1.回归2.分类3.聚类4.降维5.集成方法6.神经网络与深度学习7.迁移学习8.强化学习9.自然语言处理10.词嵌入***，在介绍这些方法之前，还是先来区分一下监督学习和无监督学习这两种机器学习类别吧。监督学习用于在已有数据的情况下进行预测或解释，即通过先前输入和输出的数据来预测基于新数据的输出。比如，监督机器学习技术可用来帮助某服务企业预测未来一个月订购该服务的新用户量。相比之下，无监督机器学习是在不使用目标变量进行预测的情况下，对数据点进行关联和分组。换言之，它根据特征评估数据，并根据这些特征，将相似的数据聚集在一起。例如，无监督学习技术可用来帮助零售商对具有相似特征的产品进行分类，而且无需事先指定具体特征是什么。 深度智谷深度人工智能学院贝叶斯算法模型。西藏机器学习培训教程下载
什么是机器学习？在解释机器学习的原理之前，先把**精髓的基本思路介绍给大家，理解了机器学***本质的东西，就能更好的利用机器学习，同时这个解决问题的思维还可以用到工作和生活中。机器学习的基本思路把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的如何？无论使用什么算法，使用什么样的数据，**根本的思路都逃不出上面的3步！机器学习的基本思路当我们理解了这个基本思路，我们就能发现：不是所有问题都可以转换成数学问题的。那些没有办法转换的现实问题AI就没有办法解决。同时**难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步。机器学习的原理下面以监督学习为例，给大家讲解一下机器学习的实现原理。假如我们正在教小朋友识字（一、二、三）。我们首先会拿出3张卡片，然后便让小朋友看卡片，一边说“一条横线的是一、两条横线的是二、三条横线的是三”。 江西机器学习培训班知乎深度智谷深度人工智能学院图像直方图操作。
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。
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图像阈值操作。
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。 深度智谷深度人工智能学院傅里叶变换。江苏机器学习培训心得体会
深度智谷深度人工智能学院分类算法模型。西藏机器学习培训教程下载
技巧和窍门以下是您在使用此过程时可能会考虑的一些实用技巧和窍门。从一个简单的过程开始（像上面）和一个简单的工具（像Weka），然后提升难度，在这个过程中，你的自信心会得到提高。从**简单和**常用的数据集（鸢尾花和皮马糖尿病）开始。每次应用一个流程时，都要寻找改进方法和使用方法。如果你发现新的方法，找出把它们整合到你的收藏中。学习算法，再多不多，以帮助您获得更好的结果与您的过程。从**身上学习，看看哪些东西可以应用到自己的项目上。像研究预测建模问题一样研究你的工具，并充分利用它。解决越来越难的问题，因为在解决问题的过程中，你会从中学到很多东西。在论坛和**网站上参与社区，提出问题和回答问题。概要在这篇文章中，您看到了简单的5个步骤，您可以使用它学习“机器学习”并取得学习进展。虽然看上去很简单，但这种方法却需要付出艰辛的努力，**终将受益无穷。我的许多学生都是通过这个步骤来学习的，而且还是机器学习的工程师和数据科学家。 西藏机器学习培训教程下载
成都深度智谷科技有限公司致力于教育培训，是一家服务型公司。公司业务涵盖人工智能培训，深度学习培训，AI培训，AI算法工程师培训等，价格合理，品质有保证。公司从事教育培训多年，有着创新的设计、强大的技术，还有一批**的专业化的队伍，确保为客户提供良好的产品及服务。在社会各界的鼎力支持下，持续创新，不断铸造***服务体验，为客户成功提供坚实有力的支持。
