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    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机器学习算法。湖北高级机器学习培训

    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）。 山西国内机器学习培训深度智谷深度人工智能学院机器学习课程。

    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。

    （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机器学习价格。

    强化学习强化学习更接近生物学习的本质，因此有望获得更高的智能。它关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得比较大的累积回报。通过强化学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为。**典型的场景就是打游戏。2019年1月25日，AlphaStar（Google研发的人工智能程序，采用了强化学习的训练方式）完虐星际争霸的职业选手职业选手“TLO”和“MANA”。新闻链接了解更多关于强化学习机器学习实操的7个步骤通过上面的内容，我们对机器学习已经有一些模糊的概念了，这个时候肯定会特别好奇：到底怎么使用机器学习？机器学习在实际操作层面一共分为7步：收集数据数据准备选择一个模型训练评估参数调整预测（开始使用）。 深度智谷深度人工智能学院拉普拉斯金字塔。河北机器学习培训视频下载

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    10.词嵌入TFM和TFIDF是文本文档的数字表示，只根据频率和加权频率来表示文本文档。相比之下，词嵌入可以捕获文档中某个词的上下文。根据语境，嵌入可以量化单词之间的相似性，反过来这又方便了对词的算术运算。Word2Vec是一种基于神经网络的方法，将语料库中的单词映射到了数字向量。然后，这些向量可用来查找同义词、使用单词执行算术运算，或用来表示文本文档（通过获取文档中所有词向量的均值）。比如，假设用一个很大的文本文档来估计单词嵌入，并且“king”、“queen”、“man”和“woman”这四个词也是语料库的一部分，向量（‘word’）是表示单词“word”的数字向量。为了估计向量（‘woman’），可以用向量执行算术运算：向量（‘king’）+向量（‘woman’）-向量（‘man’）~向量（‘queen’）词（向量）嵌入的数字运算有了单词表示，可以计算两个单词的向量表示之间的余弦相似性，以此发现单词之间的相似性。余弦相似性测量的是两个矢量的夹角。机器学习方法可用来计算单词嵌入，但这往往是在顶部应用机器学习算法的前提步骤。例如，假设我们能访问数千名推特用户的推文，并知道这些用户中哪些人买了房子。为预测新用户买房的概率。 湖北高级机器学习培训

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