5.集成方法假设你对市面上的自行车都不满意，打算自己制作一辆，也许会从寻找各个比较好的零件开始，然后**终会组装出一辆比较好的自行车。集成方法也是利用这一原理，将几个预测模型（监督式机器学习方法）组合起来从而得到比单个模型能提供的更高质量的预测结果。随机森林算法就是一种**方法，结合了许多用不同数据集样本训练的决策树。因此，随机森林的预测质量会高于单个决策树的预测质量。集成方法可理解为一种减小单个机器学习模型的方差和偏差的方法。任何给定的模型在某些条件下可能是准确的，但在其他条件下有可能不准确，因此这种方法十分重要。如果换用另一个模型，相对精度可能会更低。而组合这两个模型，就可以平衡预测的质量。绝大多数Kaggle竞赛的获胜者都会使用集成方法。**为流行的集成算法有随机森林、XGBoost和LightGBM。 深度智谷深度人工智能学院KNN算法。青海机器学习培训多少钱
在开始之前，您必须知道机器学习的标志。我经常只是假设这一点，但除非你知道一些真实的基础知识，否则你不能继续下去。例如：应该知道什么是机器学习，并能够向同事作解释。什么是机器学习？应该知道一些“机器学习”实例实用的机器学习问题应该知道“机器学习”是解决一些复杂问题的***方法。机器学习问题应该知道，预测建模是应用机器学习中**有用的部分。预测建模的大致介绍你应该知道机器学习在人工智能和数据科学方面的实际应用机器学习适合在哪应用？应该知道主要几种“机器学习”算法类型。机器学习算法之旅你应该知道一些基本的“机器学习”术语如何在机器学习中讨论数据青海国内机器学习培训深度智谷深度人工智能学院师资力量。
贝叶斯方法贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-DependenceEstimators，AODE），以及BayesianBeliefNetwork（BBN）。基于核的算法基于核的算法中*****的莫过于支持向量机（SVM）了。基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间，在这些高阶向量空间里，有些分类或者回归问题能够更容易的解决。常见的基于核的算法包括：支持向量机（SupportVectorMachine，SVM），径向基函数（RadialBasisFunction，RBF)，以及线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis，LDA)等。聚类算法聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照比较大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括k-Means算法以及期望比较大化算法（ExpectationMaximization，EM）。
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。 深度智谷深度人工智能学院图像形态学操作。
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。 深度智谷深度人工智能学院梯度下降法。江西机器学习培训
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6.神经网络与深度学习与线性模型的线性回归和逻辑回归相比，神经网络的目标是通过向模型添加参数层来捕获数据中的非线性模式。下图中，简单神经网络有四个输入，一个带有五个参数的隐藏层和一个输出层。具有一个隐藏层的神经网络其实，神经网络的结构十分灵活，可以构建出我们所熟知的的线性回归和逻辑回归。深度学习一词来自具有多个隐藏层的神经网络（见下图），是对各种体系结构的一个概括。跟上深度学习发展的步伐尤为困难，部分原因在于研究和工业方面投入了大量精力来研究深度学习，使得不断有新方法涌现出来。深度学习：具有多个隐藏层的神经网络为达到比较好效果，深度学习技术需要大量的数据，同时也需要强大的计算能力作为支撑，因为该方法是在大型体系架构中对许多参数进行自我调整。鉴于此，就不难理解为什么深度学习从业者要用配备强大图形处理单元（GPU）功能的计算机了。深度学习技术在视觉（图像分类）、文本、音频和视频领域的应用**为成功。**常见的深度学习软件包有Tensorflow和PyTorch。 青海机器学习培训多少钱
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