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如何选择机器学习模型进行数据分析

时间:2017-10-25 19:59:50      阅读:177      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:环境   模型   cat   clu   sel   selected   str   训练   ext   

  • Supervised 监督学习

  • Unsuperivised 非监督学习

  • Reinforcement 强化学习(alphago,我将Action给环境,环境给我Reward))

  • Supervised Learning

    • Classification 分类
    • Regression 回归
  • Unsupervised Learning

    • Clustering 聚类
    • Compression 降维(压缩)技术分享
  • 大体流程

 

```
//训练集x(N * d), y(N * 1); 测试集x, y(同分布的)
train_x, train_y, test_x, test_y = getData()  // MNIST

model = somemodel()            // SVM(),LASSO()
model.fit(train_x, train_y)       // 学习参数
predictions = model.predict(test_x)  // 预测模型

//验证模型
//分类任务: 分对的百分比
//回归任务: 计算MSE等
//11种评价指标
//一个预测的数,和真实数据之间的差距
score = score_function(test_y, predictions)  
```

 

如何选择机器学习模型进行数据分析

标签:环境   模型   cat   clu   sel   selected   str   训练   ext   

原文地址:http://www.cnblogs.com/douzujun/p/7730301.html

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