第一步：心态机器学习不仅*是为了成为该领域的专业人员、为了成才或是学位。你必须相信你可以学习这些知识，并将其用于解决实际问题。你不需要编写代码。你不需要知道或擅长数学。你不需要更高的学位。你不需要大数据。你不需要使用超级计算机。你不需要很多时间。有些人总有理借口，始终不开始学习。真的，只有一件事可以阻止你入门，并善于机器学习——就是你自己！也许你找不到动机。也许你认为你必须一切从头开始。也许你一直在挑选前沿的问题而不是初学者的问题。也许你没有一个系统的过程来实现结果。也许你没有使用好的工具和库。***阻止你入门的限制性信念。这篇文章可能有帮助：什么阻止你从机器学习目标？有很多速度颠簸，你可以打。识别他们，解决他们，并继续前进。为什么要学习机器一旦你知道你可以做机器学习，理解为什么。也许你有兴趣学习更多关于机器学习算法的知识。也许你有兴趣创造预言。也许你有兴趣解决复杂的问题。也许你有兴趣创造更聪明的软件。也许你甚至有兴趣成为一名数据科学家。仔细想想这个话题，试着找出你的“为什么”。这篇文章可能会让你有更深入的认识：为什么要进入机器学习？一旦知道了“为什么”，就如同给自己打了一剂强心剂。 深度智谷深度人工智能学院聚类算法模型。内蒙古机器学习培训哪家强
4.降维顾名思义，降维可用来删除数据集中**不重要的数据。实践中常会遇到包含数百甚至数千列（也称为特征）的数据集，因此减少总量至关重要。例如，图像中数千个像素中并不是所有的都要分析；或是在制造过程中要测试微芯片时，如果对每个芯片都进行测试也许需要数千次测试，但其实其中很多芯片提供的信息是多余的。在这些情况下，就需要运用降维算法以便对数据集进行管理。主成分分析（PCA）是**常用的降维方法，通过找出比较大化数据线性变化的新向量来减小特征空间的维数。在数据的线性相关性很强时，主成分分析法可以***减小数据的维度，且不会丢失太多信息。（其实，还可以衡量信息丢失的实际程度并进行相应调整。）t-分布邻域嵌入（t-SNE）是另一种常用的方法，可用来减少非线性维数。t-分布邻域嵌入通常用于数据可视化，但也可以用于减少特征空间和聚类等机器学习任务。下图显示了手写数字的MNIST数据库分析。MNIST包含数千个从0到9的数字图像，研究人员以此来测试聚类和分类算法。数据集的每一行是原始图像的矢量化版本（大小为28×28=784）和每个图像的标签（0，1,2，3，......，9）。注意，因此将维度从784（像素）减至2（可视化维度）。 天津国内机器学习培训深度智谷深度人工智能学院岭回归算法。
机器学习、人工智能、深度学习是什么关系？1956年提出AI概念，短短3年后（1959）ArthurSamuel就提出了机器学习的概念：Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。所以，机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等。深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。不管是机器学习还是深度学习，都属于人工智能（AI）的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示：。
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模型训练测试。
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图像直方图操作。海南机器学习培训班知乎
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在统计学习框架下，大家刻画模型复杂度的时候，有这么个观点，认为Error=Bias+Variance。这里的Error大概可以理解为模型的预测错误率，是有两部分组成的，一部分是由于模型太简单而带来的估计不准确的部分（Bias），另一部分是由于模型太复杂而带来的更大的变化空间和不确定性（Variance）。所以，这样就容易分析朴素贝叶斯了。它简单的假设了各个数据之间是无关的，是一个被严重简化了的模型。所以，对于这样一个简单模型，大部分场合都会Bias部分大于Variance部分，也就是说高偏差而低方差。在实际中，为了让Error尽量小，我们在选择模型的时候需要平衡Bias和Variance所占的比例，也就是平衡over-fitting和under-fitting。偏差和方差与模型复杂度的关系使用下图更加明了：当模型复杂度上升的时候，偏差会逐渐变小，而方差会逐渐变大。 内蒙古机器学习培训哪家强
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