Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie. Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn oraz SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem danych w: Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów poprzez zajmujące ćwiczenia praktyczne. Stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania. Badaniu technik poprawiających nasze modele uczenia maszynowego poprzez wydobywanie danych i opracowywanie funkcjonalności. Zwracaniu uwagi na ryzyka związane z uczeniem maszynowym takie jak niedopasowanie danych. Pracy z algorytmem K najbliższych sąsiadów, sieciami neuronowymi, klastrami i innymi technikami. Matthew Kirk jest konsultantem, autorem i międzynarodowym prelegentem, specjalizującym się w uczeniu maszynowym i analizie danych z wykorzystaniem języków Ruby i Python. Mieszka w Seattle i lubi pomagać innym programistom w integrowaniu analizy danych ze stosowanymi przez nich technologiami. Więcej zasobów dotyczących uczenia maszynowego można znaleźć pod adresem www.matthewkirk.com.
Znajdź podobne książki Ostatnio czytane w tej kategorii
Darmowy fragment publikacji:
Python w uczeniu
maszynowym
Podejście sterowane testami
Matthew Kirk
przekład: Jakub Niedźwiedź
APN Promise
Warszawa 2018
Spis treści
Wstęp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix
Podziękowania. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi
1. W przybliżeniu prawdopodobnie poprawne oprogramowanie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1
Prawidłowe pisanie oprogramowania. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2
SOLID . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2
Testowanie albo TDD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4
Refaktoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6
Pisanie prawidłowego oprogramowania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7
Pisanie odpowiedniego oprogramowania przy zastosowaniu uczenia
maszynowego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7
Czym dokładnie jest uczenie maszynowe? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8
Wysoko oprocentowany dług uczenia maszynowego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8
Zastosowanie zasad SOLID w uczeniu maszynowym. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9
Kod uczenia maszynowego jest skomplikowany . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
TDD: metoda naukowa 2.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
Refaktoring wiedzy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
Plan tej książki . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14
2. Szybkie wprowadzenie do uczenia maszynowego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15
Czym jest uczenie maszynowe?. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15
Uczenie nadzorowane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .16
Uczenie nienadzorowane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17
Uczenie wzmacniane. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17
Co może osiągnąć uczenie maszynowe? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17
Notacja matematyczna używana w tej książce. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19
Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .20
3. K najbliższych sąsiadów . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21
Jak ustalić, czy chcemy kupić dom? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21
Ile wart jest dany dom? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .22
Regresja hedonistyczna. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .22
Czym jest sąsiedztwo?. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .23
K najbliższych sąsiadów . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24
Najbliższe sąsiedztwo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24
iii
Odległości. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .25
Nierówność trójkąta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .25
Odległość geometryczna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .26
Odległości obliczeniowe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .27
Odległości statystyczne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30
Przekleństwo wymiarowości . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .31
Jak wybrać K?. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .32
Zgadywanie K . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .33
Heurystyka wyboru K . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .33
Wycenianie domów w Seattle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .36
Informacje o danych. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .36
Ogólna strategia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37
Projekt kodowania i testowania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37
Konstrukcja regresora dla algorytmu K najbliższych sąsiadów . . . . . . . . . . .38
Testowanie algorytmu K najbliższych sąsiadów. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .40
Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43
4. Naiwna klasyfikacja bayesowska . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .45
Wykorzystanie twierdzenia Bayesa do znajdywania oszukańczych zamówień 45
Prawdopodobieństwa warunkowe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .46
Symbole prawdopodobieństwa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .46
Odwrócone prawdopodobieństwo warunkowe (czyli twierdzenie Bayesa) . . .48
Naiwny klasyfikator bayesowski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49
Reguła łańcuchowa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49
Naiwność w rozumowaniu bayesowskim. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49
Pseudozliczanie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .51
Filtr spamu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .52
Uwagi przygotowawcze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .52
Projekt kodowania i testowania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .52
Źródło danych. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .53
EmailObject. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .53
Analiza leksykalna i kontekst . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .58
SpamTrainer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .60
Minimalizacja błędów przez sprawdzanie krzyżowe. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .67
Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .70
5. Drzewa decyzyjne i losowe lasy decyzyjne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .71
Niuanse dotyczące grzybów. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .72
Klasyfikowanie grzybów przy wykorzystaniu wiedzy ludowej . . . . . . . . . . . . . .73
Znajdowanie optymalnego punktu zwrotnego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .74
Zysk informacyjny . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .75
Niejednorodność Giniego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .76
iv
|
Spis treści
Redukcja wariancji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .77
Przycinanie drzew . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .77
Uczenie zespołowe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .77
Pisanie klasyfikatora grzybów. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .79
Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .87
6. Ukryte modele Markowa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .89
Śledzenie zachowania użytkownika przy użyciu automatów skończonych. . . .89
Emisje/obserwacje stanów . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .91
Uproszczenie poprzez założenie Markowa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .93
Wykorzystanie łańcuchów Markowa zamiast automatu skończonego . . . . .93
Ukryty model Markowa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .94
Ocena: algorytm Naprzód-Wstecz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .94
Matematyczne przedstawienie algorytmu Naprzód-Wstecz . . . . . . . . . . . . .94
Wykorzystanie zachowania użytkownika . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .96
Problem dekodowania poprzez algorytm Viterbiego. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .98
Problem uczenia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .99
Oznaczanie części mowy z wykorzystaniem korpusu Browna . . . . . . . . . . . . .100
Uwagi przygotowawcze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .100
Projekt kodowania i testowania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .100
Podstawa naszego narzędzia do oznaczania części mowy: CorpusParser .101
Pisanie narzędzia do oznaczania części mowy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .103
Sprawdzanie krzyżowe w celu potwierdzenia poprawności modelu. . . . . .110
Jak ulepszyć ten model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .111
Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .112
7. Maszyny wektorów nośnych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .113
Zadowolenie klientów jako funkcja tego, co mówią. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .113
Klasyfikacja nastrojów przy użyciu maszyn wektorów nośnych . . . . . . . . .114
Teoria stojąca za maszynami wektorów nośnych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .115
Granica decyzyjna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .117
Maksymalizowanie granic. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .117
Sztuczka jądrowa: transformacja cech. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .118
Optymalizacja przez poluzowanie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .120
Analizator nastrojów. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .121
Uwagi przygotowawcze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .121
Projekt kodowania i testowania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .121
Strategie testowania maszyny wektorów nośnych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .122
Klasa Corpus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .122
Klasa CorpusSet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .125
Sprawdzanie poprawności modelu i klasyfikator nastrojów . . . . . . . . . . . .128
Agregowanie nastrojów . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .132
Spis treści
|
v
Wykładnicza ważona średnia ruchoma. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .133
Mapowanie nastroju do wyniku finansowego. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .134
Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .134
8. Sieci neuronowe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .135
Czym jest sieć neuronowa? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .135
Historia sieci neuronowych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .136
Logika boolowska . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .136
Perceptrony. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .137
Jak konstruować sieci neuronowe ze sprzężeniem w przód . . . . . . . . . . . . . . .137
Warstwa wejściowa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .138
Warstwy ukryte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .140
Neurony . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .141
Funkcje aktywacyjne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .142
Warstwa wyjściowa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .147
Algorytmy uczące. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .147
Zasada delty. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .148
Propagacja wsteczna. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .149
QuickProp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .149
RProp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .150
Budowanie sieci neuronowych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .151
Ile ukrytych warstw? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .151
Ile neuronów dla każdej warstwy? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .152
Tolerancja błędów i maksymalna liczba epok . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .152
Wykorzystanie sieci neuronowej do klasyfikowania języków. . . . . . . . . . . . . .153
Uwagi przygotowawcze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .153
Projekt kodowania i testowania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .154
Dane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .154
Pisanie testu podstawowego dla języka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .154
Przejście do klasy Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .157
Dostrajanie sieci neuronowej . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .161
Precyzja i czułość w sieciach neuronowych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .161
Podsumowanie przykładu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .161
Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .161
9. Grupowanie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .163
Badanie danych bez żadnego błędu systematycznego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .163
Kohorty użytkowników . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .164
Testowanie mapowań do grup. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .166
Zdatność grupy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .166
Współczynnik zarysu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .166
Porównywanie wyników z prawdą bazową. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .167
vi
|
Spis treści
Grupowanie K-średnich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .167
Algorytm K-średnich. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .168
Słabe strony grupowania K-średnich. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .169
Grupowanie przez maksymalizację wartości oczekiwanej . . . . . . . . . . . . . . . .169
Algorytm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .170
Twierdzenie o niemożności . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .171
Przykład: kategoryzowanie muzyki. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .172
Uwagi przygotowawcze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .172
Zbieranie danych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .173
Projekt kodowania . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .173
Analizowanie danych przez algorytm K-średnich. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .174
Grupowanie naszych danych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .175
Wyniki z grupowania danych dotyczących muzyki jazzowej z użyciem
maksymalizowania wartości oczekiwanej. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .180
Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .182
10. Poprawianie modeli i wydobywania danych. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .183
Klub dyskusyjny. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .183
Wybieranie lepszych danych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .184
Wybieranie cech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .184
Wyczerpujące wyszukiwanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .187
Losowe wybieranie cech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .188
Lepszy algorytm wybierania cech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .189
Wybieranie cech przez minimalizowanie redundancji
i maksymalizowanie istotności. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .190
Transformacja cech i rozkład macierzy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .191
Analiza głównych składowych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .191
Analiza niezależnych składowych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .193
Uczenie zespołowe. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .195
Grupowanie typu bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .195
Boosting. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .195
Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .197
11. Łączenie wszystkiego razem: Podsumowanie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .199
Przypomnienie algorytmów uczenia maszynowego. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .199
Jak wykorzystywać te informacje do rozwiązywania problemów. . . . . . . . . . .201
Co dalej? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .202
O autorze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .203
Kolofon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .203
Spis treści
|
vii
Pobierz darmowy fragment (pdf)
Gdzie kupić całą publikację:
Opinie na temat publikacji:
Inne popularne pozycje z tej kategorii:
Czytaj również:
Prowadzisz stronę lub blog? Wstaw link do fragmentu tej książki i współpracuj z Cyfroteką :
