机器学习性能改善备忘单:32个帮你做出更好预测模型的技巧和窍门

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机器学习性能改善备忘单:32个帮你做出更好预测模型的技巧和窍门

小旋风柴进 2017-05-27 10:41:00 浏览1110
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机器学习最有价值(实际应用最广)的部分是预测性建模。也就是在历史数据上进行训练,在新数据上做出预测。 


而预测性建模的首要问题是:


如何才能得到更好的结果?

这个备忘单基于本人多年的实践,以及我对顶级机器学习专家和大赛优胜者的研究。


有了这份指南,你不但不会再掉进坑里,而且会提升性能,甚至在你自己的一些预测难题中取得世界领先水平的结果。


让我们一起来看看吧!


注意:本文的结构基于早些时候另一篇关于改善深度学习性能的指南——《如何改善深度学习性能》


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◆ ◆ 

概述


本备忘单的目的是为你提供一些提升机器学习性能的想法。要获得突破,你所需要的可能就是其中的一个。找到你要的那个,然后回来,再找下一个再提升。


我把这份清单分为4个子主题:

  1. 基于数据改善性能

  2. 借助算法改善性能

  3. 用算法调参改善性能

  4. 借助模型融合改善性能


清单越往下,你获得的增益可能越小。比如,对问题场































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