机器学习模型是什么?
机器学习模型是一个程序,可以找到从以前看不见的数据集模式或做决定。例如,在自然语言处理,机器学习模型可以正确解析和识别的意图之前闻所未闻的句子或单词的组合。在图像识别中,机器学习模型可以学会识别对象,如汽车或狗。机器学习模型可以执行这样的任务,它与一个大型数据集“训练”。在培训过程中,机器学习算法优化找到特定的模式或输出的数据集,根据不同的任务。这个过程的输出(通常是一个计算机程序与特定的规则和数据结构——被称为机器学习模型。
机器学习算法是什么?
机器学习算法是一种数学方法找到一组数据中的模式。机器学习算法往往来自统计、微积分和线性代数。一些流行的机器学习算法的例子包括线性回归、决策树,随机森林,XGBoost。
机器学习模型训练是什么?
运行的过程中机器学习算法在数据集(称为训练数据)和优化算法来找出特定的模式或输出称为模型训练。与规则生成的函数和数据结构称为训练机器学习模型。
不同类型的机器学习是什么?
一般来说,大多数机器学习技术可以分为监督学习、无监督学习,和强化学习。
监督机器学习是什么?
监督机器学习的算法提供了一个输入数据集,并奖励或优化来满足一组特定的输出。例如,监督机器学习被广泛部署在图像识别中,利用了一种叫做分类。监督机器学习还用于预测人口如人口增长或健康指标,利用了一种叫做回归。
非监督机器学习是什么?
非监督机器学习的算法提供了一个输入数据集,而不是奖励或优化特定的输出,而不是训练有素的组对象的共同特征。例如,在线商店的推荐引擎依赖于非监督机器学习,特别是技术称为聚类。
强化学习是什么?
在强化学习算法是使用许多试验和错误实验训练本身。强化学习算法时发生与环境不断地相互作用,而不是依靠训练数据。最受欢迎的强化学习是自主驾驶的例子。
不同的机器学习模型是什么?
有很多机器学习模型,几乎都是基于特定的机器学习算法。受欢迎的分类和回归算法属于监督机器学习,和聚类算法通常部署在非监督机器学习的场景。
监督机器学习
- 逻辑回归:逻辑回归是用来确定一个输入属于某一团体或不是
- 支持向量机:支持向量机,或者支持向量机为每个对象创建坐标的n维空间和使用一个超平面组对象的共同特征
- 朴素贝叶斯:朴素贝叶斯算法假定变量之间的独立性,并使用概率基于特征对象进行分类
- 决策树:决策树分类器,是用来确定哪些类别由遍历输入落入叶和节点的树
- 线性回归:线性回归是用来识别感兴趣的变量和输入之间的关系,并预测其价值观基于输入变量的值。
- 资讯:k最近的邻居技术包括分组最接近的对象在一个数据集和找到最常见的或平均特征的对象之一。
- 随机森林:随机森林是许多随机决策树的集合的子集的数据,导致树木的组合,可能比一个更准确的预测决策树。
- 增强算法:增强算法,如梯度增加机器,XGBoost LightGBM,使用整体学习。他们从多个组合预测算法(如决策树),同时考虑到从以前的算法误差。
非监督机器学习
- K - means: K - means算法发现对象之间的相似性和组成K不同集群。
- 层次聚类:分层聚类树构建一个嵌套的集群,而无需指定数量的集群。
什么是机器学习中决策树(ML) ?
决策树是一个预测方法在ML确定对象属于哪个班。顾名思义,决策树是一个树状流程图,类对象的逐步使用某些已知条件决定。
决策树在砖Lakehouse可视化。来源://www.neidfyre.com/blog/2019/05/02/detecting-financial-fraud-at-scale-with-decision-trees-and-mlflow-on-databricks.html
什么是机器学习中回归?
数据科学和机器学习中的回归分析是一种统计方法,使预测结果基于一组输入变量。结果通常是一个变量,取决于输入变量的组合。
线性回归模型对砖Lakehouse执行。来源://www.neidfyre.com/blog/2015/06/04/simplify-machine-learning-on-spark-with-databricks.html
机器学习中分类器是什么?
分类器是一种机器学习算法,分配一个对象作为一个类别或团体的成员。例如,分类器是用来检测如果电子邮件是垃圾邮件,或者如果事务是欺诈。
在机器学习有多少型号?
许多!机器学习是一个不断发展的领域,总有更多的机器学习模型被开发。
最好的机器学习模型是什么?
机器学习模型最适合具体情况取决于期望的结果。例如,预测车辆购买的数量在一个城市从历史数据,监督学习技术,如线性回归可能是最有用的。另一方面,以确定如果一个潜在的客户在这个城市购买一辆车,考虑到他们的收入和通勤的历史,一个决策树可能会更好。
什么是模型部署在机器学习(ML) ?
模型部署的过程是一个机器学习模型对一个目标使用或生产环境测试。模型通常是与其他应用程序集成环境中通过api(如数据库和用户界面)。部署阶段之后,一个组织可以使沉重的投资回报率模型开发。
一个完整的机器学习模型在砖Lakehouse的生命周期。来源://www.neidfyre.com/blog/2019/09/18/productionizing-machine-learning-from-deployment-to-drift-detection.html
深度学习模型是什么?
深度学习模型是一类毫升的模型,模仿人类处理信息的方式。模型由几层处理(因此“深”)一词来提取数据提供的高级功能。每个处理层传递数据的一个更抽象的表示下一层,最后一层提供更接近人类的洞察力。与传统ML模型需要标记数据,深度学习模型可以摄取大量的非结构化数据。他们是用于执行更人性化的面部识别和自然语言处理等功能。
深度学习的简化表示。来源://www.neidfyre.com/discover/pages/the-democratization-of-artificial-intelligence-and-deep-learning
机器学习时间序列是什么?
时序机器学习模型是一个独立的变量是一个连续的时间分钟,天,年等),有一个轴承在依赖或预测变量。时间序列的机器学习模型被用来预测有时限的事件,例如- - -未来一周的天气,预计未来一个月的客户数量,未来的收入预期,等等。