Mémo du cours d'apprentissage automatique

Introduction [P01]

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

Zone de recherche technique pour permettre à la machine elle-même d'apprendre le comportement à partir des données

Différence entre l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique traditionnel

L'ingénierie de la quantité de caractéristiques a été absorbée par le côté algorithme

Vague de démocratie

(2)

Théorème du déjeuner gratuit L'algorithme optimal dépend des données

Terme de pénalité = préjudice

PCA: Composant principal? ??

Dans l'algorithme Régularisation: holdout Avant l'algorithme Réduction de dimension (extraction d'entités, sélection d'entités) Après l'algorithme Vérification du croisement: kfold

StandardScaler() Soustrayez la valeur moyenne et divisez par l'écart type

    from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
# build models
kf = KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=0)
for pipe_name, est in pipelines.items():
  cv_results = cross_val_score(est,
                                  X, y,
                                 cv=kf,
                                 scoring='r2')
    print('----------')
    print('algorithm:', pipe_name)
    print('cv_results:', cv_results)
    print('avg +- std_dev', cv_results.mean(),'+-', cv_results.std())

Apprendre avec l'enseignant (retour) [P02]

Phase

Pour augmenter la capacité de généralisation

Algorithme de régression

Gérer le surapprentissage

algorithme

Évaluation du modèle de régression

Apprendre avec l'enseignant (classification) [P03]

Algorithme de classification

Méthode d'évaluation du modèle de classification

Prétraitement des données et réduction des dimensions [P04]

Prétraitement des données

Réduction de dimension

  from sklearn.feature_selection import RFE
  selector = RFE(RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42), n_features_to_select=5)

Apprendre sans enseignant [P06]

Clustering

Recueillir des données avec une forte similitude à partir de données sans réponse correcte k-means

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