fp-growth：求频繁**的算法，只用遍历数据集两次，就可建立fp树遍历**，求**小项集的出现次数给所有样本内部排序，并且过滤掉出现次数小于阈值的项集用排序好的数据建立fp树，树是字典树，节点是频繁**的路径，值是路径出现次数fp树建好后，使用header链表，自底向上获得频繁项mahout的分布式fp：***次遍历样本一样，求**小项集的出现次数根据排序的**小项集，分割项集，如a,b,c,d,e,f,g,分割数据a,b,c,d,e,f,g;c,d,e,f,g;efg;这样频繁**不会应为分片而丢失（可以理解为fp树从顶向下分割数据）基于项目的推荐算法：计算人-物计算物-物获得物和物的相似矩阵在用相似矩阵*人-物，就是人和其他物品的关联度。 深度智谷深度人工智能学院梯度下降法。湖南机器学习培训价格
聚类方法：kmeans1.随机选择k个中心点2.遍历所有训练样本，将样本分给距离**近的k点3.遍历结束后更新k点，使其为所属样本的中心点重复2,3步，知道k稳定，或循环次数到达阈值二分kmeans1.让所有样本属于一个集簇，求得中心点2.用中心点二分所有样本，重新计算各自的中心点，选择误差比较大的集簇作为下一个二分的数据集重复2操作，知道k点到达预期数，或误差到达阈值canopycanopy不是硬分类器，他有t1,t2,detal三个值，t1>t2随机取一个样本为canopy，当d<t1时，样本在canopy中，并删除所有d<t2的样本，再进行循环在mahout中，canopy不是删除样本这样实现的，mahout的mapper和reduce的操作一样，都是添加canopy中心点，当d<t1时，属于canopy中心点,当d>t2则新生成canopy中心点meanshift中心点漂移，有着梯度上升思想，不断优化中心点mahout算法中用canopy修改，当d<t1时，属于canopy中心点，并记录此样本在canopy中，在reduce中增加一个操作，是跟新canopy属性。 安徽机器学习培训网站深度智谷深度人工智能学院反向传播算法。
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）。
强化学习强化学习更接近生物学习的本质，因此有望获得更高的智能。它关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得比较大的累积回报。通过强化学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为。**典型的场景就是打游戏。2019年1月25日，AlphaStar（Google研发的人工智能程序，采用了强化学习的训练方式）完虐星际争霸的职业选手职业选手“TLO”和“MANA”。新闻链接了解更多关于强化学习机器学习实操的7个步骤通过上面的内容，我们对机器学习已经有一些模糊的概念了，这个时候肯定会特别好奇：到底怎么使用机器学习？机器学习在实际操作层面一共分为7步：收集数据数据准备选择一个模型训练评估参数调整预测（开始使用）。 深度智谷深度人工智能学院模型验证方法。
(4)VSM法VSM法即向量空间模型(VectorSpaceModel)法，由Salton等人于60年代末提出。这是**早也是**出名的信息检索方面的数学模型。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量：D=D(T1，W1；T2，W2；…；Tn，Wn)，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，文本的相似度就可以借助特征向量之间的内积来表示。在实际应用中，VSM法一般事先依据语料库中的训练样本和分类体系建立类别向量空间。当需要对一篇待分样本进行分类的时候，只需要计算待分样本和每一个类别向量的相似度即内积，然后选取相似度比较大的类别作为该待分样本所对应的类别。由于VSM法中需要事先计算类别的空间向量，而该空间向量的建立又很大程度的依赖于该类别向量中所包含的特征项。根据研究发现，类别中所包含的非零特征项越多，其包含的每个特征项对于类别的表达能力越弱。因此，VSM法相对其他分类方法而言，更适合于专业文献的分类。 深度智谷深度人工智能学院机器学习应用。河北机器学习培训多少钱
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（6）神经网络神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元，一个值逻辑单元是一个对象，它可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和，如果这个和达到或者超过了某个阈值，输出一个量。如有输入值X1,X2,...,Xn和它们的权系数：W1,W2,...,Wn，求和计算出的Xi*Wi，产生了激发层a=(X1*W1)+(X2*W2)+...+(Xi*Wi)+...+(Xn*Wn)，其中Xi是各条记录出现频率或其他参数，Wi是实时特征评估模型中得到的权系数。神经网络是基于经验风险**小化原则的学习算法，有一些固有的缺陷，比如层数和神经元个数难以确定，容易陷入局部极小，还有过学习现象，这些本身的缺陷在SVM算法中可以得到很好的解决。 湖南机器学习培训价格
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