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反向传播算法。北京机器学习培训教程
第2步：选择一个过程你想在问题后得到高于平均水平的结果吗？你需要遵循一个系统化的过程。一个与你水平相对应的实例。你不需要依靠记忆或直觉。它引导你完成一个项目的端到端。你知道下一步该做什么。它可以根据您的特定问题类型和工具进行量身定制。一个系统的过程就是过山车一方面是好的还是坏的结果，一方面是高于平均水平，另一方面是永远改善的结果。我推荐的流程模板如下所示：第1步：定义问题（列出问题）。第2步：准备数据。第3步：检查算法。第4步：改善结果。第5步：得出结果。下面这幅图，总结了上方的流程：通过一个系统化、可重复的流程，可以得出一个一致的结果。您可以在这篇文章中了解更多关于流程的信息应用机器学习过程你并不一定要使用这个流程，但是你需要系统化的流程来处理预测建模问题。 新疆机器学习培训价格深度智谷深度人工智能学院霍夫变换。
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。
强化学习：在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据**是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporaldifferencelearning）在企业数据应用的场景下，人们**常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前半监督式学习是一个很热的话题。而强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。算法类似性根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照**容易理解的方式进行分类。回归算法回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域，人们说起回归，有时候是指一类问题，有时候是指一类算法，这一点常常会使初学者有所困惑。 深度智谷深度人工智能学院图像边界检测。
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拉普拉斯金字塔。河南机器学习培训项目
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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”。 北京机器学习培训教程
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