机器学习系列17（机器学习实战）

机器学习模型可以评估问卷调查的可信度吗

1、机器学习模型可以评估问卷调查的可信度。基于人工智能算法的机器学习魔性可以用来评估问卷调查的可信度，因为透过大数据的学习和分析大量的反面数据，进而得出比较可靠的计算模型，理论上是完全可以做到评估问卷。

2、信度与效度验证/确保问卷的可靠性和有效性，利用相关系数（如Cronbach α）检查问卷的内部一致性，KMO值和Bartlett检验则帮助你评估题项间的关系，值大于0.7表示问卷设计合理，不容忽视。操作指南：在SPSSpro中设置模型，导入变量，得出关键指标。

3、可以借助特征选择算法来筛选出对税收具有较高影响力的特征。模型评估与改进：对建立的税收预测模型进行评估，可以使用交叉验证、误差分析等方法来评估模型的准确性和稳定性。结合外部因素：税收预测不仅受到内部经济因素的影响，还受到外部因素的影响，如政策变化、国际经济形势等。

4、机器学习没有。在未经调整的分析中，较高的预测机器学习风险与较高的心脏事件风险显着相关。

5、经济学模型：MNL和NL，适用于行为分析。机器学习：挖掘复杂数据背后的关联和趋势。sem模型：心理学相关研究的首选，对出行调查可能不太适用。局限与前景 数据量有限，仅一天数据可能无法反映节假日和天气变化。价格高昂，但随着技术进步和对数据价值的认识提升，未来可能有所改善。

神经网络模型-27种神经网络模型们的简介

RNN递归神经网络引入不同类型的神经元——递归神经元。这种类型的第一个网络被称为约旦网络（Jordan Network），在网络中每个隐含神经元会收到它自己的在固定延迟（一次或多次迭代）后的输出。除此之外，它与普通的模糊神经网络非常相似。 当然，它有许多变化 — 如传递状态到输入节点，可变延迟等，但主要思想保持不变。

神经网络是一种复杂的系统，由众多简单的处理单元，即神经元，通过广泛的连接构成，它模拟了人脑的许多特性，是一种非线性动力学的学习系统。这种网络拥有并行处理、分布式存储、自组织和自适应等特性，特别适用于处理复杂的信息处理任务，如涉及多个因素的模糊问题。神经网络的起源在于生物神经元的数学模型。

大模型（Large Model）是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型，这种模型经过专门的训练过程，能够对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。大模型需要占用大量的计算资源、存储空间、时间和电力等资源来保证它的训练和部署。相比之下，小模型（Small Model）是指具有较少参数的深度神经网络模型。

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络（CNN） 、递归神经网络（RNN）、深信度网络（DBN） 、深度自动编码器（AutoEncoder） 和生成对抗网络（GAN） 等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

AlexNet模型 AlexNet简介 2012年Imagenet图像识别大赛中，Alext提出的alexnet网络模型一鸣惊人，引爆了神经网络的应用热潮，并且赢得了2012届图像识别大赛的冠军，这也使得卷积神经网络真正意义上成为图像处理上的核心算法。上文介绍的LeNet-5出现在上个世纪，虽然是经典，但是迫于种种复杂的现实场景限制，只能在一些领域应用。

神经网络的学习内容主要包括：感知机（perceptron）：是一种线性分类模型，能够解决二分类问题。多层感知机（multilayer perceptron， MLP）：是一种由多个感知机堆叠而成的神经网络模型，能够解决多分类问题。

假期归来,有哪些编程书上了新书榜?

新年小长假结束了，估计小伙伴们都已经加到工作岗位啦，小编今天看了一眼计算机新书排行榜，一上周有这样几本书上榜。现在就给大家来展示下。 机器学习的数学 一周新书榜第2。机器学习工程师们都应该阅读的一本书。

本书充满浪漫的传奇色彩，章章奇特新颖，引人入胜。故事性很强， 很耐读！《教父》 作者：马里奥·普佐这是是1969年美国出版的长篇小说，是美国出版史上的头号畅销书，曾连续70周排名畅销榜，37年销量达2000万册。早在七十年代初已拍成电影，发行世界各国，受到普遍欢迎，据小说改编的三部电影有两部获奥斯卡奖。

《最强弃少》讲述了一个被退婚的世家弃子的逆袭成功的故事，里面包含了废柴逆袭、魂穿重生、布局流等多种元素，作者构建了一个完整的修真世界，并辅以多个极有特色的副本地图，是一部极成功的都市修真小说。

《天辰》 新书简介： 南皇之剑——斩星，破碎星辰。 北帝之弓——灾厄，遥破苍穹。 还有神秘的第三把禁断之器，又在何方？ 传闻，三大禁断之器得其一可纵横天下，若齐聚一人之身，又会如何？ 《天辰》，讲述的是一个践踏天下的神之子，与两个被诅咒的神之女。 主角武力很高，智力极高。