『机器学习』核心概念的可视化解释

简介: 『机器学习』核心概念的可视化解释

正文


MLU( Machine Learning University,机器学习大学)是亚马逊的一项教育计划,旨在教授机器学习理论和实际应用。MLU-Explain 作为计划的一部分,通过可视化这种信息丰富且有趣的方式,讲解了机器学习的重要概念。

交互页面的设计非常酷!

https://mlu-explain.github.io/

不过现在涉及的模型不太多,主要有机器学习基本概念(ROC AUC 交叉验证 测试/验证/测试集 准确率 召回率等等),还有简单线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。


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Linear Regression Article Image (A Scatterplot showing orange points and a black line on the right. On the left math equations for The Normal Equation).


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Logistic Regression Article Image (A Scatterplot showing points for Sunny and Rainy days plotted by Temperature in degrees Fahrenheit and the predicted probability as a sigmoid curve).

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ROC & AUC Article Image (A Scatterplot showing three ROC curves: one labeled Perfect Classifier (line hugging left and top of plot), one labeled Our Classifier (bumpy line), and one labeled Random Classifier (diagonal line)).

image.jpeg

Cross-Validation Article Image.


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Train, Test, Validation Article Image (Groups of cats/dogs in circles).

9.jpg

Precision Recall Article Image (Beeswarm Plot).

10.jpg

Decision Tree Title Image

11.jpg

Decision Tree Title Image

12.jpg

Double Descent Title Image

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