贝叶斯方法贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-DependenceEstimators，AODE），以及BayesianBeliefNetwork（BBN）。基于核的算法基于核的算法中*****的莫过于支持向量机（SVM）了。基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间，在这些高阶向量空间里，有些分类或者回归问题能够更容易的解决。常见的基于核的算法包括：支持向量机（SupportVectorMachine，SVM），径向基函数（RadialBasisFunction，RBF)，以及线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis，LDA)等。聚类算法聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照比较大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括k-Means算法以及期望比较大化算法（ExpectationMaximization，EM）。 深度智谷深度人工智能学院模型训练测试。河北机器学习培训内容
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。 贵州机器学习培训视频深度智谷深度人工智能学院图像滤波算法。
4.**近领算法——KNNKNN即**近邻算法，其主要过程为：1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；2.对上面所有的距离值进行排序；3.选前k个**小距离的样本；4.根据这k个样本的标签进行投票，得到***的分类类别；如何选择一个比较好的K值，这取决于数据。一般情况下，在分类时较大的K值能够减小噪声的影响。但会使类别之间的界限变得模糊。一个较好的K值可通过各种启发式技术来获取，比如，交叉验证。另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值，K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。KNN算法的优点理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于非线性分类；训练时间复杂度为O(n)；对数据没有假设，准确度高，对outlier不敏感；缺点计算量大；样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；需要大量的内存。
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。 深度智谷深度人工智能学院机器学习价格。
算法选择参考之前翻译过一些国外的文章，有一篇文章中给出了一个简单的算法选择技巧：1.首当其冲应该选择的就是逻辑回归，如果它的效果不怎么样，那么可以将它的结果作为基准来参考，在基础上与其他算法进行比较；2.然后试试决策树（随机森林）看看是否可以大幅度提升你的模型性能。即便***你并没有把它当做为**终模型，你也可以使用随机森林来移除噪声变量，做特征选择；3.如果特征的数量和观测样本特别多，那么当资源和时间充足时（这个前提很重要），使用SVM不失为一种选择。通常情况下：【GBDT>=SVM>=RF>=Adaboost>=Other…】，现在深度学习很热门，很多领域都用到，它是以神经网络为基础的，目前我自己也在学习，只是理论知识不是很厚实，理解的不够深，这里就不做介绍了。算法固然重要，但好的数据却要优于好的算法，设计优良特征是大有裨益的。假如你有一个超大数据集，那么无论你使用哪种算法可能对分类性能都没太大影响（此时就可以根据速度和易用性来进行抉择）。 深度智谷深度人工智能学院师资力量。甘肃机器学习培训排名
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使用坐标梯度上升求得参数w向量，求导后w:=w+a(y-h(x))x,其中a是每次梯度上升的步长，x是属性向量，h(x)=sigmodf(wx),不断循环进行梯队上升，知道w稳定或比较大循环次数数值预测线性回归回归函数的确定，y=f(x),使得y-h(x)**小方法一：使用梯度下降，求得w，同上方法二：使用**小二阶乘bagging是用多个**的分类器boosting是用多个分类器，分类器之间会有影响，后面的分类器会加重对前面分类错误的样本进行分类adaboost是基于boosting，使用多个弱分类器，每个样本有权重D,每个弱分类器也有权重aa=正确分类的样本/所有样本d=d*e^-a/sum(d)正确的样本d=d*e^a/sum(d)错误的样本随机森林：进行行抽取，和列抽取行抽取用可放回的抽取m，列抽数量是远远小于数据特征n<<。 河北机器学习培训内容
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