本文件规定了机器学习算法在设计开发、验证测试、部署运行、维护升级、退役下线等阶段的安全 要求和证实方法，以及机器学习算法的安全评估实施。 本文件适用于对机器学习系统中的算法进行安全评估，也适用于机器学习系统开发者和运营者在算 法开发运营过程中进行自评估和改进安全措施。 机器学习算法machine learning algorithm 采用机器学习技术理论求解问题，明确界定的有限且有序的规则集合，并基于输入数据生成分类、推理、预测等的算法。 机器学习算法生命周期machine learning algorithm lifecycle 机器学习系统的算法从起始到退役的整个演进过程，包括设计开发、验证测试、部署运行、维护升 级、退役下线。 注：在机器学习算法生存周期中，某些活动可出现在不同的过程中，个别过程可重复出现。例如为了修复错误和更 新，需要反复实施开发和部署过程。

常见机器学习算法分类，包括有监督，无监督，还包括各类的优缺点

Predicting_Flight_Delays 该项目旨在通过培训2018年和2019年美国的航班数据来提前一周预测航班延误。

包括贝叶斯算法，神经网络算法，支持向量机等等相关讲义

赛马 赛马是将常见机器学习算法应用于数据集并评估哪个表现最佳的最简单方法。 Horserace 支持以下类型的问题： 分类 回归 聚类 降维 推荐 用法 $ pip install horserace $ from horserace.run_race import Race $ race = Race(pandas_df, x_cols, y_cols, problem_type) $ race.go() |||||||||||||||||||| And they're off! |||||||||||||||||||| Logistic regression: Accuracy: 0.50 (+/- 0.63) KNN: Accuracy: 0.83 (+/- 0.28) Random forest: Accuracy: 0.73 (+/- 0.32) ####使用的算法

CSE523-机器学习-KHVM 一种音乐推荐系统，它使用协作过滤和机器学习算法（例如K近邻和奇异值分解（SVD））根据用户的喜好向用户推荐歌曲。 介绍 Music Recommend系统是一种根据用户的不同选择来预测或过滤偏好的系统，它从用户过去的收听历史中学习，并向他们推荐他们将来可能希望听到的各种歌曲。协作过滤算法可预测（还可以通过收集用户的喜好来过滤用户的品味，并实现来自许多其他用户的品味（协作）。 在项目的第一阶段，我们使用k最近邻算法构建了一个推荐系统，我们的系统还使用了表示均方根误差的RMSE。 对数据集进行预测时存在的误差的标准偏差称为RMSE。 均方根误差（RMSE）是用于确定回归线与数据点的匹配程度的度量。沿着RMSE，我们还应用了奇异值分解（SVD）.SVD是将矩阵分解为奇异向量的另一种方法和奇异值。 SVD通常在机器学习中用作数据缩减工具，并在其他矩阵运算（例如

变型空间和候选消除（2） 下一步需要什么样的训练样例 一般来说，概念学习的最优查询策略，是产生实例以满足当前变型空间中大约半数的假设。这样，变型空间的大小可以在遇到每个新样例时减半，正确的目标概念就可在只用log2|VS|次实验后得到。

K均值(k-Means)算法的推导 问题框架 要估计k个正态分布的均值= 观察到的数据是X={} 隐藏变量Z={}表示k个正态分布中哪一个生成xi 用于K均值问题的表达式Q(h’|h)的推导 单个实例的概率

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PageRank、SVM、决策树、K均值、KNN、朴素贝叶斯、Apriori、EM、AdaBoost、Cart等算法的原理、实例及部分可用软件的介绍