3.聚类聚类方法的目标是对具有相似特征的观察值进行分组或聚类，是一种无监督机器学习方法。聚类方法不借助输出信息进行训练，而是让算法定义输出。在这一方法中，只能使用可视化来检验解决方案的质量。当下流行的聚类方法是K均值聚类，其中“K”表示用户选择创建的簇的数量。（注意，选取K值时有多种技术可供选择，比如肘部法则。）大体上，K均值聚类法对数据点的处理步骤包括：1.随机选择数据中的K个中心。2.将每个数据点分配给**接近的随机创建的中心。3.重新计算每个簇的中心。4.如果中心没有变化（或变化很小），就结束此过程。否则，返回至第2步。（如果中心持续更改，为防止**终形成无限循环，要提前设置比较大迭代次数。）下图将K均值聚类法应用于建筑物的数据集。图中的每一列都表明了每栋建筑的效率。这四项测量的量涉及空调、插入式设备（微波炉，冰箱等）、家用燃气和可燃气体。选择K值为2进行聚类，这样就很容易地将其中一个聚类解释为高效建筑群，另一个则为低效建筑群。左图中可以看到建筑物的位置，右图可以看到两个输入值：插入式设备和可燃气体。 深度智谷深度人工智能学院机器学习课程。湖南机器学习培训 周末班
强化学习：在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据**是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporaldifferencelearning）在企业数据应用的场景下，人们**常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前半监督式学习是一个很热的话题。而强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。算法类似性根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照**容易理解的方式进行分类。回归算法回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域，人们说起回归，有时候是指一类问题，有时候是指一类算法，这一点常常会使初学者有所困惑。 西藏就业机器学习培训深度智谷深度人工智能学院模型验证方法。
(4)VSM法VSM法即向量空间模型(VectorSpaceModel)法，由Salton等人于60年代末提出。这是**早也是**出名的信息检索方面的数学模型。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量：D=D(T1，W1；T2，W2；…；Tn，Wn)，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，文本的相似度就可以借助特征向量之间的内积来表示。在实际应用中，VSM法一般事先依据语料库中的训练样本和分类体系建立类别向量空间。当需要对一篇待分样本进行分类的时候，只需要计算待分样本和每一个类别向量的相似度即内积，然后选取相似度比较大的类别作为该待分样本所对应的类别。由于VSM法中需要事先计算类别的空间向量，而该空间向量的建立又很大程度的依赖于该类别向量中所包含的特征项。根据研究发现，类别中所包含的非零特征项越多，其包含的每个特征项对于类别的表达能力越弱。因此，VSM法相对其他分类方法而言，更适合于专业文献的分类。
5.决策树易于解释。它可以毫无压力地处理特征间的交互关系并且是非参数化的，因此你不必担心异常值或者数据是否线性可分（举个例子，决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端，类别B在中间，然后类别A又出现在特征维度x前端的情况）。它的缺点之一就是不支持在线学习，于是在新样本到来后，决策树需要全部重建。另一个缺点就是容易出现过拟合，但这也就是诸如随机森林RF（或提升树boostedtree）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是很多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一丁点），它训练快速并且可调，同时你无须担心要像支持向量机那样调一大堆参数，所以在以前都一直很受欢迎。决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。信息熵的计算公式如下:其中的n**有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。现在选中一个属性xixi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vxi=v的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别。 深度智谷深度人工智能学院分水岭算法。
1. 回归回归是一种监督机器学习方法，在先前数据的基础上预测或解释特定数值。例如要想知道某房产的价值，可根据与之相似房产的定价来预测。线性回归是**简单的回归方法，用直线方程(y = m * x + b)来模拟数据集。通过计算直线的位置和斜率得到具有许多数据对（x，y）的线性回归模型，在该直线上，所有数据点到它的距离之和**小。换言之，计算的是**接近数据中观测值的那条线的斜率(m)和y截距(b)。接着再来看一些具体的线性回归例子。将建筑物的年龄、楼层数、面积（平方英尺）和墙上插入式设备的数量这些数据汇总在一起，用线性回归方法来预测该建筑物的耗能情况（以千瓦时为单位）。由于有多种输入值（年龄，面积等），可以选择多变量线性回归方法，原理和简单的一元线性回归一样，但在这种情况下，由于有多个变量，**终创建出来的“线”是多维的。下图显示了线性回归模型与建筑物实际能耗的吻合程度。如果已知某建筑物的各项特征（年龄、面积等），但耗能情况未知，就可以用拟合线来对其进行估算。注意，线性回归还可以用来估计各个因素对于**终耗能情况的影响程度。例如，有了公式，就可以确定建筑物的年龄、面积或高度是否为**重要的影响因素。深度智谷深度人工智能学院SVM算法。福建机器学习培训班知乎
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在这个时间点我一直在思考人工智能培训，深度学习培训，AI培训，AI算法工程师培训现在发展到什么样的阶段，呈现出一些什么样的特点。我们有时候需要跳出固定的思维逻辑，首先需要审视的是整个全球发展的趋势，以及经济环境到底发展成什么样的态势，进而反观人工智能培训，深度学习培训，AI培训，AI算法工程师培训将会呈现什么样的趋势。现在教育机构已经把服务型越来越多地伸到海外，这在前两年比较少见，但是现在越来越频繁，比如，高瓴资本和某支基金准备收购新加坡当地的一家大型幼儿园。这不是说一些教育培训真的做得非常优异，只不过是因为市场存在大量的诉求，一方面，由于目前内容无法完全满足家庭的基本诉求，另一方面，家庭对教育的追求变越来越热。我国销售的问题向来备受关注，减轻销售负担的话题更是年年都在提。如今的社会大众几乎已经形成共识——销售的负担太重了。对此问题不同的人也有不同的想法。有的家长认为现在社会竞争激烈，不能让孩子输在起跑线上，有的家长呼吁减负，而往往过重的负担不利于学生的成长。未来，“互联网+教育”等方式或许能助力学生健康成长。湖南机器学习培训 周末班
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