机器学习实战7

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简述信息一览：

• 1、机器学习中有哪些重要的优化算法?
• 2、用python进行机器学习有哪些书籍可以推荐?倾向实用性
• 3、机器学习教材中经常出现的7大经典问题
• 4、用sklearn进行降维的七种方法

机器学习中有哪些重要的优化算法?

梯度下降是非常常用的优化算法。作为机器学习的基础知识，这是一个必须要掌握的算法。借助本文，让我们来一起详细了解一下这个算法。 前言 本文的代码可以到我的Github上获取： https：//github.com/paulQuei/gradient_descent 本文的算法示例通过Python语言实现，在实现中使用到了numpy和matplotlib。

SMO算法作为分治法的精华，专为SVM对偶问题设计，每次处理两个变量。分阶段优化如AdaBoost，通过逐步调整变量权重实现优化。动态规划在序列决策问题上表现出色，如HMM的维特比算法和强化学习中的策略选择。如果您想深入了解这些算法，SIGAI云端实验室提供丰富的实验环境和可视化工具，网址是。

Adam优化器：一种常用的自适应学习率优化算法，可以更好地处理大规模数据和复杂模型，提高训练效率。 共轭 gradient 梯度方法：如 AdamX 算法，通过利用共轭梯度的方法，可以更快地找到最优解，提高训练速度。

用python进行机器学习有哪些书籍可以推荐?倾向实用性

Python程序设计与算法基础 本书可以说非常全面，并且对于新手来讲适用性极高， 因为是以教材形式编撰，所以在知识系统上非常条理 清晰。全书融教材、练习册、上机指导于一体，对 于新手学习上手，再到实战训练相当有系统性的规划。

《Python 机器学习基础》 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学全面涵盖在实践中基础教程实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Pvthon和scikit-learn 库步一步构建一个有效的机器学习应用。 《Python编程：从入门到实践》 本书是一本针对所有层次的python读者而作的Pvthon入门书。

Python高手之路（第3版）Python入门进阶图书。

《趣学Python编程》Python是一种强大并通俗易懂的编程语言，而且它易学又好用！但是关于学习Python语言的书大多很枯燥无趣，读起来没什么乐趣。本书把你带入一个鲜活的Python编程世界。每章后面都配有编程练习来帮助训练思维并加强理解。

将上面的岗位涉及到的知识和技术划类，推荐以下书籍人工智能机器学习类：Python、机器学习、数据科学《Python机器学习实践指南》 结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来用Python 做数据分析。

python入门与熟悉python语言。推荐《笨方法学python（learnpythonthehardway）》，这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业作为入门书来看。数据分析与可视化。

机器学习教材中经常出现的7大经典问题

在岩土工程中应用机器学习的实践中会出现的问题有：数据获取与质量、数据预处理、模型选择与训练、解释性与可解释性、数据不平衡问题。数据获取与质量：机器学习算法需要大量的数据来进行训练和预测。

房价模型是根据拟合的函数类型决定的。如果是直线，那么拟合出的就是直线方程。如果是其他类型的线，例如抛物线，那么拟合出的就是抛物线方程。机器学习有众多算法，一些强力算法可以拟合出复杂的非线性模型，用来反映一些不是直线所能表达的情况。

作为演示示例只有10条数据，这是没有问题的。 但在实际的项目中，数据集的数量可能是几百万几千万条，这时候每一步迭代的计算量就会非常的大了。 于是就有了下面两个变种。 SGD Stochastic Gradient Descent，简称SGD，这种算法是每次从样本集中仅仅选择一个样本来进行计算。

提升销售额。数据驱动的力量不容小觑，无论是零售商的策略调整还是个性化推荐，关联规则都是机器学习世界里的一把金钥匙。探索Apriori算法，让我们在数据的海洋中找到那些看似偶然，实则隐藏的商业智慧。现在，让我们一起在Github的实践中，深化对Apriori算法的理解，用代码解锁更多可能。

中国有句老古话，叫“ 三个臭皮匠顶个诸葛亮”，说的是人多力量大，可也有句成语叫“ 乌合之众”。在机器学习中也有一类算法，将这两种思想融合起来，取其精华，它就是 集成学习 ，算法将不同的学习器融合在一起。

L[y，f（x，ω）]为利用f（x，ω）对y进行预测而造成的损失，不同类型的学习问题有不同形式的损失函数。通过选择不同形式的损失函数可以构成模式识别、函数逼近和概率密度估计这三种基本的机器学习问题。

用sklearn进行降维的七种方法

1、又消除了不必要的维度冗余。通过sklearn的PCA函数，我们能快速而直观地进行这个过程，为后续的数据分析和可视化提供强大的基础。总结来说，PCA是一种强大的数据处理工具，它通过寻找数据的主成分，实现了数据的高效降维和关键特征的提取，是数据科学家们在探索数据背后模式和趋势时不可或缺的伙伴。

2、主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法。PCA的思想是将n维特征映射到k维上（kn），这k维特征称为主元，是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。

3、使用sklearn的feature_selection函数中SelectKBest（）函数和chi2（）函数，若是用词袋提取了很多维的稀疏特征，有必要使用卡方选取前k个有效的特征。my_PCA（）函数：主要用来观察前多少个特征是主要特征，并且画图。看看前多少个特征占据主要部分。

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