常见算法优缺点1.朴素贝叶斯朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。如果注有条件**性假设（一个比较严格的条件），朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使NB条件**假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现的很出色。它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用，用mRMR中R来讲，就是特征冗余。引用一个比较经典的例子，比如，虽然你喜欢BradPitt和TomCruise的电影，但是它不能学习出你不喜欢他们在一起演的电影。优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练；对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。缺点：需要计算先验概率；分类决策存在错误率；对输入数据的表达形式很敏感。（逻辑回归）属于判别式模型，有很多正则化模型的方法（L0，L1，L2，etc），而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比，你还会得到一个不错的概率解释，你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型。 深度智谷深度人工智能学院图像边界检测。广西机器学习培训教程下载
第一步：心态机器学习不仅*是为了成为该领域的专业人员、为了成才或是学位。你必须相信你可以学习这些知识，并将其用于解决实际问题。你不需要编写代码。你不需要知道或擅长数学。你不需要更高的学位。你不需要大数据。你不需要使用超级计算机。你不需要很多时间。有些人总有理借口，始终不开始学习。真的，只有一件事可以阻止你入门，并善于机器学习——就是你自己！也许你找不到动机。也许你认为你必须一切从头开始。也许你一直在挑选前沿的问题而不是初学者的问题。也许你没有一个系统的过程来实现结果。也许你没有使用好的工具和库。***阻止你入门的限制性信念。这篇文章可能有帮助：什么阻止你从机器学习目标？有很多速度颠簸，你可以打。识别他们，解决他们，并继续前进。为什么要学习机器一旦你知道你可以做机器学习，理解为什么。也许你有兴趣学习更多关于机器学习算法的知识。也许你有兴趣创造预言。也许你有兴趣解决复杂的问题。也许你有兴趣创造更聪明的软件。也许你甚至有兴趣成为一名数据科学家。仔细想想这个话题，试着找出你的“为什么”。这篇文章可能会让你有更深入的认识：为什么要进入机器学习？一旦知道了“为什么”，就如同给自己打了一剂强心剂。 上海机器学习培训视频下载深度智谷深度人工智能学院模型评估指标。
在开始之前，您必须知道机器学习的标志。我经常只是假设这一点，但除非你知道一些真实的基础知识，否则你不能继续下去。例如：应该知道什么是机器学习，并能够向同事作解释。什么是机器学习？应该知道一些“机器学习”实例实用的机器学习问题应该知道“机器学习”是解决一些复杂问题的***方法。机器学习问题应该知道，预测建模是应用机器学习中**有用的部分。预测建模的大致介绍你应该知道机器学习在人工智能和数据科学方面的实际应用机器学习适合在哪应用？应该知道主要几种“机器学习”算法类型。机器学习算法之旅你应该知道一些基本的“机器学习”术语如何在机器学习中讨论数据
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EM算法。
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机器学习价格。湖南机器学习培训哪家好
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关联规则学习关联规则学习通过寻找**能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则。常见算法包括Apriori算法和Eclat算法等。人工神经网络人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。（其中深度学习就是其中的一类算法，我们会单独讨论），重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeuralNetwork）,反向传递（BackPropagation），Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap,SOM）。学习矢量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）深度学习深度学习算法是对人工神经网络的发展。在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的***，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine，RBN），DeepBeliefNetworks（DBN），卷积网络（ConvolutionalNetwork）,堆栈式自动编码器（StackedAuto-encoders）。 广西机器学习培训教程下载
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