常见算法优缺点1.朴素贝叶斯朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。如果注有条件**性假设（一个比较严格的条件），朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使NB条件**假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现的很出色。它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用，用mRMR中R来讲，就是特征冗余。引用一个比较经典的例子，比如，虽然你喜欢BradPitt和TomCruise的电影，但是它不能学习出你不喜欢他们在一起演的电影。优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练；对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。缺点：需要计算先验概率；分类决策存在错误率；对输入数据的表达形式很敏感。（逻辑回归）属于判别式模型，有很多正则化模型的方法（L0，L1，L2，etc），而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比，你还会得到一个不错的概率解释，你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型。 深度智谷深度人工智能学院矩阵求导算法。安徽2018机器学习培训
第2步：选择一个过程你想在问题后得到高于平均水平的结果吗？你需要遵循一个系统化的过程。一个与你水平相对应的实例。你不需要依靠记忆或直觉。它引导你完成一个项目的端到端。你知道下一步该做什么。它可以根据您的特定问题类型和工具进行量身定制。一个系统的过程就是过山车一方面是好的还是坏的结果，一方面是高于平均水平，另一方面是永远改善的结果。我推荐的流程模板如下所示：第1步：定义问题（列出问题）。第2步：准备数据。第3步：检查算法。第4步：改善结果。第5步：得出结果。下面这幅图，总结了上方的流程：通过一个系统化、可重复的流程，可以得出一个一致的结果。您可以在这篇文章中了解更多关于流程的信息应用机器学习过程你并不一定要使用这个流程，但是你需要系统化的流程来处理预测建模问题。 西藏北风机器学习培训视频深度智谷深度人工智能学院模型训练测试。
技巧和窍门以下是您在使用此过程时可能会考虑的一些实用技巧和窍门。从一个简单的过程开始（像上面）和一个简单的工具（像Weka），然后提升难度，在这个过程中，你的自信心会得到提高。从**简单和**常用的数据集（鸢尾花和皮马糖尿病）开始。每次应用一个流程时，都要寻找改进方法和使用方法。如果你发现新的方法，找出把它们整合到你的收藏中。学习算法，再多不多，以帮助您获得更好的结果与您的过程。从**身上学习，看看哪些东西可以应用到自己的项目上。像研究预测建模问题一样研究你的工具，并充分利用它。解决越来越难的问题，因为在解决问题的过程中，你会从中学到很多东西。在论坛和**网站上参与社区，提出问题和回答问题。概要在这篇文章中，您看到了简单的5个步骤，您可以使用它学习“机器学习”并取得学习进展。虽然看上去很简单，但这种方法却需要付出艰辛的努力，**终将受益无穷。我的许多学生都是通过这个步骤来学习的，而且还是机器学习的工程师和数据科学家。
大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K**邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson相关系数逻辑斯谛回归（二值分类）参数估计（极大似然估计）、S型函数径向基函数网络非参数估计、正则化理论、S型函数对偶传播网络无导师的竞争学习、有导师的Widrow-Hoff学习学习向量量化网络一个输出层细胞跟几个竞争层细胞相连误差反向传播网络S型函数、梯度下降法支持向量机（二值分类）二次规化，Lagrange乘数法，对偶问题，比较好化，序列**小优化，核技巧单层感知器只具有线性可分的能力双隐藏层感知器足以解决任何复杂的分类问题无监督分类KMeans质心CHAMELONE图划分，相对互连度，相对紧密度BIRCHB树，CF三元组DBScan**点，密度可达EM算法(高斯混合模型)参数估计（极大似然估计）谱聚类图划分，奇异值求解。全局收敛自组织映射网络无导师的竞争学习回归分析一般线性回归参数估计，**小二乘法，一般不用于分类而用于预测逻辑斯谛回归（二值分类）参数估计（极大似然估计），S型函数关联规则挖掘FP-Tree频繁1项集，FP-Tree，条件模式基。 深度智谷深度人工智能学院梯度下降法。
6.神经网络与深度学习与线性模型的线性回归和逻辑回归相比，神经网络的目标是通过向模型添加参数层来捕获数据中的非线性模式。下图中，简单神经网络有四个输入，一个带有五个参数的隐藏层和一个输出层。具有一个隐藏层的神经网络其实，神经网络的结构十分灵活，可以构建出我们所熟知的的线性回归和逻辑回归。深度学习一词来自具有多个隐藏层的神经网络（见下图），是对各种体系结构的一个概括。跟上深度学习发展的步伐尤为困难，部分原因在于研究和工业方面投入了大量精力来研究深度学习，使得不断有新方法涌现出来。深度学习：具有多个隐藏层的神经网络为达到比较好效果，深度学习技术需要大量的数据，同时也需要强大的计算能力作为支撑，因为该方法是在大型体系架构中对许多参数进行自我调整。鉴于此，就不难理解为什么深度学习从业者要用配备强大图形处理单元（GPU）功能的计算机了。深度学习技术在视觉（图像分类）、文本、音频和视频领域的应用**为成功。**常见的深度学习软件包有Tensorflow和PyTorch。 深度智谷深度人工智能学院岭回归算法。安徽2018机器学习培训
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机器学习背后的**思想是，设计程序使得它可以在执行的时候提升它在某任务上的能力，而不是有着固定行为的程序。机器学习包括多种问题的定义，提供很多不同的算法，能解决不同领域的各种问题。我们之前讲到的是一个讲监督学习应用到语言识别的例子。正因为机器学习提供多种工具可以利用数据来解决简单规则不能或者难以解决的问题，它被广泛应用在了搜索引擎、无人驾驶、机器翻译、医疗诊断、垃圾邮件过滤、玩游戏、人脸识别、数据匹配、信用评级和给图片加滤镜等任务中。虽然这些问题各式各样，但他们有着共同的模式从而可以被机器学习模型解决。**常见的描述这些问题的方法是通过数学，但不像其他机器学习和神经网络的书那样，我们会主要关注真实数据和代码。下面我们来看点数据和代码。 安徽2018机器学习培训
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