如您本文转载自公众号“读芯术”。如您所知，数据科学和机器学习必须提供无穷无尽的信息和知识。话虽如此，大多数公司都只测试少数核心思想。这是因为这十个概念是更复杂的思想和概念的基础。您可能想知道为什么我什至不愿意将其放入，因为它是如此的基础。换句话说，更加重视

总共有接近七千行数据，主要的工作就是将其中的股价数据提取出来，放入一个数组之中，然后利用numpy模块即可求出需要的数据。首先利用csv的reader方法，其中delimiter可有可无，它是一个分隔符，原本的值就是逗号，所以加不加无所谓

是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

首先我们先初始一个神经网络模型，然后我们通过训练集误差来确定我们算法是否处于高偏差问题，如果确实处于高偏差的问题，那么我们此时要做的就是选择一个新的神经网络，比如更多的隐藏层或者隐藏单元的网络，或许你能找到一个更合适解决此问题的新的网络架构，要想找到一个新

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。所谓降维，即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 所包含的有用信息，其中 d. 通常，我们会发现大部分数据集的维度都会高达

偏差和方差在监督机器学习中，我们为训练数据提供标签以构建f机器学习模型。由于噪声与机器学习模型无关，并且在训练机器学习模型时不可减少，因此我们可以从讨论中忽略它。一旦发生这种情况，如果对不同的训练数据进行采样，模型预测可能会发生显著变化。下面的红色矩形区域

在过去的十年中，如果要讨论算法进步的先锋，矩阵分解可以说是独树一帜。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。在2006年，Netflix曾经举办了一个奖金为100万美元的推荐系统算法比赛，最后的获奖

可以这样简要的描述：研究人员经常使用PCA来降低维度，希望在他们的数据中找出有用的信息。毫无疑问，在我的专业领域以及许多其它的领域中，PCA是最常用的数据分析工具，但是当它不起作用的时候会发生什么呢？在这里，我要给为大家介绍一个PCA的替代方案，叫做投影追

如前所述如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致预测精度低。这种现象叫做欠拟合。简单来说，如果模型不适当，就会出现偏差。或者，我们可能有本质上是多项式的连续数据，但模型只能表示线

为了使整体性能更好，集成学习模型聚合了多个机器学习模型。在随机森林模型下，使用大量“弱”因子的决策树，来聚合它们的输出，结果能代表“强”的集成。为了确定偏差和方差，对这两个输出进行比较，偏差是机器学习模型中预测值与实际值之间的差异，而方差则是这些预测值的分

对于深度学习中的图像处理任务来说，很多研究人员都会用到降维处理技术，比如主成分分析、稀疏自动编码器、随机邻近嵌入等，每种降维方法都有各自的侧重点，根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在这种情况下，LDA可以被认为是有监督算法，而PCA是无监督算法。通常，

我们将会展示两种主要的降维方法：投影和流形学习，同时我们还会介绍三种流行的降维技术：主成分分析，核主成分分析和局部线性嵌入。主成分分析主成分分析是目前为止最流行的降维算法。首先它找到接近数据集分布的超平面，然后将所有的数据都投影到这个超平面上。这是就 PC

我认为对偏差 - 方差之间的权衡判读对学习机器学习是非常重要的。那么为什么这么说呢？因为这个现象的背后是所有参数，性能和几乎所有机器学习模型的深层原因。如果你能很深刻的理解这个，我保证你能很好的理解机器学习的每一个模型。机器学习中的偏差 - 方差之间的权衡

在训练机器学习模型中，结果不能被很好地预测通常是因为高偏差(欠拟合)或高方差(过拟合)。把交叉验证集的代价函数和测试集的代价函数画在一个图像中：。训练集代价函数 J_train (θ) 、交叉验证集代价函数 J_cv (θ) 和测试集代价函数 J_test

去年，俄罗斯的研究者 Alex Rogozhnikov 和 Tatiana Likhomanenko提出了一种集 bagging 和 boosting 两者之长的混合算法 InfiniteBoosting。机器之心对相关论文进行了简要解读和编译。相关算法的

目前，大多数的数据科学家都比较熟悉主成分分析 ，它是一个探索性的数据分析工具。可以这样简要的描述：研究人员经常使用PCA来降低维度，希望在他们的数据中找出有用的信息。毫无疑问，在我的专业领域以及许多其它的领域中，PCA是最常用的数据分析工具，但是当它不起作

在随机森林模型下，使用大量“弱”因子的决策树，来聚合它们的输出，结果能代表“强”的集成。为了确定偏差和方差，对这两个输出进行比较，偏差是机器学习模型中预测值与实际值之间的差异，而方差则是这些预测值的分布情况。

近日，arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文《Self-Normalizing Neural Networks》引起了圈内极大的关注，它提出了缩放指数型线性单元而引进了自归一化属性，该单元主要使用一个函数 g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归

右边的图像是应用PCA然后将其转换回原始尺寸后的合成图像。由于右侧的图像具有较少数量的像素，因此神经网络将在较少数量的特征上操作。因此，训练阶段所花费的时间将减少。顾名思义，给定机器学习数据集，我们感兴趣的是找到最重要的主组件，即表示底层数据集的“重要特征

机器学习中的预测分析模型严重依赖回归、分类和聚类方法。在分析预测模型的有效性时，预测越接近实际数据越好。本条款希望成为主要问题和最流行/有效的解决方案的一种参考，而不需深入细节。在运行这些测试之后，您将返回到模型并进行那些更正，并将确定哪些机器学习模型是拟