机器学习（ML）已经加速了许多科学领域的发现，是一些新产品背后的驱动力。最近，不断增长的样本量使得ML方法能够在更大的组学研究中得到应用。本章提供了一个如何使用ML对组学数据集进行典型分析的指南。同时，本章展示了一个如何根据转录组学数据（来自LINCS L1000数据集）建立一个预测药物诱发肝损伤模型的案例，涵盖了从数据探索和模型训练（包括超参数搜索）到最终模型的验证和分析的最佳实践和陷阱。重现结果的代码可在https://github.com/Evotec-Bioinformatics/ml-from-omics 获得。
特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。这是我们实际上无法克服的物理限制。我们能做的是充分利用我们的管道。我们面临着不同的可能性，最方便的两个是：
在实际项目中，数据预处理和模型训练通常是串联的多个步骤。sklearn 提供了 Pipeline 类来简化这些步骤的管理，使代码更加简洁和模块化。
我们希望可以自动选择一个权衡方差与偏差最好的模型。为了更加具体，本节所讨论的模型集合为「有限集」
最近在看《深度学习：基于Keras的Python实践（魏贞原）》这本书，书中8.3创建了一个Scikit-Learn的Pipeline，首先标准化数据集，然后创建和评估基线神经网络模型，代码如下：
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
题目出自阿里天池赛题链接：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池
This chapter will cover the following recipes:这章将包含以下部分：
模型部署是将机器学习模型集成到生产环境中，使其能够处理实时数据和提供预测结果的过程。sklearn 模型可以通过多种方式进行部署，如使用 Flask 构建 API 或者在云平台上部署。
在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我也想把这篇笔记一直更新下去。 01scikit-learn基础介绍 1.1 估计器 估计器，很多时候可以直接理解成分类器，主要包含两个函数： 1、fit()：训练算法，设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 2、predic
来源：DeepHub IMBA 本文约1800字，建议阅读5分钟 在这篇文章中，我们演示了正确执行特征选择的实用程序。 当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中，无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中，监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。 通常，基于包装器的方法
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。
大数据文摘作品 编译：汪小七、笪洁琼、Aileen 分享一些Scikit-learn程序包里鲜有人知的遗珠功能。 Scikit-learn是Python所有的机器学习程序包中，你必须掌握的最重要的一个包，它包含各种分类算法，回归算法和聚类算法，其中包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k均值和基于密度的聚类算法（DBSCAN），且旨在与Python数值库NumPy和科学库SciPy进行相互配合。 它通过一个接口，提供了一系列的有监督和无监督算法。此库希望在生产中使用时，能具有很好的稳健性和支撑性，所以它的着重
调整训练数据或是问题的抽象定义方法可能会带来巨大的效果改善。甚至是最显著的改善。 下面是概览：
近日，紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息，腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段，包括：特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来，angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容，AI 开发者将其整理编辑如下。
近日，紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息，腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段，包括：特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来，angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容。
换句话说，如果可用训练数据的数量是固定的，我们继续添加维度的话，则会发生过拟合。另一方面，如果我们不断增加维度，训练数据的数量需要快速增长以保持相同的覆盖，并避免过拟合。在上面的例子中，我们表明维度的诅咒引入了训练数据的稀疏性。我们使用的特征越多，数据越稀疏，使得对分类器参数（即，其判定边界）的精确估计变得更加困难。维度的诅咒的另一个效果是，这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上，围绕原点（在超立方体的中心）的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下：
二分类的线性分类模型，也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。
学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，我们称为超参数（Hyper parameter）。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反，其他参数的值通过训练得出。
主要包括特征提取（Feature Extraction）和特征选择（Feature Selection）
您可以使用这20个提示，技巧和技术来解决过度拟合问题并获得更好的通用性
参考文献：Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu. Spatial Transformer Networks, 2016.link
文章：GFS-VO: Grid-based Fast and Structural Visual Odometry
原文： How To Improve Deep Learning Performance 作者： Jason Brownlee 翻译： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系heyc@csdn.net或微信号289416419 克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果？ 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法： 我该如何提高模型的准确率呢？ ……或者反过来问： 如果我的网络模型效果不好，我该怎么办？ 通常我的回答是“具体原因我不清
作者：Zan Gojcic Caifa Zhou Jan D. Wegner Andreas Wieser
模式分类（pattern classification）和机器学习（machine learning）是非常热的话题，几乎在所有的现代应用程序中都得到了应用：例如邮局中的光学字符识别（OCR），电子邮件过滤，超市条形码扫描，等等。 在这篇文章中，我会简要描述一个典型的监督学习任务的主要概念，这些概念将作为将来的文章和实现各种学习算法的基础。 机器学习和模式分类 预测建模是建立一个能够进行预测的模型的通用概念。通常情况下，这样的模型包括一个机器学习算法，以便从训练数据集中学习某些属性做出这些预测。 预测建模可
对当前学习任务有用的属性称为相关特征，没什么用的属性称为无关特征，从给定的特征集合中选择出相关特征自己的过程，称为特征选择。
选自 arXiv 作者：Marc-André Zöller、Marco F. Huber
这是2018年夏天，一位美国数据科学家在申请工作时的“作业”，完整的英文版作业在:
全局可解释代表着，是判定、选择某个特征的方法，包括：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。 其中，嵌入法最为熟知，包括了特征重要性。
这是一个机器学习的完整流程，附代码非常全，几乎适合任何监督学习的分类问题，本文提供代码和数据下载。
在现实生活中，通常只能使用一个小数据集。基于少量观测数据所训练出的模型往往会过度拟合，产生不准确的结果。所以即使可用的数据是极其有限的，也需要了解如何避免过度拟合，并获得准确的预测。
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发，旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具，这并不需要任何编程技能。然而，尽管这些工具可能非常有用，但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势，以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外，它还允许更大的灵活性，如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处，但许多研究人员发现这样做很有挑战性，而且不知道如何着手。
克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果？ 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法： 我该如何提高模型的准确率呢？ ……或者反过来问： 如果我
以下，全部来自老师最后一节课划重点时停留的当页ppt（复习到了但没考不要怪我，学了总有用；考了没复习到不要怪我，本文仅供参考）。
原文： How To Improve Deep Learning Performance 作者： Jason Brownlee 翻译： KK4SBB 克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果？ 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法： 我该如何提高模型的准确率呢？ ……或者反过来问： 如果我的网络模型效果不好，我该怎么办？ 通常我的回答是“具体原因我不清楚，但我有一些想法可以试试”。 然后我会列举一些我认为能够提升性能的方法。 为了避免
上次我们说到了AnyNet的设计空间，先回顾下：AnyNet设计空间。我们的重点是探索假定标准的固定网络块(例如，剩余瓶颈块)的神经网络结构。在我们的术语中，网络的结构包括一些元素，如块的数量(即网络深度)、块的宽度(即通道的数量)和其他块的参数(如瓶颈比率或组的宽度)。网络的结构决定了计算、参数和内存在整个网络计算图中的分布，是决定其准确性和效率的关键。
基于体积表示的方法在计算上非常浪费，因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是，网格或点云等常见表示没有规则的结构，因此，它们不容易适应深度学习体系结构，特别是使用CNN的体系结构。本节介绍用于解决此问题的技术，将最新技术分为三大类：基于参数化、基于模板变形和基于点的方法。
论文链接： https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1e090pe0h36k0m002a7q06d0at215203&site=x
性能提升的力度按上表的顺序从上到下依次递减。举个例子，新的建模方法或者更多的数据带来的效果提升往往好于调出最优的参数。但这并不是绝对的，只是大多数情况下如此。
决策树是一种简单直观的机器学习算法，它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策，通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决策树系列算法的定义、原理、构建方法、剪枝与优化技术，以及它的优缺点。
一、克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果？ 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法： 我该如何提高模型的准确率呢？ ……或者反过来问： 如果我的网络模型效果不好，我该怎么办？ 通常我的回答是“具体原因我不清楚，但我有一些想法可以试试”。 然后我会列举一些我认为能够提升性能的方法。 为了避免重复罗列这些内容，我打算在本文中把它们都写出来。 这些想法不仅可以用于深度学习，事实上可以用在任何机器学习的算法上。 二、如何提升深度学习的性能 1、提升
腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈的机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。
【导读】腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
来自《Deep Learning vs. Traditional Computer Vision》
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