‫你好啊
‫这是未来, 丹尼尔｡
‫为什么是未来丹尼尔
‫因为我刚录完这一节的最后一段视频｡
‫通灵贷款区｡
‫因此, 您可能会在我保存到列表中的即将播放的视频中看到我们将逐节介绍的内容和端到端工作流｡
‫正在准备数据｡
‫为我们的问题选择正确的估计斜线机器学习算法｡
‫将模型算法与数据拟合, 并使用它进行预测和其他几个步骤｡
‫你可能很快就会意识到这是一个相当大的部分｡
‫如果我滚动整个笔记本, 我们要讨论的所有代码, 这里有很多, 对吗？
‫好的
‫坚持到底｡
‫别担心, 这是接下来的25到30个左右的视频｡
‫这是我刚开始创建的列表｡
‫好吧, 我知道了
‫我认为这是一个在即将到来的视频, 现在看到这个开始可以相当恐吓｡
‫这就是我想警告你的
‫是因为有这么多, 因为我们正在经历很多不同的概念, 不仅是机器学习,
‫而且是心理学习本身｡
‫我想做一个辅助资源, 你可以来, 并得到一个快速概述我们正在做什么｡
‫所以这张清单, 虽然它告诉你发生了什么｡
‫除了不同章节的标题外, 它并没有告诉你太多｡
‫这就是为什么在资源部分提供资源的原因｡
‫在你能找到的地方会有某种链接｡
‫所以别担心
‫这就是我们在旋风简介中所介绍的内容｡
‫这就像是一个目录, 我们要看的这个大笔记本的目录.
‫而且不用担心, 即使是一次穿过整个旋风区｡
‫你可能不会记住所有这些｡
‫如果看起来我对这些都烂熟于心, 而且我正在经历, 我看起来就像, 哇, 我永远做不到｡
‫别搞错了
‫我对Cyclone库有一定的实践经验, 这就是为什么我能够浏览并弄清楚一些事情,
‫知道在哪里查找并转到文档, 然后, 我需要这个函数来做这个,
‫这个函数来做这个｡
‫所以第一次经历它, 提醒自己学习新的东西需要时间, 学习任何有价值的东西肯定需要时间,
‫尤其是机器学习｡
‫这就是我们要用来做介绍的框架｡
‫我们在上一个视频中看到了这一点, 我们经历了那个主题演讲｡
‫第一步, 我们要准备好数据｡
‫我们将学习如何选择气旋模型｡
‫我们要用一些数据来拟合模型, 这样我们就可以做出预测｡
‫我们要评估我们的模型, 看看是否值得使用我们已经得到的模型｡
‫你会看到有几种不同的方法来使用它｡
‫取决于我们使用的模型, 我们会通过实验来改进,
‫因为毕竟, 机器学习就是关于实验的, 你越快地减少实验之间的时间,
‫你就能完成更多的工作, 你就能更深入地了解你的数据, 你的机器学习模型｡
‫然后, 我们将学习如何保存和重新加载训练好的机器学习模型, 这样您就不必重复所有这些步骤｡
‫您可以保存模型, 将其发送给朋友, 发送给同事, 将其放入您的应用程序中并使用｡
‫这话本身就有点拗口｡
‫但是如果你浏览一下这个资源, 你会发现我在顶部得到了标准库导入, 把它当作它的迷你版｡
‫这就是我们在这一节将要通过大约30个视频来了解的庞然大物｡
‫但这就像是一个小概览, 你可以快速参考, 所以你不必在这里来回滚动所有的东西｡
‫开始, 我们有一些标准的库导入｡
‫我们将了解如何导入数据集, 以便在sidekick loan中使用示例｡
‫我们将集中讨论一个分类和回归问题, 使用我们的心脏病和波士顿数据集｡
‫第一步是准备好数据, 对吗？
‫因此, 每一部分都涉及到这个工作流程中的一个小步骤｡
‫把数据准备好｡
‫你会看到我们在那里使用的函数｡
‫你会看到第二部分是我们如何选择模型, 也就是我们如何为我们正在处理的问题选择机器学习模型｡
‫这是你在机器学习问题中会看到的最难的事情之一｡
‫但是, 一旦我们熟悉了这张图, 第二行机器学习地图, 你会开始看到,
‫哦, 它实际上并不像你曾经想象的那么难｡
‫然后, 您可以使用一些代码来选择模型和实例化模型｡
‫这里有一些代码｡
‫您将看到我们用来使模型与定型数据拟合以进行预测的函数｡
‫我们可以查看我们的预测和预测的概率｡
‫预测概率由预测探测器完成｡
‫如果我们回到这里, 我们将看到如何评估我们的模型｡
‫这里有一个链接｡
‫您将在文档中看到｡
‫有几种不同的方法来评估不同的心理学习模型｡
‫这是一个伟大的部分｡
‫我强烈建议阅读这里, 因为训练机器学习模型是一回事｡
‫检查它是否做了正确的事情是另一件事｡
‫你想让它做什么｡
‫一旦我们完成了对模型的评估, 我们将看到如何通过实验来改进我们的模型｡
‫我们将重点关注超参数调谐, a｡ k､ a调整我们模型的设置并改进它｡
‫就像如果我们想调整烤箱, 当烤箱在做我们最喜欢的食物时, 也许它在180度上做得不太好,
‫但在200度上做得很好｡
‫开箱即用的机器学习模型也是如此｡
‫它可能工作得很好, 但是如果你稍微调整一下设置, 你可能会得到一个更好的模型｡
‫我们会在第五节看到｡
‫然后在第六节中, 我们将看到如何保存和重新加载我们的训练模型, 这样,
‫如果我们想保存和共享我们的模型, 我们就可以避免重复前面的步骤｡
‫第七步是一个额外的好处, 在工作流程中没有显示,
‫我们将把上述所有步骤放在一个单元格中｡
‫所以现在看起来有很多代码｡
‫但别担心, 我们会一步一步走过去的｡
‫当你读完这一节时, 你对这些都不会感到陌生了｡
‫话虽如此｡
‫准备好
‫让自己兴奋起来｡
‫给自己倒杯咖啡或者出去散散步什么的｡
‫让自己进入学习机器学习的心态, 因为这就是我们要做的｡
‫我们要进入通灵借阅图书馆和它所有的神奇善良｡
‫所以我们在下一个视频中再见｡