机器学习卡阈值的简单介绍

本篇文章给大家分享机器学习卡阈值，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据可以做什么?
• 2、机器学习的相关图书1
• 3、数据挖掘概念综述
• 4、机器学习模型评价指标及R实现

大数据可以做什么?

问题一：大数据能做什么 如果说砍树是一个职业，那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能通过数据预测未来，行业的未来你能掌握了，就能赚钱。 问题二：大数据可以做什么 用处太多了 首先，精准化定制。

大数据可以通过各种方式来收集和分析数据，包括但不限于： 网络数据：通过搜索历史、社交媒体活动、电子邮件和即时通讯记录等来收集个人信息。 移动设备数据：通过手机或其他移动设备的GPS定位、应用使用记录、传感器数据等来收集个人信息。

大数据维护、研发、架构工程师方向 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。大数据挖掘、分析方向 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。

机器学习的相关图书1

《机器学习导论》如果你刚踏入机器学习的世界，我强烈推荐你阅读《机器学习导论》。这本书的讲解深入浅出，非常适合初学者。同时，你也可以参考Ethem Alpaydin的《机器学习导论》第二版。Andrew Ng的课程Andrew Ng大神在斯坦福的课程也是必看的经典之作。

机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。机器学习已经被成功地应用于很多领域，从检测***交易欺诈的数据挖掘程序，到获取户阅读兴趣的信息过滤系统，再到能在高速公路上自动行驶的汽车。同时，这个学科的基理论和算法也有了重大进展。这本教材的目标是展现机器学习中核心的算法和理论。

Python机器学习 在我之前提到的书中，几乎没有限定语言的。而这本SebastianRaschka的450多页的书将打破这一记录。对于想学习机器学习的python开发人员来说，这本是最好的导论。很多人选择python作为工具是因为python语法简单，功能强大，而且像scikit-learn这样的机器学习类库众多。

《Python机器学习》（Python Machine Learning）作者：Sebastian Raschka 如果你对使用Python进行机器学习感兴趣，这本书是一个很好的起点。它不仅介绍了机器学习的理论基础，还提供了大量的Python代码示例，帮助读者实践各种机器学习算法。

《learning opencv》，有中文版。用这个入门最快。《机器学习实战》，简单，容易，清晰。《统计学习方法》，如果想学点理论，将整本书推导一下。入门这三本就够了。其他的书都太累太难。PRML和CV广大无比，深不可测，且常常很无用。

数据挖掘概念综述

1、数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。

2、数据挖掘的概念：数据挖掘，是***用数学、统计、人工智能和机器学习等领域的科学方法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含的、预先未知的并且具有潜在应用价值的模式的过程。

3、数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。它是一种新的信息处理技术，能够发现数据的隐含模式、趋势和关联性，并用于决策支持、过程控制和预测分析。

4、数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习模型评价指标及R实现

回归模型中最常用的评价模型便是RMSE（root mean square error，平方根误差），其又被称为RMSD（root mean square deviation），其定义如下：其中，yi是第i个样本的真实值，y^i是第i个样本的预测值，n是样本的个数。该评价指标使用的便是欧式距离。

分类任务中，交叉熵是常见选择，回归则直接对应评价指标，如RMSE。最后，在实际项目中，我们还需关注rank loss等更多元化的指标，它们共同构成了一个完整而实用的评价体系，帮助我们在繁复的机器学习世界中作出明智决策。

性能优的模型应是在召回率（R）增长的同时保持精度（P）值都在一个较高的水平，而性能较低的模型往往需要牺牲很多P值才能换来R值的提高。如下图所示，有两条PR曲线，可以看出，PR1曲线为性能较优的模型表现形式，PR1曲线下的面积明显大于PR2曲线下的面积。

判断机器学习模型好坏的标准如下：监督学习。监督学习表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性以及特征点位置等，这些标记作为预期效果，不断来修正机器的预测结果。具体过程是：首先通过大量带有标记的数据来训练机器。

关于机器学习卡阈值，以及的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。