Java 类库中的瑞士军刀

如今，市场上对云计算技术的采用有所增加。人们正在谈论其他许多技术的转变，那么需要确定这是将继续发展的渐进式变化：考虑到目前只有不到百分之十的业务计算工作负载已转移到云中，因此内部部署解决方案向云平台的迁移将会继续增长。尽管一些组织将采用云优先的方法，但市场仍主要由采用内部部署或混合技术模型的公司组成。为了开始他们的旅程，许多公司一次更新一个业务功能，而不是一次将所有业务功能都带到云中。因此，相信在未来几年中，随着企业意识到有必要从其数据量中收集有意义的见解对保持竞争力至关重要，因此混合云市场将继续增长。

人们坚信，云计算在这个新时代不再是威胁，而是巨大的机会之一。


 

7、调试

调试是为学习算法选择一组最佳超参数的问题。这是它的组成部分：

交叉验证—一种用于评估统计分析结果如何概括为独立数据集的技术。一轮交叉验证涉及将数据样本划分为互补的子集，对一个子集(称为训练集)执行分析，并对另一个子集(称为验证集或测试集)进行分析验证。

方法：Leave-p-out交叉验证，Leave-one-out交叉验证，k倍交叉验证，Holdout方法和重复随机采样验证。

超参数-一个参数，其值用于控制学习过程。相反，其他参数的值(通常是节点权重)是通过训练得出的。可以使用以下方法对其进行优化：

1)网格搜索。传统方式只是简单地穷举搜索学习算法的超参数空间的手动指定子集。

2)随机搜索。它只是简单地对参数设置进行采样，发现在高维空间中，进行固定次数要比穷举搜索更为有效。

3)基于梯度的优化。对于特定的学习算法，可以计算相对于超参数的梯度，然后使用梯度下降优化超参数。

正则化(提前停止)-提前停止规则可指导学习者开始过度拟合之前可以运行多少次迭代，然后停止算法。

过度拟合。当模型学习训练数据中的细节和噪声时，会在一定程度上影响新数据上模型的性能，因此会发生这种情况。

欠拟合(Underfitting)。模型从训练数据中“学习不足”的情况下，导致泛化率低和预测不可靠。

引导。它是使用替换随机抽样并属于更广泛的重采样方法的任何测试或度量。自举法将准确性的度量(偏差，方差，置信区间，预测误差等)分配给样本估计。

套袋(bagging)。它是一种集成的机器学习算法，结合了许多决策树的预测。

总结

以上内容基本上包含了机器学习的全部知识点，温故而知新，学过的东西如果不回过来看一下，说不定哪天就彻底忘记了。希望以上内容能给大家提供帮助~



 

（编辑：济南站长网）

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