第四步：數(shù)據(jù)集實操雖然有了系統(tǒng)化流程和相關工具，仍需要多加練習，方能生巧。在標準機器學習數(shù)據(jù)集上的實踐。使用真實的數(shù)據(jù)集，從實際問題領域收集（而不是人為虛構的）。使用適合的內(nèi)存或Excel電子表格的小型數(shù)據(jù)集。使用易于理解的數(shù)據(jù)集，以便了解期望的結果類型。練習不同類型的數(shù)據(jù)集，練習一些讓你不喜歡的問題，因為你將不得不提高技術來獲得解決方案。在數(shù)據(jù)問題中找出不同的特征，例如：不同類型的監(jiān)督學習，如分類和回歸。從數(shù)十，數(shù)百，數(shù)千和數(shù)百萬個實例的不同大小的數(shù)據(jù)集。不到十個，幾十個，幾百個和幾千個屬性的不同數(shù)量的屬性。來自實數(shù)，整數(shù)，分類，序數(shù)和混合的不同屬性類型。不同的領域，迫使你迅速理解和了解一個你以前沒有解決過的新問題。使用UCI機器學習庫這些是**常用和比較好理解的數(shù)據(jù)集，也是比較好的開始。在這篇文章中了解更多：使用UCI機器學習庫中的小型內(nèi)存數(shù)據(jù)集練習機器學習使用機器學習比賽，如Kaggle這些數(shù)據(jù)集通常較大，需要更多的準備才能建模。有關您可以練習的很受歡迎的數(shù)據(jù)集列表，請參閱以下文章：真實世界的機器學習問題之旅對你自己的設計問題的實踐收集有關您的重要機器學習問題的數(shù)據(jù)。 深度智谷深度人工智能學院算法培訓。四川攜程公司機器學習培訓

    技巧和竅門以下是您在使用此過程時可能會考慮的一些實用技巧和竅門。從一個簡單的過程開始（像上面）和一個簡單的工具（像Weka），然后提升難度，在這個過程中，你的自信心會得到提高。從**簡單和**常用的數(shù)據(jù)集（鳶尾花和皮馬糖尿?。╅_始。每次應用一個流程時，都要尋找改進方法和使用方法。如果你發(fā)現(xiàn)新的方法，找出把它們整合到你的收藏中。學習算法，再多不多，以幫助您獲得更好的結果與您的過程。從專家身上學習，看看哪些東西可以應用到自己的項目上。像研究預測建模問題一樣研究你的工具，并充分利用它。解決越來越難的問題，因為在解決問題的過程中，你會從中學到很多東西。在論壇和問答網(wǎng)站上參與社區(qū)，提出問題和回答問題。概要在這篇文章中，您看到了簡單的5個步驟，您可以使用它學習“機器學習”并取得學習進展。雖然看上去很簡單，但這種方法卻需要付出艱辛的努力，**終將受益無窮。我的許多學生都是通過這個步驟來學習的，而且還是機器學習的工程師和數(shù)據(jù)科學家。 四川攜程公司機器學習培訓深度智谷深度人工智能學院隨機森林算法。

    傳統(tǒng)的機器學習方法是自下而上的。從理論和數(shù)學開始，然后學習算法執(zhí)行，再教你如何解決實際問題（實踐）。入門者如果以傳統(tǒng)的“機器學習”步驟學習，會發(fā)現(xiàn)自己總是和真正的“機器學習”工作者存在差距，這也是以往學習方法中存在的缺點。本文所介紹的步驟與傳統(tǒng)學習方法不同，本文推薦初學者從結果著手。它所滿足的，正是企業(yè)所想要的：如何交付結果。一系列預測或模型的結果，能夠可靠地預測。這是一種自上而下和結果優(yōu)先的方法。從滿足市場要求出發(fā)，**短的路徑是真正成為這個行業(yè)的從業(yè)者。我們可以通過以下5個步驟來概括這種方法：第一步：調(diào)整心態(tài)（信念?。?。第二步：選擇一個過程（如何獲得結果）。第三步：選擇一個工具（實施）。第四步：數(shù)據(jù)集實操（投入實際工作）。第五步：建立一個收藏夾（展示你的技能）。

    機器學習方法》比較***系統(tǒng)地介紹了機器學習的方法和技術，不僅詳細闡述了許多經(jīng)典的學習方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。全書共分為13章，分別介紹了機器學習的基本概念、**近鄰規(guī)則、貝葉斯學習、決策樹、基于事例推理的學習、關聯(lián)規(guī)則學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、遺傳算法、集成學習、糾錯輸出編碼、聚類分析、強化學習。各章對原理的敘述力求概念清晰、表達準確，突出理論聯(lián)系實際，富有啟發(fā)性，易于理解?！稒C器學習方法》可作為高等院校計算機、自動化、電子和通信等專業(yè)研究生和高年級本科生的教材和參考書?！稒C器學習方法》內(nèi)容對從事人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等相關領域研究的科技人員具有較好的參考價值。 深度智谷深度人工智能學院圖像金字塔。

    (4)VSM法VSM法即向量空間模型(VectorSpaceModel)法，由Salton等人于60年代末提出。這是**早也是**出名的信息檢索方面的數(shù)學模型。其基本思想是將文檔表示為加權的特征向量：D=D(T1，W1；T2，W2；…；Tn，Wn)，然后通過計算文本相似度的方法來確定待分樣本的類別。當文本被表示為空間向量模型的時候，文本的相似度就可以借助特征向量之間的內(nèi)積來表示。在實際應用中，VSM法一般事先依據(jù)語料庫中的訓練樣本和分類體系建立類別向量空間。當需要對一篇待分樣本進行分類的時候，只需要計算待分樣本和每一個類別向量的相似度即內(nèi)積，然后選取相似度比較大的類別作為該待分樣本所對應的類別。由于VSM法中需要事先計算類別的空間向量，而該空間向量的建立又很大程度的依賴于該類別向量中所包含的特征項。根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，類別中所包含的非零特征項越多，其包含的每個特征項對于類別的表達能力越弱。因此，VSM法相對其他分類方法而言，更適合于專業(yè)文獻的分類。 深度智谷深度人工智能學院圖像梯度算子。四川攜程公司機器學習培訓

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    4.**近領算法——KNNKNN即**近鄰算法，其主要過程為：1.計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離（常見的距離度量有歐式距離，馬氏距離等）；2.對上面所有的距離值進行排序；3.選前k個**小距離的樣本；4.根據(jù)這k個樣本的標簽進行投票，得到***的分類類別；如何選擇一個比較好的K值，這取決于數(shù)據(jù)。一般情況下，在分類時較大的K值能夠減小噪聲的影響。但會使類別之間的界限變得模糊。一個較好的K值可通過各種啟發(fā)式技術來獲取，比如，交叉驗證。另外噪聲和非相關性特征向量的存在會使K近鄰算法的準確性減小。近鄰算法具有較強的一致性結果。隨著數(shù)據(jù)趨于無限，算法保證錯誤率不會超過貝葉斯算法錯誤率的兩倍。對于一些好的K值，K近鄰保證錯誤率不會超過貝葉斯理論誤差率。KNN算法的優(yōu)點理論成熟，思想簡單，既可以用來做分類也可以用來做回歸；可用于非線性分類；訓練時間復雜度為O(n)；對數(shù)據(jù)沒有假設，準確度高，對outlier不敏感；缺點計算量大；樣本不平衡問題（即有些類別的樣本數(shù)量很多，而其它樣本的數(shù)量很少）；需要大量的內(nèi)存。 四川攜程公司機器學習培訓

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