自动化机器学习:让机器学习更智能

自动化机器学习:让机器学习更智能 在当今数据驱动的时代,机器学习技术已经成为了许多行业和领域的核心。然而,随着数据量的增加和模型复杂度的提升,传统的机器学习方法往往需要大量的人力和时间进行调参和优化,这在某种程度上限制了机器学习技术的普及和应用。为了解决这一问题,自动化机器学习应运而生。本文将介绍自动化机器学习的概念、方法以及如何用Python实现自动化机器学习模型的调优。 1. 概述 自动化机器学习旨...

专栏目录【政安晨的机器学习笔记】

目录  本篇是作者政安晨的专栏《政安晨的机器学习笔记》的总纲,专栏文章不断更新,这篇目录总纲也会随着专栏不断更新。 机器学习是一种使用计算机算法来解决问题的方法,其主要目标是让计算机通过数据的学习和模式的发现,自动提取知识和经验,并用于预测和决策。机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 在监督学习中,机器学习算法通过已有的标记数据(包含输入和对应的输出)来训练模型,从而预测新输入...

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毕业论文(设计)开题报告 核心算法代码分享如下: 在yarn-site.xml中加入如下配置:<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <v...

【深度学习基础(1)】什么是深度学习,深度学习与机器学习的区别、深度学习基本原理,深度学习的进展和未来

文章目录 一. 深度学习概念二. 深度学习与机器学习的区别三. 理解深度学习的工作原理1. 每层的转换进行权重参数化2. 怎么衡量神经网络的质量3. 怎么减小损失值 四. 深度学习已取得的进展五. 人工智能的未来 - 不要太过焦虑跟不上 一. 深度学习概念 先放一张图来理解下人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的关系。   深度学习是机器学习的一个分支领域:它从数据中学习表示,强调从连续的层中学习...

机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈

文章目录 一. 什么是机器学习1. 概念2. 机器学习算法分类 二. 利用预测模型解决问题的步骤三. 机器学习的Python生态圈 一. 什么是机器学习 1. 概念 机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域的交叉学科,涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。 它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。 机器学习...

【深度学习基础(2)】深度学习之前:机器学习简史

文章目录 一. 深度学习的起源1. 概率建模--机器学习分类器2. 早期神经网络--反向传播算法的转折3. 核方法 -- 忽略神经网络4. 决策树、随机森林和梯度提升机5. 神经网络替代svm与决策树 二. 深度学习与机器学习有何不同 可以这样说,当前工业界所使用的大部分机器学习算法不是深度学习算法。深度学习不一定总是解决问题的正确工具:有时没有足够的数据,深度学习不适用;有时用其他算法可以更好地解决问...

政安晨:【Keras机器学习示例演绎】(三十)—— 使用变换器进行视频分类

目录 数据收集 设置 定义超参数 数据准备 构建基于变换器的模型 培训的效用函数 模型训练和推理 本文目标:用混合变压器训练视频分类器。 本示例是使用 CNN-RNN 架构(卷积神经网络-循环神经网络)进行视频分类示例的后续。这一次,我们将使用基于变换器的模型(Vaswani 等人)对视频进行分类。阅读本示例后,您将了解如何开发基于变换器的混合模型,用于在 CNN 特征图上运行的视频分类。 数据收集 与本...

自动化机器学习——网格搜索法:寻找最佳超参数组合

自动化机器学习——网格搜索法:寻找最佳超参数组合 在机器学习中,选择合适的超参数是模型调优的关键步骤之一。然而,由于超参数的组合空间通常非常庞大,手动调整超参数往往是一项耗时且困难的任务。为了解决这个问题,自动化机器学习中的网格搜索法成为了一种常用的方法。本文将介绍网格搜索法的概述、原理及其Python实现示例代码,并通过可视化展示其效果。 1. 概述 在机器学习中,超参数是在模型训练之前需要手动设置的...

在图像处理领域,机器学习方法和深度学习方法的优势

在图像处理领域,机器学习方法和深度学习方法都被广泛应用,但两者有一些不同点和各自的优势。 机器学习 机器学习方法是利用数据和统计学方法来构建模型和算法,从而对图像进行分类、分割、特征提取等任务。常见的机器学习方法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、决策树等。它们通常需要手动选择和提取图像的特征,然后通过训练模型来学习特征与标签之间的关系。机器学习方法的优点是对于小规模数据集...

政安晨:【Keras机器学习示例演绎】(二十九)—— 利用卷积 LSTM 进行下一帧视频预测

目录 简介 设置 数据集构建 数据可视化 模型构建 模型训练 帧预测可视化 预测视频 本文目标:如何建立和训练用于下一帧视频预测的卷积 LSTM 模型。 简介 卷积 LSTM 架构通过在 LSTM 层中引入卷积递归单元,将时间序列处理和计算机视觉结合在一起。在本示例中,我们将探讨卷积 LSTM 模型在下一帧预测中的应用,下一帧预测是指在一系列过去帧的基础上预测下一个视频帧的过程。 设置 import nu...
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2024-05-04 01:08:18 1714756098