python机器学习

转载注明出处，QQ群：142617170 ， 欢迎进群交流！ 运行Unity 的ML-Agents所需要的环境都搭好之后，就可以实际探索工程内的官方案例。这一篇我们以官方工程内的3D BallanceBall 案例来说明整个机器学习的流程以及在这个过程中博主所遇到的一些问题。 随着新的ML-Agents v0.3的发布，我更改了教程中的一下过时的内容。 源英文文档的教程地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Getting-Started-with-Balance-Ball.md 最开始看到这个工程，有很多点和设置也许我们不是很清楚，看不懂，但是没关系，后面我们慢慢了解。这一篇主要是介绍整个流程，按照这个流程走可以训练我们所设置的AI。流程如下： 一。Unity编辑器设置： 1.用unity2017.1 或以上的版本打开从github上下载的ML-Agents工程。并找到Assets/ML-Agents/Examples/3DBall/,打开scene文件。 2.选择Edit--->Project Settings ---> Player, 将Resolution and Presentation ---> Run in Background 勾上，并将Display

转载注明出处 Unity 机器学习交流群：142617170 欢迎大家入群交流 随着ML-Agent v0.3 版本的更新，对博文中的许多内容做出修改 这篇博文是根据Unity ML-Agents 的官方github中的readme里总结而来，英文好的同学可以直接移步github，具体网址如下： https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/installation.md （这个传送门已经过时） 最新传送门如下： https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Getting-Started-with-Balance-Ball.md 1. 要使用ML-Agents 必须要将Unity版本升级到2017.1版本及以上 2. 下载ML-Agents 的工程。直接从github上下载到本地即可。下载完之后，还需要下载一个TFSharpPlugin 插件。这个插件有200多兆，github上有相应的下载地址，但是国内的下载速度令人发指，因此我将该插件上传到了QQ群中，如有需要该插件，加入群之后，直接从群文件里下载即可。 从github上下载下来的工程只是拥有了一个可以导出到python环境里进行AI训练的功能

[异步图书].Python机器学习：预测分析核心算法.pdf 下载链接 转载于:https://blog.51cto.com/4456998/2373703 来源： CSDN 作者： weixin_34186128 链接： https://blog.csdn.net/weixin_34186128/article/details/92172485

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学习机器学习必须具备一定的研究基础，应该仔细学习《模式识别与机器学习》，详略难易得当。由于内容选取的少而精，所以作者可以深入浅出的介绍每一种模型，不会因为太过简略而使读者疑惑，同时对于高阶的内容又点到为止，使得整本书的难度保持在了一个对于初学者可以接受的范围内。基本上，当年看这本书时，就是把它当成一个个的tutorial来看。比如在学EM算法的时候，主要就是以这本书的内容为主，配合网上其他资源学习。这一点在学习Graphical model的时候更加明显。众所周知这个领域比较经典的著作是Probabilistic GraphicalModels以及Bayesian Reasoning and Machine Learning，但是这是两本大部头的书，一开始读起来会比较吃力。而本书的作者Bishop本身就是搞Bayesian learning以及graphical model的，PRML这边书用几章的内容就把这个领域最核心的概念以及方法解释了一遍，不得不让人佩服作者的功力。 《模式识别与机器学习》内容选取得当。书中所介绍的所有模型以及算法，放到今天，依然是理解学习ML最最基本的组成部分，这些内容，对于读者了解更高级的算法，几乎都是必不可少的。这本书并没有试图涵盖当时所有的机器学习算法，而是精选了ML里面最本质最fundamental的方法，由此可以看出

提示：建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。 TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。 1、安装库tensorflow 有些教程会推荐安装nightly，它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装，默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda，本文我们安装的是纯净版的tensorflow，非常简单，只需打开Prompt： pip install tensorflow 安装成功 导入成功 #导入keras from tensorflow import keras #导入tensorflow import tensorflow as tf 注：有些教程中导入Keras用的是import tensorflow.keras as keras会提示No module named

为了从实用角度了解机器学习框架，我专门学习Abhishek Thakur发表在Kaggle上的热门文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem ，并参考一篇翻译文章 【干货】Kaggle热门 | 用一个框架解决所有机器学习难题 和一篇整理文章 一个框架解决几乎所有机器学习问题 并作总结。 整个机器学习过程可以分为如下几步: 处理数据 识别问题 分割数据 数据转化 特征组合 特征优化 特征选取 ML模型选取 超参数选取 评估 1.处理数据 为了让机器学习模型能使用数据集(Dataset )中的数据，我们需要把数据转化成一个列表(Tabular)的形式。这是最消耗时间，也是最困难的。有一些研究者称，自己有60%--70%的时间都花在了数据清洗、处理（筛选）和转换上。 2. 识别问题类型(Types of Problem) 列表中的标签定义了所要解决的问题，例如： 单行，二进制值（分类问题，一个样本只属于一个种类，且种类总数只有2个） 单行，真值（回归问题，预测唯一值） 多行，二进制值（分类问题，一个样本属于一个分类，但是有2个或者多个种类） 多行，真值（回归问题，预测多值） 多个标签（分类问题，一个样本可以属于不同的种类） 3. 分割数据 把数据分为两个不同的部分，如下图描述，一部分是训练数据，另一部分是检验数据

之前一直用java做软件开发，现在项目中需要做预测，然后入了机器学习的坑，现在还是入门小白。 因为之前一直用的java，所以打算用java的机器学习库——mahout。之后发现很多机器学习的资料都是基于python，一直纠结要不要转战python。 被各种机器学习框架和深度学习框架搞得眼花缭乱，现在写一点自己IDE理解。 包含的方法不同 机器学习框架（mahout、mlib、Scikit-learn）：机器学习框架涵盖用于 分类，回归，聚类，推荐、异常检测和数据准备的各种学习方法 ，并且 可以不包括神经网络方法 。 深度学习框架（TensorFlow、MXNet）：深度学习或 深度神经网络（DNN） 框架包含具有许多隐藏层的各种神经网络拓扑算法。 运算环境不同 深层神经网络：计算在 GPU（ 特别是Nvidia CUDA通用GPU，大多数框架）上运行的速度要比CPU快一个数量级。 一般来说，更简单的机器学习方法不需要GPU的加速。 解决的问题不同 应该使用哪种机器学习或深度学习包取决于机器学习的 复杂性 ， 用于训练的数据量和形式 ， 计算资源以及您的编程语言偏好和技能 。它也可能取决于是否喜欢使用代码或配置文件定义模型。 我建议喜欢Scala和在Hadoop中有他们数据的使用Spark MLlib ，喜欢Python的人Scikit-learn。 喜欢Scala（和Java

提示：建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。 TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。 1、安装库tensorflow 有些教程会推荐安装nightly，它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装，默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda，本文我们安装的是纯净版的tensorflow，非常简单，只需打开Prompt： pip install tensorflow 安装成功 导入成功 #导入keras from tensorflow import keras #导入tensorflow import tensorflow as tf 注：有些教程中导入Keras用的是import tensorflow.keras as keras会提示No module named

《机器学习实战》9.3树回归之模型树和项目案例 搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’ 获取更多人工智能、机器学习干货 csdn：https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github：https://github.com/aimi-cn/AILearners 本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~： Github代码地址 一、引言 这一节我们来介绍模型树以及进行一个简单的树回归的项目实战 二、模型树 2.1 模型树简介 回归树的叶节点是常数值，而模型树的叶节点是一个回归方程。 用树来对数据建模，除了把叶节点简单地设定为常数值之外，还有一种方法是把叶节点设定为分段线性函数，这里所谓的 分段线性（piecewise linear） 是指模型由多个线性片段组成。 我们看一下图中的数据，如果使用两条直线拟合是否比使用一组常数来建模好呢？答案显而易见。可以设计两条分别从 0.0-0.3、从 0.3-1.0 的直线，于是就可以得到两个线性模型。因为数据集里的一部分数据（0.0-0.3）以某个线性模型建模，而另一部分数据（0.3-1.0）则以另一个线性模型建模，因此我们说采用了所谓的分段线性模型。 决策树相比于其他机器学习算法的优势之一在于结果更易理解。很显然