过拟合，这样的模型在面对新样本时就会出现较大误差，专业表述就是导致模型的泛化性能下降。
https://www.sodocs.net/doc/25223487.html, 与之相对的是欠拟合，模型对样本的一般性质都没学好，这种情况一般比较好解决，扩充数据集或者调整模型皆可。 而一般来说无论是机器学习还是现在很火的深度学习，面对的主要问题都是过拟合。那么为了保证模型的泛化能力足够强，必须要有衡量模型泛化能力的评价标准，也就是性能度量的设定。 很显然不同的性能度量会导致不同的评判结果，好的性能度量能够直观的显示模型的好坏，同时也能看到不同模型，或者模型的不同参数下对解决问题的程度好坏。 进一步，有的问题可以直接基于设定的性能度量直接做最优化，得出该问题的一般求解模型。 比如回归任务最常用的性能度量就是均方误差，目标就是让均方误差最小，这就直接转化成了一个最优化问题。 其他一些常用的有错误率与精度、查准查全率、ROC与AOC等。 当然更为重要的是，仅仅设定好性能度量是不够的，不同模型或者不同参数下得到的性能度量结果一般是不同的，一般来说不能简单的比较结果，而应该基于统计假设检验来做效果判定。也就是说通过比较检验的方法，我们就可以判断，如果观察到A比B好，在统计意义上A的泛化性能是否优于B，以及这个判断的把握有多大。 3、数据预处理 之所以要做数据预处理，是因为提供的数据集往往很少是可以直接拿来用的。
机器学习大作业
机器学习大作业 支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的，它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起，表现出了很好的泛化能力。由于SVM方法不仅考虑了对渐进性能的要求，而且在现有有限信息的条件下得到最优结果，并且能够根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，从而获得最好的推广能力。SVM主要是应用于分类，简单而言，就是如果有一堆已经分好类的东西（可是分类的依据是未知的），当有新的未知数据进来时，SVM能够预测这个新的数据要分到哪一堆去。 第一章理论知识 1.1最优间隔分类器 SVM的主要思想是针对两类分类问题，在高维空间寻找一个最优分类超平面作为分类平面，来保证最小的分类错误率。我们的目标是寻找一个超平面，使得离超平面比较近的点有更大的间距，也就是说，我们不考虑所有的点都必须远离超平面，我们关心的只是想要求得的超平面能够使得所有点中离它最近的点具有最大间距。形象的说，我们将上面的图看作是一张纸，我们要找一条折线，按照这条折线折叠后，离折线最近的点的间距比其他折线都要大。形式化表示为： 上面描述的这种情况是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，可以引入松弛变量，它允许在一定程度上违反间隔约束。我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维，这样很可能就可分了。然而，映射后我们也不能100%保证可分。那怎么办呢，我们需要将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面。 看下面两张图：
可以看到一个离群点（可能是噪声）可以造成超平面的移动，间隔缩小，可见以前的模型对噪声非常敏感。再有甚者，如果离群点在另外一个类中，那么这时候就是线性不可分了。 这时候我们应该允许一些点游离并在在模型中违背限制条件（函数间隔大于1）。我们设计得到新的模型如下（也称软间隔）： 引入非负参数后（称为松弛变量），就允许某些样本点的函数间隔小于1，即在最大间隔区间里面，或者函数间隔是负数，即样本点在对方的区域中。而放松限制条件后，我们需要重新调整目标函数，以对离群点进行处罚，目标函数后面加上的就表示离群点越多，目标函数值越大，而我们要求的是尽可能小的目标函数值。这里的C是离群点的权重，C 越大表明离群点对目标函数影响越大，也就是越不希望看到离群点。我们看到，目标函数控制了离群点的数目和程度，使大部分样本点仍然遵守限制条件。 图1.1 分类情况 1.2线性支持向量机 SVM只要是针对两类分类问题，分类主要包括线性可分和非线性可分两类。在样例线性可 分的情况下，此时，存在一个超平面，使得训练样本可以完全被分开，这和超平面的形式为：
轻松看懂机器学习十大常用算法知识分享
轻松看懂机器学习十大常用算法
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 1.决策树 2.随机森林算法 3.逻辑回归 4.SVM 5.朴素贝叶斯 6.K最近邻算法 7.K均值算法 8.Adaboost 算法 9.神经网络 10.马尔可夫 1. 决策树
根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 2. 随机森林 视频 在源数据中随机选取数据，组成几个子集 S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别
由 S 随机生成 M 个子矩阵 这 M 个子集得到 M 个决策树 将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果
3. 逻辑回归 视频 当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。 所以此时需要这样的形状的模型会比较好
那么怎么得到这样的模型呢？ 这个模型需要满足两个条件大于等于0，小于等于1 大于等于0 的模型可以选择绝对值，平方值，这里用指数函数，一定大于0 小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了 再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型
机器学习的步骤都有哪些(三)
我们在前面的文章中给大家介绍了机器学习步骤中的第一个步骤，那就是表示，而表示中涉 及到了很多的算法，具体的算法有K-近邻算法、回归模型、决策树、SVM支持向量机这些 算法都是非常实用的，我们在这篇文章中给大家介绍机器学习中的第二个步骤和第三个步骤，那就是评价和优化。 首先我们给大家说一下评价，当我们在进行机器学习工作的时候，需要寻找模型，在给定了 模型之后，我们如何评价这个模型的好坏呢？这个时候就需要设定一个目标函数，来评价这 个模型的性质。这就需要我们设定目标函数。目标函数的选取也可以有多种形式。像对于我 们说到的垃圾邮件这种问题，我们可以定义一个错误率。如果说一个邮件它原本不是垃圾邮件，但是我们选用的这个算法误判成了垃圾邮件，这就是一个错误的案例。错误率在分类问 题当中是个常用的指标，或者说常用的目标函数。这就涉及到了数学工具中的最小均方误差 和最大后验概率。在回归当中，我们会使用最小均方误差这样一个常用目标函数，尤其是在 线性回归里。除此之外呢，还有最大后验概率，一些其他的指标。这就是机器学习中的评价 步骤。 接着我们给大家说一下优化步骤，当我们有了目标函数以后，我们就需要求解这个目标函数 在模型之下的一个最优解，这个模型能够获取到的最小错误率，或者最小均方误差是多少呢？我们要求出一个特定的值。没有这个值的话，那么我们如何评价不同的模型它到底是好是坏呢？所以说优化这个步骤它的作用是求解目标函数在模型之下的一个最优解，看看这个模型 在解决这个问题的时候，最好能达到什么样的程度。总结来说，机器学习的三个步骤，包括 了表示、评价、优化这样三个步骤，在这三个步骤当中我们会用到不同的数学公式来分别解 决这三个问题。所以这就需要我们能够熟练使用数学工具。
机器学习之决策树在sklearn中的实现
小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，首先声明一下，我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考： Python 3.7.1（你的版本至少要3.4以上 Scikit-learn 0.20.0 （你的版本至少要0.20 Graphviz 0.8.4 (没有画不出决策树哦，安装代码conda install python-graphviz Numpy 1.15.3 Pandas 0.23.4 Matplotlib 3.0.1 SciPy 1.1.0 用SKlearn 建立一棵决策树 这里采用的数据集是SKlearn中的红酒数据集。 1 导入需要的算法库和模块
from sklearn import tree #导入tree模块 from sklearn.datasets import load_wine #导入红酒数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split #导入训练集和测试集切分包 2 探索数据 wine = load_wine() wine.data wine.data.shape关于机器学习的讨论
1关于机器学习的讨论* 王珏 中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室,北京100080 1.1引言 20世纪90年代初,当时的美国副总统提出了一个重要的研究计划———国家信息基础设施计划(National Information Infrast ructure,NII)。在这个计划的推动下,经过大批科学家与工程师的不懈努力,我们的生活与工作方式产生了重要的改变。这个计划的技术含义包含了四个方面的内容: (1)不分时间与地域,可以方便地获得信息。 (2)不分时间与地域,可以有效地利用信息。 (3)不分时间与地域,可以有效地利用硬软件资源。 (4)保证信息安全。 经过十年的努力,集计算机科学与技术近四十年的积累,终于实现了以数字网络与浏览器为核心的技术,并做到了“不分时间与地域,可以方便地获得信息”。然而,其他三个目标,特别是“不分时间与地域,可以有效地利用信息”的目标远远未能实现。下面这个感叹,正是我们所面临的现实的写照: E-mail,汗流浃背找寻信息的日子一去不复返, 无纸办公、轻松工作是我们的憧憬, 然而,我们失望了, 病毒的侵扰,我们提心吊胆, 垃圾的涌现,我们苦不堪言, 我们不安地注视着秘书移动的鼠标, 打印机吐出淹没我们的纸张, *本文得到国家重大基础研究项目“数字内容理解的理论与方法(2004C B318103)”的支持。
机器学习及其应用 2 无纸办公成为嘲讽,轻松工作成为梦想, 我们开始怀念没有e-mail的时代, 我们开始忧虑进入烦恼的e-mail时代。 本文不准备讨论“硬软件有效利用”与“信息安全”的问题,而将讨论集中在解决“信息有效利用”的方法之上。“信息有效利用”问题的本质是,如何根据用户的特定需求从海量数据中建立模型或发现有用的知识。对计算机科学来说,这就是机器学习。 2001年,美国航空航天局JP L实验室的科学家Mjolsness等人在Science上撰文指出:“每个科学领域的科学过程都有它自己的特点,但是,观察、创立假设、根据决定性实验或观察的检验、可理解检验的模型或理论,是各学科所共有的。对这个抽象的科学过程的每一个环节,机器学习都有相应的发展,我们相信它将导致科学方法中从假设生成、模型构造到决定性实验这些所有环节的合适的、部分的自动化。当前的机器学习研究在一些基本论题上正取得令人印象深刻的进展,我们预期机器学习研究在今后若干年中将有稳定的进展”[6]。 这个提法是令人惊讶的,大大超过了机器学习研究者的奢望,因为他们从未指望在科学研究的整个过程(观察、假设、实验、检验、模型或理论)中扮演如此重要的角色。 计算机科学,特别是人工智能的研究者一般公认Simon对学习的论述:“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能,这就是学习”。这是一个相当广泛的说明,其要点是“系统”,它涵盖了计算系统、控制系统以及人系统等,对这些不同系统的学习,显然属于不同的科学领域。即使计算系统,由于目标不同,也分为了“从有限观察概括特定问题 “发现观测数据中暗含的各种关系的数据分析”,以及“从观测数据世界模型的机器学习”、 挖掘有用知识的数据挖掘”等不同分支。由于这些分支发展的各种方法的共同目标都是“从大量无序的信息到简洁有序的知识”,因此,它们都可以理解为Simon意义下的“过程”,也就都是“学习”。本文将讨论限制在“从有限观察概括特定问题世界模型的机器学习”与“从有限观察发现观测数据中暗含的各种关系的数据分析”的方法上,并统称其为机器学习。显然,相对Simon的论述,这只是相当狭义的学习。 我们描述机器学习如下: 令W是给定世界的有限或无限的所有观测对象的集合,由于我们观察能力的限制,我们只能获得这个世界的一个有限的子集Q W,称为样本集。机器学习就是根据这个样本集,推算这个世界的模型,使它对这个世界(尽可能地)为真。 ①根据Simon对“学习”的说明,“机器学习”只是“学习”的一个相当小的子集,本文只讨论计算系统的“学习”问 题的一部分。由于讨论的问题比较明确,因此,与计算机科学的普遍说法一样,我们将在本文以后的讨论中,对上述两个概念不作区分。另外,由于本文对数据分析的讨论,只是根据当前应用的需要,建议从机器学习派生新的数据分析方法,因此,我们也将其归为机器学习。
机器学习 课件 AI入学指南
人工智能入学指南 为嘛Python这么火？ 从哪里开始，学什么？有什么用？算法该如何学？数学怎么办？ 如何实际动手去做？用什么工具？
为嘛Python这么火？ 难度：有任何语言基础学Python你会觉得简单到家了 实用性：能用一行代码，何必用十行呢？ （我们的定位通常都是工程师，而非科学家，能干活更重要） Python工具库：这些简直太多了，基本上你能想到的现在都有了 （我们常用的：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow）大家都在用，各大公司开源工具库都有Python接口，并且都是主流，我们 实际干活很大程度上都是使用这些库帮助我们完成任务
Python和这些库怎么配置？ 常规套路：1.安装2.环境变量3.用什么库去看配置文档自己安 （这个是程序员的常规套路了，但是刚转行的同学会弄个大半天） 大礼包：，傻瓜式安装，解决上述问题 （还给我们赠送了notebook写代码环境，库安装工具等） 为什么建议使用Notebook?主要原因在于它不光能写代码，还可以做笔记尤其是代码需要一步步执行的时候，可以得到每一步结果并保留下来，在可视化展示方面就更方便了！
如何学Python呢？ 有其他语言基础：简单过一遍语法，直接上手应该没什么问题 第一门语言：初级内容便学边写，高级内容暂时不需要 （我觉得语言只是一门工具，不需要先都学彻底了才能干活，边做事 边学习应该会更加深理解，忌光看书不练习） Python这么多库，这么多函数，我需要都记下来吗？ （其实这些依旧是工具，记它干嘛？我觉得重点在于知道每个库能做什么，大概用哪个函数，等实际用的时候还是需要查一查API的，这么多参数都记下来不太切合实际，动手查的能力也很重要）
机器学习十大算法：AdaBoost
Chapter7 AdaBoost Zhi-Hua Zhou and Yang Yu Contents 7.1Introduction (127) 7.2The Algorithm (128) 7.2.1Notations (128) 7.2.2A General Boosting Procedure (129) 7.2.3The AdaBoost Algorithm (130) 7.3Illustrative Examples (133) 7.3.1Solving XOR Problem (133) 7.3.2Performance on Real Data (134) 7.4Real Application (136) 7.5Advanced Topics (138) 7.5.1Theoretical Issues (138) 7.5.2Multiclass AdaBoost (142) 7.5.3Other Advanced Topics (145) 7.6Software Implementations (145) 7.7Exercises (146) References (147) 7.1Introduction Generalization ability,which characterizes how well the result learned from a given training data set can be applied to unseen new data,is the most central concept in machine learning.Researchers have devoted tremendous efforts to the pursuit of tech-niques that could lead to a learning system with strong generalization ability.One of the most successful paradigms is ensemble learning[32].In contrast to ordinary machine learning approaches which try to generate one learner from training data, ensemble methods try to construct a set of base learners and combine them.Base learners are usually generated from training data by a base learning algorithm which can be a decision tree,a neural network,or other kinds of machine learning algorithms. Just like“many hands make light work,”the generalization ability of an ensemble is usually signi?cantly better than that of a single learner.Actually,ensemble meth-ods are appealing mainly because they are able to boost weak learners,which are 127
机器学习的五个成功案例
机器学习的五个成功案例 前言：IT领导者们分享了使用人工智能和机器学习来获得业务洞察的方法。 随着组织越来越多地利用技术来更好地预测客户的偏好并支持业务运营，人工智能和机器学习(ML)越来越受企业青睐。 IDC的数据指出，2019年的支出为375亿美元，到2023年，人工智能系统方面的支出将达到979亿美元，几乎增至三倍。凯捷(Capgemini)6月发布的研究指出，受调研的950个组织中有87%部署了人工智能试点项目或将有限的用例投入生产。 然而，冠状病毒(COVID-19)的爆发给人工智能带来了新的难题，因为自3月以来，许多依靠历史数据来打造算法的组织的模型出现了偏差。凯捷(Capgemini)的洞察和数据执行副总裁Jerry Kurtz表示，这种“数据漂移”现象使公司难以依靠现有的模型。例如，对试图预测喷气发动机维护间隔的公司而言，模型可能会发生重大变化，而喷气发动机的使用在最近几个月有所下降。对近几个月来销量下滑的零售商也是如此。 Kurtz向记者表示：“某些数据变化如此之快，快到连历史记录都不再是一个可靠的预测指标，这样的例子数不胜数。公司将不得不重新审视其算法，因为它们从不认为变量会发生变化。” 面对这样的挑战，正在实施人工智能和机器学习的首席信息官们开始讨论工作。五个成功案例分别如下： 一、健康保险公司采用人工智能提升业务成果 健康保险公司安森(Anthem)的首席数字官Rajeev Ronanki表示，安森已经为各种任务实施了各种人工智能和机器学习解决方案，从预测患者的健康轨迹到缓和人们对其服务所引发的种种争议。 安森可以预测可能的治疗结果，其方法是分析由慢性病患者(例如糖尿病或心脏病)生成的多年医疗数据并将其与患有类似疾病的患者或“数字双胞胎”相互参照。 人工智能还可以帮安森监督索赔和其它服务的进度，以利用索赔裁决和其它服务来发现各种潜在的客户问题。如果安森发现严重的出入，其客户服务团队将与服务提供者或患者联系以解释缘由。Ronanki说，这种积极主动的外展
机器学习的步骤都有哪些(一)
我们都知道，现阶段人工智能是一个十分火爆的概念，人工智能能够给我们的生活带来很多的方便。其实人工智能中机器学习也是一个十分火热的概念，而不管是什么技术都会有很多的步骤，那么机器学习用的步骤都有哪些呢？下面我们就给大家介绍一下这些内容。 机器学习中有三个步骤，第一就是表示，第二就是评价，第三就是优化，我们首先给大家介绍一下机器学习中的表示，在表示这一步当中，需要我们建立起数据，还有实际问题的抽象模型。在表示的过程当中，我们要解决的问题就是把我们面临的真实世界当中的一些物理问题给它抽象化，抽象成一个数学问题。 这里面就包括了两个方面，一方面我们要对要解决的这个实际的问题进行抽象化处理。如果我们要设计一个算法，判断一个邮件它到底是不是一封垃圾邮件，那么得到的结果无外乎两种，也就是是和否。这样一个问题如果对它做抽象，实际上就是个二分分类问题。如果答案为是，我们可以把它定义成 0，如果答案为不是，可以把它定义成 1。所以，这个问题最终要解决的是什么呢？输出一个 0 或者 1 的结果。当然把 0 和 1 的意义调过来也可以，用 1 代表是垃圾邮件，0 代表不是，也是可以的。抽象出来这个数学问题之后，我们要进一步去解决它，还要对这个数据进行表示。 在表示阶段，我们需要建立的是数据，还有问题的抽象模型。把这个模型建立出来，然后去寻找合理的算法。当我们解决了问题抽象完了以后，我们还要对数据进行抽象。我们就举一
个例子，也就是在判定一个邮件到底是不是垃圾邮件的时候，我们需要根据它的特征进行判断，看一看这个邮件里的关健字是否有关于推销的，或者关于产品的一些关键字。这些特征，这些关键字，我们就要把它表示成一个特征，表示成一个向量，或者表示成其他的形式。表 示成向量也好，表示成其他形式也好，都是对这个数据做出了抽象。这就是机器学习中的表 示步骤。 我们在这篇文章中给大家介绍了机器学习中的表示步骤，其实这一个步骤是我们需要注意的 内容，由于篇幅原因我们就给大家介绍到这里了，希望这篇文章能够给大家带来帮助。我们 在后面的文章中继续为大家介绍出更多有用的知识。
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