(5)Bayes法Bayes法是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。设训练样本集分为M类，记为C=｛c1，…，ci，…cM}，每类的先验概率为P(ci)，i=1，2，…，M。当样本集非常大时，可以认为P(ci)=ci类样本数/总样本数。对于一个待分样本X，其归于cj类的类条件概率是P(X/ci)，则根据Bayes定理，可得到cj类的后验概率P(ci/X)：P(ci/x)=P(x/ci)·P(ci)/P(x)(1)若P(ci/X)=MaxjP(cj/X)，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，则有x∈ci(2)式(2)是比较大后验概率判决准则，将式(1)代入式(2)，则有：若P(x/ci)P(ci)=Maxj〔P(x/cj)P(cj)〕，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，则x∈ci这就是常用到的Bayes分类判决准则。经过长期的研究，Bayes分类方法在理论上论证得比较充分，在应用上也是非常***的。Bayes方法的薄弱环节在于实际情况下，类别总体的概率分布和各类样本的概率分布函数(或密度函数)常常是不知道的。为了获得它们，就要求样本足够大。另外，Bayes法要求表达文本的主题词相互**，这样的条件在实际文本中一般很难满足，因此该方法往往在效果上难以达到理论上的比较大值。 深度智谷深度人工智能学院模型验证方法。河北机器学习培训机构排名
2.分类分类是另一种监督机器学习方法，这一方法对某个类别值进行预测或解释。比如可以用分类的方法来预测线上顾客是否会购买某一产品。输出可分为是或否，即购买者或非购买者。但分类并不限于两个选择。例如，可通过分类来看某一图像中是否有汽车或卡车。在这种情况下，输出就有3个不同值，分别为1）图像包含汽车、2）图像包含卡车或3）图像既不包含汽车也不包含卡车。逻辑回归是分类算法中**简单的一类，这听起来很像一个回归方法，其实不然。逻辑回归是基于一个或多个输入来估计某一事件发生概率的一种算法。例如，逻辑回归可基于学生的两次考试分数来估计该生被某一大学录取的概率。由于估计值是概率，输出只能是介于0和1之间的数字，其中1表示完全确定。对该生而言，如果估计概率大于，预测结果就是：他（她）能被录取，如果估计概率小于，预测结果则为：他（她）不会被录取。下图显示了先前学生的分数以及他们**终的录取结果。用逻辑回归可绘制出一条**决策边界的线。 山东基础机器学习培训深度智谷深度人工智能学院KT树算法。
基于实例的算法基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型，这样的模型常常先选取一批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。通过这种方式来寻找比较好的匹配。因此，基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括k-NearestNeighbor(KNN),学习矢量量化（LearningVectorQuantization，LVQ），以及自组织映射算法（Self-OrganizingMap，SOM）正则化方法正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。常见的算法包括：RidgeRegression，LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator（LASSO），以及弹性网络（ElasticNet）。决策树学习决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，决策树模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括：分类及回归树（ClassificationAndRegressionTree，CART），ID3(IterativeDichotomiser3)，，Chi-squaredAutomaticInteractionDetection(CHAID),DecisionStump,随机森林（RandomForest），多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（GradientBoostingMachine。
7.人工神经网络的优缺点人工神经网络的优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。8、K-Means聚类之前写过一篇关于K-Means聚类的文章，博文链接：机器学习算法-K-means聚类。关于K-Means的推导，里面有着很强大的EM思想。优点算法简单，容易实现；对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目,t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法通常局部收敛。算法尝试找出使平方误差函数值**小的k个划分。当簇是密集的、球状或团状的，且簇与簇之间区别明显时，聚类效果较好。缺点对数据类型要求较高，适合数值型数据；可能收敛到局部**小值，在大规模数据上收敛较慢K值比较难以选取；对初值的簇心值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同的聚类结果；不适合于发现非凸面形状的簇。 深度智谷深度人工智能学院分类算法模型。
3.聚类聚类方法的目标是对具有相似特征的观察值进行分组或聚类，是一种无监督机器学习方法。聚类方法不借助输出信息进行训练，而是让算法定义输出。在这一方法中，只能使用可视化来检验解决方案的质量。当下流行的聚类方法是K均值聚类，其中“K”表示用户选择创建的簇的数量。（注意，选取K值时有多种技术可供选择，比如肘部法则。）大体上，K均值聚类法对数据点的处理步骤包括：1.随机选择数据中的K个中心。2.将每个数据点分配给**接近的随机创建的中心。3.重新计算每个簇的中心。4.如果中心没有变化（或变化很小），就结束此过程。否则，返回至第2步。（如果中心持续更改，为防止**终形成无限循环，要提前设置比较大迭代次数。）下图将K均值聚类法应用于建筑物的数据集。图中的每一列都表明了每栋建筑的效率。这四项测量的量涉及空调、插入式设备（微波炉，冰箱等）、家用燃气和可燃气体。选择K值为2进行聚类，这样就很容易地将其中一个聚类解释为高效建筑群，另一个则为低效建筑群。左图中可以看到建筑物的位置，右图可以看到两个输入值：插入式设备和可燃气体。 深度智谷深度人工智能学院图像形态学操作。山西机器学习培训项目
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