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。 深度智谷深度人工智能学院图像金字塔。山西机器学习培训学校
降低维度算法像聚类算法一样，降低维度算法试图分析数据的内在结构，不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括：主成份分析（PrincipleComponentAnalysis，PCA），偏**小二乘回归（PartialLeastSquareRegression，PLS），Sammon映射，多维尺度（Multi-DimensionalScaling,MDS）,投影追踪（ProjectionPursuit）等。集成算法集成算法用一些相对较弱的学习模型**地就同样的样本进行训练，然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法的主要难点在于究竟集成哪些**的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。这是一类非常强大的算法，同时也非常流行。常见的算法包括：Boosting，BootstrappedAggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（StackedGeneralization，Blending），梯度推进机（GradientBoostingMachine,GBM），随机森林（RandomForest）。 安徽机器学习培训视频深度智谷深度人工智能学院聚类算法模型。
Sigmoid函数：优点：实现简单，***的应用于工业问题上；分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低；便利的观测样本概率分数；对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题；缺点：当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好；容易欠拟合，一般准确度不太高不能很好地处理大量多类特征或变量；只能处理两分类问题（在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类），且必须线性可分；对于非线性特征，需要进行转换；3.线性回归线性回归是用于回归的，而不像Logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对**小二乘法形式的误差函数进行优化，当然也可以用normalequation直接求得参数的解，结果为：而在LWLR（局部加权线性回归）中，参数的计算表达式为:由此可见LWLR与LR不同，LWLR是一个非参数模型，因为每次进行回归计算都要遍历训练样本至少一次。优点：实现简单，计算简单。
案例目标：区分红酒和啤酒步骤1：收集数据我们在超市买来一堆不同种类的啤酒和红酒，然后再买来测量颜色的光谱仪和用于测量酒精度的设备。这个时候，我们把买来的所有酒都标记出他的颜色和酒精度，会形成下面这张表格。颜色酒精度种类6105啤酒59913红酒69314红酒………这一步非常重要，因为数据的数量和质量直接决定了预测模型的好坏。步骤2：数据准备在这个例子中，我们的数据是很工整的，但是在实际情况中，我们收集到的数据会有很多问题，所以会涉及到数据清洗等工作。当数据本身没有什么问题后，我们将数据分成3个部分：训练集（60%）、验证集（20%）、测试集（20%），用于后面的验证和评估工作。数据要分为3个部分：训练集、验证集、测试集关于数据准备部分，还有非常多的技巧，感兴趣的可以看看《AI数据集**常见的6大问题（附解决方案）》步骤3：选择一个模型研究人员和数据科学家多年来创造了许多模型。有些非常适合图像数据，有些非常适合于序列（如文本或音乐），有些用于数字数据，有些用于基于文本的数据。在我们的例子中，由于我们只有2个特征，颜色和酒精度，我们可以使用一个小的线性模型，这是一个相当简单的模型。 深度智谷深度人工智能学院课程大纲。
第四步：数据集实操虽然有了系统化流程和相关工具，仍需要多加练习，方能生巧。在标准机器学习数据集上的实践。使用真实的数据集，从实际问题领域收集（而不是人为虚构的）。使用适合的内存或Excel电子表格的小型数据集。使用易于理解的数据集，以便了解期望的结果类型。练习不同类型的数据集，练习一些让你不喜欢的问题，因为你将不得不提高技术来获得解决方案。在数据问题中找出不同的特征，例如：不同类型的监督学习，如分类和回归。从数十，数百，数千和数百万个实例的不同大小的数据集。不到十个，几十个，几百个和几千个属性的不同数量的属性。来自实数，整数，分类，序数和混合的不同属性类型。不同的领域，迫使你迅速理解和了解一个你以前没有解决过的新问题。使用UCI机器学习库这些是**常用和比较好理解的数据集，也是比较好的开始。在这篇文章中了解更多：使用UCI机器学习库中的小型内存数据集练习机器学习使用机器学习比赛，如Kaggle这些数据集通常较大，需要更多的准备才能建模。有关您可以练习的很受欢迎的数据集列表，请参阅以下文章：真实世界的机器学习问题之旅对你自己的设计问题的实践收集有关您的重要机器学习问题的数据。 深度智谷深度人工智能学院图像形态检测。河南机器学习培训教程
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人类一直试图让机器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。从上世纪50年代，人工智能的发展经历了“推理期”，通过赋予机器逻辑推理能力使机器获得智能，当时的AI程序能够证明一些***的数学定理，但由于机器缺乏知识，远不能实现真正的智能。因此，70年代，人工智能的发展进入“知识期”，即将人类的知识总结出来教给机器，使机器获得智能。在这一时期，大量的**系统问世，在很多领域取得大量成果，但由于人类知识量巨大，故出现“知识工程瓶颈”。\quad无论是“推理期”还是“知识期”，机器都是按照人类设定的规则和总结的知识运作，永远无法超越其创造者，其次人力成本太高。于是，一些学者就想到，如果机器能够自我学习问题不就迎刃而解了吗！机器学习（MachineLearning）方法应运而生，人工智能进入“机器学习时期”。“机器学习时期”也分为三个阶段，80年代，连接主义较为流行，**工作有感知机（Perceptron）和神经网络（NeuralNetwork）。90年代，统计学习方法开始占据主流舞台，代表性方法有支持向量机（SupportVectorMachine），进入21世纪，深度神经网络被提出，连接主义卷土从来，随着数据量和计算能力的不断提升，以深度学习。 山西机器学习培训学校
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