例項詳解機器學習如何解決問題 美團點評技術團隊
前言
隨著大資料時代的到來，機器學習成為解決問題的一種重要且關鍵的工具。不管是工業界還是學術界，機器學習都是乙個炙手可熱的方向，但是學術界和工業界對機器學習的研究各有側重，學術界側重於對機器學習理論的研究，工業界側重於如何用機器學習來解決實際問題。我們結合美團在機器學習上的實踐，進行乙個實戰（inaction）系列的介紹（帶「機器學習inaction系列」標籤的文章），介紹機器學習在解決工業界問題的實戰中所需的基本技術、經驗和技巧。本文主要結合實際問題，概要地介紹機器學習解決實際問題的整個流程，包括對問題建模、準備訓練資料、抽取特徵、訓練模型和優化模型等關鍵環節；另外幾篇則會對這些關鍵環節進行更深入地介紹。
下文分為：
1）機器學習的概述，
2）對問題建模，
3）準備訓練資料，
4）抽取特徵，
5）訓練模型，
6）優化模型，
7）總結
共7個章節進行介紹。
機器學習helloworld（例項）
相信準備入坑機器學習的朋友們，大多數剛開始看著眾多的數學公式，會有種想放棄的挫敗感！至少我是這樣的。堅持下來，找到適合的方式，相信很快你也會寫出自己機器學習的 helloworld！入坑指南 提取密碼 5s0u import gzip import os import struct import n...
機器學習的應用例項
摘自范明等譯的 原著ethem alpaydin 機器學習導論 第一章，參雜部分個人見解，不對之處歡迎指點 學習機器學習，應首先知道它在實際生活中的應用具體有哪些，這樣有利於進一步的原理學習。1 學習關聯性 購物籃分析 即挖掘商品間的關聯性，購買了商品x的使用者有多大的可能性會購買商品y，其中使用者...
機器學習演算法 SVM 詳解
支援向量機 support vector machines 是一種二分類模型，它的目的是尋找乙個超平面來對樣本進行分割，分割的原則是間隔最大化，最終轉化為乙個凸二次規劃問題來求解。由簡至繁的模型包括 1 間隔最大化和支援向量 如果乙個線性函式能夠將樣本分開，稱這些資料樣本是線性可分的。那麼什麼是線性...