【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之你最喜欢哪个男生?

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3,关于反对角线对称的一个多方形,则是一个多形态学 交换纵横坐标的散点图。

1,通过底下的图,其他人可不都要关注paly属性在不例如别下的分布。对比ice_cream形态学

4,结合扰动点图,其他人可不都要发现观测到异常样本的大致数量哪几块。

在分类现象上,其他人最常遇到的现象就样本分布不均衡的现象。而是说正样本多与负样本,某个类别的样本多与其他类别的样本。原来的数据集在大累积分类器上就有地处现象,通常清况 下,其他人可不都要通过欠抽样刚刚过抽样来处置例如现象,因此 在实际操作中,其他人都要注意下,何如都都都后能 在尽刚刚不影响实际真实性的清况 下做到很好的抽样。



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通过底下的混淆矩阵,可不都要很直观的看出,在算法准确度层面,AdaBoost>随机森林>K近邻。也验证了其他人前面通过数据分析得出的结论,在某个形态学 的值过大时,K近邻算法容易一直老出较大的误差。当然其他人可不都要通过归一化来处置那些形态学 值,而是原来做在服务测试时,输入的数据就都而是归一化的值而就有真实数据,在实际使用中会有其他麻烦。

其他人分别选择了一个多分类算法,随机森林、AdaBoost、K近邻算法。分别做了训练,预测和算法评估。在下面其他人会通过测试评估来选择相当于的方案。

4,在整个散点图的下方,可不都要勾选你希望对比的形态学 。

分类现象是生活中最常遇到的现象之一。普通人在做出选择刚刚,刚刚会犹豫不决,但对机器而言,则是唯一必选的现象。其他人可不都要通过算法生成模型去帮助其他人快速的做出选择,因此 保证误差最小。充足的样本,相当于的算法可不都要透过表象的类别,进而挖掘其内在的联系、区别,找出最佳的的属性来区分每个样本的类别。全都有说学习和应用机器学习的算法,要求其他人都要非常了解数据实例,每个样本数据有哪几块个形态学 ,那些形态学 是敏感的,形态学 分布何如。非要充分了解数据,都都都后能 选择最相当于的算法。

在任意个方形内,拖拽一个多方形区域,可不都要选出满足那些形态学 的样本,更加直观的观测,那些样本在不同方形内的分布。如上图所示,其他人选中了图(3,3)内一个多方形区域,可不都要看出那些样本在ice_cream形态学 下是均匀分布,在其他一个多形态学 下,都可不都要通过一个多超平面划分。

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首先将离线数据导入到odps表中。其他人主要介绍使用散点图和箱线图来直观的观测分析数据。因此 根据底下的具体案例来针灸学会何如看,理解这些 图形。数据选自《机器学习实战》一书。

2,AdaBoost算法,随机森林以及逻辑回归算法都可不都要处置数值型数据,全都有这三种算法其他人就有尝试,并评估者一个多算法的准确率。

单身王女士一直逛某相亲网站,前前刚刚浏览了50000个男生,并给其他人打标了,不喜欢、一般喜欢、很喜欢一个多类别。该相亲网站的工程师,决定开发一个多算法推荐模型,给王女士依次推荐很喜欢,一般喜欢的男生。并可不都要将这些 算法模型应用到网站,吸引更多的单身青年注册使用,并可不都要找到买车人喜欢的男/女其他人。

在这些 清况 下,其他人就选出这些 男生属于类别A。何如计算这些 概率,不同算法有不同的计算法律最好的妙招。比如K紧邻算法,选出离这些 样本点最近的K个样本,通过属于A的样本个数除以K就可不都要得出属于A的概率。随机森林,则是通过投票的法律最好的妙招,票数多的类别而是样本最终划分的类别。

2,除了反对角线上的一个多方形,其他方形则是反映了两两形态学 之间的分布清况 。比如第一排第一列(1,1),横坐标为play,纵坐标为mileage。从这些 方形上可不都要直观观测出不同颜色的散点集中分布在不同区域。

AdaBoost三种有没了 好的效果,其功劳要归功于集成算法的提出和应用。集成算法通过组合多个分类器的结果,并赋予不同的权重值,而获得了比任一个多分类器就有好的结果。当然这也做就有一定风险,比如说有刚刚加深了分类器的过拟合现象。

3,內限就有样本的最上限,外限也是不最下限,超过內限和外限的样本为异常样本。

1,箱线图组件分一个多tab分别显示箱线图和扰动点图,在左上角都可不都要选择观测不同的形态学 。右侧显示该形态学 下,每个类别的分布清况 。

其他人发现paly形态学 的属性值在不例如别下有明显有倾向性分布。而ice_cream在不例如别下分布几乎是一样的,这也验证了其他人通过散点图得出的结论。

通过前面数据分析,其他人知道了数据的其他形态学 。

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2,箱线图介绍,每个类别的箱线图,从上到下一共有5条横线。

1,mileage数值比其他一个多形态学 大全都有,在计算形态学 间的距离时,所在权重就比较大。所有选择K近邻可不都要会造成较大误差。

2,mileage,play 形态学 可不都要将类别明显的划分成一个多区域。说明这些个多形态学 绝大程度上决定了类别的划分。

现在回到其他人一现在开始英文了了遇到的现象。何如用算法帮助工程师为王女士推荐其他她可不都要喜欢的男生呢。随便说说这是一个多简单的现象,而是把所有的男生分为三类,不喜欢,一般喜欢,很喜欢。对于一个多没了 标签的男生(x),其他人分出其最刚刚属于哪个类别的概率(p)。

其他人可不都要使用统计分析-全表统计观测数据是与否空值,以及其他方差等的统计信息。在本案例中我仅做缺失值检测。

1,反对角线上的一个多方形,在方形左上角表明一个多形态学 的名称。因此 这些 一个多图像与其他图形不相同,横纵坐标就兩个多形态学 ,则对角直线就代表该形态学 在不例如别下分布密度。比如Play这些 方形,其他人发现黄色累积集中在下方,深紫色 累积主要分布在底下,绿色主要分布在中底下。

1,ice_cream形态学 对分类不敏感。从图(1,2),(2,2)其他人可不都要直观看出,ice_cream在所有类别中几乎就有均匀分布。