包含机器学习与测试的词条

机器学习的方法都有哪些?

大主要学习方式 监督式学习 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。

机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习 （3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

机器学习的方法主要有以下几种：监督学习： 监督学习是机器学习中最常见的方法之一，在监督学习中，系统会被给定一组已知输入和输出的样本数据，系统需要学习到一种函数，使得该函数能够根据给定的输入预测出正确的输出。无监督学习： 无监督学习是机器学习中另一种常见的方法。

线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。

机器学习系列(二十四)——交叉验证与偏方差权衡

1、交叉验证最优参数：交叉验证最优模型在测试集准确率：交叉验证得到最优模型的最好的准确率一般相对于不使用交叉验证准确率都会略低，这是因为不使用交叉验证的情况下出现了过拟合现象。 交叉验证实际中不一定只分为3份，也可能更多，这里只是一个例子，相应有k折交叉验证（k-folds cross validation）。

2、掌握机器学习中的K-Fold交叉验证：提升模型稳健性的关键步骤 在机器学习的世界里，K-Fold交叉验证是一种不可或缺的数据拆分和性能评估策略。它通过将数据集划分为多个互斥的子集，有效地防止过拟合，确保模型在未见过的数据上的泛化能力。

3、模型参数分为 训练参数 和 超参数 ，其中前者是在训练集上训练得到的，而后者是在训练之前由用户指定的，比如学习率、迭代次数等。 机器学习中，样本集通常会被分为 训练集、 验证集 和 测试集 ，其中训练集和测试集是必须有的。

4、对于已建立的某一机器学习模型来说，不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的，因此应该有一种合理的诊断方法。 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。 方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。

5、回归问题的最终决战，通过交叉验证来决定。将训练数据划分为子训练集和验证集，反复测试与调整，直至找到最契合的模型。用这种方法，我们能在训练数据的舞池中找到最佳舞伴，再用完整的训练集为它注入力量，最后在测试集上大放异彩。

6、ROC曲线可用于查出任意界限值时的对疾病的识别能力，选择最佳的诊断界限值，还可以用在评估机器学习预测模型的好坏上（目前好像这方面用的比较多）。当然，还有一些问题值得讨论，比如，何时需要使用ROC曲线，S折交叉验证平均ROC曲线如何绘制，等等。

深度学习基础——训练集、验证集、测试集

1、训练集（80%）：这里是模型学习的沃土，模型在此汲取知识，奠定基础。 测试集（20%）：至关重要，它是模型的检验者，评价模型在未曾见过的数据上的表现，确保模型的泛化能力。 验证集：隐藏的守护者，用来调整超参数，防止过拟合，确保模型在未见过的数据上的稳健性。

2、通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

3、在深度学习的旅程中，数据是驱动力。训练数据用于模型的构建，它就像是基础原料，让模型学习和理解模式。然而，验证数据则扮演了质量控制的角色，它是实验室里的试金石，用来检查模型是否过拟合，以及在未见过的数据上的表现。通过验证集，我们能够调整模型参数，确保其在未知数据上的泛化能力。

4、深度学习中，测试集的存在至关重要，因为它帮助我们评估模型的泛化能力。如果模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳，这通常表明发生了过拟合，即模型对训练数据过于敏感，未能很好地捕捉到数据的真实分布。 数据通常被分为三个部分：训练集、验证集和测试集。

5、不一样。深度学习的数据集分为训练集、验证集和测试集，但作用是不一样的。验证集和测试集在大部分情况下没有太多区别，对于深度学习模型来说的话，超参数的影响可能不会有传统机器学习那么大了。

6、为了避免过拟合，训练集表现很好的参数，在测试集里如果表现不一致就说明有过拟合的存在。数据一般分为训练集＋验证集＋测试集。

机器学习训练数据效果很好,但是测试数据效果不好,怎么办

1、这种情况是没有办法的，因为你的数据本身就有问题，无解。 你可以尝试用 机器学习的方法提取特征值 来验证， 如果此时准确率比CNN结果要好，那么就是你网络本身的问题，如果准确率也很差， 那就应该是你数据本身质量的问题。

2、如果想从模型上着手，你可以降低下模型的复杂度，就是简化下你的模型。

3、Dropout的另一个关键特点是，在测试阶段，不会使用dropout。这是因为测试阶段需要使用全部的神经元来预测结果。为了达到最优效果，dropout的比例需要根据具体的情况进行调整。一般来说，数据集较小、网络结构较大、学习率较高的情况下，使用dropout可以缓解过拟合现象，提高模型的性能。

常用机器学习方法有哪些?

线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。

学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。

机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习 （3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

大主要学习方式 监督式学习 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。

监督学习是最常用的机器学习方法之一。在监督学习中，算法从一组已知输入和输出数据中学习，并使用这些数据来预测未知数据的输出。 常见的监督学习算法有：线性回归 逻辑回归 支持向量机 决策树和随机森林 支持向量机 朴素贝叶斯 神经网络 KNN 无监督学习是另一种常用的机器学习方法。