強化學習：在這種學習模式下，輸入數據作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數據**是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數據直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporaldifferencelearning）在企業(yè)數據應用的場景下，人們**常用的可能就是監(jiān)督式學習和非監(jiān)督式學習的模型。在圖像識別等領域，由于存在大量的非標識的數據和少量的可標識數據，目前半監(jiān)督式學習是一個很熱的話題。而強化學習更多的應用在機器人控制及其他需要進行系統(tǒng)控制的領域。算法類似性根據算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經網絡的算法等等。當然，機器學習的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說，同一分類的算法可以針對不同類型的問題。這里，我們盡量把常用的算法按照**容易理解的方式進行分類?；貧w算法回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計機器學習的利器。在機器學習領域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點常常會使初學者有所困惑。 深度智谷深度人工智能學院圖像邊界檢測。重慶機器學習培訓視頻
（6）神經網絡神經網絡分類算法的重點是構造閾值邏輯單元，一個值邏輯單元是一個對象，它可以輸入一組加權系數的量，對它們進行求和，如果這個和達到或者超過了某個閾值，輸出一個量。如有輸入值X1,X2,...,Xn和它們的權系數：W1,W2,...,Wn，求和計算出的Xi*Wi，產生了激發(fā)層a=(X1*W1)+(X2*W2)+...+(Xi*Wi)+...+(Xn*Wn)，其中Xi是各條記錄出現(xiàn)頻率或其他參數，Wi是實時特征評估模型中得到的權系數。神經網絡是基于經驗風險**小化原則的學習算法，有一些固有的缺陷，比如層數和神經元個數難以確定，容易陷入局部極小，還有過學習現(xiàn)象，這些本身的缺陷在SVM算法中可以得到很好的解決。 內蒙古機器學習培訓學校深度智谷深度人工智能學院極小二乘法算法。
1.回歸2.分類3.聚類4.降維5.集成方法6.神經網絡與深度學習7.遷移學習8.強化學習9.自然語言處理10.詞嵌入***，在介紹這些方法之前，還是先來區(qū)分一下監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習這兩種機器學習類別吧。監(jiān)督學習用于在已有數據的情況下進行預測或解釋，即通過先前輸入和輸出的數據來預測基于新數據的輸出。比如，監(jiān)督機器學習技術可用來幫助某服務企業(yè)預測未來一個月訂購該服務的新用戶量。相比之下，無監(jiān)督機器學習是在不使用目標變量進行預測的情況下，對數據點進行關聯(lián)和分組。換言之，它根據特征評估數據，并根據這些特征，將相似的數據聚集在一起。例如，無監(jiān)督學習技術可用來幫助零售商對具有相似特征的產品進行分類，而且無需事先指定具體特征是什么。
機器學習、人工智能、深度學習是什么關系？1956年提出AI概念，短短3年后（1959）ArthurSamuel就提出了機器學習的概念：Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.機器學習研究和構建的是一種特殊算法（而非某一個特定的算法），能夠讓計算機自己在數據中學習從而進行預測。所以，機器學習不是某種具體的算法，而是很多算法的統(tǒng)稱。機器學習包含了很多種不同的算法，深度學習就是其中之一，其他方法包括決策樹，聚類，貝葉斯等。深度學習的靈感來自大腦的結構和功能，即許多神經元的互連。人工神經網絡（ANN）是模擬大腦生物結構的算法。不管是機器學習還是深度學習，都屬于人工智能（AI）的范疇。所以人工智能、機器學習、深度學習可以用下面的圖來表示：。 深度智谷深度人工智能學院機器學習就業(yè)。
4.降維顧名思義，降維可用來刪除數據集中**不重要的數據。實踐中常會遇到包含數百甚至數千列（也稱為特征）的數據集，因此減少總量至關重要。例如，圖像中數千個像素中并不是所有的都要分析；或是在制造過程中要測試微芯片時，如果對每個芯片都進行測試也許需要數千次測試，但其實其中很多芯片提供的信息是多余的。在這些情況下，就需要運用降維算法以便對數據集進行管理。主成分分析（PCA）是**常用的降維方法，通過找出比較大化數據線性變化的新向量來減小特征空間的維數。在數據的線性相關性很強時，主成分分析法可以***減小數據的維度，且不會丟失太多信息。（其實，還可以衡量信息丟失的實際程度并進行相應調整。）t-分布鄰域嵌入（t-SNE）是另一種常用的方法，可用來減少非線性維數。t-分布鄰域嵌入通常用于數據可視化，但也可以用于減少特征空間和聚類等機器學習任務。下圖顯示了手寫數字的MNIST數據庫分析。MNIST包含數千個從0到9的數字圖像，研究人員以此來測試聚類和分類算法。數據集的每一行是原始圖像的矢量化版本（大小為28×28=784）和每個圖像的標簽（0，1,2，3，......，9）。注意，因此將維度從784（像素）減至2（可視化維度）。 深度智谷深度人工智能學院EM算法。北京好的機器學習培訓
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7.人工神經網絡的優(yōu)缺點人工神經網絡的優(yōu)點：分類的準確度高；并行分布處理能力強,分布存儲及學習能力強，對噪聲神經有較強的魯棒性和容錯能力，能充分逼近復雜的非線性關系；具備聯(lián)想記憶的功能。人工神經網絡的缺點：神經網絡需要大量的參數，如網絡拓撲結構、權值和閾值的初始值；不能觀察之間的學習過程，輸出結果難以解釋，會影響到結果的可信度和可接受程度；學習時間過長,甚至可能達不到學習的目的。8、K-Means聚類之前寫過一篇關于K-Means聚類的文章，博文鏈接：機器學習算法-K-means聚類。關于K-Means的推導，里面有著很強大的EM思想。優(yōu)點算法簡單，容易實現(xiàn)；對處理大數據集，該算法是相對可伸縮的和高效率的，因為它的復雜度大約是O(nkt)，其中n是所有對象的數目，k是簇的數目,t是迭代的次數。通常k<<n。這個算法通常局部收斂。算法嘗試找出使平方誤差函數值**小的k個劃分。當簇是密集的、球狀或團狀的，且簇與簇之間區(qū)別明顯時，聚類效果較好。缺點對數據類型要求較高，適合數值型數據；可能收斂到局部**小值，在大規(guī)模數據上收斂較慢K值比較難以選取；對初值的簇心值敏感，對于不同的初始值，可能會導致不同的聚類結果；不適合于發(fā)現(xiàn)非凸面形狀的簇。 重慶機器學習培訓視頻
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