不论是在科研中还是在工业领域，机器学习都是个热门话题，新的机器学习方法也层出不穷。机器学习发展迅速又很复杂。对初学者而言，紧跟其发展无疑十分困难，即便是对**们来说也非易事。为揭开机器学习的神秘面纱，帮助新手学习该领域的**概念，本文会介绍十种不同的机器学习方法，包括简单描述和可视化等，并一一举例说明。机器学习算法（模型）是个表示某一问题（常为商业问题）所包含数据信息的数学表达式。设计算法是为了分析数据从而获取有用信息。比如，在线零售商想要预测下一季度的销售额时，就可能会用到机器学习算法，根据之前的销售额和其他相关数据来进行预测。同样，风车制造商可以监管重要的设备，他们给算法提供视频数据使其在训练之后能够识别设备上的裂缝。本文介绍的十种机器学习方法可以让你对机器学习有一个整体的了解。 深度智谷深度人工智能学院数据处理算法模型。青海机器学习培训ppt
7.人工神经网络的优缺点人工神经网络的优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。8、K-Means聚类之前写过一篇关于K-Means聚类的文章，博文链接：机器学习算法-K-means聚类。关于K-Means的推导，里面有着很强大的EM思想。优点算法简单，容易实现；对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目,t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法通常局部收敛。算法尝试找出使平方误差函数值**小的k个划分。当簇是密集的、球状或团状的，且簇与簇之间区别明显时，聚类效果较好。缺点对数据类型要求较高，适合数值型数据；可能收敛到局部**小值，在大规模数据上收敛较慢K值比较难以选取；对初值的簇心值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同的聚类结果；不适合于发现非凸面形状的簇。 广东机器学习培训上海深度智谷深度人工智能学院模型评估指标。
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。
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图像滤波算法。
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）。 深度智谷深度人工智能学院算法培训。云南机器学习培训总结
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机器学习(MachineLearning)定义:为了解决任务T,设计一段程序,从经验E中学习,达到性能度量值P,当且*当有了经验E后,经过P评判,程序在处理T时的性能得到提升.机器学习方法三要素模型就是要学习的概率分布或决策函数所有可能的条件概率分布或者决策函数构成的**就是模型的假设空间策略从假设空间中学习比较好模型的方法,称为策略衡量模型好与不好需要一些指标,这时引入风险函数和损失函数来衡量预测值和真实值通常是不想等的,我们用损失函数或代价函数来度量预测错误的程度,记作L(Y,f(x))-0~1损失函数-平方损失函数-***损失函数-对数损失函数R=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^nL(y_{i},f(x_{i}))+\lambdaJ(f)算法是指学习模型时的具体计算方法,求解比较好模型归结为一个比较好化问题,统计学习的算法等价于求解比较好化问题的算法,也就是求解析解或数值解梯度下降算法定义:是一个用来求函数最小值的算法批量梯度下降(BGD)\theta_{0}=\theta_{0}-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(h_{\theta}(x^{i})-y^{i})\theta_{1}=\theta_{1}-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m((h_{\theta}(x^{i})-y^{i}))x^{i})随机梯度下降法(SGD)\theta_{i}=\theta_{i}-\alpha((h_{\theta}。 青海机器学习培训ppt
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