5.决策树易于解释。它可以毫无压力地处理特征间的交互关系并且是非参数化的，因此你不必担心异常值或者数据是否线性可分（举个例子，决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端，类别B在中间，然后类别A又出现在特征维度x前端的情况）。它的缺点之一就是不支持在线学习，于是在新样本到来后，决策树需要全部重建。另一个缺点就是容易出现过拟合，但这也就是诸如随机森林RF（或提升树boostedtree）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是很多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一丁点），它训练快速并且可调，同时你无须担心要像支持向量机那样调一大堆参数，所以在以前都一直很受欢迎。决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。信息熵的计算公式如下:其中的n**有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。现在选中一个属性xixi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vxi=v的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别。 深度智谷深度人工智能学院模型评估指标。江西机器学习培训班知乎
(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。 宁夏机器学习培训教程下载深度智谷深度人工智能学院图像混合运算操作。
步骤4：训练大部分人都认为这个是**重要的部分，其实并非如此~数据数量和质量、还有模型的选择比训练本身重要更多（训练知识台上的3分钟，更重要的是台下的10年功）。这个过程就不需要人来参与的，机器**就可以完成，整个过程就好像是在做算术题。因为机器学习的本质就是将问题转化为数学问题，然后解答数学题的过程。步骤5：评估一旦训练完成，就可以评估模型是否有用。这是我们之前预留的验证集和测试集发挥作用的地方。评估的指标主要有准确率、召回率、F值。这个过程可以让我们看到模型如何对尚未看到的数是如何做预测的。这意味着**模型在现实世界中的表现。步骤6：参数调整完成评估后，您可能希望了解是否可以以任何方式进一步改进训练。我们可以通过调整参数来做到这一点。当我们进行训练时，我们隐含地假设了一些参数，我们可以通过认为的调整这些参数让模型表现的更出色。步骤7：预测我们上面的6个步骤都是为了这一步来服务的。这也是机器学习的价值。这个时候，当我们买来一瓶新的酒，只要告诉机器他的颜色和酒精度，他就会告诉你，这时啤酒还是红酒了。
什么是机器学习？在解释机器学习的原理之前，先把**精髓的基本思路介绍给大家，理解了机器学***本质的东西，就能更好的利用机器学习，同时这个解决问题的思维还可以用到工作和生活中。机器学习的基本思路把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的如何？无论使用什么算法，使用什么样的数据，**根本的思路都逃不出上面的3步！机器学习的基本思路当我们理解了这个基本思路，我们就能发现：不是所有问题都可以转换成数学问题的。那些没有办法转换的现实问题AI就没有办法解决。同时**难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步。机器学习的原理下面以监督学习为例，给大家讲解一下机器学习的实现原理。假如我们正在教小朋友识字（一、二、三）。我们首先会拿出3张卡片，然后便让小朋友看卡片，一边说“一条横线的是一、两条横线的是二、三条横线的是三”。 深度智谷深度人工智能学院图像金字塔。
5.集成方法假设你对市面上的自行车都不满意，打算自己制作一辆，也许会从寻找各个比较好的零件开始，然后**终会组装出一辆比较好的自行车。集成方法也是利用这一原理，将几个预测模型（监督式机器学习方法）组合起来从而得到比单个模型能提供的更高质量的预测结果。随机森林算法就是一种**方法，结合了许多用不同数据集样本训练的决策树。因此，随机森林的预测质量会高于单个决策树的预测质量。集成方法可理解为一种减小单个机器学习模型的方差和偏差的方法。任何给定的模型在某些条件下可能是准确的，但在其他条件下有可能不准确，因此这种方法十分重要。如果换用另一个模型，相对精度可能会更低。而组合这两个模型，就可以平衡预测的质量。绝大多数Kaggle竞赛的获胜者都会使用集成方法。**为流行的集成算法有随机森林、XGBoost和LightGBM。 深度智谷深度人工智能学院图像边界检测。吉林机器学习培训中心
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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。 江西机器学习培训班知乎
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