机器学习的方法_光环大数据 Python培训机构

打造机器学习的基础架构平台_北京光环大数据人工智能培训基础架构（Infrastructure）相比于大数据、云计算、深度学习，并不是一个很火的概念，甚至很多程序员就业开始就在用 MySQL、Django、Spring、Hadoop 来开发业务逻辑，而没有真正参与过基础架构项目的开发。

在机器学习领域也是类似的，借助开源的 Caffe、TensorFlow 或者 AWS、Google CloudML 就可以实现诸多业务应用，但框架或平台可能因行业的发展而流行或者衰退，而追求高可用、高性能、灵活易用的基础架构却几乎是永恒不变的。

Google 的王咏刚老师在《为什么 AI 工程师要懂一点架构》提到，研究院并不能只懂算法，算法实现不等于问题解决，问题解决不等于现场问题解决，架构知识是工程师进行高效团队协作的共同语言。

Google 依靠强大的基础架构能力让 AI 研究领先于业界，工业界的发展也让深度学习、Auto Machine Learning 成为可能，未来将有更多人关注底层的架构与设计。

因此，今天的主题就是介绍机器学习的基础架构，包括以下的几个方面：基础架构的分层设计；机器学习的数值计算；TensorFlow 的重新实现；分布式机器学习平台的设计。

第一部分，基础架构的分层设计大家想象一下，如果我们在 AWS 上使用编写一个 TensorFlow 应用，究竟经过了多少层应用抽象？首先，物理服务器和网络宽带就不必说了，通过 TCP/IP 等协议的抽象，我们直接在 AWS 虚拟机上操作就和本地操作没有区别。

其次，操作系统和编程语言的抽象，让我们可以不感知底层内存物理地址和读写磁盘的System call，而只需要遵循 Python 规范编写代码即可。

然后，我们使用了TensorFlow 计算库，实际上我们只需调用最上层的 Python API，底层是经过了Protobuf 序列化和 swig 进行跨语言调研，然后通过 gRPC 或者 RDMA 进行通信，而最底层这是调用 Eigen 或者 CUDA 库进行矩阵运算。

机器学习入门指南_北京光环大数据培训机器学习是一种概念。

对于待解问题，你无需针对这个问题编写任何专门的代码，泛型算法（Generic Algorithms）能够在输入的数据集上为你得出相应的答案。

泛型算法是指，不用编码，而是将数据输入，它将在数据之上建立起它自己的逻辑。

译者注：泛型，即没有特定类型，泛型算法是一种对很多不同问题都适用的算法，也叫作通用算法。

如果你现在还对这个概念一知半解没关系，相信你读过这篇文章之后会对“泛型算法”有一个更深入的理解。

举个例子，有一类算法称为分类算法，它可以将数据划分为不同的组别。

一个用来识别手写数字的分类算法，不用修改一行代码，就可以把这个算法用来将电子邮件分为垃圾邮件和普通邮件。

算法没变，但是输入的训练数据变了，因此它得出了不同的分类逻辑。

机器学习算法是个黑盒，可以重用来解决很多不同的分类问题。

“机器学习”是一个涵盖性术语，覆盖了大量类似的泛型算法。

两类机器学习算法你可以认为机器学习算法分为两大类：监督式学习（Supervised Learning）和非监督式学习（Unsupervised Learning）。

两者区别很简单，但却非常重要。

监督式学习假设你是一名房地产经纪人，生意越做越大，因此你雇了一批新员工来帮你。

但是问题来了——你可以看一眼房子就知道它到底值多少钱，新员工没有经验，不知道如何估价。

为了帮助你的新员工（也许就是为了给自己放个假嘻嘻），你决定写个小软件，可以根据房屋大小、地段以及类似房屋的成交价等因素来评估一间房屋的价格。

你把3个月来城里每笔房屋交易都写了下来，每一单你都记录了一长串的细节——卧室数量、房屋大小、地段等等。

但最重要的是，你写下了最终的成交价：这是我们的“训练数据”我们要利用这些训练数据来编写一个程序来估算该地区其他房屋的价值：这就称为监督式学习。

你已经知道每一栋房屋的售价，换句话说，你知道问题的答案，并可以反向找出解题的逻辑。

为了编写软件，你将包含每一套房产的训练数据输入你的机器学习算法。

机器学习算法应用中常用技巧_深圳光环大数据人工智能培训1. 取样数据量很大的时候，想要先选取少量数据来观察一下细节。

indices = [100,200,300]# 把sample原来的序号去掉重新分配samples = pd.DataFrame(data.loc[indices], columns = data.keys()).reset_index(drop = True)print "Chosen samples:"display(samples)2. Split数据用 sklearn.cross_validation.train_test_split 将数据分为 train 和test 集。

sklearnfrom sklearn import cross_validationX = new_datay = data['Milk']X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)print len(X_train), len(X_test), len(y_train), len(y_test)分离出 Features & Label有时候原始数据并不指出谁是label，自己判断# Store the 'Survived' feature in a new variable and remove it fromthe datasetoutcomes = full_data['Survived']data = full_data.drop('Survived', axis=1)3. 用 train 来训练模型，用 test 来检验用 Decision Tree 来做个例子sklearnfrom sklearn import treeregressor = tree.DecisionTreeRegressor()regressor = regressor.fit(X_train, y_train)score = regressor.score(X_test, y_test)4. 判断 feature 间的关联程度pd.scatter_matrix(data, alpha = 0.3, figsize = (14, 8), diagonal = 'kde');5. scaling当数据不符合正态分布的时候，需要做 scaling 的处理。

机器学习基础_深圳光环大数据人工智能培训本次分享主要分为以下四个部分：1.ML技术都用在哪里？2.最常用的LR是什么鬼？3.ML工程师每天都在干什么？4.DL在企业里都怎么玩？一、ML技术都用在哪里？以一次搜索引擎检索为例，在搜索框中输入关键词“承德旅游”。

可以发现，在搜索结果中既有自然搜索的结果也有sponsored search的广告结果。

在这样一次检索的背后发生了什么呢？下图是一个检索的示意图。

最前端是WEB 服务的网关，比如Nginx，Tengine这样的服务器。

输入的查询词是“承德旅游”。

首先，它会进入高级检索模块，其中包含很多步骤，比如query分析、query变换、query规约、关键词扩展等。

找到了query召回信号之后，进入基础检索进行召回，比如广告主文案的召回。

下图最下部分是检索索引部分。

众所周知，在sponsored search中，广告的排序是和广告在展示后是否会被用户点击是直接相关的。

但决定广告在一个队列里时的先后顺序时，就需要用到机器学习。

这是一个典型的二分类，即点击或不点击。

点击率预估模块可以在下图的左侧找到。

类似的机器学习的例子还有很多。

比如，打开手机淘宝，在这一块区域中，每一个人看到的结果都不一样。

右边是手机淘宝的首页下方的猜你喜欢商品推荐模块。

这个模块会根据用户的长短期兴趣来推荐不同的商品。

像这样的商品推荐应用中就大量地使用了机器学习相关的技术。

类似的系统有很多，比如Netflix，它曾是美国的一个租碟公司，现在主营网络视频和电视直播等等。

下图是它的系统架构图。

其中既有搜索也有推荐，大量的使用了机器学习的相关技术。

下图是一个简要的淘宝推荐示意图。

可以从用户的行为日志中挖掘可能的商品和商品之间的关联，以及用户的喜好。

在做出一些推荐之后，会对推荐进行排序、过滤等。

这其中，商品展示后是否会被用户点击，用户点击后是否会购买，都是典型的二分类问题，都可以转化为机器学习问题来处理。

机器学习初学者必须知道的十大算法_光环大数据培训ML算法是可以从数据中学习并从中改进的算法，无需人工干预。

学习任务可能包括将输入映射到输出，在未标记的数据中学习隐藏的结构，或者“基于实例的学习”，其中通过将新实例与来自存储在存储器中的训练数据的实例进行比较来为新实例生成类标签。

1.ML算法的类型有三种ML算法：1.监督学习：监督学习可以理解为：使用标记的训练数据来学习从输入变量（X）到输出变量（Y）的映射函数。

Y=f（X）监督学习问题可以有两种类型：分类：预测输出变量处于类别形式的给定样本的结果。

例如男性和女性，病态和健康等标签。

回归：预测给定样本的输出变量的实值结果。

例子包括表示降雨量和人的身高的实值标签。

在这篇博客中介绍的前5个算法——线性回归，Logistic回归，CART，朴素贝叶斯，KNN都是监督学习。

人工智能领域的大牛吴恩达曾在他的公开课中提到，目前机器学习带来的经济价值全部来自监督学习。

2.无监督学习：无监督学习问题只有输入变量（X），但没有相应的输出变量。

它使用无标签的训练数据来模拟数据的基本结构。

无监督学习问题可以有两种类型：1．关联：发现数据集合中的相关数据共现的概率。

它广泛用于市场篮子分析。

例如：如果顾客购买面包，他有80％的可能购买鸡蛋。

2．群集：对样本进行分组，使得同一个群集内的对象彼此之间的关系比另一个群集中的对象更为相似。

3．维度降低：维度降低意味着减少数据集的变量数量，同时确保重要的信息仍然传达。

可以使用特征提取方法和特征选择方法来完成维度降低。

特征选择选择原始变量的一个子集。

特征提取执行从高维空间到低维空间的数据转换。

例如：PCA算法是一种特征提取方法。

Apriori，K-means，PCA是无监督学习的例子。

3.强化学习：强化学习是一种机器学习算法，它允许代理根据当前状态决定最佳的下一个动作。

强化算法通常通过反复试验来学习最佳行为。

它们通常用于机器人的训练，机器人可以通过在碰到障碍物后接收负面反馈来学习避免碰撞。

机器学习模型表现_北京光环大数据人工智能培训背景对比多个机器学习的算法性能是研究中很重要的一步，举几个常见的场景：假设你开发了一个新的算法，那么希望在多个数据集上证明你的新算法是 state of the art（最牛逼的）。

假设你找到了一个新的数据集，你想研究到底什么算法在这个数据集上表现最优。

结合上面两个场景，你想知道你的新算法在什么数据集上表现最优。

1. 常见做法与风险搞机器学习不懂数学和统计，估计大家或多或少都被这么吐槽过。

其实从某个角度看这个观点也有道理，因为在很长的一段时间里机器学习算法的对比都是简单的走以下几个步骤：直接对比误分率(misclassification rate)，也就是准确度。

再好一点的可能对比精确率(precision)和召回率(recall)，或者算一下F1。

在多做一点的可能会比较一下 ROC 曲线下的面积，也就是ROC_AUC。

再严谨的可能会尝试做一下交叉验证(cross-validation)之后再对比。

大部分对比做到这个程度，其实也仁至义尽了，但这种方法有什么问题吗？无法得到可靠的对比结果，如果算法A在3个数据集上比较好，而B在5个数据集上表现好，如何证明谁更好？如果对比多个算法，两两对比效率低，准确度低，而且可能造成严重的统计偏差。

试问，如果算法A比B好，B比C好，C比D好，那么是否A比D好？这种推论仅当其中每个过程都不可逆或者非常明显才可得。

如果有多个数据集(>2)和多个算法(>2)，对比不直观且不准确。

10种算法在4个数据集上的ACC/F1/ROC以上图为例，我画出了10种算法在4个数据集上的表现，这是很难一眼看出那个算法更好的。

而且往往没有那个算法可以包打天下。

1. 一些研究者的尝试首先令人感到诧异的是，直到今天大部分的机器学习算法论文和书籍都还在用上面的简单做法。

虽然往往能得到有效的结论，但一部分研究得到的结论其实站不住脚。

当然，机器学习研究者也进行了一系列尝试，比如下面的几篇论文：Statistical Comparisons of Classifiers over Multiple Data Sets An Extension on “Statistical Comparisons of Classifiers over Multiple Data Sets” for all Pairwise ComparisonsTime for a change: a tutorial for comparing multiple classifiers through Bayesian analysis （未发表）大部分方法说白了，就是从统计学概念上延伸出去。

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。

人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。

光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。

完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。

课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。

完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。

课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。

机器学习：集成算法(Ensemble Method)_深圳光环大数据培训1. 集成算法：将多个分类器集成起来而形成的新的分类算法。

这类算法又称元算法(meta-algorithm)。

最常见的集成思想有两种bagging和boosting。

2. 集成思想：boosting：基于错误提升分类器性能，通过集中关注被已有分类器分类错误的样本，构建新分类器并集成。

bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法。

3. 算法示例：随机森林（Random Forest: bagging ＋决策树）：将训练集按照横（随机抽样本）、列（随机抽特征）进行有放回的随机抽取，获得n个新的训练集，训练出n个决策树，通过这n个树投票决定分类结果。

主要的parameters 有n_estimators 和 max_features。

>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier>>> X = [[0, 0], [1, 1]]>>> Y = [0, 1]>>> clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)>>> clf = clf.fit(X, Y)>>> # 扩展：Extremely Randomized Trees 比随机森林还牛逼的分类算法，见(/stable/modules/ensemble.html)Adaboost (adaptive boosting: boosting + 单层决策树):训练数据中的每个样本，并赋予其一个权重，这些权重构成了向量D。

一开始，这些权重都初始化成相等值。

首先在训练数据上训练出一个弱分类器并计算该分类器的错误率，然后在统一数据集上再训练分类器。

在第二次训练中，会调高那些前一个分类器分类错误的样本的权重。

关于机器学习，你需要知道的三件事_深圳光环大数据人工智能培训机器学习是一种数据分析技术，让计算机执行人和动物与生俱来的活动：从经验中学习。

机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型。

当可用于学习的样本数量增加时，这些算法可自适应提高性能。

一．机器学习为什么那么重要？随着大数据应用增加，机器学习已成为解决以下领域问题的一项关键技术：· 1.计算金融学，用于信用评估和算法交易。

· 2.图像处理和计算机视觉，用于人脸识别、运动检测和对象检测。

· 3.计算生物学，用于肿瘤检测、药物发现和 DNA 序列分析。

· 4.能源生产，用于预测价格和负载。

· 5.汽车、航空航天和制造业，用于预见性维护。

· 6.自然语言处理，用于语音识别应用。

更多数据、更多问题、更好的解答机器学习算法能够在产生洞察力的数据中发现自然模式，帮助你更好地制定决策和做出预测。

医疗诊断、股票交易、能量负荷预测及更多行业每天都在使用这些算法制定关键决策。

例如，媒体网站依靠机器学习算法从数百万种选项中筛选出为你推荐的歌曲或影片。

零售商利用这些算法深入了解客户的购买行为。

何时应该使用机器学习？当你遇到涉及大量数据和许多变量的复杂任务或问题，但没有现成的处理公式或方程式时，可以考虑使用机器学习。

例如，如果你需要处理以下情况，使用机器学习是一个很好的选择：二．机器学习的工作原理：机器学习采用两种技术：监督式学习和无监督学习。

监督式学习根据已知的输入和输出训练模型，让模型能够预测未来输出；无监督学习从输入数据中找出隐藏模式或内在结构。

监督式学习：监督式机器学习能够根据已有的包含不确定性的数据建立一个预测模型。

监督式学习算法接受已知的输入数据集（包含预测变量）和对该数据集的已知响应（输出，响应变量），然后训练模型，使模型能够对新输入数据的响应做出合理的预测。

如果你尝试去预测已知数据的输出，则使用监督式学习。

如何入门Python与机器学习_深圳光环大数据人工智能培训机器学习”在最近虽可能不至于到人尽皆知的程度，却也是非常火热的词汇。

机器学习是英文单词“Machine Learning”（简称ML）的直译，从字面上便说明了这门技术是让机器进行“学习”的技术。

然而我们知道机器终究是死的，所谓的“学习”归根结底亦只是人类“赋予”机器的一系列运算。

这个“赋予”的过程可以有很多种实现，而Python正是其中相对容易上手、同时性能又相当不错的一门语言。

本文打算先谈谈机器学习相关的一些比较宽泛的知识，再介绍并说明为何要使用Python来作为机器学习的工具。

最后，我们会提供一个简短易懂的、具有实际意义的例子来给大家提供一个直观的感受。

具体而言，本章主要涉及的知识点有：机器学习的定义及重要性；Python在机器学习领域的优异性；如何在电脑上配置Python机器学习的环境；机器学习一般性的步骤。

机器学习绪论正如前言所说，由于近期的各种最新成果，使得“机器学习”成为了非常热门的词汇。

机器学习在各种领域的优异表现（围棋界的Master是其中最具代表性的存在），使得各行各业的人们都或多或少地对机器学习产生了兴趣与敬畏。

然而与此同时，对机器学习有所误解的群体也日益壮大；他们或将机器学习想得过于神秘，或将它想得过于万能。

本节拟对机器学习进行一般性的介绍，同时会说明机器学习中一些常见的术语以方便之后章节的叙述。

什么是机器学习清晨的一句“今天天气真好”、朋友之间的寒暄“你刚刚是去吃饭了吧”、考试过后的感叹“复习了那么久终有收获”……这些日常生活中随处可见的话语，其背后却已蕴含了“学习”的思想—它们都是利用以往的经验、对未知的新情况作出的有效的决策。

而把这个决策的过程交给计算机来做，可以说就是“机器学习”的一个最浅白的定义。

我们或许可以先说说机器学习与以往的计算机工作样式有什么不同。

传统的计算机如果想要得到某个结果，需要人类赋予它一串实打实的指令，然后计算机就根据这串指令一步步地执行下去。

机器学习算法比较_深圳光环大数据培训机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。

通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。

假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。

但是如果你只是在寻找一个“足够好”的算法来解决你的问题，或者这里有些技巧可以参考，下面来分析下各个算法的优缺点，基于算法的优缺点，更易于我们去选择它。

偏差&方差在统计学中，一个模型好坏，是根据偏差和方差来衡量的，所以我们先来普及一下偏差和方差：偏差：描述的是预测值（估计值）的期望E’与真实值Y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P的变化范围，离散程度，是预测值的方差，也就是离其期望值E的距离。

方差越大，数据的分布越分散。

模型的真实误差是两者之和，如下图：如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（例如，朴素贝叶斯NB）要比低偏差/高方差大分类的优势大（例如，KNN），因为后者会过拟合。

但是，随着你训练集的增长，模型对于原数据的预测能力就越好，偏差就会降低，此时低偏差/高方差分类器就会渐渐的表现其优势（因为它们有较低的渐近误差），此时高偏差分类器此时已经不足以提供准确的模型了。

当然，你也可以认为这是生成模型（NB）与判别模型（KNN）的一个区别。

为什么说朴素贝叶斯是高偏差低方差?以下内容引自知乎：首先，假设你知道训练集和测试集的关系。

简单来讲是我们要在训练集上学习一个模型，然后拿到测试集去用，效果好不好要根据测试集的错误率来衡量。

但很多时候，我们只能假设测试集和训练集的是符合同一个数据分布的，但却拿不到真正的测试数据。

从零开始学Python_光环大数据分析培训使用numpy构建矩阵数组的创建可以使用numpy模块中的array函数实现，一维数组只需要给array函数传入一个列表或元组，二维数组则是传入嵌套的列表或元组。

具体举例可知：arr1和arr2为一维数组，arr3为二维数组，返回一个数组的行数和列数可使用shape方法，即元素的获取使用索引的方式，查询一维数组和二维数组的元素。

一维数组的索引与列表、元组的索引完全一致，这里就不在赘述；二维数组的索引就稍微有点复杂，我们可以通过例子来说明：print函数中的‘/n’，目的用来换行，使打印出来的结果不显得那么拥挤。

咦？报告，你最后一个返回的结果错了，你不是要返回由第一行、第三行、第三列和第四列组成的2×2矩阵吗？为什么是一个1×2的一维数组？如果像上面红框中使用索引的话，将获取【0,2】和【2,3】对应的两个值。

那该如何返回想要的2×2的矩阵呢？我们可以这样写：数学函数# 取绝对值np.absnp.fabs# 算术平方根np.sqrt# 平方np.square# 指数np.exp# 对数np.log2np.log10np.log(x,base)# 符号函数（大于0的数返回1、小于0的数返回-1、0返回0值）np.sign # 向上取整np.cell# 向下取整np.floor# 返回最近的整数np.rint# 判断是否缺失np.isnan# 判断是否有限np.isfinite# 判断是否无限np.isinf# 幂运算np.power # 余数np.mod统计函数# 最大值np.max# 浮点型的最大值np.fmax# 最小值np.mim# 浮点型的最小值np.fmin# 求和np.sum# 均值np.mean# 标准差np.std# 方差np.var# 中位数np.median映射函数apply_along_axisapply_along_axis函数与R语言中的apply函数用法一致，可以针对某个轴的方向进行函数操作，同样，而且在pandas模块中的DataFrmae对象中，可以使用apply函数达到相同的效果。

光环大数据Python培训机构最简单的Django简明教程光环大数据Python培训了解到， Django学习教程，很多人都会觉得Django 很难，然而学Python必然不能补学Django。

所以这篇简单的教程，献给所有喜爱Python的人。

一、Django简介1.web框架介绍具体介绍Django之前，必须先介绍WEB框架等概念。

web框架：别人已经设定好的一个web网站模板，你学习它的规则，然后“填空”或“修改”成你自己需要的样子。

一般web框架的架构是这样的：其它基于python的web框架，如tornado、flask、webpy都是在这个范围内进行增删裁剪的。

例如tornado用的是自己的异步非阻塞“wsgi”，flask则只提供了最精简和基本的框架。

Django则是直接使用了WSGI，并实现了大部分功能。

2.MVC/MTV介绍MVC百度百科：全名ModelViewController，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。

通俗解释：一种文件的组织和管理形式！不要被缩写吓到了，这其实就是把不同类型的文件放到不同的目录下的一种方法，然后取了个高大上的名字。

当然，它带来的好处有很多，比如前后端分离，松耦合等等，就不详细说明了。

模型(model)：定义数据库相关的内容，一般放在models.py文件中。

视图(view)：定义HTML等静态网页文件相关，也就是那些html、css、js 等前端的东西。

控制器(controller)：定义业务逻辑相关，就是你的主要代码。

MTV:有些WEB框架觉得MVC的字面意思很别扭，就给它改了一下。

view不再是HTML相关，而是主业务逻辑了，相当于控制器。

html被放在Templates中，称作模板，于是MVC就变成了MTV。

机器学习常见算法分类汇总_深圳光环大数据培训机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。

很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。

这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。

机器学习的算法很多。

很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。

这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。

学习方式根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。

在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。

在机器学习领域，有几种主要的学习方式。

将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

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。

在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。

监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。

常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）非监督式学习：在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。

常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。

常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

半监督式学习：在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。

应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。

机器学习路线图_深圳光环大数据培训也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。

恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。

套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。

简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。

近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。

但是越说越觉得机器学习有距离感，云里雾里高深莫测，我们不是专家，但说起算有一些从业经验，做过一些项目在实际数据上应用机器学习。

这一篇就我们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。

2. 机器学习关注问题并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。

咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。

从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：1.分类问题根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。

比如：垃圾邮件识别(结果类别：1、垃圾邮件 2、正常邮件)文本情感褒贬分析(结果类别：1、褒 2、贬)图像内容识别识别(结果类别：1、喵星人 2、汪星人 3、人类 4、草泥马 5、都不是)。

2.回归问题根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。

比如：星爷《美人鱼》票房大帝都2个月后的房价隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具3.聚类问题根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。

机器学习十大常用算法_深圳光环大数据1. 决策树根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。

这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

2. 随机森林在源数据中随机选取数据，组成几个子集S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别由 S 随机生成 M 个子矩阵这 M 个子集得到 M 个决策树将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果3. 逻辑回归当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。

所以此时需要这样的形状的模型会比较好那么怎么得到这样的模型呢？这个模型需要满足两个条件大于等于0，小于等于1大于等于0 的模型可以选择绝对值，平方值，这里用指数函数，一定大于0小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型通过源数据计算可以得到相应的系数了最后得到 logistic 的图形4. SVMsupport vector machine要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离，如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于－1点到面的距离根据图中的公式计算所以得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题举个栗子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector＝（2，3）－（1，1）得到 weight vector 为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出 a 和截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。

机器学习的方法_光环大数据培训机构1、回归算法在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。

原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。

二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。

回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。

线性回归就是我们前面说过的房价求解问题。

如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据？一般使用“最小二乘法”来求解。

“最小二乘法”的思想是这样的，假设我们拟合出的直线代表数据的真实值，而观测到的数据代表拥有误差的值。

为了尽可能减小误差的影响，需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。

最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。

函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。

但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大。

计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”，专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。

例如，著名的“梯度下降”以及“牛顿法”就是数值计算中的经典算法，也非常适合来处理求解函数极值的问题。

梯度下降法是解决回归模型中最简单且有效的方法之一。

从严格意义上来说，由于后文中的神经网络和推荐算法中都有线性回归的因子，因此梯度下降法在后面的算法实现中也有应用。

逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法，但是，从本质上讲，线型回归处理的问题类型与逻辑回归不一致。

线性回归处理的是数值问题，也就是最后预测出的结果是数字，例如房价。

而逻辑回归属于分类算法，也就是说，逻辑回归预测结果是离散的分类，例如判断这封邮件是否是垃圾邮件，以及用户是否会点击此广告等等。

实现方面的话，逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观，你只需要理解对数值越大，函数越逼近1，数值越小，函数越逼近0)，接着我们根据这个概率可以做预测，例如概率大于0.5，则这封邮件就是垃圾邮件，或者肿瘤是否是恶性的等等。

机器学习常用的三种算法_北京光环大数据人工智能培训假设有一些数据相关的问题亟待你解决。

在此之前你听说过机器学习算法可以帮助解决这些问题，于是你想借此机会尝试一番，却苦于在此领域没有任何经验或知识。

你开始谷歌一些术语，如“机器学习模型”和“机器学习方法论”，但一段时间后，你发现自己完全迷失在了不同算法之间，于是你准备放弃。

朋友，请坚持下去！幸运的是，在这篇文章中我将介绍三大类的机器学习算法，针对大范围的数据科学问题，相信你都能满怀自信去解决。

在接下来的文章中，我们将讨论决策树、聚类算法和回归，指出它们之间的差异，并找出如何为你的案例选择最合适的模型。

有监督的学习 vs. 无监督的学习理解机器学习的基础，就是要学会对有监督的学习和无监督的学习进行分类，因为机器学习中的任何一个问题，都属于这两大类的范畴。

在有监督学习的情况下，我们有一个数据集，它们将作为输入提供给一些算法。

但前提是，我们已经知道正确输出的格式应该是什么样子（假设输入和输出之间存在一些关系）。

我们随后将看到的回归和分类问题都属于这个类别。

另一方面，在我们不知道输出应该是什么样子的情况下，就应该使用无监督学习。

事实上，我们需要从输入变量的影响未知的数据中推导出正确的结构。

聚类问题是这个类别的主要代表。

为了使上面的分类更清晰，我会列举一些实际的问题，并试着对它们进行相应的分类。

示例一假设你在经营一家房地产公司。

考虑到新房子的特性，你要根据你以前记录的其他房屋的销售量来预测它的售价是多少。

你输入的数据集包括多个房子的特性，比如卫生间的数量和大小等，而你想预测的变量（通常称为“目标变量”）就是价格。

预测房屋的售价是一个有监督学习问题，更确切地说，是回归问题。

示例二假设一个医学实验的目的是预测一个人是否会因为一些体质测量和遗传导致近视程度加深。

在这种情况下，输入的数据集是这个人的体质特征，而目标变量有两种：1 表示可能加深近视，而 0 表示不太可能。

机器学习数据采集入门经验分享_北京光环大数据培训在新的一年里，很多人都在思考如何利用机器学习（ML）算法来提高产品或服务的质量。

PredictionIO公司与许多公司合作，部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。

PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，并愿意与你分享这些经验。

如果你正在考虑采用ML，以正确的格式收集正确的数据，将会降低你的数据清理工作以及数据浪费。

要收集所有数据收集所有数据是非常重要的。

除非你真正训练一个预测模型，否则你将很难知道哪个属性哪些信息具有预测价值，并提供最好的结果。

如果一条信息没有收集到，我们就没有办法获取它，并永远地失去它了。

存储成本的低廉，也使得你可以收集一切与你的应用程序、产品或服务相关的数据。

这里有两个例子：在产品推荐中，收集用户标识符、物品（即产品）标识和行为数据包括评分是非常重要的。

其他相关属性，如类别、描述、价格等数据，对于推荐模型的提升也是有用的。

隐含的行为，如意见，可能比显性评分更加有用。

在预测泰坦尼克号乘客的生存上，我们凭直觉知道，乘客的年龄、性别等属性和结果是有关联的。

其他属性如船上儿童的数目、车费和客舱可能是也可能不是有用的信息。

在你开始建立预测模型之前，你很难知道哪些方面将会对预测最有价值。

存储日志是一种常见的解决方案;他们以后可以提取、转换和加载来训练你的机器学习模型。

每个事件的时间戳每个事件的时间戳都是很重要的，尤其是对于用户的动作或行为数据来说。

时间戳能够阻止我们在构建机器学习模型时出现先窥偏差(Look-ahead Bias)。

PredictionIO提供支持最佳实践的Event Server或“基于事件的风格”收集数据。

这意味着一切被视为有时间戳的事件而收集，不管他是一个用户（例如“Sarah Connor”），一件物品（例如“终结者”），或者一个用户对物品的操作（“Sarah Connor查看终结者“）。

举个例子，创建用户Sarah Connor：{ "event" : "new_user", "entityType" : "user" "entityId" : "de305d54-75b4-431b-adb2-eb6b9e546013", "properties" : { "name" : "Sarah Connor", "age" : 19, "email" : "sarah.connor@", "gender" : "Female" } "eventTime" : "1984-10-26T21:39:45.618-07:00"}注意，entityId我们使用了通用唯一标识符（UUID），而eventTime我们使用ISO 8601的格式。

机器学习算法简介_北京光环大数据人工智能培训1 异常检测算法异常检测，顾名思义就是检测异常的算法，比如网络质量异常、用户访问行为异常、服务器异常、交换机异常和系统异常等，都是可以通过异常检测算法来做监控的，个人认为这种算法很值得我们做监控的去借鉴引用，所以我会先单独介绍这一部分的内容。

异常定义为“容易被孤立的离群点 (more likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点。

用统计学来解释，在数据空间里面，分布稀疏的区域表示数据发生在此区域的概率很低，因而可以认为落在这些区域里的数据是异常的。

图1-1离群点表现为远离密度高的正常点如图1-1所示，在蓝色圈内的数据属于该组数据的可能性较高，而越是偏远的数据，其属于该组数据的可能性就越低。

下面是几种异常检测算法的简介。

1.1 基于距离的异常检测算法图1-2 基于距离的异常检测思想：一个点如果身边没有多少小伙伴，那么就可以认为这是一个异常点。

步骤：给定一个半径r，计算以当前点为中心、半径为r的圆内的点的个数与总体个数的比值。

如果该比值小于一个阈值，那么就可以认为这是一个异常点。

1.2 基于深度的异常检测算法图1-3 基于深度的异常检测算法思想：异常点远离密度大的群体，往往处于群体的最边缘。

步骤：通过将最外层的点相连，并表示该层为深度值为1；然后将次外层的点相连，表示该层深度值为2，重复以上动作。

可以认为深度值小于某个数值k 的为异常点，因为它们是距离中心群体最远的点。

1.3 基于分布的异常检测算法图1-4 高斯分布思想：当前数据点偏离总体数据平均值3个标准差时，可以认为是一个异常点（偏离多少个标准差可视实际情况调整）。

步骤：计算已有数据的均值及标准差。

当新来的数据点偏离均值3个标准差时，视为异常点。

1.4 基于划分的异常检测算法图1-5孤立深林思想：将数据不断通过某个属性划分，异常点通常能很早地被划分到一边，也就是被早早地孤立起来。