【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之你最喜欢哪个男生?

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在你这一情况汇报下,当我们当我们 就选出你这一男生属于类别A。怎么才能 才能 计算你这一概率,不同算法有不同的计算法律法律法律依据。比如K紧邻算法,选出离你这一样本点最近的K个样本,通过属于A的样本个数除以K就还可不还里都可以了得出属于A的概率。随机森林,则是通过投票的法律法律法律依据,票数多的类别可是样本最终划分的类别。

2,mileage,play 形态学 还可不还里都可以了将类别明显的划分成四个 区域。说明这四个 形态学 绝大程度上决定了类别的划分。

通过前面数据分析,当我们当我们 知道了数据的许多形态学 。

2,AdaBoost算法,随机森林以及逻辑回归算法都还可不还里都可以了解决数值型数据,许多许多这你这一算法当我们当我们 有的是尝试,并评估者四个 算法的准确率。

1,通过里面的图,当我们当我们 还可不还里都可以了关注paly属性在不相似别下的分布。对比ice_cream形态学

在任意个方形内,拖拽四个 方形区域,还可不还里都可以了选出满足什么形态学 的样本,更加直观的观测,什么样本在不同方形内的分布。如上图所示,当我们当我们 选中了图(3,3)内四个 方形区域,还可不还里都可以了看出什么样本在ice_cream形态学 下是均匀分布,在许多四个 形态学 下,都还可不还里都可以了通过四个 超平面划分。



4,结合扰动点图,当我们当我们 还可不还里都可以了发现观测到异常样本的大致数量几只。

通过里面的混淆矩阵,还可不还里都可以了很直观的看出,在算法准确度层面,AdaBoost>随机森林>K近邻。也验证了当我们当我们 前面通过数据分析得出的结论,在某个形态学 的值过大时,K近邻算法容易出现较大的误差。当然当我们当我们 还可不还里都可以了通过归一化来解决什么形态学 值,可是可是做在服务测试时,输入的数据就都可是归一化的值而有的是真实数据,在实际使用中会有许多麻烦。

在分类现象上,当我们当我们 最常遇到的现象就样本分布不均衡的现象。可是说正样本多与负样本,某个类别的样本多与许多类别的样本。可是的数据集在大偏离 分类器上有的是地处现象,通常情况汇报下,当我们当我们 还可不还里都可以了通过欠抽样肯能过抽样来解决相似现象,怎么才能 让在实际操作中,当我们当我们 都要注意下,怎么才能 才能 才能在尽肯能不影响实际真实性的情况汇报下做到很好的抽样。

1,箱线图组件分四个 tab分别显示箱线图和扰动点图,在左上角都还可不还里都可以了选着 观测不同的形态学 。右侧显示该形态学 下,每个类别的分布情况汇报。

2,除了反对角线上的四个 方形,许多方形则是反映了两两形态学 之间的分布情况汇报。比如第一排第一列(1,1),横坐标为play,纵坐标为mileage。从你这一方形还可不还里都可以了还可不还都可以了直观观测出不同颜色的散点集中分布在不同区域。

当我们当我们 发现paly形态学 的属性值在不相似别下有明显有倾向性分布。而ice_cream在不相似别下分布几乎是一样的,这也验证了当我们当我们 通过散点图得出的结论。

2,箱线图介绍,每个类别的箱线图,从上到下一共有5条横线。

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AdaBoost固然有这么 好的效果,其功劳要归功于集成算法的提出和应用。集成算法通过组合多个分类器的结果,并赋予不同的权重值,而获得了比任四个 分类器有的是好的结果。当然这也做有的是一定风险,比如说有肯能加深了分类器的过拟合现象。

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1,mileage数值比许多四个 形态学 大许多许多,在计算形态学 间的距离时,所在权重就比较大。所有选着 K近邻还可不还里都可以了会造成较大误差。

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单身王女士时不时逛某相亲网站,前前但是浏览了30000个男生,并给当我们当我们 打标了,不喜欢、一般喜欢、很喜欢四个 类别。该相亲网站的工程师,决定开发四个 算法推荐模型,给王女士依次推荐很喜欢,一般喜欢的男生。才还可不还里都可以了将你这一算法模型应用到网站,吸引更多的单身青年注册使用,才还可不还里都可以了找到本人喜欢的男/女当我们当我们 。

首先将离线数据导入到odps表中。当我们当我们 主要介绍使用散点图和箱线图来直观的观测分析数据。怎么才能 让根据里面的具体案例来自学怎么才能 才能 看,理解你这一图形。数据选自《机器学习实战》一书。

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当我们当我们 分别选着 了四个 分类算法,随机森林、AdaBoost、K近邻算法。分别做了训练,预测和算法评估。在下面当我们当我们 会通过测试评估来选着 离米 的方案。

3,关于反对角线对称的四个 方形,则是四个 形态学 交换纵横坐标的散点图。

1,ice_cream形态学 对分类不敏感。从图(1,2),(2,2)当我们当我们 还可不还里都可以了直观看出,ice_cream在所有类别中几乎有的是均匀分布。

分类现象是生活中最常遇到的现象之一。普通人在做出选着 但是,肯能会犹豫不决,但对机器而言,则是唯一必选的现象。当我们当我们 还可不还里都可以了通过算法生成模型去帮助当我们当我们 快速的做出选着 ,怎么才能 让保证误差最小。丰沛 的样本,离米 的算法还可不还里都可以了透过表象的类别,进而挖掘其内在的联系、区别,找出最佳的的属性来区分每个样本的类别。许多许多说学习和应用机器学习的算法,要求当我们当我们 都要非常了解数据实例,每个样本数据有几只个形态学 ,什么形态学 是敏感的,形态学 分布怎么才能 才能 。还可不还都可以了充分了解数据,才能选着 最离米 的算法。

1,反对角线上的四个 方形,在方形左上角表明四个 形态学 的名称。怎么才能 让你这一四个 图像与许多图形不相同,横纵坐标有的是四个 形态学 ,则对角直线就代表该形态学 在不相似别下分布密度。比如Play你这一方形,当我们当我们 发现黄色偏离 集中在下方,暗蓝色偏离 主要分布在里面,绿色主要分布在中里面。

4,在整个散点图的下方,还可不还里都可以了勾选你希望对比的形态学 。

3,內限有的是样本的最上限,外限也是不最下限,超过內限和外限的样本为异常样本。

现在回到当我们当我们 一开始了遇到的现象。怎么才能 才能 用算法帮助工程师为王女士推荐许多她还可不还里都可以了喜欢的男生呢。真是这是四个 简单的现象,可是把所有的男生分为三类,不喜欢,一般喜欢,很喜欢。对于四个 这么 标签的男生(x),当我们当我们 分出其最肯能属于哪个类别的概率(p)。

模型的部署和测试参见【玩转人工智能—基于PAI的机器学习实战系列二】商品价格预测

当我们当我们 还可不还里都可以了使用统计分析-全表统计观测数据是是是不是有空值,以及许多方差等的统计信息。在本案例中我仅做缺失值检测。