第五步：建立一个收藏夹把自己完成的项目内容，放入一个收藏夹，把它们好好利用起来（有点像高中的错题集）。在您处理数据集并获得更好的效果时，请汇总您的发现、学习经验到自己的收藏夹。可以上传你的代码，并在自述文件中总结。可以你在博客文章中写下你的结果。可以做一个幻灯片。可以在YouTube上创建一个小视频。它们每一个都**了您不断增长的经验之一。就像一个画家，你可以建立一个完整的收藏夹，来展示你在机器学习的成果递送技术。您可以在该文章中了解更多关于这种方法的信息：建立机器学习收藏夹当你觉得自己的收藏夹已经硕果累累的时候，你甚至可以选择利用它来承担更多的工作责任，或者成为一个新的机器学习的重点角**了解更多信息。 深度智谷深度人工智能学院图像轮廓查找算法。广东机器学习培训方案
9.自然语言处理世界上很大一部分数据和知识都以人类语言的形式存在着。你能想象在几秒内阅读、理解成千上万的书、文章和博客吗？显然，计算机还不能完全理解人类语言，但经训练可以完成某些任务。比如可以训练手机自动回复短信或纠正拼写错的单词，甚至可以教一台机器与人进行简单交谈。自然语言处理（NLP）本身不是一种机器学习方法，而是一种用于为机器学习准备文本的技术，其应用十分***。想像一下：有大量各种格式的文本文档（词语、在线博客…等），充满了拼写错误、缺少字符和字词多余的问题。目前，由斯坦福大学的研究人员创建的NLTK（自然语言工具包）是使用**为***的一种文本处理包。将文本映射到数字表示，**简单的方法是计算每个文本文档中各个单词的频率。在一个整数矩阵中，每行**一个文本文档，每列**一个单词。这种单词频率矩阵通常称为术语频率矩阵（TFM）。在这个基础上，可以用矩阵上的每个条目除以每个词在整个文档集中重要程度的权重，从而得到文本文档的另一种流行矩阵表示。这种方法称为术语频率反向文档频率（TFIDF），通常更适用于机器学习任务。 安徽机器学习培训心得体会深度智谷深度人工智能学院图像金字塔。
机器学习背后的**思想是，设计程序使得它可以在执行的时候提升它在某任务上的能力，而不是有着固定行为的程序。机器学习包括多种问题的定义，提供很多不同的算法，能解决不同领域的各种问题。我们之前讲到的是一个讲监督学习应用到语言识别的例子。正因为机器学习提供多种工具可以利用数据来解决简单规则不能或者难以解决的问题，它被广泛应用在了搜索引擎、无人驾驶、机器翻译、医疗诊断、垃圾邮件过滤、玩游戏、人脸识别、数据匹配、信用评级和给图片加滤镜等任务中。虽然这些问题各式各样，但他们有着共同的模式从而可以被机器学习模型解决。**常见的描述这些问题的方法是通过数学，但不像其他机器学习和神经网络的书那样，我们会主要关注真实数据和代码。下面我们来看点数据和代码。
为什么说朴素贝叶斯是高偏差低方差?以下内容引自知乎：首先，假设你知道训练集和测试集的关系。简单来讲是我们要在训练集上学习一个模型，然后拿到测试集去用，效果好不好要根据测试集的错误率来衡量。但很多时候，我们只能假设测试集和训练集的是符合同一个数据分布的，但却拿不到真正的测试数据。这时候怎么在只看到训练错误率的情况下，去衡量测试错误率呢？由于训练样本很少（至少不足够多），所以通过训练集得到的模型，总不是真正正确的。（就算在训练集上正确率100%，也不能说明它刻画了真实的数据分布，要知道刻画真实的数据分布才是我们的目的，而不是只刻画训练集的有限的数据点）。而且，实际中，训练样本往往还有一定的噪音误差，所以如果太追求在训练集上的完美而采用一个很复杂的模型，会使得模型把训练集里面的误差都当成了真实的数据分布特征，从而得到错误的数据分布估计。这样的话，到了真正的测试集上就错的一塌糊涂了（这种现象叫过拟合）。但是也不能用太简单的模型，否则在数据分布比较复杂的时候，模型就不足以刻画数据分布了（体现为连在训练集上的错误率都很高，这种现象较欠拟合）。过拟合表明采用的模型比真实的数据分布更复杂。 深度智谷深度人工智能学院机器学习前景。
在统计学习框架下，大家刻画模型复杂度的时候，有这么个观点，认为Error=Bias+Variance。这里的Error大概可以理解为模型的预测错误率，是有两部分组成的，一部分是由于模型太简单而带来的估计不准确的部分（Bias），另一部分是由于模型太复杂而带来的更大的变化空间和不确定性（Variance）。所以，这样就容易分析朴素贝叶斯了。它简单的假设了各个数据之间是无关的，是一个被严重简化了的模型。所以，对于这样一个简单模型，大部分场合都会Bias部分大于Variance部分，也就是说高偏差而低方差。在实际中，为了让Error尽量小，我们在选择模型的时候需要平衡Bias和Variance所占的比例，也就是平衡over-fitting和under-fitting。偏差和方差与模型复杂度的关系使用下图更加明了：当模型复杂度上升的时候，偏差会逐渐变小，而方差会逐渐变大。 深度智谷深度人工智能学院模型训练测试。广东机器学习培训方案
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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。 广东机器学习培训方案
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