降低维度算法像聚类算法一样，降低维度算法试图分析数据的内在结构，不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括：主成份分析（PrincipleComponentAnalysis，PCA），偏**小二乘回归（PartialLeastSquareRegression，PLS），Sammon映射，多维尺度（Multi-DimensionalScaling,MDS）,投影追踪（ProjectionPursuit）等。集成算法集成算法用一些相对较弱的学习模型**地就同样的样本进行训练，然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法的主要难点在于究竟集成哪些**的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。这是一类非常强大的算法，同时也非常流行。常见的算法包括：Boosting，BootstrappedAggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（StackedGeneralization，Blending），梯度推进机（GradientBoostingMachine,GBM），随机森林（RandomForest）。 深度智谷深度人工智能学院图像几何操作。广东机器学习培训视频
人类一直试图让机器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。从上世纪50年代，人工智能的发展经历了“推理期”，通过赋予机器逻辑推理能力使机器获得智能，当时的AI程序能够证明一些***的数学定理，但由于机器缺乏知识，远不能实现真正的智能。因此，70年代，人工智能的发展进入“知识期”，即将人类的知识总结出来教给机器，使机器获得智能。在这一时期，大量的**系统问世，在很多领域取得大量成果，但由于人类知识量巨大，故出现“知识工程瓶颈”。\quad无论是“推理期”还是“知识期”，机器都是按照人类设定的规则和总结的知识运作，永远无法超越其创造者，其次人力成本太高。于是，一些学者就想到，如果机器能够自我学习问题不就迎刃而解了吗！机器学习（MachineLearning）方法应运而生，人工智能进入“机器学习时期”。“机器学习时期”也分为三个阶段，80年代，连接主义较为流行，**工作有感知机（Perceptron）和神经网络（NeuralNetwork）。90年代，统计学习方法开始占据主流舞台，代表性方法有支持向量机（SupportVectorMachine），进入21世纪，深度神经网络被提出，连接主义卷土从来，随着数据量和计算能力的不断提升，以深度学习。 辽宁好的机器学习培训机构深度智谷深度人工智能学院梯度下降法。
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。
，每个模型都是基于上一次模型的错误率来建立的，过分关注分错的样本，而对正确分类的样本减少关注度，逐次迭代之后，可以得到一个相对较好的模型。是一种典型的boosting算法。下面是总结下它的优缺点。优点adaboost是一种有很高精度的分类器。可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的，并且弱分类器的构造极其简单。简单，不用做特征筛选。不容易发生overfitting。关于随机森林和GBDT等组合算法，参考这篇文章：机器学习-组合算法总结缺点：对outlier比较敏感，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，而随机森林却刚好避开了这些缺点，比较实用。优点可以解决高维问题，即大型特征空间；能够处理非线性特征的相互作用；无需依赖整个数据；可以提高泛化能力；缺点当观测样本很多时，效率并不是很高；对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数；对缺失数据敏感；对于核的选择也是有技巧的。 深度智谷深度人工智能学院KNN算法。
机器学习方法》比较***系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。全书共分为13章，分别介绍了机器学习的基本概念、**近邻规则、贝叶斯学习、决策树、基于事例推理的学习、关联规则学习、神经网络、支持向量机、遗传算法、集成学习、纠错输出编码、聚类分析、强化学习。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突出理论联系实际，富有启发性，易于理解。《机器学习方法》可作为高等院校计算机、自动化、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材和参考书。《机器学习方法》内容对从事人工智能、机器学习、数据挖掘、模式识别等相关领域研究的科技人员具有较好的参考价值。 深度智谷深度人工智能学院数据处理算法模型。新疆机器学习培训班
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