回顾一下昨天看的
机器学习
第二章
书籍上看的东西 也没有留下多少的 知识
一个简单的回顾
一些参数的具体评估
还有一个关键的 步骤 是对 数据的 分类 以及评估
随着 需求的 提升 仅有 精度 和 误差是 不够表示的
形象的两个例子
一个是 宁可错杀一一千 不可放过一个 抓坏人
尽可能的抓住更多的坏人
精确率
另一个是 对用户的 预测
尽可能的让预测的东西 都符合 消费者
召回率
接下来 就是对 一些 对这两个 参数的评价的 方法
选取一个平更点
使用的方法 求的是一个 调和平均数
F1 对这个 值的 一个 更深入的 分类 Fβ 分成三类
一个是对 精确率的更高要求
一个是对 召回率的更高要求
还有一个 是选取的 一个平衡点 两者相等 也就是 F1
看的一个关于机器学习 是干什么的 有什么 用 如何进行一个 研究
看的一个 北航的课 还不错
老师从 他 学生的 一个 作业开始讲起 以此为例子 进行讲解 完整的运用机器学习的 过程
首先确定一个 研究方向 举的例子 进行一个 白细胞 与 红细胞的 判别 做一个预测
总的一个 方向 将人的经验 转化为 机器的 学习器
接下来 总结人的经验 选取合适的 特征
这里还有一个 很重要的 过程 对特征的 可视化
将特征 用具体的 数据进行 表示
接下来 才是我们了解的 机器学习的 过程
再用 恰当的一个模型进行模拟 通过 训练集 进行训练
再用 一个 测试集 进行 一个 参数的 调整
最后用 预测集 进行一个 预测
老师 还简单的讲述了 一下 没有免费午餐的 定理
定义是 在没有提前的 一个 特征判别的时候 所有的算法的概率 大致都是相同的
没有一个算法 就是 最好的 是对应 不同的 数据类型 来进行建模的
最后晚上 看了一个 袁腾飞老师讲述的 关于 石家庄疫情的 一个评价
去看了看 义和团与八国联军的故事 义和团不是一个该被追求的 行为 还有一个就是 大秦王朝
也不是一个 应该被 崇尚的时代 因为他不符合 人性
农民起义 应当被歌颂的 仅仅有 陈胜吴广起义 仅有这个的领导 是 佃民 起义 其余的都是 农民起义
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