包含机器学习检查项目清单的词条

什么是机器学习的质量和效果?

1、在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。 训练与识别 当一个机器学习模型建立好了之后，即模型训练已经完成，我们就可以利用这个模型进行分类识别。

2、机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务。它是一门多领域交叉学科，专门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。

3、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2） 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。（3） 机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

4、一个（机器学习）的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法，它在任务T上的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而变得更好 由于机器学习必然利用了某些经验，它们常常数据的形式存在，我们称之为数据集，其中的每个数据称为记录。

机器学习系统和大数据挖掘工具有哪些

1、Weka：可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为 Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。想要了解更多有关数据挖掘工具的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。

2、Weka WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。Rapid Miner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。

3、SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，它与Numpy结合使用，便形成了一个相当完备和成熟的计算平台，可以处理多种传统的科学计算问题。scikit-learn 2010年诞生以来，scikit-learn成为了Python通用机器学习工具包。它的子模块包括：分类、回归、聚类、降维、选型、预处理等。

4、R-Programming、RapidMiner、WEKA、KNIME可以用于数据挖掘 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

5、RapidMiner提供机器学习程序。而数据挖掘，包括数据可视化，处理，统计建模和预测分析。 RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

6、Scikit-Learn Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。

有哪些特征选择的工程方法,机器学习中

1、Pearson相关系数：衡量线性相关性，简单快速，但对非线性关系敏感。 方差选择法：通过评估特征方差，剔除低方差特征，有助于减少噪声影响。 卡方检验：衡量理论与实际数据的偏差，快速检验定性变量间的关联，但可能忽视组合效应。

2、包裹式选择：量身定制 包裹式选择则更倾向于为特定学习器定制最佳特征子集。LVW，即拉斯维加斯Wrapper，以随机搜索策略寻找最佳特征子集，优化目标是学习器的实际性能。这种策略的优点在于它能确保选择的特征组合最适应学习器，但代价是计算复杂度较高，尤其在特征数量庞大时。

3、首先，我们接触的是数据的清洗与规范化。无量纲化方法如标准化（StandardScaler（）.fit_transform（iris.data），将数值特征调整到同一尺度；区间缩放（MinMaxScaler（）.fit_transform（iris.data）使数据落入统一区间。

经典机器学习系列之【集成学习】

1、说到Bagging和Boosting，这里详细介绍一下这两种经典的方法：集成学习分为个体学习其之间存在强以来关系、必须 串行生成的序列化方法-Boosting 和不存在强依赖关系， 可同时生成并行化方法-Bagging。

2、集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，是通过建立一组独立的机器学习模型，构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。机器学习中集成学习，利用多个模型的预测组合，来对类标签进行预测。

3、机器学习领域中，集成学习算法作为提升预测性能的强大工具，通过多个模型的协同工作，显著优化了模型的泛化能力和预测精度。让我们深入探讨集成学习的两大支柱：Boosting和Bagging，以及它们在实际应用中的关键特性。

4、堆叠（Stacking）：堆叠方法通过训练一个元学习器来组合多个基学习器的预测结果。首先，使用训练数据训练多个基学习器，然后将它们的预测结果作为输入，训练一个元学习器来进行最终的预测。提升（Boosting）：提升方法是通过迭代的方式训练一系列的弱学习器来提升整体的性能。

5、前面我们知道，一个集成分类器中，若其中每个分类器的分类正确的概率都大于随机猜测的概率，则理论上只要这个集成学习器中有足够多的分类器，一定会获得非常非常强的性能（准确率逼近1）。

6、集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。

机器学习中的数据预处理有哪些常见/重要的工具

pipeline工具本身一般是控制这些工具的流程，最简单的crontab就定时执行就好，但是有时候会有数据依赖的问题，比如第7步依赖第三步的两个文件以及平行的第6步的文件，这个依赖并不是线性的，而是一个图的形式。

数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。

其中最常用的是`scikit-learn`和`pandas`。 `scikit-learn`是一个广泛使用的机器学习库，它提供了许多用于特征工程和数据预处理的工具。以下是一些常用的`scikit-learn`库中的特征工程工具： `sklearn.preprocessing`：提供了许多用于数据预处理的工具，如标准化、归一化、离散化和连续化等。

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。

Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。