机器学习旅程系列（机器学习实战）

机器学习:特征工程之特征选择

1、特征工程是机器学习旅程中的关键步骤，它关乎模型的精准度与效率。其中，特征选择就像筛选金矿中的黄金，决定着模型的潜力。本文将深入解析三种主要的特征选择策略：过滤式、包裹式和嵌入式。过滤式选择：高效筛选 过滤式方法首先对数据集进行预处理，通过独立于学习器的统计评估，剔除不相关的特征。

2、在机器学习的殿堂中，特征（Feature）就像是数据的钻石，它们是事物独特的标识，赋予模型识别和理解的基础。而特征选择（Feature Selection），则是精炼工艺的体现，它像一位卓越的宝石匠，通过精准筛选，提炼出对目标任务至关重要的宝石，避免资源的浪费和性能的下滑。

3、定性特征通过哑编码（OneHotEncoder（）.fit_transform（iris.target.reshape（-1，1））转化为二进制表示。处理缺失值（Imputer（）.fit_transform（vstack（array（[nan， nan， nan， nan]）， iris.data））是必不可少的步骤，而数据变换（如多项式化）则有助于捕捉非线性关系。

4、由此可见，特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的地位。

机器学习里的K-Fold交叉验证你会用吗?一个Python示例就可以教会你_百度...

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。每个样本仅被用一次，从而降低模型的方差性，实现更为准确的性能预测。为什么要用K-Fold？传统的评估方法可能存在过度拟合的风险。

让我们一起探索几种常见的交叉验证策略，它们是：K-Fold、Stratified KFold、Group KFold，以及专为时间序列设计的TimeSeriesSplit。K-Fold验证如同拆解宝藏的网格，将数据均匀划分为K个互不重叠的部分，每次选择一个部分作为验证集，其余作为训练集，通过多次迭代计算平均精度，确保每个样本都有机会被评估。

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。

机器学习A-Z：在数据科学中实践Python和R，选择第一道菜。通过本课程，您可以了解到：你将从初学者到非常高水平，你的老师将建立每一个算法与你一步一步在屏幕上。

需要定义一个稳定的测试工具。常用的包括k-fold cross-validation，默认是k-10。分层交叉验证可以用来保证每个fold和原始数据有相同的分布。交叉验证过程常常重复多次以保证有效获取数据集上的模型表现，用分数的均值和标准差作为结果。

机器学习之模型参数调节篇

在机器学习的探索中，参数调节是模型构建的重要环节，它就像航海中的舵手，精准地调整航向，以求达到最优性能。尽管繁琐，但它对于模型的最终效果至关重要。Scikit-Learn为我们提供了丰富的工具，如GridSearch，但它可能面临的时间成本挑战也不容忽视。

您是想问在机器学习中，如何调整模型的超参数？以下是一些常见的方法：网格搜索：通过指定超参数的候选值，遍历所有可能的组合，并使用交叉验证来评估每个组合的性能。最终选择性能最好的组合作为最优超参数。随机搜索：与网格搜索类似，但是只随机选择一部分候选值进行评估。

实验证明，这个控制器在填充打印方面表现出色，能够自动调整路径以保持物体的平整，甚至还能适应不同材料的特性，无需重新验证制造过程。研究人员的目标是将这一技术推广到更多制造领域，包括多层打印和混合材料打印，并进一步实现材料粘度的实时识别和调整。

数据的数量和质量 GPT的训练依赖于大量的数据集，因此数据的数量和质量直接决定了GPT的训练效果。数据过少或者质量不佳都会影响模型的准确性和稳定性。模型的摆放位置和调整参数 模型的位置和参数设置会影响模型的调整和优化，因此需要根据场景要求合理进行设置。

读取数据集 首先可以使用read命令读取数据集，然后并将其转换为适当的格式。如下图所示。修改参数 然后可以根据需要修改模型参数，例如学习率、迭代次数等。如下图所示。定义损失函数和优化器 然后可以使用loss和optimizer命令定义损失函数和优化器。如下图所示。

机器学习之统计学三(数据特征的测度)

1、掌握数据特征的测度是机器学习旅程中的重要一步。数据的离散程度，如同一面镜子，揭示了数据分布的核心特性，它衡量的是数据点远离中心值的度量。离散程度大，意味着中心值的代表性可能减弱；反之，离散小则意味着中心值的代表性更佳。

2、具体来说，虽然机器学习算法中的最小二乘支持向量回归和树类算法明显优于传统计量经济学方法，但我们提出的混合学习算法能够在其基础上进一步提高预测精度。此外，蒙特卡洛实验表明，我们提出的混合学习算法的相对优势主要建立在数据的异质性上。

3、统计学方法是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论，对于大量缺乏合适的理论模型的观测数据时，统计学方法是唯一的分析手段。统计学方法研究的主要内容是当样本数据的数目趋于无穷大时的极限特性。然而，在实际应用当中，数据集的数目通常是有限的，有时数据样本的获取是非常困难或者成本非常高的。

4、通常的异常检测都使用两步法：第一步，基于特征的图表示；第二，基于机器学习的异常检测。 基于社区检测的方法关注的是社区和关联节点的演化过程，特征向量的生成亦基于图中的社区结构。

5、Machine Learning作为统计学的一个分支，最近好像特别吃香，请大神们解疑，Machine Learning具体是干什么的，前景什么样？ 正好刚回答过类似的问题，直接引用下吧 Machine Learning现在是一个很火的研究方向。机器学习是研究计算机怎么模拟人类的学习行为，并且能组织已有的知识构架使之不断完善的性能的学科。

6、一种面向高维数据的集成聚类算法聚类集成已经成为机器学习的研究热点，它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成，得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。很多学者的研究证明聚类集成能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性。本文提出了一种面向高维数据的聚类集成算法。