(1)在此,我们模仿人类学习的行为方式,将这样的行为方式复制于机器上,并且形成一一对应的关系,从而得到了机器学习的框架,我们仔细了解机器学习框架后会发现,机器学习的步骤是与人类学习行为的步骤一致的,可分为数据的加载,选择模型,模型的训练,模型的预测,模型的评测,模型的保存6个步骤,第一步数据的加载即为选择知识...
2. 将数据分割成训练集 / 测试集 现在我们已经确定数据可线性分割,那么是时候分割数据了。 在与测试集不同的数据集上训练模型是很好的做法,这有助于避免过拟合。还有不同的方法,但是简单起见,我要用一个训练集和一个测试集。首先打乱数据。 先将数据从 DataFrame 变为 numpy 数组。这样就可以更容易地使用 nump...
在验证模型的现有实现时,你需要非常清楚模型的输入。你不应盲目地使用模型,而要总是质疑你的假设,以及每个输入的确切含义。 6. 写下你的过程 这个过程的最后一步可能是最重要的。 你已经完成所有的学习工作,做了笔记,从头开始编写了算法,并将它与可信的实现进行了比较。那么不要让所有这些工作白白浪费掉。编写流...
分别是数据导入、数据的探索和特征选择、训练模型、比较模型、输出模型。
Michael Beyeler的一篇文章告诉我们整个技术选型过程,一步接着一步,依靠已知的技术,从模型选择到超参数调整。 在Michael的文章里,他将技术选型分为6步,从第0步到第5步,事实上只有5步,第0步属于技术选型预积累步骤。 第0步:了解基本知识 在我们深入之前,我们要明确我们了解了基础知识。具体来说,我们应该知道有三...
算法流程如下: GMM(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法油多个高斯模型线 性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。GMM算法描述的是数据的 本身存在的一种分布。 GMM算法常用于聚类应用中,component的个数就可以认为是类别的数量。 假定GMM由k个Gaussian分布线性叠加而成,那么概率密度函数如下图所示...
1. ⼯作流程 机器学习⼯作流程总结 1.获取数据 2.数据基本处理 3.特征⼯程 4.机器学习(模型训练) 5.模型评估 结果达到要求,上线服务 没有达到要求,重新上⾯步骤 1.1 数据集 数据简介 在数据集中: ⼀⾏数据称为⼀个样本 ⼀列数据称为⼀个特征 有些数据有⽬标值(标签值),有些数据没有...
在金融风控中,机器学习的基本流程包括以下几个步骤: 数据收集:获取客户的基本信息、交易历史、信用记录等数据。 数据预处理:清理脏数据、处理缺失值、特征缩放等。 模型选择:选择合适的机器学习算法,比如决策树、随机森林、逻辑回归等。 模型训练:将处理后的数据用于训练模型。