通常学习一个好的函数，分为以下三步：1、选择一个合适的模型，这通常需要依据实际问题而定，针对不同的问题和任务需要选取恰当的模型，模型就是一组函数的**。2、判断一个函数的好坏，这需要确定一个衡量标准，也就是我们通常说的损失函数（LossFunction），损失函数的确定也需要依据具体问题而定，如回归问题一般采用欧式距离，分类问题一般采用交叉熵代价函数。3、找出“比较好”的函数，如何从众多函数中**快的找出“比较好”的那一个，这一步是比较大的难点，做到又快又准往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法，**小二乘法等和其他一些技巧（tricks）。学习得到“比较好”的函数后，需要在新样本上进行测试，只有在新样本上表现很好，才算是一个“好”的函数。 深度智谷深度人工智能学院图像边界检测。辽宁机器学习培训 昆明
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。 湖北机器学习培训教程下载深度智谷深度人工智能学院师资力量。
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。
（1）决策树决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K**近邻法，**初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个**相似(即特征空间中**邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据**邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。另外，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个**近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种ReverseKNN法。 深度智谷深度人工智能学院机器学习课程。
（6）神经网络神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元，一个值逻辑单元是一个对象，它可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和，如果这个和达到或者超过了某个阈值，输出一个量。如有输入值X1,X2,...,Xn和它们的权系数：W1,W2,...,Wn，求和计算出的Xi*Wi，产生了激发层a=(X1*W1)+(X2*W2)+...+(Xi*Wi)+...+(Xn*Wn)，其中Xi是各条记录出现频率或其他参数，Wi是实时特征评估模型中得到的权系数。神经网络是基于经验风险**小化原则的学习算法，有一些固有的缺陷，比如层数和神经元个数难以确定，容易陷入局部极小，还有过学习现象，这些本身的缺陷在SVM算法中可以得到很好的解决。 深度智谷深度人工智能学院岭回归算法。陕西机器学习培训机构
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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。 辽宁机器学习培训 昆明
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