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数据分析 机械进修笔记

2020-5-1 07:20| 发布者: 夜的黑| 查看: 103| 评论: 0

摘要: ===思维学会提问/基于一个目标/对事物建立多维度认识,学会总结分享,==人工智能机器学习是人工智能的一部分,==数据挖掘从大数据中挖掘价值,和机器学习在很大程度上是重叠的报告一些常用的算法,;==机器学习概率 ...
===思维

学会提问/基于一个方针/对事物建立多维度熟悉,

学会总结分享,

==野生智能

机械进修是野生智能的一部分,

==数据挖掘

从大数据中挖掘代价,和机械进修在很洪流平上是堆叠的报告一些常用的算法,;

==机械进修

几率两大学派:频次学派,贝叶斯学派,;

输入空间:具体特征,原始特征,笼统特征;

输出空间/按照输出成果分类:分类算法,回归算法,标注算法,;

数据标签/输入数据能否有对应的成果:监视进修,无监视进修,;

进修战略:批量进修,在线进修,自动进修;

=====深度进修

是机械进修的一种,让机用具有智能,;

---神经收集,;

收集结构

FNN,fully-connected neural network,全毗连神经收集,;

CNN,卷积神经收集;

RNN,循环神经收集;

----深度神经网路/5层以上

alexnet,vgg19,googlenet,resnet,;

--利用范畴

图像识别,说话识别,自然说话处置,;

tensorflow,keras,caffe,pytorch,;

========python库

numpy;

pandas;

scikit-learn (分类,聚类,回归,降维,;数据变更);

可视化库(matplotlib,seaborn,bokeh,plotly,pyecharts,mapbox,geoplotlib,)

selenium,lxml,scrapy,phantomjs,

=======数据分析==========

几率论,数理统计,线性代数,最优化方式,图论,

数据收集--数据挖掘--数据可视化

认知--工具--理论

======分类算法======



----决议树

c4.5,cart/分类和回归树/classification and regression tree,

纯度/方针变量的分歧最小,;

信息熵/信息的不肯定度,信息熵越大纯度越低,;

基尼系数/反应了样本的不肯定度,越小样本之间的差别越小,;

不纯度目标(信息增益/id3算法,信息增益率/c4.5算法,基尼指数/cart算法/误差);

信息增益/分别可以带来的纯度的进步,信息熵的下降;

分类树/可以处置离散数据,;

回归树/可以对持续型的数值停止猜测,;

----

朴实贝叶斯/naive bayes,

先验几率

后验几率

条件几率

似然函数/能够性的意义

---

svm/支持向量机/support vector machine,

svr/support vector regression,

svc/support vector classification,

----

knn/k比来邻算法/k-nearest neighbor/k近邻,

----

adaboost,

adaptive boosting,自顺应提升算法,

分类算法种的集成算法,

多个弱分类器集成起来构成一个强分类器,;

----

随机森林算法

---

逻辑回归算法

二分类题目,

模子评价,正确率/accuracy

分类成果严重不服衡时,正确率很难反应模子黑白,;

猜测正判定正确/tp,猜测正判定毛病/fp,

猜测负判定正确/tn,猜测负判定毛病/fn,

切确度:p=tp/(tp+fp),猜测正判定正确的个数,一切猜测为正的个数;

召回率/查全率:r=tp/(tp+fn),猜测正判定正确的个数,一切为现实正的总数;

f1=2*p*r/p+r;

------

时候序列猜测模子



======聚类算法=======



----

k-means,

非监视进修,

收敛,图像朋分,

----

em/最大期望算法/expectation maximization

高斯夹杂模子/gmm,隐马尔可夫模子/hmm



=======关联分析======

(----apriori

购物车分析,

支持度/某个商品组合出现的次数与总次数之间的比例;

置信度/是一个条件概念,采办了商品a有多大的几率采办商品b;

提升度/商品a的出现对商品b的出现几率提升的水平;

频仍项集,关联法则,fp-growth算法,;



========毗连分析========

( ----pagerank

网页检索质量,网页的影响力,;



鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋

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