7.迁移学习假设你是个零售业的数据科学家，已经花了几个月的时间训练高质量模型，用来将图像分为衬衫、T恤和Polo衫这三类。新任务是建一个类似的模型，把服装图像分为牛仔裤、工装裤、休闲裤和正装裤这几类。那么能不能把***个模型中已建立的知识转移到第二个模型中呢？当然可以，迁移学习可以做到。迁移学习是指重复使用先前训练的神经网络的一部分，并使其适应类似的新任务。具体来说就是，使用先前任务中训练过的神经网络，可以传输一小部分训练过的图层，并将它们与用于新任务数据训练的几个图层组合在一起。通过添加图层，新的神经网络就能快速学习并适应新的任务。迁移学习的主要优点是训练神经网络所需的数据较少，这点尤为重要，因为深度学习算法的训练既耗时，（计算资源上）花费又高。而且，通常也很难找到足够的标记数据来供培训使用。还是回到上文的例子，假设衬衫模型中，你用了一个有20个隐藏层的神经网络，几次尝试后，发现可以迁移其中的18个衬衫模型层，并能把它们与用来训练裤子图像的某个新的参数层相结合。此时，裤子模型将有19个隐藏层。这两个任务的输入和输出不同，但一些概括与两者都有关的信息如布料、衣服上扣件和形状等方面的参数层可重复使用。 深度智谷深度人工智能学院图像边界检测。浙江北风机器学习培训视频
4.**近领算法——KNNKNN即**近邻算法，其主要过程为：1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；2.对上面所有的距离值进行排序；3.选前k个**小距离的样本；4.根据这k个样本的标签进行投票，得到***的分类类别；如何选择一个比较好的K值，这取决于数据。一般情况下，在分类时较大的K值能够减小噪声的影响。但会使类别之间的界限变得模糊。一个较好的K值可通过各种启发式技术来获取，比如，交叉验证。另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值，K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。KNN算法的优点理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于非线性分类；训练时间复杂度为O(n)；对数据没有假设，准确度高，对outlier不敏感；缺点计算量大；样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；需要大量的内存。 河北百度飞桨机器学习培训深度智谷深度人工智能学院图像混合运算操作。
贝叶斯方法贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-DependenceEstimators，AODE），以及BayesianBeliefNetwork（BBN）。基于核的算法基于核的算法中*****的莫过于支持向量机（SVM）了。基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间，在这些高阶向量空间里，有些分类或者回归问题能够更容易的解决。常见的基于核的算法包括：支持向量机（SupportVectorMachine，SVM），径向基函数（RadialBasisFunction，RBF)，以及线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis，LDA)等。聚类算法聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照比较大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括k-Means算法以及期望比较大化算法（ExpectationMaximization，EM）。
在开始之前，您必须知道机器学习的标志。我经常只是假设这一点，但除非你知道一些真实的基础知识，否则你不能继续下去。例如：应该知道什么是机器学习，并能够向同事作解释。什么是机器学习？应该知道一些“机器学习”实例实用的机器学习问题应该知道“机器学习”是解决一些复杂问题的***方法。机器学习问题应该知道，预测建模是应用机器学习中**有用的部分。预测建模的大致介绍你应该知道机器学习在人工智能和数据科学方面的实际应用机器学习适合在哪应用？应该知道主要几种“机器学习”算法类型。机器学习算法之旅你应该知道一些基本的“机器学习”术语如何在机器学习中讨论数据深度智谷深度人工智能学院分水岭算法。
第五步：建立一个收藏夹把自己完成的项目内容，放入一个收藏夹，把它们好好利用起来（有点像高中的错题集）。在您处理数据集并获得更好的效果时，请汇总您的发现、学习经验到自己的收藏夹。可以上传你的代码，并在自述文件中总结。可以你在博客文章中写下你的结果。可以做一个幻灯片。可以在YouTube上创建一个小视频。它们每一个都**了您不断增长的经验之一。就像一个画家，你可以建立一个完整的收藏夹，来展示你在机器学习的成果递送技术。您可以在该文章中了解更多关于这种方法的信息：建立机器学习收藏夹当你觉得自己的收藏夹已经硕果累累的时候，你甚至可以选择利用它来承担更多的工作责任，或者成为一个新的机器学习的重点角**了解更多信息。 深度智谷深度人工智能学院算法培训。河北百度飞桨机器学习培训
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9.自然语言处理世界上很大一部分数据和知识都以人类语言的形式存在着。你能想象在几秒内阅读、理解成千上万的书、文章和博客吗？显然，计算机还不能完全理解人类语言，但经训练可以完成某些任务。比如可以训练手机自动回复短信或纠正拼写错的单词，甚至可以教一台机器与人进行简单交谈。自然语言处理（NLP）本身不是一种机器学习方法，而是一种用于为机器学习准备文本的技术，其应用十分***。想像一下：有大量各种格式的文本文档（词语、在线博客…等），充满了拼写错误、缺少字符和字词多余的问题。目前，由斯坦福大学的研究人员创建的NLTK（自然语言工具包）是使用**为***的一种文本处理包。将文本映射到数字表示，**简单的方法是计算每个文本文档中各个单词的频率。在一个整数矩阵中，每行**一个文本文档，每列**一个单词。这种单词频率矩阵通常称为术语频率矩阵（TFM）。在这个基础上，可以用矩阵上的每个条目除以每个词在整个文档集中重要程度的权重，从而得到文本文档的另一种流行矩阵表示。这种方法称为术语频率反向文档频率（TFIDF），通常更适用于机器学习任务。 浙江北风机器学习培训视频
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