机器学习的部分依赖曲线的简单介绍

文章阐述了关于机器学习的部分依赖曲线，以及的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、深度学习和机器学习的区别
• 2、什么是机器学习?又是怎么工作的?最终走向哪里?
• 3、一篇文章搞懂机器学习风控建模过程
• 4、机器学习系列(三十六)——回归决策树与决策树总结
• 5、【经济学公式大全】微观——学习曲线

深度学习和机器学习的区别

一旦精度水平足够高，机器就相当于“掌握”了猫的样子。深度学习是机器学习的众多方法之一。其他方法包括决策树学习、归纳逻辑编程、聚类、强化学习和贝叶斯网络等。深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。

深度学习是机器学习的一种方法，它利用神经网络模型来模拟人类神经系统的结构和功能，从而实现对复杂数据的处理和分析。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。可以说深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习又是人工智能的一个分支。

深度学习与机器学习的关系：机器学习是深度学习的基础。 在机器视觉和深度学习中，人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习，作为机器学习的一部分。机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比，必须手动定义和验证功能。

什么是机器学习?又是怎么工作的?最终走向哪里?

1、机器学习（Machine Learning， ML）是计算机科学中的一个分支，它涉及人工智能，但与传统的基于逻辑和推理的人工智能不同，机器学习依赖于概率和统计推断。这一领域的研究始于20世纪50年代，当时计算机科学家开始探索如何使计算机通过学习数据来改进性能，而不是仅仅遵循预设的指令。

2、机器学习（MachineLearning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的自身的性能。如果你了解概率论、统计学，并且对线性代数有肯定能够掌握机器学习的概念。现在，我们再来看看机器学习的内部工作。

3、机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。机器学习直接来源于早期的人工智能领域。

4、先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。 从概念的提出到走向繁荣 1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。

5、机器学习是AI的一个子领域。这里的核心原则是机器为自己提供数据和“学习”。它目前是企业AI工具包中最有前途的工具。ML系统可以快速应用来自大型数据集的知识和培训，擅长面部识别，语音识别，物体识别，翻译以及许多其他任务。

6、机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。

一篇文章搞懂机器学习风控建模过程

1、数据处理与模型构建：首先，通过数据清洗，处理离散特征的编码和异常值，对缺失值进行填充。接着，进行特征工程，如归一化、共线性检查、特征选择（如使用L1正则和特征重要性）等。在模型选择上，我尝试了逻辑回归和随机森林，***用网格搜索和交叉验证进行参数调优。

2、风控建模流程包含评分卡模型的介绍，以及项目准备、模型设计、特征工程、特征分析、模型训练与评估等多个阶段。评分卡模型中包含A/B/C卡，通常使用逻辑回归或集成学习算法，并根据逾期天数区分正负样本。在项目准备阶段，需要明确需求，设计合理的模型，选择合适的数据源和时间跨度。

3、如果你有基础的风控建模经验，想必会很熟悉PSI（Population Stability Index）指标。PSI反映了验证样本在各分数段的分布与建模样本分布的稳定性。在建模中，我们常用来筛选特征变量、评估模型稳定性。

机器学习系列(三十六)——回归决策树与决策树总结

1、你的DecisionTreeRegressor 是用决策树方法来实现回归功能 任何一个监督学习模型，都能实现分类和回归。

2、在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3， C5和C0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

3、神经网络神经网络是由多个节点组成的模型，模拟人脑的处理方式。该模型使用多个输入值来计算输出值，中间可能包含多层节点。神经网络是解决多种问题的强大算法。总结本文介绍了一些在机器学习中常用的算法，包括决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、聚类和神经网络。

4、逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头 1 逻辑回归 首先逻辑回归是线性回归衍生过来的，假设在二维空间上，本质上还是一条线，那么在三维空间，他就是一个平面。把数据分成两边，就是直的不能再直的一条线或者一个平面。

5、决策树案例 决策树是一种基于树形结构来进行决策分析的模型。它通过将样本数据集分成许多小的子集，每个子集包含具有相似特征的数据点。在每个子集中，决策树通过对特征进行判断和分析，以确定样本数据点的分类或预测结果。决策树是一种简单而有效的机器学习算法，它广泛应用于分类、回归和特征选择等领域。

【经济学公式大全】微观——学习曲线

到目前为止，你所学的经济金融系最难的科目是什么？它在哪里？或者可以说，你不难想到一门最令人兴奋的专业课程吗？要深刻地学习是困难的。如果你想结束考试，很难去做。所以，我有一个很好的***做一个混合线。 具体来说，很难感受到博弈论 信息经济学和市场微观结构。

经济利润——又称超级利润，厂商销售产品的总收益减去按机会成本计算的生产成本的余额。

经济利润——又称超级利润，厂商销售产品的总收益减去按机会成本计算的生产成本的余额。学习曲线——也叫进步函数，是用来反映平均成本随累计生产量增加而降低的成本变动情况的一条曲线。生产经济区——在等产量途中，将分别代表要素投入的边际产量等于0的投入组合点连接起来的曲线即为脊线，脊线之间的区域为生产经济区。

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