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。 深度智谷深度人工智能学院商业实战项目。江西青少年机器学习培训
8.强化学习试想，迷宫中有只老鼠，在试图寻找藏在某处的奶酪。老鼠进迷宫的次数越多，它就越有可能找到奶酪。一开始，老鼠可能会随机走动，但一段时间后，它就能意识到怎样走可以找到奶酪。老鼠找奶酪的过程反映了使用强化学习来训练系统或游戏的方法。一般来说，强化学习是一种帮助代理从经验中学习的机器学习方法。通过在设定环境中记录操作并使用试错法，强化学习可以比较大化累积奖励。在上述示例中，代理是老鼠，环境是迷宫。老鼠的可能操作是：前移、后移、左移或右移，奶酪则是奖励。如果一个问题几乎没有任何历史数据，就可以选择强化学习方法，因为它不需要事先提供信息（这一点不同于传统的机器学习方法）。在强化学习框架中，你可以随时了解数据。因此强化学习的应用在游戏方面的成功也就不足为奇了，特别是在国际象棋和围棋这类“完美信息”型游戏上的应用。在游戏中，可以迅速根据代理和环境的反馈做出调整，从而使模型能够快速学习。强化学习的缺点则是如果问题很复杂，训练时间也许会很长。IBM的DeepBlue曾在1997年击败了人类比较好国际象棋选手，同样，基于深度学习的算法AlphaGo也于2016年击败了人类比较好围棋选手。 新疆机器学习培训班深度智谷深度人工智能学院机器学习应用。
(5)Bayes法Bayes法是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。设训练样本集分为M类，记为C=｛c1，…，ci，…cM}，每类的先验概率为P(ci)，i=1，2，…，M。当样本集非常大时，可以认为P(ci)=ci类样本数/总样本数。对于一个待分样本X，其归于cj类的类条件概率是P(X/ci)，则根据Bayes定理，可得到cj类的后验概率P(ci/X)：P(ci/x)=P(x/ci)·P(ci)/P(x)(1)若P(ci/X)=MaxjP(cj/X)，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，则有x∈ci(2)式(2)是比较大后验概率判决准则，将式(1)代入式(2)，则有：若P(x/ci)P(ci)=Maxj〔P(x/cj)P(cj)〕，i=1，2，…，M，j=1，2，…，M，则x∈ci这就是常用到的Bayes分类判决准则。经过长期的研究，Bayes分类方法在理论上论证得比较充分，在应用上也是非常***的。Bayes方法的薄弱环节在于实际情况下，类别总体的概率分布和各类样本的概率分布函数(或密度函数)常常是不知道的。为了获得它们，就要求样本足够大。另外，Bayes法要求表达文本的主题词相互**，这样的条件在实际文本中一般很难满足，因此该方法往往在效果上难以达到理论上的比较大值。
参数估计极大似然估计线性回归。假设误差满足均值为0的正态分布,从而转化为**小二乘法Logistic回归。梯度下降迭代法求似然函数的极值高斯混合模型。非参数估计径向基函数网络**性检验无参数假设检验χ2检验特征词选取，分类回归树的终止条件秩和检验相关性检验Pearson相关系数（假设x,y成对地从正态分布中取得）基于向量空间模型的文本分类，用户喜好推荐系统Spearman秩相关系数（无参数假设检验）比较好化方法无约束比较好化方法梯度下降法极大似然估计（回归分析、GMM）支持向量机线性判别分析牛顿迭代法及其变种有约束时通过Lagrange乘数法转换成无约束问题求特征值/特征向量幂法线性判别分析降维奇异值分解（*针对对称矩阵）主成分分析谱聚类信息论信息增益特征词选择决策树互信息特征词选择交叉熵特征词选择，稀有事件建模仿真，多峰比较好化问题核函数多项式核函数SVMRBF网络高斯核函数。 深度智谷深度人工智能学院图像阈值操作。
案例目标：区分红酒和啤酒步骤1：收集数据我们在超市买来一堆不同种类的啤酒和红酒，然后再买来测量颜色的光谱仪和用于测量酒精度的设备。这个时候，我们把买来的所有酒都标记出他的颜色和酒精度，会形成下面这张表格。颜色酒精度种类6105啤酒59913红酒69314红酒………这一步非常重要，因为数据的数量和质量直接决定了预测模型的好坏。步骤2：数据准备在这个例子中，我们的数据是很工整的，但是在实际情况中，我们收集到的数据会有很多问题，所以会涉及到数据清洗等工作。当数据本身没有什么问题后，我们将数据分成3个部分：训练集（60%）、验证集（20%）、测试集（20%），用于后面的验证和评估工作。数据要分为3个部分：训练集、验证集、测试集关于数据准备部分，还有非常多的技巧，感兴趣的可以看看《AI数据集**常见的6大问题（附解决方案）》步骤3：选择一个模型研究人员和数据科学家多年来创造了许多模型。有些非常适合图像数据，有些非常适合于序列（如文本或音乐），有些用于数字数据，有些用于基于文本的数据。在我们的例子中，由于我们只有2个特征，颜色和酒精度，我们可以使用一个小的线性模型，这是一个相当简单的模型。 深度智谷深度人工智能学院图像轮廓查找算法。青海机器学习培训价格
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第四步：数据集实操虽然有了系统化流程和相关工具，仍需要多加练习，方能生巧。在标准机器学习数据集上的实践。使用真实的数据集，从实际问题领域收集（而不是人为虚构的）。使用适合的内存或Excel电子表格的小型数据集。使用易于理解的数据集，以便了解期望的结果类型。练习不同类型的数据集，练习一些让你不喜欢的问题，因为你将不得不提高技术来获得解决方案。在数据问题中找出不同的特征，例如：不同类型的监督学习，如分类和回归。从数十，数百，数千和数百万个实例的不同大小的数据集。不到十个，几十个，几百个和几千个属性的不同数量的属性。来自实数，整数，分类，序数和混合的不同属性类型。不同的领域，迫使你迅速理解和了解一个你以前没有解决过的新问题。使用UCI机器学习库这些是**常用和比较好理解的数据集，也是比较好的开始。在这篇文章中了解更多：使用UCI机器学习库中的小型内存数据集练习机器学习使用机器学习比赛，如Kaggle这些数据集通常较大，需要更多的准备才能建模。有关您可以练习的很受欢迎的数据集列表，请参阅以下文章：真实世界的机器学习问题之旅对你自己的设计问题的实践收集有关您的重要机器学习问题的数据。 江西青少年机器学习培训
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